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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:謝典佑
研究生(外文):Tien-Yu,Hsieh
論文名稱:多重貝氏網路在教育測驗上的應用
論文名稱(外文):Modeling Students' Learning Bugs and Skills Using Combining Multiple Bayesian Networks
指導教授:郭伯臣郭伯臣引用關係
指導教授(外文):Bor-Chen,Kuo
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺中教育大學
系所名稱:數學教育學系
學門:教育學門
學類:普通科目教育學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:107
中文關鍵詞:單一貝式網路結構多重貝式網路結構融合演算法
外文關鍵詞:single Bayesian networksmultiple Bayesian networksfusion method
相關次數:
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本研究探討單一貝氏網路模組和多重貝氏網路模組在不同融合演算法下,對於學生錯誤類型及其技能分類之辨識率的比較,並經由實證驗證,來歸結多重貝式網路模組於不同融合演算法下其辨識率確實有大幅的提升,此一結果對於建構電腦化適性測驗系統時有實質上的幫助。
本研究的結果發現,在多重貝氏網路融合的演算過程中,以結構融合法的效果最佳。
The goal of this paper is trying to develop fusion methods for combining multiple Bayesian networks and to obtain better classification results than single Bayesian networks. Six fusion methods, Maximum, Minimum, Average, Product, Majority Vote and Fusion Structure were proposed and evaluated based on educational test data. The results show that the proposed fusion methods, Structure Fusion, with dynamic cut-point selection can improve the classification accuracy.
中文摘要 ………………………………………………………i
英文摘要 ……………………………………………………...ii
目次 …………………………………………………………..iii
表次 …………………………………………………………..vi
圖次 …………………………………………………………...x
第一章 緒論 ………………………………………………...1
第一節 研究動機 ..…………………………………………………..1
第二節 研究目的 ..…………………………………………………..2
第三節 論文架構 ..…………………………………………………..3
第四節 名詞解釋 ..…………………………………………………..3
第五節 研究範圍與限制 ……………………………………………5
第二章 文獻探討 …………………………………...………6
第一節 貝氏網路 ……………………………………………………6
第二節 貝氏網路在教育測驗上的應用 …………...………….……9
第三節 多重辨識器結合演算法 …………………...…..………….15
第四節 辨識器融合策略 …………………………….…………….19
第五節 辨識器選擇策略 ……………………………….………….24
第三章 研究方法 ……………………………...…………..26
第一節 資料分析 ……………………………………..……………26
第二節 演算法實作 ……………………………………..…………36
第三節 研究工具 ……………………………………………..……40
第四節 評估方式 ……………………………………………..……40
第五節 研究流程 ……………………………………………..……41
第四章 研究成果 ………………………………………….43
第一節 單一貝氏網路的辨識結果 ………………………………..43
第二節 多重貝氏網路融合方式的辨識結果 ……………………44
第三節 綜合評估 …………………………………………………..48
第五章結論與建議 ……………………………………….…50
參考文獻 ………………………………………………….…51
中文部分 …………………………………………………………....51
英文部分 ……………………………………………………………51
附錄 …………………………………………………...……..54
附錄一 數學測驗卷 ……………………………………………..…54
附錄二 節點流水號與原始編號轉換表 …………………………..57
附錄三 單一貝氏網路靜態決斷值下的各節點辨識效果 ………..58
附錄四 單一貝氏網路最佳靜態決斷值下的各節點辨識效果 …..73
附錄五 單一貝氏網路動態決斷值下的各節點辨識效果 ..………76
附錄六 多重貝式網路融合演算法的所有決斷值下的辨識效果 …………………………………………….……………....81
附錄七 多重貝式網路融合演算法的最佳靜態決斷值下的辨識效果 ………………………………………………………..……99
附錄八 多重貝式網路融合演算法的動態決斷值下的辨識效果…………………………………………………….………..102
參考文獻
中文部分
江存卿(2006)。以貝氏網路為基礎之能力指標測驗編製及補救教學動畫製作-以三年級數學領域之「整數」相關指標為例。未出版之碩士論文,私立亞洲大學資訊工程研究所,台中市。
許雅菱(2005)。貝氏網路在教育測驗分析上的應用。未出版之碩士論文,國立台中師範學院測驗統計研究所,台中市。
劉湘川彙編(2004b)。「貝氏統計理論」教學講義。未出版手稿。
蘇俊和(2004)。貝氏網路的建構與學習機制之研究-以航太產業績效管理為例。未出版之碩士論文,私立東海大學工業工程學研究所,台中市。
外文部分
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