IRT题库参数估计及CAT系统研究与实现的中期报告中期报告一、研究目的本次研究的目的是探索IRT题库参数估计及CAT系统的建立，实现基于IRT理论的自适应测量。具体研究内容包括：(1)对于已有的题库进行IRT参数估计；(2)设计CAT系统的算法和流程，并进行实现；(3)利用实现的CAT系统对已有的题库进行全面测试，探究CAT系统的优化方向。二、研究内容1.IRT参数估计1.1数据收集与预处理在进行IRT参数估计前，需要首先收集测试数据，并对其进行预处理。数据的收集需要保证选手的参加情况和测试过程的规范性。同时，预处理过程需要将得分数据转换为二元化数据，并对缺失值进行处理。1.2IRT模型与参数估计本次研究选用了三个常见的IRT模型进行参数估计，分别是Rasch模型、两参数模型和三参数模型。参数估计使用了最大似然估计法和贝叶斯估计法。2.CAT系统设计与实现2.1CAT系统算法设计本次研究中设计了一种基于二分法的CAT算法，该算法可以根据选手的能力水平，动态地生成最适合该选手的题目，并进行测试。2.2CAT系统流程设计CAT系统的流程包括测试前准备、测试过程和测试结果分析。测试前准备包括选手信息的录入和选项难度参数的计算。测试过程中，系统会根据选手的得分不断生成适合该选手的新题目，并动态地估计选手的能力水平。测试结果分析则是对测试结果进行汇总和分析。2.3CAT系统实现CAT系统的实现基于Python语言和Django框架。实现了系统的界面设计、数学计算和数据存储管理。3.CAT系统测试本次研究将实现的CAT系统应用到了已有的题库中，测试结果表明，在保持测试准确度不变的情况下，使用CAT系统能够大大节省测试时间，并有效提高了测试的精度。三、研究结论本次研究实现了基于IRT理论的CAT系统，能够准确地估计选手的能力水平，并且在保证测试准确度的情况下，大大提高了测试效率。未来的研究重点需要进一步优化CAT算法和估计模型，以提高测试效率和准确性。