[發明專利]一種適用分層分類設計的自適應測試的被試參數估計方法

在審

• 申請號: 202010724570.0
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN111832968A
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: 趙德軒;何壯
• 申請（專利權）人: 貴州家有在線網絡有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/20
• 代理公司: 北京盛凡智榮知識產權代理有限公司 11616
• 代理人: 王勇

本發明公開了一種適用分層分類設計的自適應測試的被試參數估計方法，通過步驟一、設置估計需求的精度；步驟二、在題庫中隨機抽取定量的題目給予被試者作答；步驟三、確定抽取的題目的特征值C、N、M與估計值X；步驟四、在初始計算完成后，得到N值范圍；步驟五、重新得到X的估計值；步驟六、在符合N值范圍的前提下，再次修正當前N值范圍和被試X值的估計值，之后再次抽題；步驟七、在當前N值穩定后，停止測驗，得出被試題目分層分類的題目參數。本發明涉及測試題目參數分析技術領域。該適用分層分類設計的自適應測試的被試參數估計方法，解決了現有的方法在面對眾多的分層分類測試數據時，難以通過簡短的測試長度預估測試者能力的問題。

技術領域

本發明涉及測試題目參數分析技術領域，具體為一種適用分層分類設計的自適應測試的被試參數估計方法。

背景技術

對于自適應測驗來說，尤其是分層分類題目，如何利用題目參數抽取適應測試者的題目以及估計被試參數，是一項重要工作。自適應測試中的分層分類題目，需要利用題目參數抽取適應測試者的題目，需要分層分類抽取，從而能夠準確獲得測試者在不同層級不同類別下的參數，并在測試長度盡可能簡短的前提下保證測試者能力估計的準確性。

發明內容

(一)解決的技術問題

針對現有技術的不足，本發明提供了一種適用分層分類設計的自適應測試的被試參數估計方法，解決了現有的方法在面對眾多的分層分類測試數據時，難以通過簡短的測試長度預估測試者能力，且準確性不高的問題。

(二)技術方案

為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：一種適用分層分類設計的自適應測試的被試參數估計方法，包括以下步驟；

步驟一、設置估計需求的精度ΔA；

步驟二、在題庫中隨機抽取定量的題目給予被試者作答，抽取的題目分別屬于不同層級和不同類型，抽取題目的數量根據實際需求而定；

步驟三、確定抽取的題目在每個層級每個類別的特征值C、抽取的題目本身的直接特征值N、抽取的題目的綜合特征值M與被試者此次測試前在每個層級每個類別上的特征值X的估計值；

步驟四、在初始計算完成后，使用被試者正確作答題目的最大N值和誤答題目的最小N值的均值，減少ΔA作為下一道題目抽取N值的下限，增加ΔA作為下一道題目抽取N值的上限，得到N值范圍；

步驟五、由于初始測試的題目沒有相同的分層分類，對于被試者作答過的分層分類，使用正確作答題目對應X值增加ΔA作為被試X值的估計值，或者使用錯誤作答題目對應X值減少ΔA作為被試X值的估計值，對于被試者沒有作答的分層分類，使用正確作答題目的最大M值和錯誤作答題目的最小M值的均值，減去當前N值范圍的中間值作為被試X值的估計值；

步驟六、在符合N值范圍的前提下，從題庫中分別隨機抽取沒有施測的分層分類和已經施測的分層分類，供本次和下次使用，在被試分層分類作答后，依據被試作答情況，修正當前N值范圍和被試X值的估計值，之后再次抽題；

步驟七、在當前N值穩定后，停止測驗，使用當前被試X值的估計值作為被試者在此分層分類的題目參數。

優選的，所述步驟三中C＝arctan(Q_總/P_總)，N＝arctan(Q/P)與X＝arctan(Q_總/P_總),所述P與Q分別表示正確率與錯誤率,所述P_總與Q_總分別表示同一層級與類別上總的正確率與總的錯誤率。

優選的，所述正確率＝正確作答數/題目總數、錯誤率＝錯誤作答數/題目總數，通過現有計算機程序可以實現對于正確率與錯誤率的統計。