医学统计学计算机自适应测验算法的模拟研究

摘要

目的 对医学统计学计算机自适应测验(computerized adaptive testing, CAT)算法进行模拟研究，为实现医学统计学CAT奠定基础。方法 基于中山大学医学统计学研究生试题库，采用蒙特卡洛模拟生成被试作答及能力水平，对CAT测验中应用的选题策略及其非统计约束、终止规则进行模拟比较及验证。结果 根据模拟结果，选择了渐进最大信息量法作为选题策略，标准误=0.3为测验终止规则，0.4为最大曝光控制界值，并研究了不同能力考生在内容平衡约束下的CAT应用结果。结论 为医学统计学CAT选定了适用的算法，了解了其测试结果规律，为确保医学统计学CAT具有良好的性能提供了理论支持，也为其他学科进行CAT建设前模拟提供了一定的参考。

关键词

计算机自适应测验 / 算法 / 医学统计学