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让自适应测验更知人善选——基于推荐系统的选题策略

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基于推荐系统中协同过滤推荐的思想,提出两种可以利用已有答题者数据的CAT选题策略:直接基于答题者推荐(DEBR)和间接基于答题者推荐(IEBR)。通过两个模拟研究,在不同题库和不同长度的测验中,比较了两种推荐选题策略与两种传统选题策略(FMI和BAS)在测量精度和对题目曝光率控制上的表现,以及影响推荐选题策略表现的因素。结果发现:两种推荐选题策略对题目曝光率的控制优于两种传统选题策略,测量精度不亚于BAS方法,其中DEBR侧重选题精度,IEBR对题目曝光率控制最好。已有答题者数据的特点和质量是影响推荐选题策略表现的主要因素。
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From: 王璞珏
DOI: 10.3724/SP.J.1041.2019.01057
Journal:心理学报
Recommended references: 王璞珏,刘红云.(2019).让自适应测验更知人善选——基于推荐系统的选题策略.心理学报.doi: 10.3724/SP.J.1041.2019.01057 (Click&Copy)
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[V1] 2019-02-19 10:08:19 chinaXiv:201902.00019V1 Download
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