臺灣博碩士論文加值系統

本文基於粗糙集合理論在試題作答反應系統上，提出兩種試題約簡的演算法應用在試題約簡的問題。本文利用Pawlak和Skowron之屬性約簡演算法，提出兩種改進方法轉化應用於教育測驗試題作答反應系統的試題約簡問題。

約簡的方法有二，一是Pawlak的辨別集合約簡法，二是Skowron的判別辨別度約簡法（Pawlak, Z. and Skowron, A. , 2007）；後者較前者在演算法的處理上簡單，而且較有改善和調整的空間。劉湘川（2008）針對後者之方法提出較簡化之結果，本文利用其簡化之結果，轉化應用於測驗的試題約簡問題，討論並觀察其結果。

In this paper, a new information system about Item Response Theory is proposed. Two improved attribute reduction algorithms based on Skowron’s discernible matrix for rough set theory were used to analyses item reduction problem for Item Response system of educational testing.

第一章 緒論
第一節 研究動機
第二節 研究目的
第二章 文獻探討
第一節 試題作答反應系統
第二節 不可識別的關係
第三節 受試者基集對於試題之作答反應函數
第四節 試題作答反應系統的約簡與核心
第三章 基於粗糙理論之試題約簡演算法
第四章 結論和建議
參考文獻
壹、中文部分
貳、外文部分

中文文獻
劉湘川(2008)。粗糙集合理論之屬性約簡。未出版，國立臺中教育大學教育測驗統計講義。
劉湘川、陳家蓁、郭昭麟(2009)。基於粗糙理論之試題作答反應系統的兩種約簡演算法。易正明，數學概念的模糊畫測度。2009年第一屆科技與數學教育學術研討會，國立台中教育大學。
英文文獻
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