Национален семинар по проблеми на образованието по стохастика Тестово оценяване на базата на шаблона на тестовия отговор Д. Атанасов 1, В. Стоименова

Подобни документи
МАТТЕХ 2016 Том 1 РАЗДЕЛ КОМПЮТЪРНА ИНФОРМАТИКА И КОМПЮТЪРНИ ИНФОРМАЦИОННИ ТЕХНОЛОГИИ СЪПОСТАВИМОСТ НА ОЦЕНЕНИТЕ СПОСОБНОСТИ СПРЯМО МОДЕЛИТЕ НА ITEM R

Приложение 3 Пълни извадки от статистическите анализи в SPSS Проучването се извършва рамките на проект "Основи за по-добро бъдеще на нашите 1 младежи"

14v.dvi

(Microsoft Word - \ doc)

r_AcademicCurriculum_BG

31V-B.dvi

в общ вид и е напълно приложима и за многомерни системи с малък брой входове и изходи, каквито често се срещат в техниката. Акцент в труда е автоматиз

РЕЦЕНЗИЯ от доц. д.п.н. Наталия Христова Павлова катедра Методика на обучението по математика и информатика Факултет по математика и информатика ШУ Еп

Converting a regular

Microsoft Word - 07_r037suppl25_prevod2006.doc

00ABILHAND-stroke_Bulgarian_Bulgaria_Mapi

036v-b.dvi

NUMERICAL EXPERIMENT OF THE BANDPASS FILTER WITH VIN BRIDGE PART.1. Plamen Angelov Angelov, Burgas Free University, Milena Dimitorova

СОФИЙСКИ УНИВЕРСИТЕТ СВ. КЛИМЕНТ ОХРИДСКИ СТОПАНСКИ ФАКУЛТЕТ У Ч Е Б Е Н П Л А Н Утвърждавам:... Утвърден от Академически съвет с протокол... /... Про

Microsoft Word - Sem8-Pharm-2017.doc

ЕВРОПЕЙСКИ ФОРМАТ НА АВТОБИОГРАФИЯ

Microsoft Word - YT.Upr_IKTO-RDS.doc

NANDTB-BG-BB-011_040619

r_AcademicCurriculum_BG

Home Page Title Page Contents Spectral clustering of Big Data in genetics: applications to RNA-seq data Tsvetelin Zaevski, Ognyan Kunchev, Dean Paleje

СУ ЗА ЕВРОПЕЙСКИ ЕЗИЦИ СВЕТИ КОНСТАНТИН-КИРИЛ ФИЛОСОФ ПРИЕМ УЧЕБНА 2019/2020 ГОДИНА

СОФИЙСКИ УНИВЕРСИТЕТ СВ. КЛИМЕНТ ОХРИДСКИ СТОПАНСКИ ФАКУЛТЕТ У Ч Е Б Е Н П Л А Н Утвърждавам:... Утвърден от Академически съвет с протокол... /... Про

Eastern Academic Journal ISSN: Issue 2, pp , August, 2019 МЕТОДИ ЗА ИЗОБРАЗЯВАНЕ НА МНОГОСТЕНИ Снежанка И. Атанасова Университет по хра

РЕЦЕНЗИЯ от проф. дмн Тодор Желязков Моллов професор във ФМИ при ПУ "Паисий Хилендарски" на дисертационен труд за получаване на образователната и науч

r_AcademicCurriculum_BG

Машинно обучение - въведение

ПРОЧЕТЕТЕ ВНИМАТЕЛНО СЛЕДНИТЕ УКАЗАНИЯ:

4

Указатели. Маисиви, указатели, параметри на функции Калин Георгиев 21 декември 2016 г. Калин Георгиев Увод в програмирането 21 декември 2016 г. 1 / 23

r_AcademicCurriculum_BG

B3-Dikanarov.doc

Логаритмична регресия

Microsoft Word - Sem02_KH_VM2-19.doc

СОФИЙСКИ УНИВЕРСИТЕТ СВ. КЛИМЕНТ ОХРИДСКИ ЗАЯВКА ЗА УЧАСТИЕ КАТО ЛЕКТОР В ПРОЕКТ BG05M2OPP Докторантски център Св. Климент Охридски І. УЧ

Препис:

Национален семинар по проблеми на образованието по стохастика Тестово оценяване на базата на шаблона на тестовия отговор Д. Атанасов 1, В. Стоименова 2, Д. Димитров 3 1. Нов български университет 2. СУ "СВ. Климент Охридски" 3. NCA, KSA.

1. Въведение 2. Проблематика 3. Реализация 4. Ресурси

Въведение

Въведение Оценяване на големи популации

Въведение Оценяване на големи популации Оценяване чрез относително големи тестове

Въведение Оценяване на големи популации Оценяване чрез относително големи тестове Формализиране на оценяването

оценяване на способностите

оценяване на способностите използване на шаблона на отговорите

оценяване на способностите използване на шаблона на отговорите оценяване на параметрите на тестовите въпроси

Най-често използвани подходи

Най-често използвани подходи Тестов бал

Най-често използвани подходи Тестов бал Rasch, IRT

Най-често използвани подходи Тестов бал Rasch, IRT други

IRT където θ - ability levels, P(θ) = c + (1 c) 1 1 + e ad(θ b), P(θ) - probability of correct response from a person with ability θ, b - difficulty, a - discrimination, c - guessing. D - constant, D = 1.72.

Оценяване на параметрите Неизместеност и състоятелност

Оценяване на параметрите Неизместеност и състоятелност ML,JML

Оценяване на параметрите Неизместеност и състоятелност ML,JML ЕМ

Оценяване на параметрите Неизместеност и състоятелност ML,JML ЕМ Проблеми

Реализация X i = {X ij = 0, 1} J j=1; i = 1,, N

Реализация X i = {X ij = 0, 1} J j=1; i = 1,, N δ j - характеристика на тестовата задача

Реализация X i = {X ij = 0, 1} J j=1; i = 1,, N δ j - характеристика на тестовата задача D i = J δ j X ij j=1 J δ j j=1

Реализация X i = {X ij = 0, 1} J j=1; i = 1,, N δ j - характеристика на тестовата задача D i = J δ j X ij j=1 J δ j j=1 δ j могат да се интерпретират като "трудност"

Реализация X i = {X ij = 0, 1} J j=1; i = 1,, N δ j - характеристика на тестовата задача D i = J δ j X ij j=1 J δ j j=1 δ j могат да се интерпретират като "трудност" δ j = 1 d j ; d j = N X ij i=1 N

D i и δ j се намират на една скала

D i и δ j се намират на една скала D i, δ j [0, 1]

D i и δ j се намират на една скала D i, δ j [0, 1] имат логична интерпретация

Оценяване на δ j чрез d j - зависи от извадката

Оценяване на δ j чрез d j - зависи от извадката чрез бутстрапинг

d j btsrp_min btsrp_mean btsrp_mode btsrp_median btsrp_max btsrp_se 0.9 0.8956 0.8433 0.8956 0.8933 0.8966 0.9433 0.0162 0.8 0.7896 0.7033 0.7883 0.7933 0.79 0.8666 0.0230 0.7 0.69 0.62 0.6909 0.6866 0.69 0.7633 0.0255 0.6 0.6126 0.5166 0.6121 0.6133 0.613 0.6933 0.0265 0.5 0.503 0.4133 0.5025 0.5066 0.503 0.59 0.0267 0.4 0.3956 0.3133 0.3965 0.39 0.396 0.5 0.0267 0.3 0.2863 0.1833 0.2856 0.2833 0.286 0.3766 0.0249 0.2 0.2006 0.13 0.2009 0.21 0.2 0.2833 0.0221 0.1 0.1113 0.0533 0.1102 0.1133 0.11 0.1633 0.0173

Параметризиране на δ j P(X ij = 1 D i, α, β, γ) = 1 1 ( γ ) α. 1 + β - difficulty, α - discrimination, γ - guessing. D i β

IIF I (D) = (P ) P(1 P) TIF

IIF I (D) = (P ) P(1 P) TIF Банка от тестови задачи

IIF I (D) = (P ) P(1 P) TIF Банка от тестови задачи Съставяне на "оптимални"тестове

Baker F. B. (1987). Methodology review: Item parameter estimation under one-, two-, and threeparameter ligistic models. Applied Psychological Measurement, 11, 111-143. Baker, Frank B.; Kim, Seock-Ho (2004). Item Response Theory: Parameter Estimation Techniques (2nd ed.). Bock R. D., Aitkin, M. (1981). Marginal Maximum Likelihood estimation of item parameters. An application of an EM algorithm. Psychometrika, 46, 443 459. Dimitrov, D. M. (2015a). A Method of Scoring Tests With Binary Items and Its Application in Test Equating. Riyadh, Saudi Arabia: National Center for Assessment in Higher Education (Research Note: RN 1-2015) Dimitrov, D. M., & Atanasov, D. V. (2013). TEQNCA: A computer program for IRT true score equating of multiple test forms. Riyadh, KSA: National Center for Assessment in Higher Education. Domingue, B. W., & Dimitrov, D. M. (2015). A comparison of IRT theta estimates and Delta Scores from the perspective of additive conjoint measurement. National Center for Assessment in Higher Education (Research Report: RN 4-2015).