研究生学术报告预告登记(开题、中期、答辩)

       为加强研究生学术交流活动,推进学术创新,特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息,届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。

报告人: 于少斌
学号: 2016212050
学院: 教育学院
报告类型: 第一次学术报告
日期: 2017年09月18日
时间: 09:00
地点: 33教学楼
导师: 孟少卿
题目: 计算机化自适应评测系统试题选择策略国内外研究现状
内容提要:

本报告介绍了国内外计算机化自适应评测(CAT)的应用现状,以及国内外学者对选题策略的研究现状。

   在国外,美国对CAT的研究最领先,并对其的推广和应用比较广泛。1991年起,美国的Novell公司成功应用CAT进行测试。之后在资格认证考试领域、GREGMATK12领域中,逐渐采用了CAT测验。1971Lord提出了b匹配选题策略,1975Owen提出贝叶斯选题策略,1978Lord又提出了最大Fisher信息量方法,这三种选题策略是最基础的选题策略。本次报告也讲解了基于此三种选题策略的多种新的选题策略。

   在国内,关于CAT的研究比国外起步略晚,在CAT开发技术在国内也应用缓慢。本次报告介绍了当前我国在选题策略方面研究的主要学者及其相关研究内容。例如:程小杨等人针对用极大项目信息量准则(MIC)选题效率高但项目分布不均匀造成测试安全性下降以及a分层(A-STR)方法通过控制曝光率提高了测验的安全性但测验效率有所下降的确定的缺点,提出了引入曝光因子的计算机化自适应测验选题策略。蒋昌猛、冯筠、孙霞等人针对海量习题带来的信息过载导致学习针对性不强、效率不高等问题,提出了基于知识点层次图的个性化习题推荐算法(ReKHG)。朱天宇、黄振亚等人认为基于认知诊断的方法只能建模单个学生的学习状态,不能利用相似学生的共性特征并针对此问题提出了一种基于学生知识点掌握程度的协同过滤试题推荐方法。

    总的来说,当前的研究在功能上比较关注评测的效率和题库的安全性,较少对用户的行为数据、学习数据进行分析;在算法上运用复杂的数学表达式,实际中应用人员难以理解;存在改进的空间。

图片:
登记人: 于少斌
登记时间: 2018年04月25日 星期三 11:01