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A new method for cheating detection during computerized adaptive testing
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AI
DOI：10.1007/s00180-026-01739-1.png)
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摘要
En 中文
在教育心理学测量领域，计算机化自适应测试（CAT）具有灵活和便捷的特点，但其依赖重复施测的预先校准题目，使其容易受到题目曝光和预知知识的影响。我们提出一种名为“利用中间被试拟合统计量进行作弊者识别”（CHIPS）的方法及其轻微改进版本，称为“改进CHIPS”（M-CHIPS），两者均旨在识别并限制测试过程中的作弊者。该方法的理论创新在于重新定义了基于似然的被试拟合统计量以用于反应时间，使其能够在每个自适应步骤中计算。CHIPS用速度和预期对数反应时间的中间最大似然估计量替换了传统上需要全测试MCMC估计的参数，得到一个具有可解析推导的渐近χ²分布的统计量（IPS）。这允许将IPS作为约束嵌入影子测试方法中，生成一个根据实时预知知识证据在数据库之间切换的动态选题算法。M-CHIPS进一步引入了基于速度的早期干预措施，以提高极端作弊场景下的可检测性。一项模拟研究评估了不同预知知识水平、能力-速度相关性及测试长度设置下的估计精度、错误率和计算性能。结果表明，所提出的方法显著提高了作弊者的能力估计，而未影响非作弊者，展示了将中间拟合统计量纳入自适应测试中的统计和算法有效性。
Keyword:
Computerized adaptive testing
Response time
Cheating
Item pre-knowledge
Interim person fit statistic
期刊
C
IF:
1.4
论文数:
102
被引数:
2.2K
机构
引用论文
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