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随着计算机技术的发展和普及，计算机化自适应测验成为了现代教育中的一种重要的教学评估工具。自适应测验能够根据学生的答题情况调整难度，以此提高教育评估的准确性和可靠性。然而，对于测试题目的选择和难度调整，还存在许多挑战和问题。为了解决这些问题，本文提出了三种新的计算机化自适应测验选题策略。
第一种策略是基于样本的选题策略。这种策略通过采集一定数量的测试数据，并分析学生的测试情况，了解他们的能力水平和短板所在，从而选择合适的测试题目。首先，在初始测试中使用基础知识类题目进行测试，根据学生的测试结果，根据学生的评分和试题难度来计算学生的能力水平。然后，根据学生的能力水平和平均难度，选出合适的题目。最后，将学生的能力水平反馈到测试策略中，以便日后的测试更加准确。
第二种策略是基于矩阵分解的选题策略。这种策略采用矩阵分解技术，将题目分解为题目难度和学生能力两个参数，以此进行适当的选题。首先，在初始测试中使用随机题目进行测试，分析学生的测试结果，计算出学生的能力参数。然后，根据学生能力参数和题目难度参数的乘积，得到每个题目的得分。最后，根据得分排序，选择得分较高的题目。这种策略可以根据学习进度和难度进行自适应调整。
第三种策略是基于群体智能的选题策略。这种策略基于机器学习算法和群体智能，通过对历史数据的收集和分析，预测选题的难度和概率。先输入学生历史测试记录，以及学生的其他信息，如性别、年龄等，建立机器学习模型。然后，利用该模型和群体智能算法，进行题目的选取。最后，根据学生的测试结果，更新模型参数和策略，以提高测试效果和准确性。
综上所述，本文介绍了三种新的计算机化自适应测验选题策略，它们分别基于样本、矩阵分解、群体智能算法。这些方法在测试策略的制定和选题方面，提供了一种新的思路和方法，可以有效地提高测试的效果和准确性。也为解决计算机化自适应测验中的问题提供了新的方向和思路。