医学统计学计算机自适应测验算法的模拟研究  

作　　者：钟思睿 周玉潇 林晓[1] 杜志成 朱淑明[1] 吴少敏[1] 顾菁[1] 郝元涛 

机构地区：[1]中山大学公共卫生学院医学统计学系,510080 [2]北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心

出　　处：《中国卫生统计》2024年第5期778-780,784,共4页Chinese Journal of Health Statistics

摘　　要：目的对医学统计学计算机自适应测验(computerized adaptive testing,CAT)算法进行模拟研究,为实现医学统计学CAT奠定基础。方法基于中山大学医学统计学研究生试题库,采用蒙特卡洛模拟生成被试作答及能力水平,对CAT测验中应用的选题策略及其非统计约束、终止规则进行模拟比较及验证。结果根据模拟结果,选择了渐进最大信息量法作为选题策略,标准误=0.3为测验终止规则,0.4为最大曝光控制界值,并研究了不同能力考生在内容平衡约束下的CAT应用结果。结论为医学统计学CAT选定了适用的算法,了解了其测试结果规律,为确保医学统计学CAT具有良好的性能提供了理论支持,也为其他学科进行CAT建设前模拟提供了一定的参考。

关 键 词：计算机自适应测验 算法 医学统计学 

分 类 号：R195.1[医药卫生—卫生统计学]