Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
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: 112,298,152
Adaptive testing model approach based on Birnbaum model and Markov model
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
HP. Dang; VH. Mai
Nơi đăng:
Journal of Engineering Science and Technology;
S
ố:
14(5);
Từ->đến trang
: 18-31;
Năm:
2019
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Computerized adaptive testing is widely used in the testing and assessment of the level of learners' competency. Popular computerized adaptive testing systems now use the mathematical models of Item Response Theory based on the relationship between the ability of examinees and item parameters. However, Item Response Theory does not take into account the impact between previous answers and next item selection. The item parameters principally rely on probability methods of Classical Test Theory. This article proposes the combination of Item Response Theory (Birnbaum model) and Markov chain to calculate the dependency of answer set during the quiz process. Concurrently, using Hooke – Jeeves direct search method within the limited range of parameters to assess the set of item parameters.
ABSTRACT
Computerized adaptive testing is widely used in the testing and assessment of the level of learners' competency. Popular computerized adaptive testing systems now use the mathematical models of Item Response Theory based on the relationship between the ability of examinees and item parameters. However, Item Response Theory does not take into account the impact between previous answers and next item selection. The item parameters principally rely on probability methods of Classical Test Theory. This article proposes the combination of Item Response Theory (Birnbaum model) and Markov chain to calculate the dependency of answer set during the quiz process. Concurrently, using Hooke – Jeeves direct search method within the limited range of parameters to assess the set of item parameters.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn