作者：刘珍 丁树良 林海菁irt多级评分模型gpcm选题策略
摘要：选题策略是计算机白适应测验（Computerized Adaptive Testing，CAT）研究的一项重要内容，它的好坏直接关系到考试的信度、效度及考试的安全性。CAT的许多研究与应用，都建立在0—1二级评分模型基础上，对多级评分CAT的选题策略的研究很少报导。目前国内虽已开展了基于GRM的CAT研究，但基于GPCM的CAT的研究尚未见有关报道。本文通过计算机模拟程序，对基于拓广分部评分模型（Generalized Partial Credit Model，GPCM）下的CAT的四种选题策略在多种情况下进行了比较研究。研究结果表明：被试能力呈正态分布时，选题策略的使用效果与项目步骤参数分布有很大的关系。（1）项目步骤参数均服从正态分布时，采用能力与项目步骤参数匹配选题策略效果最佳；（2）项目步骤参数均服从均匀分布时，能力与项目步骤参数平均数匹配选题策略效果最佳。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
