Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 40,544,277

 Xây dựng mô hình trắc nghiệm thích nghi trên cơ sở lý thuyết đáp ứng câu hỏi
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Lê Xuân Tài, Đặng Hoài Phương
Nơi đăng: Hội nghị Khoa học "Một số vấn đề tiên tiến trong công nghệ thông tin và truyền thông" (SAICT 2015); Số: 9;Từ->đến trang: 5-17;Năm: 2015
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Báo cáo; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Hiện nay, tại Việt Nam mô hình trắc nghiệm khách quan (Objective test) đang được sử dụng phổ biến. Tuy nhiên, trắc nghiệm khách quan không thực sự đưa ra kết quả đúng đắn hoặc công bằng do một số nguyên nhân: các câu hỏi trong một bài kiểm tra được lựa chọn một cách ngẫu nhiên do đó có bài kiểm tra quá khó hoặc quá dễ, dẫn đến gây nhàm chán cho thí sinh khi làm toàn câu hỏi quá dễ hoặc ức chế khi gặp phải câu hỏi quá khó. Vì vậy việc đưa ra một mô hình trắc nghiệm mà trong đó tại mỗi thời điểm trắc nghiệm, thí sinh sẽ trả lời câu hỏi phù hợp với năng lực hiện tại của mình là vấn đề cấp thiết. Một trong những mô hình đang được nghiên cứu hiện nay là mô hình trắc nghiệm thích nghi (Adaptive test).
Trắc nghiệm thích nghi là trắc nghiệm đánh giá năng lực thí sinh với sự giúp đỡ của máy tính. Với việc sử dụng trắc nghiệm thích nghi thì số lượng và thứ tự câu hỏi đưa ra cho mỗi thí sinh là khác nhau, tùy thuộc vào năng lực hiện tại của thí sinh. Vì vậy, việc đánh giá năng lực thí sinh sẽ trở nên nhanh chóng, chính xác và khách quan hơn.
Bài báo đề cập và phân tích một số mô hình và hệ thống trắc nghiệm thích nghi hiện có như: mô hình trắc nghiệm thích nghi sử dụng phương pháp lựa chọn câu hỏi theo tiêu chuẩn thông tin tối đa (Maximum Information - MI), mô hình trắc nghiệm thích nghi sử dụng phương pháp lựa chọn câu hỏi theo thông tin toàn cục (Kullback-Leibler – KL), mô hình trắc nghiệm thích nghi sử dụng phương pháp lựa chọn câu hỏi dựa trên phân tích tiên đoán được (maximum expected information - MEI). Các mô hình trên đều hiệu quả trong việc làm giảm số câu hỏi cần thiết trong mỗi bài kiểm tra. Tuy nhiên, để lựa chọn, đưa ra câu hỏi phù hợp với khả năng hiện tại của thí sinh thì các mô hình trên vẫn chưa đáp ứng tốt. Để giải quyết nhược điểm nêu trên chúng tôi đề xuất xây dựng mô hình trắc nghiệm thích nghi dựa trên cơ sở lý thuyết đáp ứng câu hỏi (Item Theory Response) và thiết kế hệ thống trắc nghiệm trên cơ sở mô hình đề xuất.
walgreens pharmacy coupon link promo codes walgreens
ABSTRACT
Currently, Objective test model is being used in Vietnam. However, objective test does not really provide accurate result or equality due to several causes: randomly chosen questions for a test are the reason of making that test too hard or too easy, so that it is boring for the candidate to do all easy or difficult questions. Thus, it is significant to make a model of adaptive test, at each time of testing in which, the candidates will answer questions that are suitable for them.
Adaptive Test is model test evaluating the ability of candidates with the help of computers. By using adaptive test, the number and order of questions are provided to each candidate is different, depending on the current ability of candidate. Therefore, the assessment of contestants will be more accurate and objective.
The article discussed and analyzed some available adapting test models and systems as: the adaptive test model uses the method of selecting questions based on the standard maximum information (Maximum Information - MI), the adaptive test model uses the method of selecting question based on the local information (Kullback-Leibler - KL), the
adaptive test model uses the method of selecting questions based on predictive analysis (maximum expected information - MEI). The models above are effective in reducing the number of required questions for each test. However, those models do not satisfy a good solution in choosing questions in accordance with the current ability of the contestants. In order to solve the above disadvantage, the author proposes to build an adaptive test model based on theory of response questions IRT (Item Response Theory) and build a system test based on the proposed model.
cvs weekly sale cvs print prescription savings cards
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn