基于irt理论的计算机自适应考试系统的设计与实现8

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1、分类号学校代码密级研究生学号工程硕士学位论文基于IRT理论的计算机自适应考试系统的设计与实现TheDesignandtheRealizationofComputerizedAdaptiveTestingSystemBasedontheIRTTheory学位申请人詹沐清导师姓名及职称徐远纯副教授工程领域名称材料工程研究方向计算机应用所在学院信息工程学院论文提交日期2009-4-30工程硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引

2、用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日工程硕士学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权景德镇陶瓷学院可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，

3、在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日-III-摘要随着教育测量理论和计算机网络技术的发展，中国的教育考试也正在发生着悄悄的变化，由传统的基于经典测验理论(CTT)的固定题目、同一试卷的考试向基于项目反应理论(IRT)的计算机化自适应测试(CAT)的方向转轨。计算机化自适应测试能针对不同考生的特质水平进行因人施考，且测试结果与样本的选择无关;它能更准确、客观地反映考生的实际能力水平，测试周期更短而不影响测试的可靠性，是

4、主流的测试类型。本文首先分析了CAT的现状及发展趋势，然后对IRT(CAT的理论基础)的主要概念进行了具体阐述，简要介绍了CAT的实现原理，对其主要流程及算法进行了详细的说明。接下来，在IRT项目参数估计模型中采用MMLE/EM算法进行参数估计，对IRT项目参数估计模型进行了改进，与仅用MMLE算法相比可大大简化参数估计的计算工作量，简化程序，并提高了估计的精度。同时，为了解决网络传输出现阻塞的问题，加快网络传输速度，减少系统的响应时间，采用一种运用特征函数计算出难度系数的简洁适用的方法，对CAT考试

5、系统抽题策略进行了改进。并且提出了自适应考试系统的分析和设计思路，以建立一个《C语言程序设计》课程自适应考试系统为例，本文分析了系统的总体结构、各模块的详细设计、以及系统设计和实现时需要考虑的有关问题和涉及的相关技术。并介绍了《C语言程序设计》课程自适应考试系统的实际实现过程。重点描述了改进IRT考试模块的实现。本文的最后结合本系统不足之处提出了一系列的改进方案，并进一步提出了今后的研究方向。关键词:项目反应理论计算机自适应考试.net-III-AbstrctWiththedevelopmentofe

6、ducationalmeasurementtheoryandcomputernetworktechnology,therearesomeunderlyingchangesineducationalexaminationsysteminchina,fromtraditionalfixedtestingbasedonClassicalTestTheory(CTT)toComputerizedAdaptiveTesting(CAT)basedonItemResponseTheory(IRT).InCompu

7、terizedAdaptiveTesting(CAT)，testsareautomaticallytailoredtotheproficiencyleveloftheindividualexaminees，andthetestingresultisindependentofexaminationitems.CATcanmeasuretherealcompetencyoftheexamineesmoreexactlyandwithmoreimpersonality,andshortenthetimene

8、ededforthetestbutwithoutaffectingthereliabilityofthetest.So，CATwillbethemainstreamofthefutureexaminations.ThispaperfirstsetsouttoanalyzethepresentstatusandthelatestdevelopmentofCAT,thenformulatesconcretelythemaincomprehensionofth