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
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，但是也存在着不少问题，首先是目前比较成熟的、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，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，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，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。
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。
联结主义模型通常可以分为静态型和动态型两种，静态型模型的拓扑结构是实验者在一开始的时候就设计好的，它的训练过程就是调节各结点之间的权重。动态型模型的拓扑结构是在训练过程中不断变化的，它能够随着训练的进行，自动地加入新的隐含结点，同时也调整各结点间的联结权重，这样就可以更快地减少训练误差。
级连相关模型是动态型联结主义模型中的一种，它的计算精度较高，运算速度较快。在开始训练时，该模型只有输入层和输出层，处于最小拓扑结构。随着训练过程的进行，它能够根据需要自动地逐个加入隐含结点。该模型的训练分为输出和输入两个阶段交替进行，首先是输出阶段，在这一阶段，模型对联结隐含结点和输出结点间的各权重进行调整，直到误差不再减少为止；然后转至输入阶段，在这一阶段，模型对于联结输入结点和候选隐含结点间的各个权重进行调整，并从中选出其输出变量和网络的误差变量间相关为最大的候选隐含结点，把它装入网络，这样使得每次装入的新隐含结点都能最大程度地影响误差的变化。然后再转至输出阶段，这个过程不断重复，直到达到预定的训练精度。在本研究中，由于无法事先确定模型的拓扑结构，以及为了较快地对模型进行训练和达到较好的训练和测试效果，采用了级连相关模型作为研究的工具。
3 连续记分IRT模型
连续记分IRT模型是二值记分IRT模型的扩展，即它的记分不是按照二值逻辑的全对或全错的方式来进行，而是根据被试答对项目的程度来进行记分，如果全对该题目就得满分。由于各题目的满分值不一样，有的是3分、5分、6分或更高的分数，为了统一起见，可以对它们进行归一化处理，全部转化为0至1的值。这样就可以和下面的三参数逻辑斯谛模型中的P(θ)相一致。Samejima、Muller和Mullenbergh等都对连续记分IRT模型进行过研究，它和二值记分模型一样，可以用正态卵形模型和逻辑斯谛模型表示。对于常用的三参数逻辑斯谛模型，它的表示式为：