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基于IRT模型的BP神经网络降维法参数估计及其应用
The Reduced Dimension Method of Parameter-Estimation Using BP Neural Network and Its Application Based on Item Response Theory
【摘要】 该文对应用BP神经网络和降维法相结合在 0 - 1记分模式下估计项目参数和考生能力的方法作了概述 ,重点是对该方法如何应用于实际进行探讨
【Abstract】 The item parameters and the person ability parameter in Logistic Models based on IRT are estimated with Back-Propagation Neural Network. The dimension of scoring matrices X is reduced by using scoring rate, passing rate, coefficient of correlation, guess rate when estimating corresponding ability parameter and item parameters. The results drawn from Monte Carlo study show that the item parameters estimation is more precise than the current prevailing softwares.The focus of this paper is to discuss how to apply this estimation method to practice.
【关键词】 IRT；
参数估计；
BP神经网络；
降维；
应用；
【Key words】 Item Response Theory； item parameter estimation； Back-Propagation neural network； reduction of dimension； application；
【Key words】 Item Response Theory； item parameter estimation； Back-Propagation neural network； reduction of dimension； application；
【基金】 国家自然科学基金 (6 0 2 6 30 0 5 );全国教育科学规划重点课题 (DBB0 1 0 5 0 1 );江西省自然科学基金 (0 4 1 1 0 2 1 )资助项目
- 【文献出处】 江西师范大学学报(自然科学版) ,Journal of Jiangxi Normal University (Natural Sciences Edition) , 编辑部邮箱 ,2004年06期
- 【分类号】TP183
- 【被引频次】17
- 【下载频次】300