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中国知网

 

标题

基于BP神经网络的认知诊断计算机化自适应测验实现

作者

汪玲玲 陈平 辛涛 衷克定

机构

北京师范大学教育技术学院 中国基础教育质量监测协同创新中心 北京师范大学发展心理研究所 沈阳市教育研究院

摘要

根据现有的研究使用神经网络进行认知诊断的方法,改变神经网络的建模方式,实现基于神经网络的认知诊断计算机化自适应测验。使用Monte Carlo方法生成模拟数据,训练并测试神经网络,在此基础上将神经网络用于自适应测试中,知识状态估计采用极大似然估计,选题策略采用后验加权的KL信息量指标。模拟结果表明,基于BP神经网络的CD-CAT的判准率较为理想,并且因为神经网络的训练过程可以在小样本情况下实现,这种CD-CAT更适合在课堂评估中使用。

关键词

BP神经网络;认知诊断;自适应测试

引用

汪玲玲 陈平 辛涛 衷克定. 基于BP神经网络的认知诊断计算机化自适应测验实现[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2015, 51(2) : 206-211

基金

国家自然科学基金青年科学基金项目(31300862);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20130003120002);中央高校基本科研业务费专 项资金资助(2013YB26);国家自然科学基金项目(31371047)

分类号

TP183;G449.1

DOI

10.16360j.cnki.jbnuns.2015.02.019

Title

Realizing cognitive diagnostic computerized adaptive testing based on BP neural network

Author

WANG Lingling CHEN Ping XIN Tao ZHONG Keding

Affiliations

School of educaitonal information technology,Beijing Normal University National Innovation Center for Assessment of Basic Education Quality Institute of Developmental Psychology, Beijing Normal University Shenyang Institute of Education

Abstract

Current neural network-based cognitive diagnosis was altered to realize cognitive diagnostic computerized adaptive testing. Monte Carlo method was used to generate datasets. The BP network was trained through training datasets. Prediction accuracy of trained network is computed with testing datasets. Such trained and tested BP networks were used to realize CD-CAT, with maximum likelihood method to estimate knowledge state and posterior weighted kullback leibler (PWKL) information as the item selection strategy. Classification accuracy for respondents was computed and the outcome was found to be desirable.

Key words

BP neural network; cognitive diagnosis; CAT

cite

WANG Lingling CHEN Ping XIN Tao ZHONG Keding . Realizing cognitive diagnostic computerized adaptive testing based on BP neural network[J]. Journal of Beijing Normal University(Natural Science), 2015, 51(2) : 206-211

DOI

10.16360j.cnki.jbnuns.2015.02.019

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