使用GHMM與IRT結合模式校正順序理論與試題關聯結構分析法之猜測效應

Using the Hybrid Model of GHMM and IRT to Calibrate the Guessing Effects of Ordering Theory and Item Relational Structure Analysis

潘黃家齊(Pan Huang Chia Chi)

指導教授 ： 劉湘川

亞洲大學/資訊學院/資訊工程學系碩士班/碩士(2004年)

摘要

現今的電腦化適性測驗(Computerized adaptive testing，簡稱CAT)或電腦化適性診斷測驗，目前大都以選擇題方式施測，而選擇題本身即有猜測度存在，因此本研究將以廣義隱藏式馬可夫模型結合核平滑化無參數試題反應理論模式，兼顧猜測度方式進行蒙地卡羅模擬研究，並藉由模擬結果推論至順序理論(OT)與試題關聯結構分析法(IRS)之適用性。

關鍵字

廣義隱藏式馬可夫模型 ； 猜測度 ； 順序理論 ； 試題關聯結構分析法

並列摘要

It used experience rule generally in setting value for Ordering theory and Item Relational Structure (IRS). And for the computerized adaptive testing (CAT) or computerized adaptive diagnosis testing, it almost be tested by multiple choice method which with guessing-parameter. In this study, it was processed in Monte Carlo Method which using general hidden Markov model with behavior model of smooth none parameter examination question which combining guessing-parameter, and study the suitable for using in OT and IRS.

並列關鍵字

General Hidden Markov Model ； Guessing-parameter ； Ordering theory ； Item relational structure

參考文獻

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