项目反应原理在远程教育中的应用研究

发布时间：2020-03-28 21:31

【摘要】：远程教育是构建终生教育和全民教育体系的重要组成部分。区别于传统课堂里被动地接受知识,这种新教学环境下的学生在学习过程中有了更多的交互,有了更大主动性。因此,全面实现“个性化学习”是进一步提高远程教育教学质量的重要手段,也是当前远程教育技术的主要发展方向。 通常,人的个性特征和需求具有多样性、模糊性和不确定性等特点。要在教学系统中真正满足所有用户的个性化需求从理论上而言是一项很复杂的工程。一般地讲,系统能够在一定程度上自行“发现”或“了解”学生的个体特点,并有针对性执行相关操作是实现个性化学习的重要前提,在这方面的研究已成为当前远程教育领域的一个热点。通过把相关学科的技术成果与系统的设计工作相结合的方式,能够有效地推进该研究的进程。如数据挖掘、机器学习、智能搜索、以及多代理(Agent)等技术的应用,都为该研究开辟了新的空间。鉴于此,本文也将力求通过对项目反应原理在远程教育中的应用研究,进一步推动“个性化学习”研究的发展。 “个性化学习”的实现涉及从入学到毕业的每个教学环节。其中,考试作为教学过程中的重要环节,一直是最终评价教学质量和反映学生认知水平的主要手段。从某种意义上来说,考试的模式很大程度地决定着教育的模式,要做到因材施教,首先应该实现因人施考。因为尽管学到知识、提高能力是学习的最终目的,但通过考试,取得高分对学生而言同样具有很大的现实意义。所以,只有将两者有机地统一起来,使考试能够充分地反映出学生的实际水平,才能真正走向素质教育。目前,大部分的网络考试系统在考试过程中,呈现给考生的都是同样的试卷,这就使得对单个考生而言,不可避免地会出现难度过高或过低的题目。难度过高或过低的题目对反映考生的水平意义并不大。它只能反映出考生高于或低于某个水平,而不能体现其实际水平。对难度过高的题目,考生会采取猜测甚至作弊的方法作答,这只会增大考试的测量误差;难度过低的题目,则会耗费考生一定的时间和精力。而基于项目反应原理设计的网络考试系统则能在考试过程中根据考生答题的情况动态地从题库中抽取难度相当的试题,去逐步逼近考生的真实水平,直到进入可以接受的误差范围为止。实践证明,当试题难度与考生水平相当时,考生的积极性更高,考试的结果也更有效。 本文将在比较分析现有教育测量方法的基础上,对如何利用项目反应原理提高考试的精度和效度进行深入探讨。重点解决项目反应原理在远程教学考试
【图文】：

极大似然估计、边际贝叶斯估计等方法。不同的参数度也有着紧密的联系，对这方面的分析本文将在下面此基础上，便可以展开系统的软件设计与实现工作。计（进行功能模块的划分并定义各模块之间的接口）型的建立应模型形模型是目前实际应用中最为成熟的项目反应模型，c 模型最具代表性[30]。如图 3.1，该模型的项目特征曲确回答某一题目的概率之间的关系。横轴为考生的 P(θ)，考生的能力水平通常可视为连续变化的，从。随着能力水平θ的增大，答对题目的概率也应相

∑==niiII1( θ)(θ)面的理论分析我们知道，，在项目反应理论中，信息函数密联系在一起的，其值越大，表明试卷分数对考生能力水平的每道试题的信息函数 (θ)iI 之间是具有可加性的，即：函数的这种可加性，只要在考试过程中尽量使每道题目的信息则该题目提供的反映考生水平的信息量就越大，累积起来便能息量足以保证测验的精度和有效性。种思路，我们就可以在考试过程中根据考生的答题情况（即用前面提出的参数估计方法，重新计算考生的能力水平 θ，并平相适应的试题，尽可能使信息函数值取得较大，这样反复进试所要求的测试精度条件为止。能力水平的估计过程可以参见图 4.3
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：G434

【引证文献】

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本文编号：2604943