項(xiàng)目反應(yīng)理論新進(jìn)展專題研究

第一章　項(xiàng)目反應(yīng)理論簡(jiǎn)介
第一節(jié)　經(jīng)典測(cè)量理論與項(xiàng)目反應(yīng)理論
第二節(jié)　常見(jiàn)的IRT計(jì)量模型
第二章　IRT模型參數(shù)估計(jì)及新算法
第一節(jié)　單維0-1評(píng)分Logistic模型參數(shù)估計(jì)
第二節(jié)　MCMC算法及其在3PLM參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用
第三節(jié)　雙重兩步迭代估計(jì)及其應(yīng)用
第四節(jié)　用修正的MDIE估計(jì)IRT中未知參數(shù)
第五節(jié)　SQRT／EM參數(shù)估計(jì)方法及應(yīng)用
第三章　項(xiàng)目反應(yīng)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(cè)驗(yàn)?zāi)Ｐ图捌鋺?yīng)用
第四章　群體水平項(xiàng)目反應(yīng)理論
第一節(jié)　矩陣抽樣設(shè)計(jì)與群體水平項(xiàng)目反應(yīng)理論
第二節(jié)　群體水平兩參數(shù)0-1評(píng)分IRT模型的參數(shù)估計(jì)
第三節(jié)　群體水平項(xiàng)目反應(yīng)理論的應(yīng)用
第五章　拓廣等級(jí)展開(kāi)模型
第一節(jié)　拓廣等級(jí)展開(kāi)模型簡(jiǎn)介
第二節(jié)　拓廣等級(jí)展開(kāi)模型的參數(shù)估計(jì)
第三節(jié)　拓廣等級(jí)展開(kāi)模型的應(yīng)用
第六章　多維項(xiàng)目反應(yīng)理論
第一節(jié)　多維項(xiàng)目反應(yīng)理論簡(jiǎn)介
第二節(jié)　多維項(xiàng)目反應(yīng)理論的參數(shù)估計(jì)
第三節(jié)　多維項(xiàng)目反應(yīng)理論的應(yīng)用
第四節(jié)　小結(jié)與討論
第七章　多側(cè)面Rasch模型
第一節(jié)　多側(cè)面Rasch模型簡(jiǎn)介
第二節(jié)　多側(cè)面Rasch模型的參數(shù)估計(jì)
第三節(jié)　多側(cè)面Rasch模型在評(píng)分誤差研究中的應(yīng)用
第八章　基于項(xiàng)目反應(yīng)理論的等值研究
第一節(jié)　測(cè)驗(yàn)等值簡(jiǎn)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(zhǔn)一等值的新形式
第九章　計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)測(cè)驗(yàn)
第一節(jié)　計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)測(cè)驗(yàn)相關(guān)介紹
第二節(jié)　引入曝光因子的選題策略
第三節(jié)　多級(jí)評(píng)分動(dòng)態(tài)綜合選題策略
第四節(jié)　滿足內(nèi)容約束的選題策略
第十章　項(xiàng)目反應(yīng)理論在認(rèn)知診斷評(píng)估中的應(yīng)用
第一節(jié)　認(rèn)知診斷理論的興起
第二節(jié)　項(xiàng)目反應(yīng)理論在認(rèn)知診斷評(píng)估中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)