A Bayesian Student Model without Hidden Nodes and its Comparison with Item Response Theory
Notice bibliographique
Résumé
The Bayesian framework offers a number of techniques for inferring an individual's knowledge state from evidence of mastery of concepts or skills. A typical application where such a technique can be useful is Computer Adaptive Testing (CAT). A Bayesian modeling scheme, POKS, is proposed and compared to the traditional Item Response Theory (IRT), which has been the prevalent CAT approach for the last three decades. POKS is based on the theory of knowledge spaces and constructs item-to-item graph structures without hidden nodes. It aims to offer an effective knowledge assessment method with an efficient algorithm for learning the graph structure from data. We review the different Bayesian approaches to modeling student ability assessment and discuss how POKS relates to them. The performance of POKS is compared to the IRT two parameter logistic model. Experimental results over a 34 item Unix test and a 160 item French language test show that both approaches can classify examinees as master or non-master effectively and efficiently, with relatively comparable performance. However, more significant differences are found in favor of POKS for a second task that consists in predicting individual question item outcome. Implications of these results for adaptive testing and student modeling are discussed, as well as the limitations and advantages of POKS, namely the issue of integrating concepts into its structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».