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：

简介：强直性脊椎炎，我永远的痛小时候的他，因为少言寡语，曾经被人取笑为“智障儿童”，父母早年离婚，他由妈妈抚养长大，妈妈叶惠美让他从4岁开始练习弹钢琴，一学就是10年。10年间，他每次都挺直背弹钢琴，根本看不出他有强直性颈椎炎的宿疾。他上课从未请过假，风雨无阻。

简介：摘要计算是数学知识中的重要内容之一，数学计算能力是一项基本的数学能力，包含了计算的准确率和正确率两方面的计算能力，是学习数学和其他学科的重要基础。