摘 要 测验安全的事后检测主要依靠统计量方法， 而新兴的机器学习方法凭借良好的检测性能与统计量方法形成互补。为了推进测验安全问题的解决， 综述了监督学习、无监督学习和半监督学习三大类机器学习方法及其衍生的集成学习、深度学习与迁移学习方法在测验安全领域的应用， 阐述了不同机器学习方法的特点， 提供了数据的获取及处理、输入特征的选择等实用的方法建议。未来研究可以从机器学习与个人拟合、机器学习与多模态数据、基于生成对抗网络的异常检测， 以及增加研究结果的可解释性几方面开展。

    关键词 机器学习， 心理测验， 教育测验， 测验安全， 统计量

    分类号 B841

    1 引言

    心理和教育测验中的作弊、加速作答或其他异常作答行为会破坏测验的可靠性以及测验分数解释的有效性(van der Linden & Guo ......