基于IRT理论的计算机自适应考试系统的设计与实现八.pdf下载

weixin_39822095 2021-10-11 09:35:47

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2019年安徽分类考试招生试卷.pdf

两种新的计算机化自适应测验在线标定方法 - 心理学报心理学报 2016, Vol. 48, No.9, 11841198Acta Psychologica Sinica DOI: 10.3724/SP.J.1041.2016.01184两种新的计算机化自适应测验在线标定方法*陈平(北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心...

Abstract CAT中主要有两个组成部分反复工作：1)认知诊断模型(CDM)根据学生以前的反应来估计她目前的熟练程度。2)选择算法根据她在CDM中估计的熟练程度选择下一个问题。 “自适应”是指根据学生当前的水平估计，自动选择试题。传统方法法不足： 1、首先，选择算法的效率严重依赖于熟练程度估计的准确性，不能直接捕捉学生与问题之间的复杂关系。 2、现有算法通常遵循不灵活的模型特定方式，即需要为其指定的CDM预先定义度量。所以本文提出了一种无度量、可学习的神经计算机自适应测试(NCAT)框架，将选择算法

现代模拟考试软件需覆盖“测-评-学-提”闭环，服务于学生、教师与管理员三类核心角色。学生端聚焦真实场景还原与个性化反馈；教师端强调学情监控与教学决策支持；管理员则关注系统稳定性与题库管理效率。部署两个版本：对照组 A：固定难度递增（每5题升一级）实验组 B：启用本章所述自适应算法采集核心指标：指标名称定义目标平均正确率总答对数 / 总答题数≥75%题均停留时间总耗时 / 题数适中（过短→猜测，过长→卡顿）

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