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: 106,759,089

 Ứng dụng mô hình 3 tham số Birnbaum xây dựng hệ thống tự động đánh giá năng lực người học
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Mai Văn Hà*; Đặng Hoài Phương
Nơi đăng: Tạp chí Khoa học Công nghệ ĐHĐN; Số: Số 5(102).2016;Từ->đến trang: 146;Năm: 2016
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Hiệu quả quá trình học tập phụ thuộc khách quan vào quá trình đánh giá năng lực người học và trắc nghiệm trên máy tính là một trong những phương pháp đánh giá được sử dụng phổ biến hiện nay. Một trong những phương pháp trắc nghiệm cho phép đưa ra kết quả đánh giá chính xác, hiệu quả và khách quan là mô hình trắc nghiệm thích nghi. Các hệ thống trắc nghiệm thích nghi trên máy tính hiện nay được xây dựng dựa trên cơ sở các thuật toán trắc nghiệm thích nghi khác nhau và phổ biến hơn là thuật toán trắc nghiệm thích nghi dựa trên lý thuyết đáp ứng câu hỏi (Item Response Theory - IRT). Với giải pháp này tồn tại ba mô hình toán học trong lý thuyết đáp ứng câu hỏi và việc áp dụng mô hình 3 tham số Birnbaum (3PM): độ khó, độ phân biệt và độ dự đoán để xây dựng hệ thống trắc nghiệm thích nghi là linh hoạt nhất vì nó cho phép đánh giá năng lực người học tốt hơn với lượng thông tin tối đa.
ABSTRACT
The efficiency of a learning process depends objectively on the process of evaluating learners’ capability,and computerized testing system is one of popular methods nowadays. The most popular one is adaptive testing which can evaluate learner knowledge accurately and objectively. Nowadays,computerized adaptive testing is based on different adaptive algorithms, and the most popular one is Item Response Theory. With this solution, there are three mathematical models in the Item Response Theory and the application of three parameter model Birnbaum with levels of difficulty, discrimination and prediction to build the adaptive testing system is most flexible because it gives a better way to evaluate learners with maximum information.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn