基于项目反应理论的自适应考试系统的研究与设计

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1、第３３卷第１０期计算机应用与软件Ｖｏｌ３３Ｎｏ．１０２０１６年１０月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＯｃｔ．２０１６基于项目反应理论的自适应考试系统的研究与设计刘洪峰郭文明余晓佳（南方医科大学网络中心广东广州５１０５１５）摘要针对基于经典测量理论的传统考试暴露出越来越多的缺点和不足这一情况，提出基于项目反应理论的计算机自适应考试系统。它能根据被试者的能力水平选择相应难度的题目，实现更快、更准确地估计出被试者的能力值。对自适应考试系统中所涉及的几个关键技术（参数估计、参数等值、题目曝光率控制、题库建设等）进行研

2、究与改进，实现了系统的设计与开发。实验结果表明，该系统可以有效地测试出被试者的能力值，达到了预期目的。关键词项目反应理论自适应考试参数估计中图分类号　ＴＰ３　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１６．１０．０２０ＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＤＥＳＩＧＮＯＦＡＤＡＰＴＩＶＥＥＸＡＭＳＹＳＴＥＭＢＡＳＥＤＯＮＩＴＥＭＲＥＳＰＯＮＳＥＴＨＥＯＲＹＬｉｕＨｏｎｇｆｅｎｇ　ＧｕｏＷｅｎｍｉｎｇ　ＹｕＸｉａｏｊｉａ（ＮｅｔｗｏｒｋＣｅｎｔｅｒ，ＳｏｕｔｈｅｒｎＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇ

3、ｚｈｏｕ５１０５１５，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｉｎｌｉｇｈｔｏｆｔｈｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｔｈａｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｃｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｏｒｙｂａｓｅｄｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎｓｅｘｐｏｓｅｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓａｎｄｄｅｆｉｃｉｅｎｃｉｅｓ，ｗｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｉｔｅｍｒｅｓｐｏｎｓｅｔｈｅｏｒｙｂａｓｅｄａｄａｐｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔｅｒｅｘａｍｓｙｓｔｅｍ．Ｉｔｃａｎｃｈｏｏｓｅｔｈｅｑｕｅｓｔｉｏｎｓｗｉｔｈａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔ

4、ｉｅｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｆａｃｕｌｔｙｏｆｅｘａｍｉｎｅｅｓｔｏａｃｈｉｅｖｅｆａｓｔｅｒａｎｄｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｅｓｔｉｍａｔｅｓｏｎｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｍ．Ｗｅｓｔｕｄｉｅｄａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｓｅｖｅｒａｌｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｉｎｖｏｌｖｅｄｉｎａｄａｐｔｉｖｅｅｘａｍｓｙｓｔｅｍ（ｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ｐａｒａｍｅｔｅｒｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ，ｑｕｅｓｔｉｏｎｓｅｘｐｏｓｕｒｅｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌ，ｉｔｅｍｂａｎｋｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｅｔｃ．），ａｎｄｉｍｐ

5、ｌｅｍｅｎｔｅｄｔｈｅｄｅｓｉｇｎａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｔｅｓｔｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｖａｌｕｅｏｆｅｘａｍｉｎｅｅｓａｎｄａｃｈｉｅｖｅｓｔｈｅｅｘｐｅｃｔｅｄｇｏａｌｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｉｔｅｍｒｅｓｐｏｎｓｅｔｈｅｏｒｙ　Ａｄａｐｔｉｖｅｅｘａｍ　Ｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ的几个关键技术进行了研究与改进，设计并开发了一个稳定和０　引言可靠的自适应考试系统。随着计算机和网络技术的快速发展，将

6、计算机和网络技术１　自适应考试系统理论基础应用于教育已经成为一种趋势。基于经典测量理论ＣＴＴ（ＣｌａｓｓｉｃａｌＴｅｓｔＴｈｅｏｒｙ）的传统考试已经暴露出很多的缺点和不足。１．１　项目反应理论因为ＣＴＴ不论被测试者能力水平的不同，都用相同的试题进行项目反应理论ＩＲＴ（ＩｔｅｍＲｅｓｐｏｎｓｅＴｈｅｏｒｙ）是建立在潜在特测试，这样就导致对试题区分度和难度的估计严重依赖于被试质理论基础上的现代测量理论，是该自适应考试系统构建的理者的作答情况，对被试者的能力值估计也会依赖于所测试的题论基础。项目反应理论模型提出了被试者对测试内容的反应行目，使得

7、基于ＣＴＴ所测试出来的结果并不能真正代表被试者的为和其潜在的能力特质之间的关系。在ＩＲＴ中应用最广泛的是［１］能力水平。因此，探索一种新的考试形式已经迫在眉睫。计Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型，因为该模型避免了复杂的积分运算，在估计能力算机自适应考试系统建构在项目反应理论的基础之上，让考试［３］和项目参数时要简便得多。变得更加高效。由于项目反应理论有关信度理论的先进性，测三参数的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型表达式是：量的精度也得到了更有力的保证。让人惊喜的是，测验效度的１改善和精度的提高并没有带来人力和财力的增长，相反考试变ｐｉ（θ）＝ｃｉ＋（１－ｃｉ）－１

8、．７ａｉ（θ－ｂｉ）（１）１＋ｅ得更加高效了。因为自适应考试的突出特点就是考试的剪裁其中：ｉ＝１，２，…，ｎ；θ表示考生的能力水平；ｐｉ（θ）表示能力水平性，被试者所做的每一道题