多题多做测验模型及其应用

？在irt框架下，建立了0-1评分方式下单维双参数logistic多题多做（mami）测验模型。与spray给出的一题多做（masi）模型相比，mami不仅模型更加精致，而且扩展了适用范围，参数估计方法也不同，采用em算法求取项目参数。montecarlo模拟结果显示，应用mami测验模型与测验题量作相应增加的作法相比，两者给出的能力估计精度相同，但mami模型给出的项目参数估计精度更高。如果将mami测验模型与被试人数相应增加的作法相比，项目参数的估计精度相同，但mami给出的能力参数估计精度更高。这个发现表明，在一定条件下若允许修改答案，并采用累加式记分方式，纵使题量不变，也可使能力估计的精度相当于题量增加一倍的估计精度，而项目参数估计精度也会提高。这些发现不仅对技能评价和认知能力评价有参考价值，而且对数据的处理方式也有参考价值