一种新的基于神经网络的IRT项目参数估计模型

探讨了一种新的基于广义回归神经网络（GRNN）的IRT（项目反应理论）项目参数估计建模方法，着重介绍了如何建立网络的输出模式及利用Monte Carlo方法建立网络的输入模式，提出了多种对模型进行改进的方法。模拟实验表明，利用GRNN可以以任意精度拟合CTT（经典测验理论）参数统计值和IRT参数值间隐含的非线性关系。与其他方法进行的比较表明，在小样本情况下，该方法的参数估计误差更小。     

基于IRT/CTT混合模型的上机测试软件研究与实现

介绍了一种基于IRT/CTT混合模型的上机测试软件实现方法.详细介绍了基于IRT模型的测试算法实现过程.对基于CTT模型实现的上机测试软件中测试结果打包和传输问题给出了实现方法.     

计算机自适应题库的建立

结合经典测量理论(CTT)和项目反应理论(IRT)的优点,建立了计算机自适应题库。本题库能为应试者建立更适合自己能力的个性化测验,在评估应试者真实能力方面取得了良好的效果。     

基于IRT的自动组卷算法模型研究

基于项目反应理论(IRT),采用离差加权值最小和测验项目信息函数值最高两个目标规划相结合的办法,设计了一个新的自动组卷数学模型。该模型克服了经典测量理论(CTT)的种种局限,有效解决了计量指标——信息量与非计量指标——题型分布、知识点分布等约束条件计算量纲不同的问题,很好地体现了测试项目信息函数值最高的组卷目标。     

基于J2EE的计算机化自适应考试系统设计

在论述项目反应理论（IRT）和计算机化自适应考试（CAT）的基本理论和实现过程的基础上设计了一个基于J2EE的自适应考试系统的基本结构模型，并讨论了设计中的关键技术和实现手段。     

项目反应原理在远程教育中的应用研究

现代远程教育以计算机网络为基础来实施教学的各个环节,有着信息化水平高的特点。这一特殊的教学环境非常有利于项目反应原理(又称IRT,Item Response Theory)发挥优势,提高教学质量。本文结合作者从事远程教育教学系统设计开发工作的经验,对当前IRT的研究成果进行分析比较,最终确立了IRT应用在远程教学考试系统中的理论模型、推导方法以及系统设计方案,并对IRT的发展进行了有益的探索。     

基于CTT与IRT的试卷质量评价系统设计与实现

针对现有试卷质量评价理论依据不充分、分析指标标准不一,科学性差的特点,结合CTT (classical test theory)真分数不变性、误差安全性及IRT (item response theory)参数不变性、线性等值等优点,提出了一个基于CTT和IRT的试卷质量评价系统的建设思路,并完成系统实现.以某大学五门课程试卷及考生成绩为例,进行了试卷分析和试题分析,分析结果显示,IRT得到的学生能力更贴近实际情况,正确反映了学生能力在该考试中的位置,通过分析结果说明考试排名与学生的客观能力的符合程度,并给出该次考试试卷的改进建议.     

Information for Authors

The Control Theory and Technology （CTT） publishes high-quality papers on the theory, design and applications in the systems and control field. This journal is published quarterly. Three types of contributions are regularly considered：     

基于项目反应理论的计算机自适应测试算法的研究与实现

随着教育测试理论的不断发展,计算机自适应测试得到了广泛的研究与应用,本文在项目反应理论的基础上,采用三参数Logistic模型进行研究,提出了一种有效的计算机自适应测试算法,从而提高测试的效率和准确性,实现对应试者能力水平的估计。     

基于XML的计算机自适应测试技术的应用研究

测试是远程教育系统的重要组成部分之一。计算机自适应测试具有测试精度高、速度快等优点,但目前在远程教育中应用的还较少。文中在对自适应测试理论的研究基础上,指出了自适应测试在应用中存在一些主要问题,提出了利用XML按照教育资源规范进行IRT试题描述的方法,解决了IRT题库的建设和共享问题。结合Java技术较好地解决了自适应测试中的计算量大的问题,最后简单地描述了系统的实现过程,并给出了系统的设计模式。     

基于项目反应理论的Web考试系统的研究

详细介绍了项目反应理论,分析了项目反应理论在计算机自适应考试系统中的应用。介绍了自适应考试系统中知识库的结构和系统整体架构设计思路,重点讨论了题库设计的原理和试题选取的方法。     

基于Web的化学计算机化自适应测验系统的实现

在IRT理论和双参数Logistic模型的基础上,规划了基于Web的化学计算机化自适应测验系统。在实现该系统过程中,建立起包括item表、user表和calculation表在内的后台测验试题库;用HTML语言完成了用户使用的前台界面;用Visual Basic语言写出了包含有多个模块的CGI应用程序,使网络得以与试题库进行动态连接,从而实现了使国内外用户能够通过网络进行化学在线自适应测验的既定研究目标。     

Reducing Item Exposure in Computerized Adaptive Testing Systems Using Automatic Item Generation

This paper studies the technics of reducing item exposure by utilizing automatic item generation methods. Known test item calibration method uses item parameter estimation with the statistical data, collected during examinees prior testing. Disadvantage of the mentioned item calibration method is the item exposure; when test items become familiar to the examinees. To reduce the item exposure, automatic item generation method is used, where item models are being constructed based on already calibrated test items without losing already estimated item parameters. A technic of item model extraction method from the already calibrated and therefore exposed test items described, which can be used by the test item development specialists to integrate automatic item generation principles with the existing testing applications.     

自动组题算法中适应度函数的构建方法

在基于GA的自动组题算法中,构建适应度函数是最大的一个难点。适应度函数构建的关键在于如何选择适应度函数的参数以及如何计算各个参数的值,本文从IRT理论和试题以及算法的特殊性出发,确定了适应度函数的参数及其计算方法。该方法有着强大的理论支持和完善的用户需求接口,同时也为试卷的分析提供了新的方法。     

Adaptive item‐based learning environments based on the item response theory: possibilities and challenges

The popularity of intelligent tutoring systems (ITSs) is increasing rapidly. In order to make learning environments more efficient, researchers have been exploring the possibility of an automatic adaptation of the learning environment to the learner or the context. One of the possible adaptation techniques is adaptive item sequencing by matching the difficulty of the items to the learner's knowledge level. This is already accomplished to a certain extent in adaptive testing environments, where the test is tailored to the person's ability level by means of the item response theory (IRT). Even though IRT has been a prevalent computerized adaptive test (CAT) approach for decades and applying IRT in item‐based ITSs could lead to similar advantages as in CAT (e.g. higher motivation and more efficient learning), research on the application of IRT in such learning environments is highly restricted or absent. The purpose of this paper was to explore the feasibility of applying IRT in adaptive item‐based ITSs. Therefore, we discussed the two main challenges associated with IRT application in such learning environments: the challenge of the data set and the challenge of the algorithm. We concluded that applying IRT seems to be a viable solution for adaptive item selection in item‐based ITSs provided that some modifications are implemented. Further research should shed more light on the adequacy of the proposed solutions.     

基于自适应遗传算法的智能组卷研究

计算机辅助教学CAI(Computer Assisted Instruction)的一个重要应用是计算机辅助测验CBT(Computer Based Testing)．智能组卷是CBT的基础．组卷中关键是解决约束优化问题．在研究现代教育测试理论与计算机辅助测验CBT的基础上．提出一种解决计算机组卷中约束优化问题的方法,自适应遗传算法，该方法有效地解决了基于IRT的智能组卷问题，为解决约束优化问题提供一种新的有效途径．具有较好的性能和实用性.     

基于VFP的数学类试题库系统设计与实现

利用OLE技术及经典测量理论,解决了试题库设计中试题参数的确定方法和数学类试题中公式再现的问题.实现了在VFP下数学类试题库管理系统,给出了该系统设计与实现的关键技术.并将手动组卷和自动组卷选中的试题分类整理后直接生成Word文档,方便了命题者对不满意的试题进行编辑和修改.