（教育技术学专业论文）适应性学习支持系统的学生模型研究.pdf

摘要 皇皇鼍皇曼曼皇寡罾寰1 1 ：i i i - ! , , ：曼曼量曼曼鼍皇曼曼曼曼鼍鼍吕皇皇 适应性学习支持系统的学生模型研究 教育技术学专业博士研究生陈仕品 指导教师张剑平教授 摘要 适应性学习支持系统是近年来人工智能在教育中应用的研究热点之一，它是教育学、认 知科学和计算机科学的交叉研究领域。由于传统网络教学系统忽视了学习者的个体差异，对 所有的学习者采用相j 一的教学内容和教学策略，导致了学习者经常发生网络迷航和认知超载 等问题，在很大程度上影响了网络教学的质跫，因此目前许多研究开始关注创建适应性和个 性化的学习环境。适庶性学习支持系统在本质上是类支持个性化学习的在线学习环境它 能够针对个体在学习过程中的差异性而提供适合个体特征的学习支持，包括个性化的学习资 源、学习过程和学习策略等。 本研究针对适应性学习支持系统的学生模型和适应性教学内容的组织开展研究。在适应 性学习支持系统中，学生模犁是系统的核心组件，它记录学习者的个体特征，反映了学习者 的个体差异，为系统进行智能决策提供了决策依据：适应件教学内容是系统根据学习者个体 特征定制的个性化教学内容，它既是系统最重要的学习支持方式，也是系统适应性最直接的 体现。 本研究采用了文献研究法、系统方法和基于设计的研究方法。研究工作主要包括： 1 以历史发展为线索总结了计算机辅助教学的智能化历程，分析了智能教学系统的优 势与不足，认为适应性学习支持系统是当前数字化学习支持平台的发展趋势。 2 在深入分析增强：酋应性超媒体应用模型( e a h a m ) 的基础上，提出了。一种基于 e a h a m 模型的适应性。：习支持系统的体系结构，它主要包括媒体空问、领域知识模型、学 生模型、情境模型、教学模型和适应性模型等六个部分，并添加了适应性学= j 模块、学习策 略模块和学习工具模块。基于e a h a m 模型的适应性学习支持系统的体系结构深化了系统的 组成部件和运行机制，1 i 仪能够根据学习者在知识基础、学习风格等方面的个体差异提供适 应性学习支持，而且在系统实现方面具有良好的可操作性。 3 建立了一种基于认知状态和学习风格的学牛模型，反映了学习者在认知状态和学习 风格两方面的个体差异。通过对智能教学系统中典型的学牛模型进行了详细分析，认为智能 教学系统中的学牛模型- i 要功能是诊断并记录学生的知识状态，特别是诊断学乍在问题解决 过程中形成的错误概念。这种学生模型局限于学习者的知识状态，而对学习者的其它个体特 征缺乏了解。为了反映学习者在先前知识基础和学习风格方面的个体差异，本研究提出了一 种新的基十认知状态和学习风格的学生模型，它主要包括了学生描述、学习风格、认知状态 西南大学博士学位论文 和学习历史。其中，学习者的认知状态和学 - j 风格是基于e a h a m 模型的适应性学习支持系 统的主要适应维度。本研究采刖f e l d e r - s i i v e r m a n 学习风格模型( f s l s m ) ，通过学习者在网 络课程在线注册时填写问卷调禽进行初始化。 4 将认知能力和学习风格作为基于e a h a m 模型的适应性学习支持系统的两个适应性 维度，提出了基于认知能力和学习风格的适应性教学内容组织模型，详细分析了适应性教学 内容的组织过程。适应性教学内容的动态组织模型主要包括两个过程：一是适应性学习支持 系统根据领域知识的层级结构、丽向任务的教学策略和学习者的认知能力水平分类动态地组 织适应性教学内容。二是适应件学刊支持系统根据f s l s m 的“感知输入”两个维度提 供适应性教学内容表示策略：根据f s l s m 的“处理理解”两个维度提供适应性导航策 略。适应性教学内容采用s c o r m 标准进行封装，并在学习过程中基于认知状态进行适应性 标注。 5 采用计算机自适应测试技术来诊断学习者的认知能力。并根据测试结果动态地更新 学生模型。在项目反映理论基础上，提出了一种自适应在线测试系统的体系结构，采用三参 数逻辑斯蒂模型分析了选题算； ：、能力评估算法和测试终止条件，并针对现代数育技术 国家精品课程设计了自适应测试的原型系统m e t - c a t s ，分析了系统自适应测试的运行过程 和评价过程。根据测试结果，学习者的认知能力被分为初级水平、中级水平和高级水平。 i l 关键词：适应性学习支持系统学生模型适应性教学内容组织适应性测试 a b s t r a c t 曼曼曼曼曼曼曼曼曼曼鼍蔓量曼曼m i i 一 _ 一一i 。 一i n m 一一一。l 鼍鼍曼曼皇曼量曼鼍量量量曼皇皇量曼量曼鼍曼皇 r e s e a r c ho nt h es t u d e n tm o d e lo f a d a p t i v e l e a r n i n gs u p p o r ts y s t e m m a j o r ：e d u c a t i o n a lt e c h n o l o g y a u t h o r ：c h e ns h i p i n t u t o r ：p r o f e s s o rz h a n gj i a n p i n g j i 一 a bs t r a c t a d a p t i v el e a r n i n gs u p p o r ts y s t e mh a sb e e nt h ef o c u st o p i ci nt h er e s e a r c hf i e l do fa r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c ei ne d u c a t i o ni nr e c e n ty e a r s ，w h i c hi sa c r o s sa r e a so fe d u c t i o n ，c o g n i t i v es c i e n c ea n d c o m p u t e rs c i e n c e h o w e v e r c u r r e n te - l e a r n i n gs y s t e ms e n d st h es a m et e a c h i n gc o n t e n tt o a l l l e a r n e r sw i t h o u tc o n c e r n i n gi n d i v i d u a ld i f f e r e n c e so fl e a r n e r s ，s u c ha st h ep r i o rk n o w l e d g e ， l e a r n i n gg o a l a n dl e a r n i n gs t y l e ，w h i c hr e s u l t si nt h ep h e n o m e n o no fc o g n i t i v eo v e r l o a da n d d i s o r i e n t a t i o n ，a n ds e r i o u s l ya f f e c t st h eq u a l i t yo fe - l e a r n i n g s om a n yr e s e a r c h e ss h i f tf r o m t r a n d i t i o n a le - l e a r n i n gp l a t f o r mt oa d a p t i v ea n dp e r s o n a l i z e dl e a r n i n ge n v i r o n m e n t a d a p t i v e l e a r n i n gs u p p o r ts y s t e mi n e s s e n c ei sak i n do fp e r s o n a l i z e do n l i n el e a r n i n ge n v i r o n m e n t , w h i c h c a np r o v i d ea d a p t i v el e a r n i n gs u p p o r ta c c o r d i n gt oi n d i v i d u a lc h a r a c t e r i s t i c so fl e a r n e r , i n c l u d i n g p e r s o n a l i z e dl e a r n i n gr e s o u r c e s ，l e a r n i n gp r o c e s s e sa n dl e a r n i n gs t r a t e g i e s i n t h i sp a p e r w ef o c u so nt h es t u d e n tm o d e la n da d a p t i v et e a c h i n gc o n t e n to r g a n i z a t i o no f a d a p t i v el e a r n i n gs u p p o r ts y s t e m s t u d e n tm o d e li st h ek e yc o m p o n e n to fa d a p t i v el e a r n i n gs u p p o r t s y s t e m ，w h i c hr e c o r d st h e e a r n e r si n d i v i d u a lc h a r a c t e r i s t i c s ，r e f l e c t i n gt h ei n d i v i d u a ld i f f e r e n c e s o fl e a r n e r s ，a n dp r o v i d e sab a s i sf o rd e c i s i o nm a k i n go fa d a p t i v el e a r n i n gs u p p o r ts y s t e m a n d a d a p t i v et e a c h i n gc o n t e n ti sc u s t o m i z e di na c c o r d a l i c ew i t ht h ei n d i v i d u a lc h a r a c t e r i s t i c so fi e a r n e r s b ya d a p t i v el e a r n i n gs u p p o r ts y s t e m ，w h i c hi st h em o s ti m p o r t a n tw a yt os u p p o r tl e a r n i n g , a n di s t h em o s to b v i o u sm a n i f e s t a t i o no fa d a p t a t i o no fa d a p t i v el e a r n i n gs y s t e m i n t h i sp a p e r ，t h el i t e r a t u r e ，s y s t e m a t i ca p p r o a c ha n dd e s i g n - b a s e dr e s e a r c hm e t h o d sa r e a d o p t e d t h em a i nw o r k so f t h i sr e s e a r c ha sf o l l o w s ： f i r s t l y , w es u m m a r i z et h eb e i n gi n t e l l i g e n tp r o c e s so fc o m p u t e r - a i d e di n s t r u c t i o nb a s e do n l i t e r a t u r er e v i e w , a n da n a l y z et h es t r e n g t h sa n dw e a k n e s s e so f i n t e l l i g e n tt u t o r i n gs y s t e m ，a n dh o l d t h a ta d a p t i v el e a r n i n gs u p p o r ts y s t e mi st h ec u r r e n tt r e n do ft h ee - l e a r n i n gp l a t f o r m ， s e c o n d l y , b a s e do nd e t a i l e da n a l y s i so ft h ee n h a n c i n ga d a p t i v eh y p e r m e d i aa p p l i c a t i o n m o d e l ( e a h a m ) ，w ep r o p o s e st h ea r c h i t e c t u r eo fa d a p t i v el e a r n i n gs u p p o ms y s t e m ，i n c l u d i n gt h e m e d i as p a c e ，d o m a i nk n o w l e d g em o d e l ，s t u d e n tm o d e l ，c o n t e x tm o d e l ，t e a c h i n gs t r a t e g i e sm o d e l a n da d a p t i v em o d e l ，a n da d d i n gt h ea d a p t i v e l e a r n i n gm o d u l e ，l e a r n i n gs t r a t e g i e sm o d u l e sa n d l e a r n i n gt o o l sm o d u l e s t h ea r c h i t e c t u r eo fa d a p t i v el e a r n i n gs u p p o r ts y s t e mb a s e do ne a h a m i i i 两南大学博士学佗论文 r e f i n e st h es y s t e mc o m p o n e n t sa n dt h eo p e r a t i n gm e c h a n i s m s ，w h i c hc a np r o v i d ea d a p t i v el e a r n i n g s u p p o r ti na c c o r d a n c ew i t ht h ep r i o rk n o w l e d g e ，l e a r n i n gs t y l e a n do t h e ra s p e c t so fi n d i v i d u a l d i f f e r e n c e so fl e a r n e r s ，a n dh a sg o o do p e r a b i l i t yi ns y s t e mi m p l e m e n t a t i o n t h i r d l y , w es e tu pt h es t u d e n tm o d e lb a s e do nc o g n i t i v es t a t ea n dl e a r n i n gs t y l e ，w h i c hr e c o r d s t h ei n d i v i d u a ld i f f e r e n c e so fl e a r n e r s t h r o u g ht h ed e t a i l e da n a l y s i so ft y p i c a ls t u d e n tm o d e li n i n t e l l i g e n tt u t o r i n gs y s t e m ，w ec o n s i d e rt h a tt h em a i nf u n c t i o n so fs t u d e n tm o d e li ni n t e l l i g e n t t u t o r i n gs y s t e m i s d i a g n o s i n ga n dr e c o r d i n g t h es t u d e n t 。s k n o w l e d g es t a t e ，e s p e c i a l l y t h e m i s c o n c e p t i o n si np r o b l e m - s o l v i n gp r o c e s s 1 1 1 i s s t u d e n tm o d e li sc o n f i n e dt ot h el e a r n e r s k n o w l e d g es t a t e w h e r e a si t l a c k so fu n d e r s t a n d i n go t h e r i n d i v i d u a lc h a r a c t e r i s t i c so fl e a r n e r s 1 n o r d e rt or e f l e c tt h el e a r n e r si n d i v i d u a ld i f f e r e n c e s 。s u c ha st h ep r i o rk n o w l e d g e ，l e a r n i n gg o a l ，a n d l e a r n i n gs t y l e ，w ep u tf c i r w a r d as t u d e n tm o d e lb a s e do nc o g n i t i v es t a t ea n dl e a r n i n gs t y l e n e w s t u d e n tm o d e lm a i n l yi n c l u d e st h es t u d e n tp r o f i l e s ，l e a r n i n gs t y l e ，c o g n i t i v es t a t e ，a sw e l la s l e a r n i n gh i s t o r y a m o n gt h e m ，l e a r n e r sc o g n i t i v es t a t ea n dl e a r n i n gs t y l e i st h em a j o ra d a p t i v e d i m e n s i o n so fe a h a m b a s e da d a p t i v el e a r n i n gs u p p o r ts y s t e m i nt h i sp a p e r ，i no r d e rt od e s c r i b e t h el e a r n i n gs t y r i eo fl e a r n e r ，f e i d e r - s i i v e r m a nl e a r n i n gs t y l em o d e l ( f s l s m ) i sa d o p t e d w h e n l e a r n e rr e g i s t e r si na d a p t i v el e a r n i n gs u p p o r ts y s t e m ，l e a r n i n gs t y l ei si n i t i a l i z e dt h r o u g hl e a r n e r f i l l i n gi nt h ei l sq u e s t i o n n a i r e f o u r t h l y , a c c o r d i n gt ot h ei n d i v i d u a ld i f f e r e n c e so f c o g n i t i v es t a t ea n dl e a r n i n gs t y r l ei ns t u d e n t m o d e l ，t h i sp a p e rp u t sf o r w a r dt h ed y n a m i c a l l yg e n e r a t i o np r o c e s sm o d e lo fa d a p t i v et e a c h i n g c o n t e n t , w h i c hi n c l u d e sb o t ht h ep r o c e s s f i r s t l y , s y s t e md y n a m i c a l l yg e n e r a t e st e a c h i n gc o n t e n t s e q u e n c e si na c c o r d a n c ew i t ht h ec o g n i t i v ea b i l i t i e so fl e a r n e r s b a s e do nt h eh i e r a r c h i c a ls t r u c t u r e o fd o m a i nk n o w l e d g e ，t h et a s k c e n t e r e dt e a c h i n gs t r a t e g i e sa n dc l a s s i f i c a t i o no fl e a r n e r s c o g n i t i v e a b i l i t yl e v e l ，a d a p t i v et e a c h i n gc o n t e n ti sd y n a m i c a l l yo r g a n i z e d s e c o n d l y ，a d a p t i v el e a r n i n g s u p p o r ts y s t e mp r o v i d e sa d a p t i v ep r e s e n t a t i o ns t r a t e g i e so ft e a c h i n gc o n t e n ti na c c o r d a n c ew i t ht h e ”p e r c e p t i o n - i n p u t ”d i m e n s i o n so ff s l s m ，a n dp r o v i d e sa d a p t i v en a v i g a t i o ns t r a t e g i e si n a c c o r d a n c ew i t ht h e “p r o c e s s i n g - u n d e r s t a n d i n g ”d i m e n s i o n so ff s l s m a d a p t i v et e a c h i n g c o n t e n ti sp a c k a g e db ys c o r ms t a n d a r d s a n di sa d a p t i v e l ya n n o t a t e db a s e do nl e a r n e r sc o g n i t i v e s t a t e si nt h el e a r n i n gp r o c e s s f i f t h l y ，w ed i a g n o s et h ei e a m e e sc o g n i t i v ea b i l i t yb a s e do nc o m p u t e r i z e da d a p t i v et e s t i n g t e c h n o l o g y ，a n dd y n a m i c a l l yu p d a t es t u d e n tm o d e li na c c o r d a n c ew i t ht h et e s tr e s u l t s b a s e do n t h r e e 。p a r a m e t e r sl o g i s t i cm o d e l ，t h ea r c h i t e c t u r eo fa d a p t i v eo n l i n et e s t i n gs y s t e mi sp r o p o s e d ，a n d i t e mb a n k ，i t e ms e l e c t i o na l g o r i t h m ，a b i l i t ye v a l u a t i o na l g o r i t h ma n dt e s tt e r m i n a t i o nc o n d i t i o n sa r e a n a l y z e d a sw e l la sa g a i n s tn a t i o n a le x c e l l e n tc o u r s e s ”m o d e me d u c a t i o n a lt e c h n o l o g y ”w e d e v e l o pt h em e t - c a t sp r o t o t y p eo fc o m p u t e r i z e da d a p t i v et e s t i n gs y s t e m ，a n da n a l y z ei t s e v a l u a t i o np r o c e s s a c c o r d i n gt ot h er e s u l t so fc o m p u t e r i z e d a d a p t i v et e s t i n g ，s y s t e mw i l lb e d i v i d e dc o g n i t i v ea b i l i t i e so fl e a r n e r si n t ot h ep r i m a r yl e v e l ，i n t e r m e d i a t el e v e la n da d v a n c e dl e v e l k e y w o r d s ：a d a p t i v el e a r n i n gs u p p o r ts y s t e m ；s t u d e n tm o d e l ；a d a p t i v et e a c h i n gc o n t e n t o r g a n i z a t i o n ；c o m p u t e r i z e da d a p t i v et e s t i n g i v 图索引 i i n=i g ,i t - - - 皇鼍皇皇皇 图索引 图1 1 论文的研究框架。8 图2 1 生成学习模式的图式表征1 5 图2 2 多媒体学习的认知过程模型2 4 图3 1 智能教学系统的组件及其关系图3 1 图3 2 适应性超媒体3 5 图3 3 系统的适应性范围( o p p e r m a n ne t a l ，1 9 9 7 ) 3 5 图3 - 4 适应性超媒体技术分类( 改编自b r u s i l o v s k y ，1 9 9 6 ，2 0 0 1 ) 3 6 图3 - 5 适应性学习支持系统的建模与适应效果3 9 图3 - 6 德克斯特超文本参考模型( d h r m ) 4 0 图3 7 适应性超媒体应用模型( a h a m ) 4 1 图3 8 增强适应性超媒体应用模型( e a h m ) 4 1 图3 - 9 基于e a h a m 模型的a l s s 体系结构4 3 图斗1 采用技能表表示的学生模型5 6 图4 2s q l t u t o r 中的技能表示例图5 7 图4 3 几种典型的开放性学生模型结构。5 8 图5 - l 通用学习技术信息、学习者信息和学习者扩展之间的相互关系6 3 图5 2k o l b 学习风格类型图6 8 图5 3c s l s 学生模型的结构6 9 图5 4 c s l s 学生模型的“要素属性”示意图。7 0 图5 5 知识多重覆盖模型7 3 图5 6 视觉型言语型学习风格7 8 图5 7 视觉型言语型学习风格的量化。7 8 图5 8m o o d l e 中的学习风格测试界面7 9 图5 9m o o d l e 中的学习风格测试结果7 9 图6 1 适应性教学内容动态组织的过程模型8 1 图6 2 结构良好的领域知识分层示意图8 4 图6 3 知识单元及其关系图8 5 图6 4 现代教育技术精品课程的领域知识树8 7 图6 5 有效教学的阶段8 9 图6 6 基于首要教学原理的教学单元组织9 2 图6 7 基于认知能力的适应性学习过程9 3 图6 8 基于学习对象的教学内容序列9 4 图6 9 基于“感知输入”维度的适应性内容表示9 6 图6 1 0 基于“处理理解”维度的适应性导航9 9 图6 1 1m o o d l e 平台的主要功能模块1 0 4 图6 1 2 基于m o o d l e 平台的适应性学习支持系统10 5 图6 1 3 内容包装信息模型10 6 图6 1 4s c o r m 的内容聚合模型。10 7 图6 1 5 基于s c o r m 标准的教学内容组织1 0 8 图6 1 6s c o r m 运行时环境概念模型1 16 i x 西南大学博士学位论文 图7 1 三参数逻辑斯蒂项目特征曲线1 18 图7 2 基于c a t 的学习者能力评估模型1 1 9 图7 3 m e l 阢a t s 系统的体系结构1 2 0 图7 4 基于知识树的试题编制1 2 2 图7 5m e t - c a t s 系统自适应测试的基本流程13 0 图7 6 标准正态分布的概率密度函数。13 2 x 表索引 表索引 表2 1 管理认知负荷的教学原则2 3 表2 2 主动加工的三个过程2 4 表3 1 智能教学系统的研究重点与典型系统3 3 表4 1 三种知识覆盖型学生模型的比较5 3 表4 - 2 贝叶斯学生模型( b s m ) 的分类5 5 表4 3 若干典型的学生模型比较5 6 表4 4 几种典型的开放性学生模型描述5 8 表5 1i t s 与a l s s 学生模型的比较61 表5 2 部分现有适应性超媒体系统的用户模型6 2 表5 3 场独立性和场依存性的区别“ 表5 - 4 典型的学习风格概览。6 7 表5 5f e l d e r - s i l v e r m a n 学习风格分类71 表5 6 所罗门学习风格量表7 5 表5 7 所罗门学习风格问卷统计表7 7 表6 1 基于i e e el o m 的知识点属性描述8 5 表6 2 现代教育技术精品课程的知识单元8 6 表6 3 知识点的知识类型与教学目标8 8 表6 4 不同学习结果的知识和技能9 0 表6 5 不同教学结果的教学策略9 1 表6 6 学习风格和教学风格的维度9 4 表6 7 基于认知能力和学习风格的教学内容适应策略。1 0 1 表6 8 基于认知状态的教学内容适应性标注10 2 表6 9 m o o d l e 平台的主要功能1 0 3 表6 1 0 分类1 13 表7 1 试题库的基本结构12 0 表7 2 被试基本信息库的基本结构。12 1 表7 3 测试过程数据库的基本结构12 1 表7 4 测试结果数据库的基本结构12 1 表7 5 基于m e t - c a t s 系统自适应测试的评价数据13 0 表7 6 基于m e t - c a t s 系统的能力评估过程13 1 x i 独创性声明 本人提交的学位论文是在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。论文中引用他人已经发表或出版过的研究成果，文中已加 了特别标注。对本研究及学位论文撰写曾做出贡献的老师、朋友、同 仁在文中作了明确说明并表示衷心感谢。 学位论文作者：签字日期：年月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解西南大学有关保留、使用学位论文的规 定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允 许论文被查阅和借阅。本人授权西南大学研究生院( 筹) 可以将学位 论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩 印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书，本论文：口不保密， 口保密期限至年月止) 。 学位论文作者签名：导师签名： 签字日期：年 月 日签字日期： 年月 日 第七章基于适应性测试的学生模型更新 模块中插入试题、修改试题和删除试题功能对试题库进行更新。一些曝光次数过 多的试题耍进行修改或删除，增添一些具有较高区分度的试题。试题分布应该均 匀合理，为各种能力水平的被试提供数量足够并具有较高区分度的试题，满足测 试不同能力水平的需要。 ( 三) 试题选择算法 试题选择算法的主要功能是根据被试的能力估值选择合适被试能力水平的试 题。对于给定的被试能力水平估值，选择最适合的试题能够减小测试长度和提高 测试精确度。项目反应理论为计算机自适应测试提出了一个描述试题、挑选试题、 以及比较试题相对效果的方法，即使用项目信息函数( i t e mi n f o r m a t i o nf u n c t i o n ， 砥) 作为主要参考依据。项目信息函数表示试题对能力参数的辨别能力，是计算 机自适应测试选择下一道试题的重要参考值。根据被试的能力估值对试题库中的 试题进行检索时，所有未使用过的试题的信息函数值都会被计算出来，其中具有 最大信息量的试题将被选出，因为它对被试的能力参数具有最好的分辨能力。总 之，基于最大信息量的选题算法是计算机自适应测试中最常使用的方法。 基于最大信息量的选题算法是在选择适合被试能力水平的试题之前，将所有 试题的信息函数计算出来，其中具有最大信息量的试题将被选出。项目信息函数 j i ( 9 ) 的定义为叫： r p ，r 丹、1 2 l ( 口) 2 揣，= 1 ，2 ，3 ，一，n ( 7 - 2 其中，j ，( 9 ) 代表试题i 在能力值为0 时所提供的信息，只，( 9 ) 为在9 点上的 p ( p ) 的一阶导数，q ( 印- - 1 - p ( d 。将三参数逻辑斯蒂模型代入项目信息函数， 化简后可得到三参数逻辑斯蒂模型的信息函数为： ，：一笙坠l 一 ( 7 3 ) ”7 p ，+ e 印( d a j ( 目一6 ) ) 】【l + e x p ( - d a ，( 矽一包) ) 1 2 从( 3 ) 式可以看出：当a ，c ；不变时，难度参数b ，越接近9 ，试题，的信 息量越大；反之，玩越远离0 时，试题i 的信息量越小；当包，c ，不变时，试 题区分度参数口，越大，试题i 的信息量越大，反之，试题区分度参数a i 越小，试 题i 的信息量越小。当口- ，b 。不变时，猜测参数c 。越小，试题i 的信息量越大。 ( 四) 能力参数估计 在计算机自适应测试系统中，在被试每次对试题做出反应之后，系统都会自 动地评估被试的能力水平，以便根据被试最新的能力估值选择下一道适合的试题。 最常使用的被试能力参数评估方法是最大似然评估法( m a x i m u ml i k e l i h o o d 巾r i c a r d oc o n e j o ，e d u a r d o ( h i z m 矗n ，e v am i l l 卤t , m 6 n i a at r o l l s , j 0 8 舌l u i sp 6 s 嘲z d e l a - c r u z a n t o n i a 鼬 s 皿1 _ 距：aw e b - - b a s e dt o o lf o ra d a p t i v et 髑t m g j i n t e r n a t i o n a lj o u r n a lo fa r t i f i c i a li n t e l l i g c n o ei ne x l u c a t i o n 2 0 0 4 ，( 1 4 ) ：i 3 3 1 2 3 西南大学博士学位论文 皇曼皇曼曼曼曼量罾皇量量皇量曼i 鼍皇鼍曼曼曼曼曼曼量皇量曼邑曼量曼曼曼毫曼曼量鼍罾曼曼曼鲁罾詈曼曼曼曼曼曼喜曼皇曼曼璺量量皇量鲁量喜量鲁量鼍量鼍量曼曼曼曼曼曼置 e v a l u a t i o n ，m ie ) 。能力参数的最大似然评估法是在试题参数为已知的情况下，根 据被试的似然函数取最大值时求被试能力参数的一种估值方法。在项目局部独立 性的条件假设下，通过被试在抽取试题上的反应矩阵，采用洛德修改后的牛顿一 拉普森( n e w t o n - r a p h s o n ) 迭代方法可以计算出被试的能力参数