【摘 要】
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对于等级反应模型下计算机化自适应测验构建一个新选题策略,利用调和平均数以更好地度量难度参数向量与能力估计值之间的距离;调节区分度参数的幂指数以控制其在测验各阶段对
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对于等级反应模型下计算机化自适应测验构建一个新选题策略,利用调和平均数以更好地度量难度参数向量与能力估计值之间的距离;调节区分度参数的幂指数以控制其在测验各阶段对项目选择的不同影响;利用项目信息函数提高测验的精度,并综合权衡能力估计精度和项目曝光率.模拟实验表明在同等实验条件下该策略与著名的最大Fisher信息量选题策略（MFI）相比,仅仅测验长度多用两个项目,能力估计精度基本相当,而曝光率有很明显优势,只为MFI的十分之一,这大大提高了测验安全性.
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