فهرست:
فهرست مطالب
چکیده........................................................................................................................................................1
فصل اول : مقدمه. 2
1 - 1 اهداف تحقیق و تبیین صورت مسئله. 3
فصل دوم : آزمون انطباقی کامپیوتری.. 5
2 - 1 مقدمه. 5
2 - 2 انواع سنجش انطباقی.. 5
2 - 3 انتخاب سوال.. 9
2 - 4 پایان دادن به آزمون انطباقی.. 12
2 - 5 کاربردهای آزمون انطباقی کامپیوتری.. 13
2 - 6 ساختار آزمون انطباقی کامپیوتری.. 13
فصل سوم : بحثهای مرتبط.. 18
3 - 1 نظریه سوال پاسخ.. 18
3 - 1 - 1 مقدمه. 18
3 - 1 - 2 مدلهای نظریه سوال پاسخ.. 21
3 - 1 - 3 مدلهای دو ارزشی نظریه سوال پاسخ.. 22
3 - 1 - 4 مدلهای سوال پاسخ تک بعدی برای دادههای دو ارزشی.. 22
3 - 1 - 5 مدلهای سوال پاسخ چند ارزشی.. 27
3 - 1 - 6 نمرهگذاری آزمودنیها بر اساس مدلهای نظریه سوال پاسخ.. 27
3 - 1 -7 بیشنه پسین.. 35
3 - 1 - 8 نمره گذاری به روش پسین مورد انتظار. 37
3 - 1 - 9 مدرج کردن سوالها (برآورد کردن) 39
3 - 1 - 10 برآورد به روش بیشینه درستنمایی.. 40
3 - 1 - 11 برآورد بیشینه درستنمایی با پارامترهای معلوم شخص.... 41
3 - 1 - 12 معادلههای برآورد. 44
3 - 1 - 13 روش جستجوی نیوتن – رافسون. 44
3 - 1 - 14 بیشینه درستنمایی همزمان (JML) 46
3 - 1 - 15 بیشینه درستنمایی حاشیهای (MML) 47
چهار
3 - 1 - 1 6 بیشینه درستنمایی شرطی (CML) 51
3 - 2 شبکههای بیزین.. 55
3 - 2 - 1 مقدمه. 55
3 - 2 - 2 استنتاج با استفاده از توزیع توام کامل.. 56
3 - 2 - 3 رابطههای استقلال شرطی در شبکههای بیزی.. 59
3 - 2 - 4 نمایش کارآمد توزیعهای شرطی.. 60
3 - 2 - 5 یادگیری شبکههای بیزین.. 61
3 - 2 - 6 شبکه های باوری بیزین.. 61
3 - 2 - 7 استفاده از شبکه های بیزین در آزمون انطباقی کامپیوتری.. 63
3 - 3 شبکه های عصبی.. 66
3 - 3 - 1 مقدمه. 66
3 - 3 - 2 کاربردهای شبکه های عصبی.. 69
3 - 3 - 3 مزیتهای شبکههای عصبی.. 69
3 - 3 - 4 محدودیتهای شبکههای عصبی.. 70
3 - 3 - 5 تعمیم شبکه. 71
3 - 3 - 6 استراتژیهای یادگیری.. 71
3 - 3 - 7 پیشبینی با استفاده از شبکههای عصبی.. 72
فصل چهارم : پیشنهاد روش بهبود یافته. 73
4 - 1 مقدمه. 73
4 - 2 مشکلات روشهای قبل.. 74
4 - 3 روش پیشنهادی.. 75
4 - 4 مدلسازی ساختار سوالات بر اساس شبکه بیزین.. 77
4 - 5 مدلسازی آزمون با استفاده از شبکههای عصبی.. 79
4 - 5 - 1 شبکه عصبی پرسپترون ساده 80
4 - 5 - 2 شبکه عصبی پرسپترون چند لایه ) MLP ( 81
4 - 5 - 3 شبکه با تابع پایه شعاعی (RBF) 82
4 - 5 - 4 شبکه عصبی هرس جامع. 83
4 - 6 نتیجه گیری.. 84
فصل پنجم : پیادهسازی.. 85
5 - 1 مقدمه. 85
5 - 2 مجموعه داده. 85
5 - 3 آزمایشات و نتایج.. 85
پنج
5 - 3 - 1 آزمایش اول. 86
5 - 3 - 2 آزمایش دوم. 89
5 - 3 - 3 آزمایش سوم. 95
5 - 3 - 4 نتیجه گیری.. 100
فصل ششم : مقایسه و نتیجهگیری.. 102
6 - 1 مقدمه. 102
6 - 2 نتیجه گیری.. 103
6 - 3 کارهای آتی.. 105
مراجع.. 106
منبع:
[1]
H H Chang and Z Ying, A global information approach to computerized adaptive testing, vol. 20, pp. 213-229, 1996.
[2]
Theo J H M Eggen, Computerized Adaptive Testing Item Selection in Computerized Adaptive Learning Systems. Netherlands: RCEC, Cito/University of Twente, Enschede, 2012.
[3]
Benjamin D Wright & Graham A Douglas, Best Test and Self-Tailored Testing, Research Memorandum, vol. 19, Jun. 1975.
[4]
F M Lord, A Theoretical Study Of Two-Stage Testing, Psychometrika, vol. 36, no. 3, pp. 227-242, Sep. 1971.
[5]
Sanja Maravić Čisar, Dragica Radosav, Branko Markoski, Robert Pinter, Petar Čisar, Computer Adaptive Testing of Student Knowledge, vol. 7, no. 4, 2010.
[6]
Ricardo Conejo, Eduardo Guzmán, Eva Millán, Mónica Trella, José Luis Pérez-De-, SIETTE: A Web–Based Tool for Adaptive Testing, International Journal of Artificial Intelligence in Education, vol. 14, pp. 1-33, 2004.
[7]
T J H M Eggen, Item Selection in Adaptive Testing with the Sequential Probability Ratio Test, Psychological Measurement, vol. 23, pp. 249-261, Sep. 1999.
[8]
S Kullback and R A Leibler, On information and sufficiency, Annals of Mathematical Statistics, vol. 22, pp. 76-86, 1951.
[9]
N R E a W C L J C Principe, Neural and Adaptive Systems:Fundamentals Through Simulations, illustrated ed. Wiley, 2000.
[10]
Oto Vozár, Mária Bieliková, Adaptive Test Question Selection for Web-based Educational System, in , Prague, 2008.
[11]
F Baker, S H Kim, Item response theory : Parameter estimation techniques, 2nd ed. CRC, 2004.
[12]
Ronald K Hambleton, Hariharan Swaminathan, H Jane Rogers, Fundamentals of item response theory. SAGE Publications, 1991.
رایس, سوزان ای امبرتسون، استیون یی / مترجم شریفی، نظریههای جدید روانسنجی برای روانشناسان، چاپ اول، انتشارات رشد، تهران ، 1388 .
[13]
[14]
Wim J van der Linden, Handbook of Modern Item Response Theory, R K Hambleton, Ed Springer, 1997.
مارتین تیهاگان ، هاوارد بی دیموث ، مارک بیل / مترجم کیا سید مصطفی، طراحی شبکه های عصبی، چاپ سوم ، انتشارات دانشگاهی کیان، تهران، 1392.
[15]
[16]
Ben Krose,Patrick van der Smagt, An Introduction to Neural Networks, 8, Ed. University of Amsterdam, 1996.
[17]
F B BAKER, The Basics of Item Response Theory, 2nd ed. United States of America: ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation.
[18]
Bock , R D & Mislevy, R j, Adaptive EAP estimation of ability in microcomputer environment, Applied Psychological Measurement, vol. 6, pp. 431-444, 1982.
[19]
T M Mitchell, Machine Learning, 1st ed. McGraw Hill, 1997.
[20]
S Russell and P Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 2nd ed. Prentice Hall, 2003.
[21]
J Vomlel, Building Adaptive test using Bayesian networks, vol. 40, p. 333–348.
[22]
E Millán, M. Trella, J L Pérez-de-la-Cruz and R Conejo, Using Bayesian Networks in Computerized Adaptive Tests, in Computers and Education in the 21st Century, 2000, pp. 217-228.
[23]
M Arbib, "The Handbook of Brain Theory and Neural Networks," 1998.
[24]
J Cristianini , J Shawe-Taylor, "An introduction to support vector machines," 2000.
م البرزی، آشنایی با شبکه های عصبی، انتشارات علمی دانشگاه صنعتی شریف، تهران، 1380.
[25]
[26]
Neural Network Applications. [Online]. HYPERLINK "http://www.ip-atlas.com/pub/nap/" http://www.ip-atlas.com/pub/nap/
سید محسن حائری، ناصر ساداتی،رضا مهین روستا، استفاده از شبکه عصبی در پیشبینی رفتار تنش کرنش خاکهای رسی، پنجمین کنفرانس بین المللی عمران، مشهد، 1379.
[27]
[28]
S Haykin, Neural Networks : A Comprehensive Foundation. Macmillan College Publishing Company, 1999.
[29]
Neural Network Toolbox User's Guide, 1992-2002.
[30]
J A Leonard and M A Kramer, Radial-basis function networks for classifying process faults, vol. 31, 1991.
[31]
M D Buhmann , M J Ablowitz, adial basis functions: Theory and implementations, 2003.
[32]
J Elman, Learning and development in neural networks: the importance of starting small, vol. 48, pp. 71-99, 1993.