目前國(guó)內(nèi)學(xué)生群體數(shù)量龐大而教師群體數(shù)量有限,隨著教育教學(xué)的發(fā)展,自適應(yīng)的高效學(xué)習(xí)成為越來(lái)越多教師學(xué)生的訴求。在這個(gè)大環(huán)境下,學(xué)生需要適合自己能力水平的題目,教師需要減輕出題負(fù)擔(dān)。自適應(yīng)測(cè)試系統(tǒng)的研究和應(yīng)用,將有可能有效從根本上解決教師學(xué)生的問(wèn)題。本文主要關(guān)注如何優(yōu)化計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測(cè)試（CAT）中題目推薦策略中過(guò)于依賴信號(hào)量和曝光度的傳統(tǒng)題目推薦方案,增加其復(fù)雜度,高精確度,改良自動(dòng)化校驗(yàn)的方式;如何設(shè)計(jì)自動(dòng)化的題目檢驗(yàn)方案,減輕教師和專業(yè)人員在構(gòu)建題庫(kù)時(shí)的負(fù)擔(dān),為他們構(gòu)建題庫(kù)供一個(gè)參數(shù)的參考,推進(jìn)自動(dòng)化題目校驗(yàn)的發(fā)展;語(yǔ)言模型的調(diào)試和整體的工程應(yīng)用,如何完成從詞向量訓(xùn)練到語(yǔ)言模型最終輸出題目句子概率并探討用這些概率實(shí)際輔助自動(dòng)化校驗(yàn)的開展;本文主要對(duì)一個(gè)命令行工具類的系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)開發(fā),在確定了語(yǔ)言模型所要達(dá)到輔助推題策略改進(jìn)和題庫(kù)構(gòu)建的任務(wù)后,實(shí)際使用了包括了高性能爬蟲、大型數(shù)據(jù)集清洗、詞向量以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型等技術(shù),完成了一個(gè)工程項(xiàng)目,并且實(shí)現(xiàn)了實(shí)際的輸出。最終輸出的結(jié)論表明,不同的句子在語(yǔ)言模型的驗(yàn)證中確實(shí)出現(xiàn)了實(shí)際的概率差,語(yǔ)言模型可以通過(guò)給予更高的平均概率肯定更貼近學(xué)習(xí)過(guò)的語(yǔ)... 

【文章來(lái)源】：華東師范大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

IRT公式

圖 2 信息量計(jì)算公式目 i 的被試反應(yīng)函數(shù)， 對(duì) 的一階導(dǎo)函數(shù)為 立的，這是由項(xiàng)目反應(yīng)理論的局部獨(dú)立性假設(shè)的特征圖 3 3PLM 信息量計(jì)算是 3PLM 模型的項(xiàng)目信息函數(shù)，數(shù)值主要有區(qū)分度和測(cè)系數(shù)越小，結(jié)果的數(shù)值越大。所以一般我們?cè)谟?jì)算信小的猜測(cè)系數(shù)代表了更好的結(jié)果，而一個(gè)較大的區(qū)分是較為優(yōu)秀的。項(xiàng)目信息函數(shù)值取最大值時(shí)，被試能

華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文況下，主要以信息量作為主要指標(biāo)來(lái)決定題目的推薦，由于學(xué)習(xí)者個(gè)體的在差異，所以反映的信息量存在差異。信息量可以被計(jì)算得出4：圖 2 信息量計(jì)算公式是項(xiàng)目 i 的被試反應(yīng)函數(shù)， 對(duì) 的一階導(dǎo)函數(shù)為 。項(xiàng)目數(shù)是相互獨(dú)立的，這是由項(xiàng)目反應(yīng)理論的局部獨(dú)立性假設(shè)的特征所決定的

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]CAT常用能力估計(jì)方法比較及其優(yōu)化：能力綜合估計(jì)方法開發(fā)[D]. 張心.江西師范大學(xué) 2014
[4]基于知識(shí)地圖的試題組織及個(gè)性化練習(xí)評(píng)價(jià)研究與應(yīng)用[D]. 吳皖贛.浙江工業(yè)大學(xué) 2012



本文編號(hào)：2961963