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涂冬波 著 / 北京师范大学出版社 / 2017-08 / 平装
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上书时间2023-07-29
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高级心理测量学丛书·计算机化自适应测验:理论与方法
计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Testing,CAT)是一种全新的测验形式,采取因人施测、量体裁衣的自适应测量思想,为每名被试选择一份具有*小测量误差且*适合其自身的测验,从而达到更高的测量精度并减轻测试负担。
《高级心理测量学丛书·计算机化自适应测验:理论与方法》是作者多年研究及实践的总结,对计算机化自适应测验的理论、方法、技术以及应用等方面进行了全面、详细的阐述,为心理测量学及相关领域的研究者和学习者提供借鉴和参考。
涂冬波,博士,江西师范大学心理学院教授,博士生导师,博士后合作导师,入选江西省“新世纪百千万人才工程”,美国伊利诺伊大学香槟分校访问学者。研究领域为心理统计与测量,主攻认知诊断和项目反应理论。近年来主持承担与认知诊断相关的国家自然科学基金两项,教育部课题两项,江西省社会科学重点项目等省级课题八项;在认知诊断和项目反应理论领域发表学术论文50余篇;荣获江西省社会科学成果奖二等奖一项、三等奖三项;出版学术著作三部,其中《认知诊断理论、方法与应用》为国内第1部认知诊断学术专著,开发国内第1个认知诊断分析平台www.psychometrics-studio.cn。
第一章 计算机化自适应测验第一节 自适应测验一、自适应原则在心理测验中的应用二、自适应测验的主要特征第二节 计算机化测验一、划分标准二、四代计算机化施测系统第三节 计算机化自适应测验一、概念二、CAT的优势三、CAT研究现状与未来研究方向第二章 计算机化自适应测验理论基础、原理与开发流程第一节 计算机化自适应测验理论基础:项目反应理论一、项目反应理论二、项目反应模型三、项目反应理论假设第二节 计算机化自适应测验原理一、CAT的产生二、CAT的原理第三节 计算机化自适应测验开发流程一、准备阶段二、题库建设三、CAT算法确定四、信度与效度验证五、正式使用与题库维护更新第四节 CAT系统的构成及其测试流程一、CAT系统的组成部分二、CAT系统的测试流程第三章 计算机化自适应测验流程中的相关算法与技术第一节 CAT选题策略算法一、Fisher信息量选题方法二、KL信息量选题方法三、最大优先级指标选题方法第二节 CAT参数估计方法一、极大似然估计方法二、贝叶斯估计方法三、加权似然估计方法第三节 CAT曝光率控制技术一、条件概率方法二、a分层方法三、动态a分层方法第四节 CAT终止策略一、绝对型终止策略二、相对型终止策略第四章 计算机化多阶段自适应测验第一节 计算机化多阶段自适应测验简介一、什么是MST二、MST与题目级别CAT的比较第二节 计算机化多阶段自适应测验设计一、阶段数的确定二、每个阶段中模块数的确定三、每个模块的项目长度四、统计目标与定性规范约束五、计分方法(能力估计)六、自适应策略与过程七、组卷第三节 计算机化多阶段自适应测验的技术与算法一、路由规则二、自动化组卷第五章 多维计算机化自适应测验第一节 McAT简介一、多维项目反应理论的发展二、MIRT与FA的关系三、MCAT的产生第二节 McAT中常用IRT模型一、二级评分的多维项目反应模型二、多级评分的多维项目反应模型第三节 MCAq7、能力估计方法一、极大似然估计二、贝叶斯极大后验估计三、贝叶斯期望后验估计第四节 McAT选题策略一、基于Fisher信息矩阵的选题策略二、基于Kullback-Leibler信息量的选题策略三、基于互信息的选题策略四、基于连续香农熵的选题策略第五节 McAT、终止规则一、定长MCAT中测验长度的确定方法二、不定长MCAT、终止规则第六章 认知诊断计算机化自适应测验第一节 CD-CAT简介一、认知诊断测验二、CD-CAT第二节 cD-CAT、中常用认知诊断模型一、具有认知诊断功能的IRT模型二、规则空间模型三、统一模型四、融合模型五、RRUM模型六、DINA模型七、高阶DINA模型第三节 认知诊断计算机化自适应测验中的核心技术与算法一、CD-CAT的选题方法二、CD-CAT的参数估计三、CD-CAT的终止规则四、CD-CAT的在线标定五、CD-CAT的总结与展望第七章 可修改答案的计算机化自适应测验第一节 可修改答案的计算机化自适应测验简介一、RCAT优势分析二、RCAT目前存在的问题第二节 可修改答案的计算机化自适应测验设计与方法一、基于测试设计视角的RCAT二、基于选题策略视角的RCAT三、基于模型视角的RCAT四、总结与展望第八章 双因子计算机化自适应测验第一节 双因子IR7、模型简介一、基于探索性因素分析模型的研究现状二、基于验证性因素分析模型的研究现状第二节 BCA7、基本过程一、基于单维视角的BCAT过程二、基于多维视角的BCAT过程第三节 BCAT选题算法一、基于单维的选题策略二、基于多维的最大Fisher信息量矩阵选题第四节 BCAT在心理学应用中的优势一、拟合性二、既能反映特殊维度情况也能反映整体情况三、减少被试的作答负担的同时保证测量的准确程度第九章 CAT中新题参数在线标定第一节 概述一、在线标定的概念二、在线标定的基本流程三、在线标定与最优设计四、在线标定的主要设计因素第二节 单维二级评分模型下的在线标定一、试测题选题法二、在线标定情境下的参数估计方法三、试测题嵌入位置四、试测终止规则第三节 其他模型下的在线标定一、认知诊断考试的在线标定二、多维IRT的在线标定三、单维多项评分模型的在线标定第十章 CAT技术在实践中的应用第一节 Multistage-CAT在GRE中的应用一、为什么选用MST二、GRE测验的MST设计三、GRE测验规范四、GRE测验MST设计的评估第二节 CD-CAT在英语听力理解中的应用一、题库建设二、选题策略三、参数估计四、真实题库下模拟实验五、真实测试效度验证第三节 CAT在心理健康评估中的应用一、研究目的二、研究方法与过程三、研究结果四、讨论五、展望参考文献
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开播时间:09月02日 10:30