摘要

在IRT框架下，建立了0–1評分方式下單維雙參數Logistic多題多做（MAMI）測驗模型。與Spray給出的一題多做（MASI）模型相比，MAMI不僅模型更加精緻，而且擴展了適用範圍，參數估計方法也不同，採用EM算法求取項目參數。Monte Carlo模擬結果顯示，應用MAMI測驗模型與測驗題量作相應增加的作法相比，兩者給出的能力估計精度相同，但MAMI模型給出的項目參數估計精度更高。如果將MAMI測驗模型與被試人數相應增加的作法相比，項目參數的估計精度相同，但MAMI給出的能力參數估計精度更高。這個發現表明，在一定條件下若允許修改答案，並採用累加式記分方式，縱使題量不變，也可使能力估計的精度相當於題量增加一倍的估計精度，而項目參數估計精度也會提高。這些發現不僅對技能評價和認知能力評價有參考價值，而且對數據的處理方式也有參考價值。

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