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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明公开了一种考试属性和学生知识水平的评估方法，首先构建以2PL‑IRT为基础的分层贝叶斯IRT模型，并设定参数的先验分布；其中，学生属性、试题属性和考试属性参数的先验分布服从高斯分布；对所建立的分层贝叶斯IRT模型进行评测与验证，以确保各项参数适配任务，以及模型拟合程度良好；基于所建立的分层贝叶斯IRT模型，将分层贝叶斯IRT模型的计算过程转化为Stan编程语言中的模型表示，并通过高级采样算法进行隐参数的估计。上述方法能够动态地应对不同学生的个体差异，精确评估试题难度，减少对学生知识水平估计的偏差，提供更精确的评估结果。
主权项：1.一种考试属性和学生知识水平的评估方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、首先构建以2PL-IRT为基础的分层贝叶斯IRT模型，并设定参数的先验分布；其中，学生属性、试题属性和考试属性参数的先验分布服从高斯分布；步骤2、对所建立的分层贝叶斯IRT模型进行评测与验证，以确保各项参数适配任务，以及模型拟合程度良好；步骤3、基于所建立的分层贝叶斯IRT模型，将分层贝叶斯IRT模型的计算过程转化为Stan编程语言中的模型表示，并通过高级采样算法进行隐参数的估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 一种考试属性和学生知识水平的评估方法
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