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摘要:针对最大信息量选题策略中因项目曝光不均匀所导致的题库安全性问题,在沿用曝光因子和自动控制区分度函数的基础上,在0-1评分的不定长计算机化自适应测验下提出了一种新的选题策略。蒙特卡洛实验结果表明新的选题策略通过在测验过程中动态控制曝光因子和区分度的大小,使信息量大的项目被选中的概率提高,既保证了测验的效率和精度,同时也较大程度地降低了项目的曝光率,提高了题库的安全性。(剩余5263字)
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基于MFI的不定长CAT选题策略研究
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