[分享] 電腦適性測驗的統計原理
從剛踏入 GMAT 教學開始，
我就對電腦適性測驗背後的機制(和統計原理)很感興趣，
但遲遲拖到了今年春天才認真地去做功課，
把 GMAC 的統計學家近期所發表的幾篇論文細讀了一遍之後，
終於對 CAT 有更深一層的了解。
這是我 ESR 分析系列影片的第二集，所以使用的數學會比前一集要來的更深一些，
同學不需因此卻步，數學只是一種語言，
用這個語言可以讓我們對 GMAT 考試(計分方式) 的理解更加深一點。
這個影片的主要目的，就是希望讓同學在備考與應考時，能夠有個更踏實的依據，
減少考場上的不確定感，讓實力能更穩定發揮。
https://klausmath.wordpress.com/2017/05/09/cat_study_notes/
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※ 編輯: reko076 (101.15.148.207), 05/09/2017 01:24:07
※ 編輯: reko076 (101.15.148.207), 05/09/2017 01:27:56
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你的數學分數應該是不錯的
假設你的分數的percentile是 98% 可以這樣想像，在題庫裡面只有2%的題目
他的難度是高於你的實力的，絕大多數的題目都低於你的實力
另外也還有主觀記憶的問題，如果測試題的難度跟你做到的題目相近(也就是你的實力)
那你一定"感覺"不出來那是測試題
但如果測試題剛好給你一題超簡單的，你一定會印象深刻因而記得這個經歷
我拍這個影片最主要的目的就要說"這種現象並不意外"
Q遇到難度突然下降，是很多同學都有的經驗
不少人會感到慌張，這種慌張其實是沒有必要的
※ 編輯: reko076 (101.14.179.145), 05/09/2017 23:21:14
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