项目反应理论（IRT）是一种广泛应用于心理测量和教育评估的现代测量理论，它通过数学模型描述被试能力与项目特性之间的关系。近年来，IRT模型的参数估计方法研究取得了显著进展，为提升测量精度和效率提供了重要支持。常见的IRT参数估计方法包括极大似然估计（MLE）、贝叶斯估计（如马尔可夫链蒙特卡洛方法，MCMC）、联合极大似然估计（JMLE）以及边际极大似然估计（MMLE）等。这些方法各有优缺点，适用于不同数据条件和模型复杂度。例如，MLE计算高效但对缺失数据敏感，而贝叶斯方法能更好地处理小样本问题并提供参数的不确定性估计。此外，随着计算技术的发展，新型优化算法（如EM算法、变分推断）和机器学习方法（如深度学习）也被引入IRT参数估计中，进一步提高了模型的适应性和估计效率。未来研究可以结合大数据和人工智能技术，探索更高效、稳健的参数估计方法，以满足个性化测评和自适应测试的需求。
