項(xiàng)目反應(yīng)原理在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用研究
發(fā)布時(shí)間:2020-03-28 21:31
【摘要】:遠(yuǎn)程教育是構(gòu)建終生教育和全民教育體系的重要組成部分。區(qū)別于傳統(tǒng)課堂里被動(dòng)地接受知識(shí),這種新教學(xué)環(huán)境下的學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中有了更多的交互,有了更大主動(dòng)性。因此,全面實(shí)現(xiàn)“個(gè)性化學(xué)習(xí)”是進(jìn)一步提高遠(yuǎn)程教育教學(xué)質(zhì)量的重要手段,也是當(dāng)前遠(yuǎn)程教育技術(shù)的主要發(fā)展方向。 通常,人的個(gè)性特征和需求具有多樣性、模糊性和不確定性等特點(diǎn)。要在教學(xué)系統(tǒng)中真正滿足所有用戶的個(gè)性化需求從理論上而言是一項(xiàng)很復(fù)雜的工程。一般地講,系統(tǒng)能夠在一定程度上自行“發(fā)現(xiàn)”或“了解”學(xué)生的個(gè)體特點(diǎn),并有針對(duì)性執(zhí)行相關(guān)操作是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的重要前提,在這方面的研究已成為當(dāng)前遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。通過把相關(guān)學(xué)科的技術(shù)成果與系統(tǒng)的設(shè)計(jì)工作相結(jié)合的方式,能夠有效地推進(jìn)該研究的進(jìn)程。如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、以及多代理(Agent)等技術(shù)的應(yīng)用,都為該研究開辟了新的空間。鑒于此,本文也將力求通過對(duì)項(xiàng)目反應(yīng)原理在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用研究,進(jìn)一步推動(dòng)“個(gè)性化學(xué)習(xí)”研究的發(fā)展。 “個(gè)性化學(xué)習(xí)”的實(shí)現(xiàn)涉及從入學(xué)到畢業(yè)的每個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)。其中,考試作為教學(xué)過程中的重要環(huán)節(jié),一直是最終評(píng)價(jià)教學(xué)質(zhì)量和反映學(xué)生認(rèn)知水平的主要手段。從某種意義上來說,考試的模式很大程度地決定著教育的模式,要做到因材施教,首先應(yīng)該實(shí)現(xiàn)因人施考。因?yàn)楸M管學(xué)到知識(shí)、提高能力是學(xué)習(xí)的最終目的,但通過考試,取得高分對(duì)學(xué)生而言同樣具有很大的現(xiàn)實(shí)意義。所以,只有將兩者有機(jī)地統(tǒng)一起來,使考試能夠充分地反映出學(xué)生的實(shí)際水平,才能真正走向素質(zhì)教育。目前,大部分的網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)在考試過程中,呈現(xiàn)給考生的都是同樣的試卷,這就使得對(duì)單個(gè)考生而言,不可避免地會(huì)出現(xiàn)難度過高或過低的題目。難度過高或過低的題目對(duì)反映考生的水平意義并不大。它只能反映出考生高于或低于某個(gè)水平,而不能體現(xiàn)其實(shí)際水平。對(duì)難度過高的題目,考生會(huì)采取猜測(cè)甚至作弊的方法作答,這只會(huì)增大考試的測(cè)量誤差;難度過低的題目,則會(huì)耗費(fèi)考生一定的時(shí)間和精力。而基于項(xiàng)目反應(yīng)原理設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)則能在考試過程中根據(jù)考生答題的情況動(dòng)態(tài)地從題庫(kù)中抽取難度相當(dāng)?shù)脑囶},去逐步逼近考生的真實(shí)水平,直到進(jìn)入可以接受的誤差范圍為止。實(shí)踐證明,當(dāng)試題難度與考生水平相當(dāng)時(shí),考生的積極性更高,考試的結(jié)果也更有效。 本文將在比較分析現(xiàn)有教育測(cè)量方法的基礎(chǔ)上,對(duì)如何利用項(xiàng)目反應(yīng)原理提高考試的精度和效度進(jìn)行深入探討。重點(diǎn)解決項(xiàng)目反應(yīng)原理在遠(yuǎn)程教學(xué)考試
【圖文】:
極大似然估計(jì)、邊際貝葉斯估計(jì)等方法。不同的參數(shù)度也有著緊密的聯(lián)系,對(duì)這方面的分析本文將在下面此基礎(chǔ)上,便可以展開系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)工作。計(jì)(進(jìn)行功能模塊的劃分并定義各模塊之間的接口)型的建立應(yīng)模型形模型是目前實(shí)際應(yīng)用中最為成熟的項(xiàng)目反應(yīng)模型,c 模型最具代表性[30]。如圖 3.1,該模型的項(xiàng)目特征曲確回答某一題目的概率之間的關(guān)系。橫軸為考生的 P(θ),考生的能力水平通?梢暈檫B續(xù)變化的,從。隨著能力水平θ的增大,答對(duì)題目的概率也應(yīng)相
∑==niiII1( θ)(θ)面的理論分析我們知道,,在項(xiàng)目反應(yīng)理論中,信息函數(shù)密聯(lián)系在一起的,其值越大,表明試卷分?jǐn)?shù)對(duì)考生能力水平的每道試題的信息函數(shù) (θ)iI 之間是具有可加性的,即:函數(shù)的這種可加性,只要在考試過程中盡量使每道題目的信息則該題目提供的反映考生水平的信息量就越大,累積起來便能息量足以保證測(cè)驗(yàn)的精度和有效性。種思路,我們就可以在考試過程中根據(jù)考生的答題情況(即用前面提出的參數(shù)估計(jì)方法,重新計(jì)算考生的能力水平 θ,并平相適應(yīng)的試題,盡可能使信息函數(shù)值取得較大,這樣反復(fù)進(jìn)試所要求的測(cè)試精度條件為止。能力水平的估計(jì)過程可以參見圖 4.3
【學(xué)位授予單位】:重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2005
【分類號(hào)】:G434
本文編號(hào):2604943
【圖文】:
極大似然估計(jì)、邊際貝葉斯估計(jì)等方法。不同的參數(shù)度也有著緊密的聯(lián)系,對(duì)這方面的分析本文將在下面此基礎(chǔ)上,便可以展開系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)工作。計(jì)(進(jìn)行功能模塊的劃分并定義各模塊之間的接口)型的建立應(yīng)模型形模型是目前實(shí)際應(yīng)用中最為成熟的項(xiàng)目反應(yīng)模型,c 模型最具代表性[30]。如圖 3.1,該模型的項(xiàng)目特征曲確回答某一題目的概率之間的關(guān)系。橫軸為考生的 P(θ),考生的能力水平通?梢暈檫B續(xù)變化的,從。隨著能力水平θ的增大,答對(duì)題目的概率也應(yīng)相
∑==niiII1( θ)(θ)面的理論分析我們知道,,在項(xiàng)目反應(yīng)理論中,信息函數(shù)密聯(lián)系在一起的,其值越大,表明試卷分?jǐn)?shù)對(duì)考生能力水平的每道試題的信息函數(shù) (θ)iI 之間是具有可加性的,即:函數(shù)的這種可加性,只要在考試過程中盡量使每道題目的信息則該題目提供的反映考生水平的信息量就越大,累積起來便能息量足以保證測(cè)驗(yàn)的精度和有效性。種思路,我們就可以在考試過程中根據(jù)考生的答題情況(即用前面提出的參數(shù)估計(jì)方法,重新計(jì)算考生的能力水平 θ,并平相適應(yīng)的試題,盡可能使信息函數(shù)值取得較大,這樣反復(fù)進(jìn)試所要求的測(cè)試精度條件為止。能力水平的估計(jì)過程可以參見圖 4.3
【學(xué)位授予單位】:重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2005
【分類號(hào)】:G434
【引證文獻(xiàn)】
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2 袁桂霞;試題評(píng)價(jià)模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];蘇州大學(xué);2006年
本文編號(hào):2604943
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