楼主先做个引子吧，有关大数据的许多数据处理方法用到了irt上面，比如深度学习里面的神经网络，机器学习。例如，神经网络用于irt能力参数的估计，基本的bp神经网络，广义回归神经网络模型（GRNN)做参数估计用于小样本的能力参数估计，然后就是机器学习与irt的边际贝叶斯估计相结合用于提高估计被试能力的准确性。能否使用其他神经网络rnn，cnn等用于irt以及神经网络的等值，也是一个比较新颖的研究方向。
引文：基于IRT模型的BP神经网络参数估计的进一步研究_关潮辉
基于神经网络集成的IRT参数估计_余嘉元
神经网络在试卷等值方面的应用探讨_贾志先
Text mining and IRT for psychiatric and psychological assessment.

我想研究RNN用于参数估计，但是一直很纠结的是用神经网络进行参数估计是否科学？因为没有数学推导，难以判断科学性，希望听听您的想法

rnn本来就是个黑箱模型，难以解释。上面有个grnn的例子，被试少的情况下，传统方法估计的误差很大，所以用grnn来降低估计误差。我觉得可以尝试一下，但是数据量还有题目量以及不同的模型应该得是你实验的变量。