吉林省科技发展计划基金(20112117)
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 相关作者：丛晓周东岱路鹏钟绍春更多>>
- 相关机构：东北师范大学东北电力大学教育部更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于决策理论的计算机自适应分类测试研究被引量：2
- 2013年
- 研究了基于决策理论进行构建自适应分类测试模型以及使用该模型进行计算机自适应分类的测试过程.在实施过程中,首先根据分类和考生的先验信息以及观测到的考生的反应模式,采用最小差错概率决策准则对考生的掌握程度进行最优的估计;然后基于最小期望成本的方法为考生选择合适的测试项目;最后采用序贯概率比检验方法决定测试的终止并得到最终的分类结果.该方法基于弱假设,具有执行简单、分类效果好等优点.
- 路鹏周东岱钟绍春丛晓
- 基于模拟退火算法的智能试题产生系统研究
- 2013年
- 随着人工智能技术在教育评价领域中的应用,计算机自适应测试逐渐成为一种重要的教育评价方式。采用这种测试形式,计算机实时的对学习者的能力水平进行动态更新并从题库中为其选择量身定制的试题,这就要求系统具有比较高的执行效率,才能满足实际应用的需要。为了解决这个问题,提出了基于模拟退火算法来构建智能试题产生系统的方法。实验结果表明,该方法在保证从题库中为学习者选择接近最优试题的同时,也极大提高了系统的选题效率。
- 路鹏丛晓周东岱
- 关键词：教育评价计算机自适应测试模拟退火算法
- 基于模拟退火算法的计算机自适应测试项目选择方法研究被引量：4
- 2012年
- 项目选择方法是计算机自适应测试中最重要的组成部分之一,传统的方法是根据信息函数选择具有最大信息量的测试项目,达到对考生能力水平精确估计的目的。然而,该方法存在部分项目曝光率过高以及测试内容不平衡等问题。针对这些问题,提出一种新的启发式项目选择方法,即把有记忆的模拟退火算法应用到多约束的项目选择中。研究结果表明,与最大信息量方法相比,该方法在保证相同测量精度的条件下,可以较好地控制项目曝光率以及达到内容平衡。
- 路鹏周东岱钟绍春丛晓
- 关键词：计算机自适应测试模拟退火算法
