综合多影响因素的试题难度自动预测模型构建研究

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.

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

分类号：G434(电化教育)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：32-41