Performance Comparison of Item-to-Item Skills Models with the IRT Single Latent Trait Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Assessing a learner's mastery of a set of skills is a fundamental issue in intelligent learning environments. We compare the predictive performance of two approaches for training a learner model with domain data. One is based on the principle of building the model solely from observable data items, such as exercises or test items. Skills modelling is not part of the training phase, but instead dealt with at later stage. The other approach incorporates a single latent skill in the model. We compare the capacity of both approaches to accurately predict item outcome (binary success or failure) from a subset of item outcomes. Three types of item-to-item models based on standard Bayesian modeling algorithms are tested: (1) Naive Bayes, (2) Tree-Augmented Naive Bayes (TAN), and (3) a K2 Bayesian Classi er. Their performance is compared to the widely used IRT-2PL approach which incorporates a single latent skill. The results show that the item-to-item approaches perform as well, or better than the IRT-2PL approach over 4 widely di erent data sets, but the di erences vary considerably among the data sets. We discuss the implications of these results and the issues relating to the practical use of item-to-item models.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle