项目反应理论(IRT)可视化分析工具
探索难度参数(b)、区分度参数(a)和猜测参数(c)如何影响项目特征曲线(ICC)
参数控制
难度参数 (b)
0.0
-3 (容易)
0
3 (困难)
什么是难度参数?
难度参数(b)表示项目难度，位置参数。当能力θ=b时，P(θ)=50%。负值表示容易，正值表示困难。
区分度参数 (a)
1.0
0.1 (低区分)
1
3 (高区分)
什么是区分度参数?
区分度参数(a)表示项目区分能力，值越大曲线越陡峭；接近0时曲线平缓。
猜测参数 (c)
0.0
0 (无猜测)
0.2
0.4
什么是猜测参数?
猜测参数(c)表示低能力考生的答对概率下限；选择题>0，问答题≈0。
学生能力对比
学生A: θ =
0.6
学生B: θ =
0.7
能力差:
0.1
| 概率差:
0.000
IRT模型选择
1PL模型
1PL模型（单参数逻辑斯蒂模型）
仅包含难度参数(b)，假设所有项目具有相同的区分度(a=1)且无猜测(c=0)。
公式: P(θ) = 1 / (1 + e^(-(θ-b)))
2PL模型
2PL模型（双参数逻辑斯蒂模型）
包含难度(b)和区分度(a)参数，无猜测(c=0)。
公式: P(θ) = 1 / (1 + e^(-a(θ-b)))
3PL模型
3PL模型（三参数逻辑斯蒂模型）
包含难度(b)、区分度(a)和猜测(c)参数。
公式: P(θ) = c + (1-c) / (1 + e^(-a(θ-b)))
Rasch模型
Rasch模型
特殊的1PL模型，仅包含难度参数(b)，区分度固定为1，无猜测参数。
公式: P(θ) = 1 / (1 + e^(-(θ-b)))
显示项目信息函数(IIF)
IIF 衡量在各能力θ下，项目对区分不同能力考生的敏感度，值越大表示区分信息越多。
显示学生能力点
项目特征曲线(ICC)
重置
导出
当前参数解释