郭 磊 王卓然 王 丰 边玉芳,2

    (1北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室;2中国基础教育质量评价与提升协同创新中心, 北京 100875)

    1 引言

    计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Testing, CAT)在过去几十年里备受关注, 已经成为了许多大规模教育测量项目的测验模式(陈平,2011)。与传统的纸笔测验相比, CAT的最大优势表现在测试更少项目的同时, 能够快速获取更加精确的能力估计值(Weiss, 1982), 并且施测更加灵活。由于近来年网络的快速发展, CAT的测验功效发挥到了极致, 像GRE、ASVAB、GMAT、美国护士资格考试等大型考试都采用了CAT (唐小娟, 丁树良,俞宗火, 2012)。

    在CAT测验中, 特别是高风险(high stake)测验,考试的安全性十分重要(程小扬, 丁树良, 严深海,朱隆尹, 2011)。为了保证测验及题库安全性, 主要做法是控制题库中项目的曝光率, 使其低于预先设定的曝光率最大值。在CAT测验中, 研究者提出了许多控制项目曝光率的方法, 根据Georgiadou,Triantafillou和Economides (2007)的总结, 当前主要有5类项目曝光控制方法：(1)随机化方法; (2)条件选择方法; (3)分层方法; (4)结合前三者的综合方法; (5)多阶段自适应设计。然而, 以上的方法均只关注了项目曝光率的控制。

    那么, 究竟该如何提高题库使用的均匀性呢？受Chang和Ying (1999)提出的a分层方法的启发,我们认为将a分层方法的思想和SHGT法相结合可以提高后者题库的使用率。a分层的优势在于, 能够提高未使用或较少使用项目的曝光率, 使得项目曝光率和题库使用率更加均衡。但根据Parshall,Harmes和Kromrey (2000)的研究表明, a分层对于某些项目仍然有较大的曝光率。并且在实际题库中,a与b通常都是正相关的(Lord, 1975), 如果某一层内难度b的范围不足以覆盖被试能力水平时, 将会导致某些项目过度选择。很明显, SHGT法和a分层法的缺陷可以相互弥补, 前者能够有效的控制过度曝光项目的出现, 但不能提高题库使用均匀性, 后者虽能提高题库使用率, 但未能有效地控制过度曝光的项目 ......