面向认知诊断的能力等级自适应试题 推送模型构建及应用

摘要：

认知诊断与教育的深度融合能够促进个性化学习的发展.认知诊断测试中,学习者能力与测试题难度的匹配程度直接影响诊断结果的精确性.然而,目前认知诊断选题策略尚无法精确标定学习者能力及测试题目难度,导致教师不能准确掌握学生的学习状态.为解决该问题,构建了面向认知诊断的能力等级自适应试题推送模型,首先运用Rasch模型对题库原始数据进行对数转换,在同一等距量尺中标定出测试题目的难度等级和学习者的初始能力等级,在诊断测试过程中为不同能力等级的学习者推送相应难度等级的测试题目,然后在每次测试结束后更新学习者能力等级.实践结果表明:面向认知诊断的能力等级自适应试题推送模型能够使得测试题目难度与学习者能力精确匹配,进一步提高了认知诊断的精确性,提高了学生的学习效率,促进了教育向个性化方向的发展.

关键词：认知诊断、Rasch模型、能力等级自适应、试题推送模型、个性化学习

分类号：G434(电化教育)

资助基金：河南省高等学校重点科研项目"自组织神经网络支持下的教学认知诊断模型及应用"19A880014

在线出版日期：2019-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：93-98,113