【摘 要】
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本文主要探讨在计算机自适应测试过程中插入原始题(Raw Items，即未经过参数估计的项目)，并且同时采用MCMC算法在IRT模型上对原始题项目参数估计的方法进行研究。通过采用蒙特卡
【机 构】
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外语教学与研究出版社,北京,100089
【出 处】
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第十届海峡两岸心理与教育测验学术研讨会暨全国教育与心理统计测量学术年会
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本文主要探讨在计算机自适应测试过程中插入原始题(Raw Items，即未经过参数估计的项目)，并且同时采用MCMC算法在IRT模型上对原始题项目参数估计的方法进行研究。通过采用蒙特卡洛模拟多种实验条件，考察单参数、两参数和叁参数Logistic模型的MCMC算法对其原始题项目参数估计的精度。实验结果表明MCMC算法对其原始题项目参数估计的精度比较理想，因此在自适应题库扩建过程中，可以采用MCMC算法对新增试题进行参数标定。
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