郭 磊 郑蝉金 边玉芳 宋乃庆 夏凌翔

    (1西南大学心理学部,重庆 400715) (2西南大学统计学博士后科研流动站,重庆 400715)(3中国基础教育质量监测协同创新中心西南大学分中心,重庆 400715) (4江西师范大学心理学院,南昌 330022)(5北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心,北京 100875) (6西南大学基础教育研究中心,重庆 400715)

    1 引言

    近些年,国内外心理测量着重于形成性评估(

    formative assessment),它要求提供给教育工作者和学生更多的测验信息,以帮助教师教学和学生改进。基于此,认知诊断评估(

    Cognitive Diagnostic Assessment,CDA)通过测查学生是否掌握了某一知识领域内的认知属性和技能而蓬勃发展。计算机化适应性测验(

    Computerized adaptive testing,CAT)是量体裁衣式的新型测验形式,在美国得以广泛运用,例如研究生入学考试(

    Graduate Record Examination

    ,GRE)、美国护士资格考试(

    The National Council of State Boards of Nursing,NCSBN)等。和传统纸笔测验相比,CAT测验长度更短,能力估计精度更高。将CDA和CAT结合兼具二者优势,能够快速精准地得到学生知识状态(

    Knowledge State,KS),该测验形式被称作认知诊断计算机化自适应测验(

    Cognitive Diagnostic Computerized adaptive testing,CD-CAT;Cheng,2009)。和传统CAT一样,CD-CAT同样具有5个重要组成部分(郭磊,2014)。其中,研究最多的当属选题策略(Cheng,2009;Wang,Chang,&Douglas,2012;Wang,Chang,&Huebner,2011;Xu,Chang,&Douglas,2003;毛秀珍,辛涛,2011;尚志勇,丁树良,2011;汪文义,丁树良,宋丽红,2014),因为选题策略的好坏不仅影响测验效率,还影响题库的使用情况,通常被视作CAT系统的核心成分。CD-CAT在形成性评估中的一个重要作用是让教师能在课堂中快速地掌握学生的学习动态。例如,上课前几分钟,教师用较短的测验可以初步掌握学生的知识状态,便于接下来有针对性地进行课堂教学。因此,如何能在较短测验中准确地估计学生的知识状态尤为重要,这就跟选题策略息息相关 ......