發(fā)布時(shí)間：2025-06-10 03:39

　　計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)診斷測(cè)驗(yàn)的實(shí)施往往依賴于高質(zhì)量的大型題庫(kù)。認(rèn)知診斷測(cè)驗(yàn)的題庫(kù),不僅要保證試題的內(nèi)容符合課程標(biāo)準(zhǔn),而且還需要根據(jù)作答數(shù)據(jù)估計(jì)認(rèn)知診斷試題參數(shù)以及標(biāo)定試題所考查的知識(shí)點(diǎn)或?qū)傩韵蛄?這更是實(shí)現(xiàn)根據(jù)學(xué)生的知識(shí)掌握狀態(tài)自適應(yīng)的選擇試題,高效而準(zhǔn)確地評(píng)估學(xué)生知識(shí)掌握狀態(tài)的基礎(chǔ)。同時(shí),隨著題庫(kù)中某些試題的頻繁使用,以及課程標(biāo)準(zhǔn)和教材修訂等問題的出現(xiàn),題庫(kù)中的部分項(xiàng)目需要淘汰、修改,甚至還需要補(bǔ)充一些新編制的題目。因此,如何根據(jù)作答數(shù)據(jù)估計(jì)試題參數(shù)以及標(biāo)定題目所考查的知識(shí)點(diǎn),成為面向個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí),構(gòu)建高質(zhì)量大型題庫(kù)亟需解決的重要問題。早期的研究主要集中在標(biāo)定方法的研究上,而對(duì)于在線設(shè)計(jì)方法討論相對(duì)較少。特別是在估計(jì)新題的項(xiàng)目參數(shù)和標(biāo)定其屬性向量方面,眾多研究采用的是隨機(jī)分配新題的方法,這樣就不符合計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)診斷測(cè)驗(yàn)中“自適應(yīng)”的思想。本論文為了解決隨機(jī)設(shè)計(jì)存在的缺陷,提出了一種針對(duì)新題的屬性向量在線標(biāo)定及其項(xiàng)目參數(shù)在線估計(jì)的自適應(yīng)設(shè)計(jì)。從實(shí)際應(yīng)用問題和條件出發(fā),主要開展了三個(gè)方面的研究:(1)因?yàn)椴糠终J(rèn)知診斷分類方法(如非參數(shù)分類方法),無需項(xiàng)目參數(shù)而需要標(biāo)定題目屬性向量,由此開展...

【文章頁(yè)數(shù)】：54 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖3-2項(xiàng)目參數(shù)初值為0.05時(shí)隨機(jī)分配策略和香農(nóng)熵分配策略下各項(xiàng)目屬性判準(zhǔn)率

認(rèn)知診斷試題參數(shù)估計(jì)與知識(shí)點(diǎn)標(biāo)定的自適應(yīng)設(shè)計(jì)研究23表3-7隨機(jī)分配和香農(nóng)熵分配策略項(xiàng)目參數(shù)初值為0.35時(shí)新題屬性向量總判準(zhǔn)率樣本量TSR隨機(jī)選題香農(nóng)熵選題1000.610.652000.740.774000.830.888000.910.9516000.950.98表3-8隨....

圖3-3項(xiàng)目參數(shù)初值為0.15時(shí)隨機(jī)分配策略和香農(nóng)熵分配策略下各項(xiàng)目屬性判準(zhǔn)率

認(rèn)知診斷試題參數(shù)估計(jì)與知識(shí)點(diǎn)標(biāo)定的自適應(yīng)設(shè)計(jì)研究23表3-7隨機(jī)分配和香農(nóng)熵分配策略項(xiàng)目參數(shù)初值為0.35時(shí)新題屬性向量總判準(zhǔn)率樣本量TSR隨機(jī)選題香農(nóng)熵選題1000.610.652000.740.774000.830.888000.910.9516000.950.98表3-8隨....

圖3-4項(xiàng)目參數(shù)初值為0.25時(shí)隨機(jī)分配策略和香農(nóng)熵分配策略下各項(xiàng)目屬性判準(zhǔn)率

認(rèn)知診斷試題參數(shù)估計(jì)與知識(shí)點(diǎn)標(biāo)定的自適應(yīng)設(shè)計(jì)研究23表3-7隨機(jī)分配和香農(nóng)熵分配策略項(xiàng)目參數(shù)初值為0.35時(shí)新題屬性向量總判準(zhǔn)率樣本量TSR隨機(jī)選題香農(nóng)熵選題1000.610.652000.740.774000.830.888000.910.9516000.950.98表3-8隨....

圖3-5項(xiàng)目參數(shù)初值為0.35時(shí)隨機(jī)分配策略和香農(nóng)熵分配策略下各項(xiàng)目屬性判準(zhǔn)率

工程碩士專業(yè)學(xué)位論文24圖3-5項(xiàng)目參數(shù)初值為0.35時(shí)隨機(jī)分配策略和香農(nóng)熵分配策略下各項(xiàng)目屬性判準(zhǔn)率圖3-6香農(nóng)熵分配策略下各項(xiàng)目分配的各種被試知識(shí)狀態(tài)人數(shù)

本文編號(hào)：4050252