典型文献
综合多影响因素的试题难度自动预测模型构建研究
文献摘要：
合理设计难度适宜的试题资源是实现学习者知识状态精准评估的基础和前提,也是实现个性化学习的关键因素.为有效避免当下试题库建设中试题难度预测方法存在的预测题型单一、忽视知识认知目标等问题,继而提出基于高级机器学习技术,综合考虑试题文本、试题结构、知识深度和认知目标等试题难度多影响因素,构建包括试题文本表征、试题多知识点抽取、认知目标下试题难度预测并适应选择、填空、简答等多种题型的试题难度自动预测模型.基于智慧教育云平台数据分析后发现,综合多影响因素的试题难度自动预测模型更具实用性和可靠性.基于构建模型研发了高中选科智能推荐系统,选科推荐准确率达到了91％,实证了模型在题库构建、学习者知识状态精准评估和个性化学习服务等方面具有较高的应用价值.
文献关键词：
智能教育;试题难度;认知目标;自然语言处理;高中选科
中图分类号：
作者姓名：
周东岱;董晓晓;顾恒年;段智议;明守刚
作者机构：
东北师范大学,吉林 长春 130117;教育部数字化学习支撑技术工程研究中心,吉林 长春 130117
文献出处：
引用格式：
[1]周东岱;董晓晓;顾恒年;段智议;明守刚-.综合多影响因素的试题难度自动预测模型构建研究)[J].现代远距离教育,2022(04):32-41
A类：
试题难度预测
B类：
多影响因素,自动预测,预测模型构建,合理设计,设计难,知识状态,精准评估,个性化学习,试题库建设,中试,题型,知识认知,认知目标,机器学习技术,试题结构,知识深度,文本表征,知识点,适应选择,填空,简答,智慧教育云平台,平台数据,构建模型,高中选科,智能推荐系统,习服,智能教育,自然语言处理
AB值：
0.299664
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