第一章 項目反應理論簡介
第一節(jié) 經典測量理論與項目反應理論
第二節(jié) 常見的IRT計量模型
第二章 IRT模型參數(shù)估計及新算法
第一節(jié) 單維0-1評分Logistic模型參數(shù)估計
第二節(jié) MCMC算法及其在3PLM參數(shù)估計中的應用
第三節(jié) 雙重兩步迭代估計及其應用
第四節(jié) 用修正的MDIE估計IRT中未知參數(shù)
第五節(jié) SQRT/EM參數(shù)估計方法及應用
第三章 項目反應理論的新模型
第一節(jié) 基于3PLM和GRM的混合模型
第二節(jié) 多題多做測驗模型及其應用
第四章 群體水平項目反應理論
第一節(jié) 矩陣抽樣設計與群體水平項目反應理論
第二節(jié) 群體水平兩參數(shù)0-1評分IRT模型的參數(shù)估計
第三節(jié) 群體水平項目反應理論的應用
第五章 拓廣等級展開模型
第一節(jié) 拓廣等級展開模型簡介
第二節(jié) 拓廣等級展開模型的參數(shù)估計
第三節(jié) 拓廣等級展開模型的應用
第六章 多維項目反應理論
第一節(jié) 多維項目反應理論簡介
第二節(jié) 多維項目反應理論的參數(shù)估計
第三節(jié) 多維項目反應理論的應用
第四節(jié) 小結與討論
第七章 多側面Rasch模型
第一節(jié) 多側面Rasch模型簡介
第二節(jié) 多側面Rasch模型的參數(shù)估計
第三節(jié) 多側面Rasch模型在評分誤差研究中的應用
第八章 基于項目反應理論的等值研究
第一節(jié) 測驗等值簡介
第二節(jié) 基于IRT的等值方法介紹
第三節(jié) 如何選擇求取等值系數(shù)的方法
第四節(jié) 在線校準一等值的新形式
第九章 計算機化自適應測驗
第一節(jié) 計算機化自適應測驗相關介紹
第二節(jié) 引入曝光因子的選題策略
第三節(jié) 多級評分動態(tài)綜合選題策略
第四節(jié) 滿足內容約束的選題策略
第十章 項目反應理論在認知診斷評估中的應用
第一節(jié) 認知診斷理論的興起
第二節(jié) 項目反應理論在認知診斷評估中的應用
參考文獻