Optimization with Regard to Probabilistic Criterion in a Dynamic Model of Passing a Test

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅或者付费存取

详细

Рассматривается динамическая модель прохождения ограниченного по времени теста. Ставятся задачи поиска программной и позиционной стратегий, максимизирующих вероятность прохождения теста. Стратегией является выполнение или невыполнение текущего тестового задания. Позиционная стратегия определяется как функция времени, прошедшего с начала тестирования, и набранных за предыдущие задания баллов. Для синтеза позиционной стратегии используется метод динамического программирования Беллмана. Для поиска оптимальной программной стратегии предлагается алгоритм, основанный на методе ветвей и границ. Приводятся результаты вычислений и производится их сравнение с результатами решения аналогичной задачи, в которой тест не считается пройденным, когда тестируемый не уложился в лимит времени.

参考

  1. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. Chicago: The University of Chicago Press, 1980.
  2. Xiao J., Bulut O. Item selection with collaborative filtering in On-the-fly multistage adaptive testing // Appl. Psychol. Meas. 2022. V. 46. No. 8. P. 690–704.
  3. Наумов А.В., Джумурат А.С., Иноземцев А.О. Система дистанционного обучения математическим дисциплинам CLASS.NET // Вест. компьют. и информ. технологий. 2014. № 10. С. 36–40.
  4. СДО МАИ CLASS.NET [Электронный ресурс] // URL: http://www. https://distance.kaf804.ru// (дата обращения: 12.10.2024.)
  5. Kuravsky L.S., Margolis A.A., Marmalyuk P.A., et al. A Probabilistic Model of Adaptive Training // Appl. Math. Sci. (Ruse). 2016. V. 10. No. 48. P. 2369–2380.
  6. Босов А.В., Мартюшова Я.Г., Наумов А.В., Сапунова А.П. Байесовский подход к построению индивидуальной траектории пользователя в системе дистанционного обучения // Информатика и ее применения. 2020. Т. 14. № 3. С. 86–93.
  7. Босов А.В. Применение самоорганизующихся нейронных сетей к процессу формирования индивидуальной траектории обучения // Информатика и ее применения. 2022. Т. 16. № 3. С. 7–15.
  8. Van der Linden W.J., Scrams D.J., Schnipke D.L. Using Response-Time Constraints to Control for Differential Speededness in Computerized Adaptive Testing // Appl. Psych. Meast. 1999. V. 23. No. 3. P. 195–210.
  9. Босов А.В., Мхитарян Г.А., Наумов А.В., Сапунова А.П. Использование гаммараспределения в задаче формирования ограниченного по времени теста // Информатика и ее применения. 2019. Т. 13. № 4. С. 12–18.
  10. Наумов А.В., Мхитарян Г.А., Черыгова Е.Е. Стохастическая постановка задачи формирования теста заданного уровня сложности с минимизацией квантили времени выполнения // Вест. компьют. и информ. технологий. 2019. № 2. С. 37–46.
  11. Naumov A.V., Stepanov A.E., Ustinov A.E. On the Problem of Maximizing the Probability of Successful Passing of a Time-Limited Test // Autom. Remote Control. 2024. V. 85. No. 1. P. 64–72.
  12. Мартюшова Я.Г., Наумов А.В., Степанов А.Е. Оптимизация ограниченного по времени теста по квантильному критерию // Информатика и ее применения. 2024. Т. 18. № 4. С. 44–51.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © The Russian Academy of Sciences, 2025