一种基于决策树的计算机化自适应诊断测试生成方法

本发明公开了一种基于决策树的计算机化自适应诊断测试生成方法，包括：1）输入测试题库基础数据、测试数据和测试者作答数据，并由用户指定选题策略指标；2）对输入的各数据进行预处理，根据输入的Q矩阵和项目参数以及指定的选题策略，结合项目最大曝光率建立线性规划模型；3）根据建立的线性规划模型构建一个多棵决策树组成的决策森林结构测试集；4）根据输入的测试者作答数据和构建的决策森林结构的测试集来估计测试者的知识状态；5）量化分析所得到的测试者知识状态，评价所构建的决策森林结构的测试集估计测试者知识状态的质量。本发明方法测试效率高，测试的平均用时在0.02秒以内，且测试精度相较传统CD‑CAT方法更高，测试耗时更短。