简介：本文在文献[1]提出Logistic模型参数近似估计的基础上，根据被试能力参数的不同情况得到两参数和三参数模型的参数估计新方法，新方法的特点是计算简单而不失精度，蒙特卡洛模拟表明新方法是一种快速而有效的算法。

简介：目的：与经典测量理论相比，项目反应理论具有更多的优势，但由于项目反应理论模型的复杂性，进行参数估计时往往需要较大的被试样本；人工神经网络的出现为小样本被试估计项目反应理论的能力参数和项目参数提供了可能，文章的目的是通过神经网络的蒙特卡罗模拟研究寻找更精确的参数估计方法。方法：以项目反应理论的两参数模型为例，以MAB和RMSE为比较指标，通过模拟数据比较经典测量理论的通过率、点二列相关系数、平均得分作为神经网络的输入值与以经过转换的数值（IRT参数估计的初值）作为神经网络的输入值训练网络结果的差异，比较不同条件下MAB指标和RMSE指标的差异。结果：以通过率估计项目参数b与以bj=zj/rbj估计项目参数b存在差异；以点二列相关系数估计项目参数a与以aj=rbj/√1-r^2bj估计项目参数a存在差异；以平均得分估计能力参数θ与以ln[x/（m-x）]估计能力参数θ存在差异。结论：对于两参数项目反应模型，以通过率估计项目参数b比以bj=zj/rbj估计项目参数b误差更小，而以点二列相关系数估计项目参数a比以aj=rbj/√1-r^2bj估计项目参数a误差更大，以平均得分估计能力参数θ比以ln[x／（m-x）]估计能力参数θ误差更大。

简介：教育部考试中心对全国高考数学考试大纲的说明中指出：“数学的研究对象和特点体现在数学考试中就形成数学考试的学科特点。”数学考试的学科特点的第二个方面就是“充满思辨性”这个特点源于数学的抽象性，系统性和逻辑性，数学不是知识性的学科，而是思维型的学科。因此，数学试题靠机械记忆，只凭直觉和印象就可以作答的很少，为了正确解答，就要求考生具备一定的观察，分析和推断能力。”