一种基于单参数项目反应理论模型的分级评价方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于单参数项目反应理论模型的分级评价方法及装置。方法包括：将被试分为若干能力评价等级、将题目分为若干难度评价等级；为每级能力评价等级赋予一个能力等级评价值；为每级题目难度评价等级赋予一个难度等级评价值；获取所有被试在全部题目的显性能力值；根据显性能力值生成初始能力评价值；获得每个被试的首次能力评价值；获得每个题目的难度评价值；获得每个被试的能力评价值；获得最优难度评价值和最优能力评价值；将每个被试的最优能力评价值与能力等级评价值比较进而获得每个被试的能力评价等级。本发明专利技术可以适用于小样本下被试的评价，提高了评价的正确度，减少了对被试测量的时间，提高了评价的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于单参数项目反应理论模型的分级评价方法及装置
本专利技术属于心理和教育测量领域，特别涉及一种基于单参数项目反应理论模型的分级评价方法及装置。
技术介绍
近年来，教育数据挖掘、自适应学习系统已经成为了教育行业的热点领域，而如何科学的评价学生的知识和能力一直是研究的关键问题。项目反应理论(ItemResponseTheory，IRT)是一种现代心理测量技术，它根据被试在测验项目上的反应结果对其某种“潜在特质”进行评价，目前被广泛的应用与心理或教育测量领域。然而，目前的IRT方法其评价的结果都是连续值，想要得到准确的评价就需要较多的样本作为支撑，否则会导致评价结果的准确性差。但在学科教学中因为要求学生掌握的知识点或能力点很多，对某个学生的某个特定“潜在特质”的测验数据有限，难以获得大样本的数据量，这就对如何在小样本情况下实现准确的评价提出了要求。同时，在实际的教学中没有必要对学生的能力评价划分的十分细致，合理的等级划分足以提供学生对知识点或能力点的掌握情况，进而发现学生的短板和问题，达到评测的目的。针对上述问题，本专利技术基于单参数项目本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于单参数项目反应理论模型的分级评价方法，其特征在于，所述方法包括：/n将被试分为若干能力评价等级、将题目分为若干难度评价等级；/n为每级所述能力评价等级赋予一个能力等级评价值；/n为每级所述题目难度评价等级赋予一个难度等级评价值；/n获取所有被试在全部题目的显性能力值；/n根据所述显性能力值生成初始能力评价值；/n以所述初始能力评价值和所述难度等级评价值作为所述单参数项目反应理论模型的参数值，对每个被试采用参数估计算法估算，获得每个被试的首次能力评价值；/n以每个被试的首次能力评价值和所述难度等级评价值作为所述单参数项目反应理论模型的参数值，对每个题目采用参数估计算法估算，获得每个题...

【技术特征摘要】
1.一种基于单参数项目反应理论模型的分级评价方法，其特征在于，所述方法包括：
将被试分为若干能力评价等级、将题目分为若干难度评价等级；
为每级所述能力评价等级赋予一个能力等级评价值；
为每级所述题目难度评价等级赋予一个难度等级评价值；
获取所有被试在全部题目的显性能力值；
根据所述显性能力值生成初始能力评价值；
以所述初始能力评价值和所述难度等级评价值作为所述单参数项目反应理论模型的参数值，对每个被试采用参数估计算法估算，获得每个被试的首次能力评价值；
以每个被试的首次能力评价值和所述难度等级评价值作为所述单参数项目反应理论模型的参数值，对每个题目采用参数估计算法估算，获得每个题目的难度评价值；
以每个题目的难度评价值和所述能力等级评价值作为所述单参数项目反应理论模型的参数值，对每个被试采用参数估计算法估算，获得每个被试的能力评价值；
重复获得所述难度评价值和获得所述能力评价值的步骤，直至连续两次获得相同的所述难度评价值和所述能力评价值，分别作为最优难度评价值和最优能力评价值；
将每个被试的所述最优能力评价值与所述能力等级评价值比较进而获得每个被试的所述能力评价等级。


2.如权利要求1所述的评价方法，其特征在于，所述能力评价等级符合标准正态分布，每级能力评价等级在正态分布曲线中所占面积相等，所述为每级所述能力评价等级赋予一个能力等级评价值，包括：
获取前一能力评价等级所占面积与本能力评价等级所占面积在正态分布曲线中横坐标的投影分割点；
获取本能力评价等级所占面积与后一能力评价等级所占面积在正态分布曲线中横坐标的投影分割点；
根据前一能力评价等级所占面积与本能力评价等级所占面积在正态分布曲线中横坐标的投影分割点，本能力评价等级所占面积与后一能力评价等级所占面积在正态分布曲线中横坐标的投影分割点得到本能力评价等级对应的能力等级评价值。


3.如权利要求2所述的评价方法，其特征在于，所述根据前一能力评价等级所占面积与本能力评价等级所占面积在正态分布曲线中横坐标的投影分割点，本能力评价等级所占面积与后一能力评价等级所占面积在正态分布曲线中横坐标的投影分割点得到本能力评价等级对应的能力等级评价值，包括：通过如下公式得到本评价等级对应的能力等级评价值：



其中，GN为所述本能力评价等级对应的能力等级评价值，hN-1为所述前一能力评价等级所占面积与本能力评价等级所占面积在正态分布曲线中横坐标的投影分割点，hN为所述本能力评价等级所占面积与后一评价等级所占面积在正态分布曲线中横坐标的投影分割点。


4.如权利要求1所述的评价方法，其特征在于，所述获取所有被试在全部题目的显性能力值，包括：
获取被试在测验过程中的标准分数；
获取被试在测验过程中的标准分数最大值；
获取被试在测验过程中标准分数最小值；
将所述被试在测验过程中的标准分数、被试在测验过程中的标准分数最大值以及被试在测验过程中标准分数最小值作为所述被试在全部题目的显性能力值。


5.如权利要求4所述的评价方法，其特征在于，所述根据所述显性能力值生成初始能力评价值，包括：通过如下公式得到所述被试的初始能力评价值：



其中，Mi为所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志军，冯彦彰，徐继宁，董文浩，魏雨昂，
申请(专利权)人：北方工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11