| | | 基于联结主义的连续记分IRT模型的项目参数和被试能力估计
| | 初中计算机教研论文1 问题的初中计算机教研论文提出
与经典测验理论相比，项目反应理论（简称IRT）由于具有参数不变性、能进行计算机化自适应测验等优点而受到欢迎[1,2]，但是也存在着不少问题，首先是目前比较成熟的初中计算机教研论文、得到广泛应用的IRT软件，如BILOG、MicroCAT等，主要是运用极大似然法或贝叶斯方法进行项目参数和被试能力估计[3]，一般都只能处理二值记分的项目，也有少数软件可以处理等级记分的项目，例如MULTILOG，但对于连续记分的项目还缺少估计方法和工具；其次是在运用BILOG、MicroCAT和MULTILOG等软件时往往需要数百人的大样本，而对于小样本则缺少有效的估计方法，因此需要另寻途径来解决这些问题。
2 联结主义理论中的级连相关模型
联结主义理论（或称人工神经网络）是近年来得到广泛关注的认知心理学理论[4,5,6]，它一方面可以用来模拟人的认知活动，探讨人类的信息加工机制[7]，另一方面可以作为一种工具来分析系统的输入和输出之间的关系，特别是当系统的输入和输出之间难以用显性的数学方程表示时，联结主义模型就可以通过其本身的学习功能，在用一组已知的输入和输出数据对它进行训练以后，就可以在一定程度上掌握了该系统内部的输入和输出之间的关系，即建立了某种模型。如果我们再给这个经过训练的网络模型以新的输入，那么它就可以给出相应的输出值。因此，人们可以利用联结主义模型的这种性质来进行预测和参数估计等活动[8]。
联结主义模型通常由一个输入层、一个输出层和若干个隐含层组成，每一层中含有若干个结点，一个模型中所含的隐含层数目和各层所含结点数目，是由具体问题的性质和复杂程度来确定的。各个结点之间的联结具有一定的权重，它的大小反映了相邻两个结点之间相互影响的程度，在模型被训练的过程中，各结点间的权重得到了调整。
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