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双维度LLM框架用于大规模测评中题目非内容相似性自动分析
A Dual-Dimensional LLM Framework for Automated Item Incidental Content Similarity Analysis in Large-Scale Assessments
该研究提出一种基于大语言模型的双维度自动题目相似性分析框架，通过结构化分解和语义相关性来检测题目中非内容冗余。心理测量验证显示，LLM指标比传统文本指标更接近构念无关局部依赖，并产生更一致的题目参数分组。在计算机自适应测试中，基于LLM的相似性约束提高了估计稳定性并减少了偏差。
意义：为大规模题库管理提供新方法，提升自适应测试的准确性和效率，对教育测评AI应用有重要价值。