自适应学习系统中基于Rasch的主题难度估计

发布时间：2018-04-18 14:54

本文选题：自适应学习系统 + Rasch　；参考：《现代教育技术》2017年06期

【摘要】：在自适应学习系统中,为了更好地分配主题学习资源,教师需要确定主题的难易程度。文章通过对Rasch模型中主题难度初始值和学生知识水平的个性化设侕,依据学生对主题中所有参数化测试题的反应,实现了对主题难度的量化估计。在实证分析过程中,文章将模型所确定的主题难度估计值和专家所给的主题概念数、尝试次数比率、尝试错误率及学习绩效进行对比分析,结果表明:主题难度估计模型能够为每个主题赋予一个相对的难度值,对主题的难度估计比较准确,能够为教师在设计主题干预措施时提供依据。
[Abstract]:In adaptive learning system, in order to allocate subject learning resources better, teachers need to determine the difficulty degree of topic.By setting up the initial value of topic difficulty and the level of students' knowledge in Rasch model, according to the students' response to all the parameterized test questions in the theme, the paper realizes the quantitative estimation of the subject difficulty.In the process of empirical analysis, the paper compares the estimated value of subject difficulty determined by the model with the number of topics given by experts, the ratio of the number of attempts, the error rate of attempts and the learning performance.The results show that the thematic difficulty estimation model can assign a relative difficulty value to each topic, and it is more accurate to estimate the topic difficulty, which can provide the basis for the teacher to design the intervention measures of the theme.
【作者单位】：东北师范大学教育学院;吉林大学教育技术中心;东北师范大学计算机科学与信息技术学院;吉林大学公共计算机教学与研究中心;
【基金】：2015年国家留学基金(留金发[2015]3012号)资助 2014年度教育部人文社会科学研究规划基金项目?基于知识图谱的开放学习资源自主聚合研究?(项目编号:14YJA880103) 2013年全国教育科学十二五”规划教育部重点项目?可视化技术支持下学科知识自主学习模型研究?(项目编号:DCA130224)的研究成果
【分类号】：G434

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