让自适应测验更知人善选——基于推荐系统的选题策略

分类： 心理学 >> 心理测量 提交时间： 2019-02-19

王璞珏 刘红云

摘要： 基于推荐系统中协同过滤推荐的思想，提出两种可以利用已有答题者数据的CAT选题策略：直接基于答题者推荐（DEBR）和间接基于答题者推荐（IEBR）。通过两个模拟研究，在不同题库和不同长度的测验中，比较了两种推荐选题策略与两种传统选题策略（FMI和BAS）在测量精度和对题目曝光率控制上的表现，以及影响推荐选题策略表现的因素。结果发现：两种推荐选题策略对题目曝光率的控制优于两种传统选题策略，测量精度不亚于BAS方法，其中DEBR侧重选题精度，IEBR对题目曝光率控制最好。已有答题者数据的特点和质量是影响推荐选题策略表现的主要因素。

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