允许响应修订的计算机自适应测试的顺序设计
统计理论
2015-01-08 v1 应用统计
统计方法学
统计理论
摘要
在计算机自适应测试（CAT）中，题目（问题）根据已观察到的响应实时选择，以便尽可能准确地估计考生的能力。这通常被表述为一个具有二元观测（对应真或假响应）的非线性顺序实验设计问题。然而，实践中大多数题目为选择题，而二元模型并未充分利用可用数据。此外，CAT 因不允许考生回顾和修改答案而受到严重批评。在本工作中，我们提出了一种基于多项名义响应模型（polytomous nominal response model）的新型 CAT 设计，允许考生在测试过程中的任何时间修改其响应。我们证明，当施测题目数趋于无穷时，所提出的估计量：(i) 对任意题目选择和修订策略都是一致强估计量，(ii) 当题目被选择以最大化当前能力估计处的 Fisher 信息且修订次数小于题目数时，是渐近正态的。我们还展示了支持渐近结果的模拟研究结果。
引用
@article{arxiv.1501.01366,
title = {Sequential Design for Computerized Adaptive Testing that Allows for Response Revision},
author = {Shiyu Wang and Georgios Fellouris and Hua-Hua Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.01366},
year = {2015}
}
备注
32 pages,2 figures