电脑在多目标单一试卷最佳化配置之应用.PDF
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電腦在多目標單一試卷最佳化配
置之應用
AI approach to Generating Single Test Sheet
for Multiple Assessment Requirements
國立臺南大學黃國禎
數位學習科技系 教授
資訊教育研究所所長
理工學院 院長
數位學習的發展現況
行政院在九十年NICI( 國家資訊通信發展方案)計畫中 ,將
數位學習納入 「網路社會化」的一環。
國科會通過 「數位學習國家型科技計畫」的構想 ,預計五
年內投入四十億元進行此項跨部會計畫
「全民數位學習」
「縮減數位落差」
「行動學習載具與輔具─多功能電子書包」
「數位學習網路科學園區」
「前瞻數位學習技術研發」
「數位學習之學習與認知基礎研究」
「政策引導與人才培育」
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人工智慧扮演的角色
將在數位學習的研究由應用層次(Alessi,
S.M. Trollip, S.R. 1991)提昇到功能層次
應用層次
建構測驗 :試題的組合及題庫的共享
實施測驗 :利用電腦作為考試媒介
功能層次
被動(Chou, C. 1996) :記錄學習過程 ,統計 、保
存 、報告學習評量之結果
主動(Kumar, D.D., Helgeson, S.L. White, A.L.
1994) :分析學習狀態、引導學生學習、偵查學習迷
思,並預防學生犯錯
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研究目的
處理大型題庫試卷組合配置問題
提供符合多目標的試題配置演算法
有效率的求出近似最佳之試題配置結果
建置線上測驗及學習障礙診斷系統
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測驗的特性
試題是構成測驗的核心部份
影響測驗品質的主要因素
試題的品質
題庫的管理
試卷的組合方式(試題配置機制)
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多目標最佳化配題機制
從大量試題中,選取符合出題方向和條件的試
題 ,組成最佳鑑別度試卷
指定測驗時間範圍的試題配置問題模型
(Dedicated Range of Assessment Time Problem-
DRAT)
符合期望測驗時間最高界限和最低界限的多
目標配題機制。
固定題數的試題配置問題模型
(Fixed Number of Test Items Problem –FNTI)
符合固定試卷試題數量的多目標配題機制。
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指定測驗時間範圍的試題配置問題
(DRAT)
DRAT目標函式:n n
i i i
Maximize Z = i 1 d x i 1 x 指定鑑別度最大化
DRAT限制式 :
n
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