發(fā)布時(shí)間：2020-05-13 05:08

【摘要】：教育評(píng)價(jià)的發(fā)展伴隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷飛躍而產(chǎn)生了新的組織形式,以計(jì)算機(jī)為平臺(tái)的新教育評(píng)價(jià)形式油然而生,即:計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測(cè)試(CAT)。計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測(cè)試是現(xiàn)代教育技術(shù)、心理測(cè)量學(xué)理論和計(jì)算機(jī)三者充分耦合的產(chǎn)物,以項(xiàng)目反應(yīng)理論為基礎(chǔ),它的指導(dǎo)思想是計(jì)算機(jī)模仿人類智能評(píng)估的行為,通過給被試者提供適合被試能力水平的項(xiàng)目,并觀察被試者在項(xiàng)目上的反映情況,來估計(jì)被試者的能力水平。因此計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測(cè)試可以真正的做到“因人施策”的目的。項(xiàng)目選擇方法是計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測(cè)試中最重要的環(huán)節(jié),它的好壞不僅僅關(guān)系到系統(tǒng)中項(xiàng)目池題庫的安全性和實(shí)用性,也關(guān)系到后期對(duì)被試真實(shí)能力水平評(píng)估的準(zhǔn)確性。因此,本文以項(xiàng)目選擇方法中項(xiàng)目選擇的效率和項(xiàng)目選擇的速度為研究目標(biāo),主要研究工作包括以下幾點(diǎn):1、首先對(duì)項(xiàng)目反應(yīng)理論和計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測(cè)試進(jìn)行介紹和總結(jié),同時(shí)對(duì)目前國(guó)內(nèi)外流行的項(xiàng)目選擇方法現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和總結(jié)。2、針對(duì)目前項(xiàng)目選擇方法中存在的項(xiàng)目選擇效率和項(xiàng)目選擇速度的問題,在基于先前模擬退火算法的項(xiàng)目選擇方法基礎(chǔ)之上,將遺傳算法和模擬退火算法相結(jié)合,提出了一種基于混合方式的啟發(fā)式項(xiàng)目選擇優(yōu)化方法:遺傳-模擬退火算法(TIS-GASA)。3、通過自己實(shí)現(xiàn)的計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測(cè)試系統(tǒng),對(duì)本文所提出的遺傳-模擬退火項(xiàng)目選擇方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,證明了新項(xiàng)目選擇方法的高效性。本文的創(chuàng)新點(diǎn)是將遺傳算法和模擬退火算法相結(jié)合形成一種新的啟發(fā)式項(xiàng)目選擇方法,該算法首先通過遺傳算法搜索當(dāng)前最優(yōu)解,并將當(dāng)前最優(yōu)解作為模擬退火階段的初始解,然后再進(jìn)一步的進(jìn)行最優(yōu)解的探索。算法在保留了遺傳算法較強(qiáng)的全局搜索能力的同時(shí),也吸收了模擬退火算法超強(qiáng)的局部搜索能力,避免了局部最優(yōu)的情況產(chǎn)生。最后通過實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可知,遺傳-模擬退火算法在項(xiàng)目選擇的效率上有了很大的提升,可以將信息量合適的試題提供給被試,并且在選題的速度方面也有顯著的提高。
【圖文】：

P ) = （公式雙參數(shù) Logistic 模型（2PLM）：P ) = （公式三參數(shù) Logistic 模型（3PLM）P ) = + （公式其中， 為項(xiàng)目 i 的難度， 為項(xiàng)目 i 的區(qū)分度， 為項(xiàng)目 i 的猜測(cè)系D 為常量，D=1.7，額表示自然對(duì)數(shù)的第 e=2.17828，P )為被試正確解答試的概率。目前三參數(shù) Logistic 模型（3PLM）是應(yīng)用最為廣泛的項(xiàng)目反應(yīng)模當(dāng) =0 的時(shí)候，三參數(shù) Logistic 模型就會(huì)變成雙參數(shù) Logistic 模型；當(dāng) =1 的時(shí)候，三參數(shù) Logistic 模型就會(huì)變成單參數(shù) Logistic 模型。三Logistic 模型的特性曲線如下所示：

圖 2-2 能力估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差算法（GA）算法概述法[43][44]是以達(dá)爾文的“進(jìn)化論”為基礎(chǔ)，模擬自然界中生物種征，形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化搜索算法。根據(jù)“適者生存”算法將問題的求解過程模擬成一個(gè)生物種群內(nèi)部進(jìn)化升級(jí)的過法的主要特點(diǎn)是采取概率論的方法，使種群內(nèi)部自適應(yīng)地調(diào)整先的終止原則，在進(jìn)化的生物種群中也就是優(yōu)化后的搜索空間解。法將群體內(nèi)部所有個(gè)體（染色體）為進(jìn)行編碼，同時(shí)計(jì)算個(gè)體適的染色體進(jìn)行遺傳操作，隨后通過染色體的選擇、交叉和變異
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP18

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