专利名称：模型无关的自适应测试方法
专利类型：发明专利
发明人：陈恩红，刘淇，毕昊阳，黄振亚，阴钰，马海平申请号：CN202011216274.6
申请日：20201104
公开号：CN112330509A
公开日：
20210205
专利内容由知识产权出版社提供
梁政珏摘要：本发明公开了一种模型无关的自适应测试方法，其特征在于，包括：根据考生的历史答题记录估计考生认知状态，从而预测考生对未测试题目集合中每一道题目答对概率，并通过模型无关的信息量评估函数，量化未测试题目集合中每一道题目的信息量，根据信息量大小选择排名靠前的K个题目组成高质量候选集；通过模型无关的题集多样性评估函数，并结合题目中知识点的重要性权重，来量化已测试题集的多样性，从高质量候选集中选择使得多样性的边界增益最大的题目作为本次选题的最终结果。该方法剥离算法对模型底层细节的依赖，使得该方法适用于现有所有认知诊断模型，降低了自适应测试系统的耦合性，提高其灵活性。
申请人：中国科学技术大学
地址：230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号
国籍：CN
代理机构：北京凯特来知识产权代理有限公司
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