本文選題：自適應學習系統(tǒng) + Rasch��； 參考：《現(xiàn)代教育技術》2017年06期

【摘要】：在自適應學習系統(tǒng)中,為了更好地分配主題學習資源,教師需要確定主題的難易程度。文章通過對Rasch模型中主題難度初始值和學生知識水平的個性化設侕,依據(jù)學生對主題中所有參數(shù)化測試題的反應,實現(xiàn)了對主題難度的量化估計。在實證分析過程中,文章將模型所確定的主題難度估計值和專家所給的主題概念數(shù)、嘗試次數(shù)比率、嘗試錯誤率及學習績效進行對比分析,結(jié)果表明:主題難度估計模型能夠為每個主題賦予一個相對的難度值,對主題的難度估計比較準確,能夠為教師在設計主題干預措施時提供依據(jù)。
[Abstract]:In adaptive learning system, in order to allocate subject learning resources better, teachers need to determine the difficulty degree of topic.By setting up the initial value of topic difficulty and the level of students' knowledge in Rasch model, according to the students' response to all the parameterized test questions in the theme, the paper realizes the quantitative estimation of the subject difficulty.In the process of empirical analysis, the paper compares the estimated value of subject difficulty determined by the model with the number of topics given by experts, the ratio of the number of attempts, the error rate of attempts and the learning performance.The results show that the thematic difficulty estimation model can assign a relative difficulty value to each topic, and it is more accurate to estimate the topic difficulty, which can provide the basis for the teacher to design the intervention measures of the theme.
【作者單位】： 東北師范大學教育學院;吉林大學教育技術中心;東北師范大學計算機科學與信息技術學院;吉林大學公共計算機教學與研究中心;
【基金】：2015年國家留學基金(留金發(fā)[2015]3012號)資助 2014年度教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金項目?基于知識圖譜的開放學習資源自主聚合研究?(項目編號:14YJA880103) 2013年全國教育科學十二五”規(guī)劃教育部重點項目?可視化技術支持下學科知識自主學習模型研究?(項目編號:DCA130224)的研究成果
【分類號】：G434

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本文編號：1768836