基於知識結構之適性診斷測驗系統的防猜選題策略

A Study of Reducing Guessing Effects in Knowledge Structure-Based Adaptive Testing System

10.6773/JRMS.200612.0037

曾彥鈞(Yen-Jun Tzeng)；張雅媛(Ya-Yuan Chang)；郭伯臣(Bor-Chen Kuo)

試題順序理論 ； 知識結構 ； 電腦化適性診斷測驗 ； 猜測度 ； ordering theory ； knowledge structure ； computerized adaptive diagnostic test ； guessing effects ； KSAT

測驗統計年刊

14期_下（2006 / 12 / 01）

37 - 51

繁體中文

「以知識結構為基礎之適性測驗」(knowledge structure based adaptive testing，KSAT)現有的選題策略中，若學生猜中上位試題，導致系統判定下位試題皆正確，會影響電腦化適性測驗的預測精準度。 因此本研究將改良以知識結構為基礎之適性測驗的選題策略，降低受試者猜測度，以提升適性測驗之預測精準度，並於以知識結構為基礎之適性測驗系統上進行模擬實驗，以評估改良後的選題策略之成效。 根據模擬實驗結果，改良後的選題策略可用較少的施測題數達到較佳的預測精準度。

We proposed a strategy to improve the item-selection strategy in knowledge structure-based adaptive testing system(KSAT) in order to reduce guessing effects. Thus we proceeded simulate experimentation in KSAT to evaluate the efficiency of improved item-selection strategy. KSAT is an adaptive testing system based on knowledge structure which not only decrease the test items but also preserve prediction accuracy. However, the prediction accuracy in KSAT will be affected by guessing items of upper-level concept . According to results of simulate experimentation, the improved strategy can decrease the test items and preserve prediction accuracy.

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