【摘 要】
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基于推荐系统中协同过滤推荐的思想,提出两种可以利用已有答题者数据的CAT选题策略:直接基于答题者推荐(DEBR)和间接基于答题者推荐(IEBR)。通过两个模拟研究,在不同题库和不
【机 构】
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北京师范大学心理学部,北京师范大学心理学部应用实验心理北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31571152);北京市与中央在京高校共建项目(019-105812);国家教育考试科研规划2017年度课题(GJK2017015)的资助
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基于推荐系统中协同过滤推荐的思想,提出两种可以利用已有答题者数据的CAT选题策略:直接基于答题者推荐(DEBR)和间接基于答题者推荐(IEBR)。通过两个模拟研究,在不同题库和不同长度的测验中,比较了两种推荐选题策略与两种传统选题策略(FMI和BAS)在测量精度和对题目曝光率控制上的表现,以及影响推荐选题策略表现的因素。结果发现:两种推荐选题策略对题目曝光率的控制优于两种传统选题策略,测量精度不亚于BAS方法,其中DEBR侧重选题精度,IEBR对题目曝光率控制最好。已有答题者数据的特点和质量是影响推荐选题
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