一种高效的CD-CAT在线标定新方法：基于熵的信息增益与EM视角

摘要: 项目增补(Item Replenishing)对认知诊断计算机自适应测验(CD-CAT)题库的维护有着至关重要的作用，而在线标定是一种重要的项目增补方式。基于数据挖掘中特征选择(Feature Selection)的思路，提出一种高效的基于熵的信息增益的在线标定方法(记为IGEOCM)，该方法利用被试在新旧题上的作答联合估计新题的Q矩阵和项目参数。研究采用Monte Carlo模拟实验验证所开发新方法的效果，并同时与已有的在线标定方法SIE (Chen et al., 2015)、SIE-R-BIC和RMSEA-N (谭青蓉，2019)进行比较。结果表明：新开发的IGEOCM在各实验条件下均具有较好的项目标定精度和项目估计效率，且整体上优于已有的SIE等方法；同时，IGEOCM标定新题所需的时间低于SIE等方法。总之，研究为CD-CAT题库中项目的增补提供了一种更为高效、准确的方法。