辛卡特

SIMCAT 1.0–模拟计算机自适应测试的SAS计算机程序。montecarlo方法经常被用来研究适应性测试中估计熟练程度的抽样分布。这些方法消除了实际的环境约束。然而,这些蒙特卡罗方法目前还没有可用的软件程序支持,并且当这些程序可用时,它们的灵活性受到限制。simcat1.0旨在基于单参数Rasch-logistic模型,模拟不同自适应期望后验(EAP)能力水平估计方法(Blais&Raîche,2005;Raîche&Blais,2005)下的自适应测试过程。这些方法在先验水平估计、水平估计偏差校正、积分区间或这些因素的组合中都是自适应的。这些自适应EAP估计方法的使用大大减少了当先验被固定在一个独立于计算出的先前熟练程度水平的值的恒定值时所遇到的估计先验熟练程度水平的收缩,从而产生偏差的影响。simcat1.0还计算估计的熟练程度抽样分布的经验和估计的偏度和峰度系数,例如标准误差。通过这种方式,程序允许人们比较在EAP估计方法的不同变化下估计的熟练程度抽样分布的经验和估计性质:标准误差和偏差,如偏度和峰度系数。

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  1. 大卫麦吉斯;Gilles Raîche:计算机自适应测试下的随机响应模式生成(2012)不是zbMATH