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题名不同模式之贝氏网络对计算机化测验的认知诊断成效
被引量：1
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作者
刘湘川
周楷蓁
郭伯臣
郑俊彦
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机构
台中教育大学教育测验统计研究所
亚洲大学生物与医学信息系所
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出处
《心理学探新》
CSSCI
2012年第5期414-416,共3页
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文摘
目前有不少的研究指出,利用贝氏网络诊断学生的错误类型(Bug)以及子技能(Skill)的学习情况,其成效良好。结合计算机进行仿真研究,更可以了解在不同模式设计下的贝氏网络之预测精准度,以提供建置计算机化测验系统之参考。因此,研究的目的为评估不同模式之贝氏网络的诊断成效。研究结果显示,将选择题选项对应之错误类型视为试题当作证据时,比单纯选择题时的预测精准度提升5.2%,而加入专家知识结构能够再提升0.8%。因此,在建置贝氏网络为基础的微积分计算机化测验时,应参考模式四之设计。
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关键词
贝氏网络
计算机化测验
认知诊断
微分基本公式
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Keywords
Bayesian network
computerized test
cognitive diagnosis model
differential basic formula
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分类号
B841.2
[哲学宗教—基础心理学]
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