自适性语言测试题库CTT与IRT参数估计对比研究

作     者：修美丽 柴省三 鲍杰 Xiu Meili;Chai Xingsan;Bao Jie

作者机构：对外经济贸易大学国际学院 北京语言大学国际学生教育政策与评价研究院 

出 版 物：《首都师范大学学报（社会科学版）》 (Journal of Capital Normal University：Social Science Edition)

年 卷 期：2024年第3期

页      面：180-189页

核心收录：

学科分类：0501[文学-中国语言文学] 0303[法学-社会学] 050102[文学-语言学及应用语言学] 03[法学] 030303[法学-人类学] 05[文学] 

基　　金：国家社科基金重点项目(17AYY011) 北京语言大学重大基础研究专项(中央高校基本科研业务费专项资金)(19ZDJ04) 北京语言大学一流学科团队支持计划(2023YJC02)阶段性成果 

主　　题：计算机自适应性考试 题库参数估计 教育测量 语言测试 CTT与IRT理论 

摘      要：在计算机自适应性(CAT)与评价中,题库是测试系统实现的基础,其中题目参数估计质量是决定题库建设的核心和必要条件。研究以22582名中国汉语水平考试(HSK)考生的实测大数据为基础,采用分层随机抽样法,对获得的8个不同容量的被试样本进行了CTT和IRT参数的估计及比较研究。结果发现,在样本分布同质性前提下,当样本规模在500以内时,CTT与IRT的项目难度参数、区分度参数之间一致性较差;项目的区分度参数稳定性不高;考生能力参数之间存在显著相关性。在远程自适应性语言测试的题库建设中,建议采用大样本IRT参数估计方案。