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    不定長(zhǎng)CAT 引入曝光因子的平均調(diào)整信息選題策略研究*

    2015-12-27 06:25:26朱隆尹丁樹(shù)良程小揚(yáng)藍(lán)立毅
    心理學(xué)探新 2015年1期
    關(guān)鍵詞:題庫(kù)測(cè)驗(yàn)選題

    朱隆尹,丁樹(shù)良,程小揚(yáng),藍(lán)立毅

    (1.江西師范大學(xué),南昌330022;2.贛南師范學(xué)院,贛州341000)

    1 引言

    計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)測(cè)驗(yàn)(Computerized Adaptive Test,CAT)是項(xiàng)目反應(yīng)理論(Item Response Theory,IRT)和計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物,是目前流行的現(xiàn)代考試方式之一。有了一個(gè)高質(zhì)量的題庫(kù)以后,CAT 需要考慮的主要問(wèn)題有測(cè)驗(yàn)入口設(shè)計(jì)、能力估計(jì)方法、選題策略和終止規(guī)則等四個(gè)問(wèn)題。一個(gè)好的選題策略要兼顧提高能力估計(jì)的精度和測(cè)驗(yàn)的安全性。Lord(1977)最早提出了極大Fisher 信息量選題策略(MFI),張華華(2002)認(rèn)為極大信息量選題法雖然測(cè)驗(yàn)效率高,但試題曝光率太高,容易引發(fā)測(cè)驗(yàn)安全問(wèn)題;Chang 和Ying(1999)進(jìn)而提出了按a-分層選題策略,文劍冰和侯杰泰(2001)研究過(guò)a-分層選題策略。一般情況下子題庫(kù)數(shù)量都是相等或近似相等,程小揚(yáng)和丁樹(shù)良(2011)認(rèn)為分層化選題策略中子題庫(kù)題量不平衡會(huì)改善CAT 性能他們?cè)诎碼-分層選題策略基礎(chǔ)上提出子題庫(kù)題量不平衡的選題策略。Chang,Qian 和Ying(2001)和Qing等(2003)認(rèn)為按a-分層選題策略沒(méi)有考慮項(xiàng)目a、b 參數(shù)的相關(guān)性,由此提出了按b -分層的選題策略。Barrada,Mazuel 和Olea(2006)認(rèn)為按b -分層選題策略在3PLM 中沒(méi)有充分考慮項(xiàng)目的猜測(cè)度等參數(shù),他們提出充分利用3PLM 項(xiàng)目所有參數(shù)的MIS-B 選題策略,特別有趣的是MIS -B 選題策略在2PLM 下實(shí)際上就是按b -分層選題策略。程小揚(yáng)、丁樹(shù)良、嚴(yán)深海和朱隆尹(2011)在Lord 的極大信息選題策略基礎(chǔ)上引入曝光因子以改善項(xiàng)目曝光率,具體做法如下:

    記ecf(j)、λj和a(j,T,K)分別為項(xiàng)目j 的曝光因子、調(diào)節(jié)因子和區(qū)分度aj的冪函數(shù),把極大Fisher信息量選題法中的信息量計(jì)算方法修正為:

    表1 λj的取值與ecf(j)的關(guān)系

    其中N 為題庫(kù)項(xiàng)目總數(shù),nj為項(xiàng)目j 被前n -1 個(gè)考生使用的次數(shù)。

    其中aj為項(xiàng)目j 的區(qū)分度,T 表示分T 個(gè)階段選題,k(k=1,2,…,T)表示當(dāng)前CAT 實(shí)施中選題所處的階段。

    CAT 施測(cè)時(shí)每次只要從題庫(kù)中選取fj(θ^)最大的當(dāng)前考生尚未使用的項(xiàng)目(稱(chēng)為該考生的剩余題庫(kù),不致混淆時(shí),簡(jiǎn)稱(chēng)為剩余題庫(kù))即可。

    程小揚(yáng)等人(2011)引入曝光因子的選題策略能很好地改善項(xiàng)目的曝光率,有力地增強(qiáng)了測(cè)驗(yàn)的安全性。為方便敘述,這里稱(chēng)程小揚(yáng)等人(2011)的這個(gè)選題策略為程氏選題法。

    程氏選題法是否有其他進(jìn)一步改進(jìn)的方法和策略,改進(jìn)后效果如何是一個(gè)值得探討的問(wèn)題。

    2 新選題策略設(shè)計(jì)

    當(dāng)項(xiàng)目量小時(shí),(5)式不一定成立,但是這里仍采用(5)式的區(qū)間作為的一個(gè)區(qū)間估計(jì)(只不過(guò)這時(shí) 估 計(jì) 精 度 比 較 差)。把[- ME(),+ME()]平均分成q 等分(q 為項(xiàng)目參數(shù)估計(jì)時(shí)結(jié)點(diǎn)數(shù),據(jù)漆書(shū)青,戴海琦,丁樹(shù)良(2002)介紹,BILOG推薦使用項(xiàng)目數(shù)量的平方根取整的2 倍),記為x1,x2,…,xq,則平均調(diào)整信息計(jì)算方法如下:

    這樣,CAT 施測(cè)時(shí)每次只要從剩余題庫(kù)中選取Avgj()最大的項(xiàng)目即可。稱(chēng)(6)式的選題法為極大平均調(diào)整信息策略(Maximum Average Adjustment Information Strategy,MAAIS)。

    為了考察新的選題策略的表現(xiàn),將其和幾種目前認(rèn)為較好的進(jìn)行比較,比較方法是Monte Carlo 模擬,并采用以下評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),CAT 的測(cè)驗(yàn)偏差Bias、測(cè)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)誤差MSE、測(cè)驗(yàn)效率E、試題曝光均勻度Chi、測(cè)驗(yàn)重疊率R 和綜合評(píng)價(jià)Comp,各指標(biāo)計(jì)算公式如下:

    設(shè)M 為被試總數(shù),infj為被試j 測(cè)量的總信息量,Lj為被試j 的測(cè)試長(zhǎng)度,為被試j 的能力估計(jì)值,θj為被試j 的能力真值,N 為題庫(kù)總項(xiàng)目數(shù),Ai是題庫(kù)中第i 個(gè)項(xiàng)目的曝光率,TO 是被試的項(xiàng)目重疊總數(shù),mi是題庫(kù)中第i 個(gè)項(xiàng)目使用的次數(shù)。

    用AvgL 表示平均測(cè)驗(yàn)長(zhǎng)度。

    顯然,測(cè)驗(yàn)效率E 值越大越好;測(cè)驗(yàn)偏差Bias、測(cè)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)誤差MSE、試題曝光均勻度Chi 和測(cè)驗(yàn)重疊率R 則是其值越小越好。

    綜合評(píng)價(jià)Comp 的計(jì)算方法是對(duì)Bias、MSE、E、Chi 和R 統(tǒng)一量綱后再加權(quán)求和。陳德枝(2004)給這五個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)分別是0.5、0.5、1、1 和1(當(dāng)然也可根據(jù)實(shí)際需要適當(dāng)調(diào)整)。對(duì)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一量綱的方法是:對(duì)值越大越好的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),所有方法在此標(biāo)準(zhǔn)上的最大值做分母,各種方法在該標(biāo)準(zhǔn)上的值做分子,求這兩者的比值;對(duì)值越小越好的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),所有方法在此標(biāo)準(zhǔn)上的最小值做分子,各種方法在該標(biāo)準(zhǔn)上的值做分母,求這兩者的比值。顯見(jiàn),Comp 是越大越好。

    3 實(shí)驗(yàn)方法與結(jié)果分析

    Monte Carlo 模擬實(shí)驗(yàn)中題庫(kù)分4 個(gè)階段,考試總信息量取16,考試最大試題長(zhǎng)度為40 個(gè),考生樣本數(shù)量為1000 人,試題庫(kù)數(shù)量為1000 題。考生群體能力服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,試題難度參數(shù)b 分別考慮服從N(0,1)且-3≤b≤3 和U(-3,3)兩種情況,試題區(qū)分度參數(shù)a 分別考慮lna 服從N(0,1)且0.2≤a≤2.5 和U(0.2,2.5)兩種情況,試題猜測(cè)度c 服從α 為5 和β 為17 的貝塔分布,考慮到每個(gè)題庫(kù)重復(fù)5 次實(shí)驗(yàn)的平均時(shí)間約1 小時(shí)左右,本文共模擬了6 個(gè)題庫(kù),每個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果為6 個(gè)題庫(kù)分別重復(fù)5 次的總平均值。文中所有實(shí)驗(yàn)程序均采用Matlab 2007 編寫(xiě)運(yùn)行。

    表2 3PLM 不定長(zhǎng)CAT 不同選題策略實(shí)驗(yàn)結(jié)果(lna∽N(0,1),b∽N(0,1))

    表3 3PLM 不定長(zhǎng)CAT 不同選題策略實(shí)驗(yàn)結(jié)果(lna∽N(0,1),b∽U(-3,3))

    表4 3PLM 不定長(zhǎng)CAT 不同選題策略實(shí)驗(yàn)結(jié)果(a∽U(0.2,2.5),b∽U(-3,3))

    表5 3PLM 不定長(zhǎng)CAT 不同選題策略實(shí)驗(yàn)結(jié)果(a∽U(0.2,2.5),b∽N(0,1))

    縱觀上面四個(gè)表可以看出,與其他兩個(gè)選題策略相比,MAAIS 和OMAAIS 選題法都有較明顯的優(yōu)勢(shì),當(dāng)難度b 服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布時(shí)OMAAIS 要比MAAIS 好,當(dāng)難度服從均勻分布時(shí),MAAIS 要比OMAAIS 好。

    當(dāng)然在表中列出的選題策略中,按計(jì)算量由小到大排序的順序分別是:按b - 分層、程氏選題法、OMAAIS 和MAAIS。在模擬實(shí)驗(yàn)時(shí)在每個(gè)重復(fù)實(shí)驗(yàn)中MAAIS 下每個(gè)考生花費(fèi)的時(shí)間不到1 秒鐘,只要采用適當(dāng)?shù)木幊虄?yōu)化,MAAIS 增加的計(jì)算量可以接受。

    4 進(jìn)一步要研究的問(wèn)題

    雖然這里只給出了3PLM 模型下不定長(zhǎng)CAT的結(jié)果,事實(shí)上以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果也適用于2PLM 模型下不定長(zhǎng)CAT。

    MAAIS 和OMAAIS 選題策略相對(duì)程氏選題法明顯增加了計(jì)算量,如何繼續(xù)進(jìn)一步優(yōu)化以減少計(jì)算量是今后要研究的問(wèn)題之一;另外如何將MAAIS和OMAAIS 選題策略用到多級(jí)評(píng)分模型CAT 或認(rèn)知診斷的CAT,這也是今后要進(jìn)一步研究的問(wèn)題;還有當(dāng)題量很小時(shí),(5)式誤差或很大,估計(jì)區(qū)間是否應(yīng)該放大,以及如何放大,放大以后效果如何等等都值得考慮。

    本文在第十屆海峽兩岸教育與心理測(cè)量年會(huì)上宣讀時(shí),UIUC 張華華先生和臺(tái)灣中正大學(xué)蘇雅蕙女士給出了十分中肯的評(píng)論,給本文的修改提供了很大的幫助,特此致謝。

    陳德枝.(2004).Samejima 等級(jí)反應(yīng)模型下CAT 選題策略比較研究.碩士論文.(未出版).南昌:江西師范大學(xué).

    程小揚(yáng),丁樹(shù)良.(2011).子題庫(kù)題量不平衡的按a 分層選題策略.江西師范大學(xué)學(xué)報(bào),35(1),5 -9.

    程小揚(yáng),丁樹(shù)良,嚴(yán)深海,朱隆尹. (2011). 引入曝光因子的計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)測(cè)驗(yàn)選題策略.心理學(xué)報(bào),43(2),203 -212.

    漆書(shū)青,戴海琦,丁樹(shù)良.(2002).現(xiàn)代教育與心理測(cè)量學(xué)原理.北京:高等教育出版社.

    文劍冰,侯杰泰.(2001).A -stratified 方法在不定長(zhǎng)度CAT中的應(yīng)用. 臺(tái)北:第五屆華人社會(huì)心理與教育學(xué)術(shù)研討會(huì).

    張華華.(2002). 計(jì)算機(jī)自適應(yīng)考試設(shè)計(jì)中的誤區(qū).考試研究,2,35 -39.

    Chang,H.H.,Qian,J.,& Ying,Z.(2001).A-stratified multistage CAT with b -blocking. Applied Psychological Measurement,25,333 -341.

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    Juan,R.B.,Paloma,M.J.,& Julio,O.(2006).Maximum information stratification method for controlling item exposure in computerized adaptive testing.Pslcothema,18(1),156 -159.Load,F(xiàn).M.(1977).Practical applications of item characteristic curve theory.Journal of Educational Measurement,14,117 -138.

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