中国考试
中國攷試
중국고시
CHINA EXAMINATIONS
2013年
1期
16-22
,共7页
计算机自适应序列测试%PETS%测试框架%模拟研究
計算機自適應序列測試%PETS%測試框架%模擬研究
계산궤자괄응서렬측시%PETS%측시광가%모의연구
CAST%PETS%Test Configuration%Simulation Study
根据PETS考试的特点,结合计算机自适应序列测试(CAST)的优势,研究者提出并设计了1-3-5三阶段和1-2-5-5四阶段两种PETS-CAST测试框架.为了检验两个测试框架的性能,研究者模拟生成了样本量分别为500、1000、3000、5000四个考生群体的能力值,然后,利用蒙特卡罗模拟方法,在试题参数已知的CAST框架上模拟生成考生的作答反应.研究结果表明,随着阶段的增加,自适应序列测试提供了更多的测验信息,能力估计的标准误逐渐减小,模拟能力与估计能力呈现出高相关.1-2-5-5四阶段测试对考生能力估计及分类决策的准确性更高,结果更为可靠.该模拟研究为PETS-CAST的具体实施在理论层面做了一些有益的尝试.
根據PETS攷試的特點,結閤計算機自適應序列測試(CAST)的優勢,研究者提齣併設計瞭1-3-5三階段和1-2-5-5四階段兩種PETS-CAST測試框架.為瞭檢驗兩箇測試框架的性能,研究者模擬生成瞭樣本量分彆為500、1000、3000、5000四箇攷生群體的能力值,然後,利用矇特卡囉模擬方法,在試題參數已知的CAST框架上模擬生成攷生的作答反應.研究結果錶明,隨著階段的增加,自適應序列測試提供瞭更多的測驗信息,能力估計的標準誤逐漸減小,模擬能力與估計能力呈現齣高相關.1-2-5-5四階段測試對攷生能力估計及分類決策的準確性更高,結果更為可靠.該模擬研究為PETS-CAST的具體實施在理論層麵做瞭一些有益的嘗試.
근거PETS고시적특점,결합계산궤자괄응서렬측시(CAST)적우세,연구자제출병설계료1-3-5삼계단화1-2-5-5사계단량충PETS-CAST측시광가.위료검험량개측시광가적성능,연구자모의생성료양본량분별위500、1000、3000、5000사개고생군체적능력치,연후,이용몽특잡라모의방법,재시제삼수이지적CAST광가상모의생성고생적작답반응.연구결과표명,수착계단적증가,자괄응서렬측시제공료경다적측험신식,능력고계적표준오축점감소,모의능력여고계능력정현출고상관.1-2-5-5사계단측시대고생능력고계급분류결책적준학성경고,결과경위가고.해모의연구위PETS-CAST적구체실시재이론층면주료일사유익적상시.
Based on consideration of the PETS characteristics and its future development, the authors start with design of two PETS-CAST configurations. One is a 1-3-5 three-stage test configuration; the other is a 1-2-5-5 four-stage test configuration. The simulation study is conducted to validate which one performs better. Real difficulty parameters of PETS items and the simulated ability parameters of the candidates are used to generate the original score matrix and the item modules are delivered to the candidates following two adaptive procedures set according to the path rules. The author simulates responses of 500, 1000, 3000 and 5000 respondents on 1-2-5-5 four-stage design and 1-3-5 three-stage design, and then compares the psychometrics indexes of the two CAST designs. Results show that the 1-2-5-5 four-stage CAST design is a little better than 1-3-5 three-stage CAST design. This simulation study provides a sound basis for the implementation of PETS-CAST.