基于统计学习的试题难度系数修正算法

• 作者: 王有远 艾小伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 难度系数 统计学习 经验风险最小准则 算法
• 年，卷（期）: 2008,（36）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 227-229
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3231字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.36.066

摘要

试题的难度系数是自动生成考试试卷、影响考试质量的一个重要因素.然而,如何准确确定试题的难度系数是考试系统的一个难点.提出将试题的难度系数分为理论难度系数G和样本难度系数Gk,并将序列{Gk}构造到Hilbert空间上,利用Hilbert空间的完备性,得出了序列{Gk}收敛于G.最后利用统计学习理论的经验风险最小准则,构造了Gk的一个学习器模型,该模型建立在严密的数学理论基础之上,具有收敛速度快和根据考试样本数据进行学习修正的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王有远	南昌航空大学航空与机械工程学院	82	602	15.0	21.0
2	艾小伟	南昌航空大学数学与信息科学学院	12	57	4.0	7.0