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通过软件包catsim进行计算机自适应测试仿真

@进行中{Meneghetti2017ComputerizedAT，title={通过软件包catsim}进行计算机自适应测试模拟，author={道格拉斯·德·里佐·梅内盖蒂（Douglas De Rizzo Meneghetti）和普林尼奥·托马斯·阿基诺（Plinio Thomaz Aquino Junior）}，年份={2017年}，url＝｛https://api.sympicscholar.org/CorpusID:88515998｝}
Catsim是第一个用Python语言编写的软件包，专门用于计算机化自适应测试和项目响应理论的逻辑模型，使最终用户能够为熟练度初始化、项目选择、熟练度估计和停止测试标准创建新的程序。
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集成自动问题生成和计算机自适应测试

提出了一种集成自动问题生成系统和具有预定项目难度的计算机自适应测试的方法，该方法能够集成AQG和CAT，而无需管理预测试中的项目。

动态自适应超媒体系统中计算机自适应测试模块的设计

本文提出了一个自适应形成性评估框架，在该框架中，测试适应是基于多个标准的，该系统的适应是基于考生的能力、图式、理想的学习目标、认知水平和学习风格。

基于强化学习的交互式Agent个性化数学技能增强

一种在线学习方法可以对学生的概念学习模式进行建模，并使用Exp3算法进行优化任务选择，这表明基于个性化技能的数学推荐器框架能够有效地与不同的学生群体公平合作，以获得学习基础数学所需的技能。

数据vs分类器，谁赢？

本研究提出了一种基于项目反应理论（IRT）和Glicko-2（一种通常用于评估球员实力的评分系统机制）相结合的新评估方法，该方法将随机森林（Random Forest）确定为具有最佳先天能力的算法。

计算机和信息科学的数学方面：第八届国际会议，2019年MACIS 2019年11月13日至15日，土耳其格布泽，修订论文集

本研究描述了一种符号数字算法，用于从近似根{z1，…，zk}构造一个有理矩阵，称为Hermite矩阵，并证明该矩阵是与根V（I）相对应的真Hermite阵。

29参考文献

基于R包catR的计算机自适应测试响应模式的随机生成

本文概述了计算机化自适应测试（CAT）框架，并提出了一个用于模拟CAT程序下响应模式的R包。这个称为catR的软件包需要一个银行…

计算机自适应测试项目选择程序。

可添加到经典项目选择方法中的受限计算机自适应测试（C-CAT）程序，使其能够用于应用测试，同时保持高测量精度和短测试长度，这使自适应测试最初对从业者具有吸引力。

a-分层多阶段计算机自适应测试

提出了一种新的多阶段自适应测试方法，将A因素纳入项目选择过程，结果表明，这种新策略导致测试在项目暴露方面达到了良好的平衡，并且效率很高。

1983-2005年计算机自适应测试项目暴露控制策略综述

本文的重点是为了评估项目暴露控制策略对二分评分、多分评分和基于测试的CAT系统的有效性而进行的研究。

多维项目反应理论应用中自适应和非自适应测试接口的生成

描述了一个新的R包，用于使用各种IRT模型实现一维和多维CAT，这些模型对于每个测试项目都是唯一的，以及如何使用mirtCAT包构建图形用户界面和蒙特卡罗模拟设计。

带b块的a-分层多阶段计算机自适应测试

使用研究生成绩单考试的退休题库进行的模拟研究表明，新方法改进了对项目暴露率的控制，并减少了均方误差。

计算机自适应测试中限制最大曝光率的方法

研究表明，这些方法是如何过度限制某些高分辨项目的暴露，从而降低了准确性。研究表明，当期望的最大暴露率接近最小可能值时，这些方法提供的经验最大暴露率明显高于目标。

计算机自适应测试中控制项目暴露的最大信息分层方法。

最大信息分层（MIS）模型将c参数纳入银行分层和项目选择规则中，通过与AS比较，提高了a和b参数相关和不相关的项目银行的准确性。

计算机自适应测试中项目选择规则的比较方法

对于任何重叠值或均方根误差（RMSE）都没有最佳规则，对于给定的重叠级别，规则的RMSE低于另一个规则，这并不意味着此模式适用于另一个重叠率。

项目选择过程和步长对基于评定量表模型的计算机自适应姿态测量的影响

有人建议，由25个项目组成的项目库可能足以用于CAT，与使用固定步长程序相比，初步性状估计的可变步长方法产生的不一致情况更少。