跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(44.197.230.180) 您好!臺灣時間:2022/08/20 13:47
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:鄭裕篤
研究生(外文):Yu Du ,Jenq
論文名稱:倒傳遞類神經網路在測驗能力值估算之模擬研究
指導教授:陳桂霞陳桂霞引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:臺中師範學院
系所名稱:教育測驗統計研究所
學門:教育學門
學類:教育測驗評量學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:100
中文關鍵詞:類神經網路倒傳遞網路試題反應理論點二相關係數鑑別指數多元計分模式
外文關鍵詞:artificial neural networkback-propagation networkitem response theorypoint-biserial correlation item discrimination indexmultivariate logistic catogory response model
相關次數:
  • 被引用被引用:1
  • 點閱點閱:361
  • 評分評分:
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:2
類神經網路無須假設母體分配,能自我調適權值且具有平行處理與學習回想的能力,可以解決複雜的非線性問題,本研究將「倒傳遞類神經網路」結合「多元計分模式」與「點二系列相關鑑別指數」運用在測驗能力估算上,能得到更精準的能力估計值。再以電腦模擬大量的施測資料,針對試題數及樣本人數進行分析印證,並與BILOG-MG軟體作能力估算的精準度比較,且得到了下列的結論:
一、以各選項的點二系列相關試題鑑別指數遞迴估計為輸入值,對倒傳遞類神經網路能力的估算學習有充足的代表性。
二、利用倒傳遞類神經網路,在多元計分模式下,以各選項的點二相關係數為輸入,確實能有效的估算測驗能力值。
三、倒傳遞類神經網路在學習階段以題數愈多、模擬學習樣本人數愈多,對能力估算的 就愈低,Pearson相關 愈高。
四、倒傳遞類網路與神經BILOG-MG的能力估算皆受到題目數多寡的影響,較不受受測人數的影響,其中題數愈多,能力估算的的 愈低,Pearson相關 愈高,同時倒傳遞類神經網路可針對單一受試者能力作估算,故可應用於電腦網路施測及時求出能力值。
五、在能力估算的精準度比較倒傳遞類神經網路優於BILOG的估算,尤其以題目數愈少愈顯著。
六、本研究運用多元計分模式,能區分同分考生之能力高低,且在能力值估算比BILOG-MG有較多值譜數。
Artificial neural network doesn’t have to hypothesize the distribution of population. It can adjust the weights of state by learning and has the ability of parallel processing and learning-recalling. Artificial neural network also can solve complicated nonlinear problems. This research tries to combine the model of back-propagation network with the multivariate logistic catogory response model and point-biserial correlation item discrimination index. The purpose of this study is to combine the model of back-propagation network to obtain more accurate estimated values of ability of examinee. According to item numbers and sample size, we do some simulations to support our opinions and compare the accurate estimated values of ability with BILOG-MG package. The main results of this study are listed below.
1. When the input of neural network is the point-biserial correlation item discrimination index of each item, the estimated values of ability of the back-propagation network has sufficient representation.
2. Using the back-propagation network, when input of the model is the point-biserial correlation item discrimination index under the multivariate logistic catogory response model, it can effectively estimate the value of ability.
3. During learning phase of back-propagation network, the more number of samples have, the smaller ability of value is obtained, and the larger Pearson correlation of coefficient is computed.
4. Both the estimations of ability by the back-propagation network and BILOG-MG are influenced from the number of items more than the number of examinee. The more items system has, the smaller ability of value is estimated, and the larger Pearson correlation of coefficient is obtained. Because the approach of the back-propagation network can estimate only one examinee’s ability, this method can be applied to computer testing and immediately estimate the ability of examinee.
The more items system has, the smaller ability of MSD value is estimated, and the larger coefficient is obtained.
5. Back-propagation network has better performance than BILOG-MG in comparison with accuracy of ability estimation, especially the fewer items, the more outstanding.
6. This study makes use of the multivariate logistic catogory response model, which can distinguish the different ability from the examinee who get the same scores, so this approach has more spectrumsize number than that of BILOG-MG.
目錄
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 名詞解釋………………………………………… 3
第二章 文獻探討……………………………… 5
第一節 倒傳遞類神經網路原理………………………… 5
第二節 倒傳遞類神經網路訓練與回想………………… 9
第三節 古典測驗理論…………………………………… 16
第四節 試題反應理論…………………………………… 19
第五節 試題分析………………………………………… 27
第三章 研究方法……………………………… 35
第一節 研究架構………………………………………… 35
第二節 研究工具與研究問題…………………………… 37
第三節 研究步驟………………………………………… 38
第四章 研究結果與分析………………………… 49
第一節 研究結果………………………………………… 49
第二節 綜合分析比較與討論…………………………… 54
第五章 結論與建議…………………………… 60
第一節 結論……………………………………………… 60
第二節 建議……………………………………………… 61
參考文獻………………………………………… 63
附錄A…………………………………………… 68
附錄B…………………………………………… 89
表目錄
表2-5-1 鑑別度評鑑標準表………………………………………………… 25
表3-3-1 文獻資料之參數範圍………………………………………………… 39
表3-3-2 實際資料之參數範圍……………………………………………… 39
表A-1-1 各題選項點二相關係數及正確答案……………………………… 68
表A-1-2 模擬樣本作答資料………………………………………………… 69
表A-1-3 模擬樣本作答資料轉點二相關係數(1-8題)…………………… 70
表A-1-4 模擬樣本作答資料轉點二相關係數(9-17題)…………………… 71
表A-1-5 模擬樣本作答資料轉點二相關係數(18-25題)………………… 72
表A-1-6 題數10題 學習次數對能力值均方差迭代(學習階段)………… 73
表A-1-7 題數25題 學習次數對能力值均方差迭代(學習階段………… 73
表A-1-8 題數50題 學習次數對能力值均方差迭代(學習階段)………… 73
表A-1-9 題數10題 學習循環次數對能力精準度比較表………………… 74
表A-1-9 題數25題 學習循環次數對能力精準度比較表………………… 75
表A-1-9 題數50題 學習循環次數對能力精準度比較表………………… 76
表A-1-12 題數10題 200人的能力值精準度比較………………………… 77
表A-1-13 題數10題 500人的能力值精準度比較………………………… 77
表A-1-14 題數10題 1000的能力值精準度比較………………………… 78
表A-1-15 題數10題 2000的能力值精準度比較………………………… 78
表A-1-16 題數25題 200人的能力值精準度比較………………………… 79
表A-1-17 題數25題 500人的能力值精準度比較………………………… 79
表A-1-18 題數25題 1000的能力值精準度比較………………………… 80
表A-1-19 題數25題 2000的能力值精準度比較………………………… 80
表A-1-20 題數50題 200人的能力值精準度比較………………………… 81
表A-1-21 題數50題 500人的能力值精準度比較………………………… 81
表A-1-22 題數50題 1000的能力值精準度比較………………………… 82
表A-1-23 題數50題 2000的能力值精準度比較………………………… 82
表A-1-24學習樣本模擬資料 與 均方差表………………………… 83
表A-1-25回想樣本模擬資料 與 均方差表………………………… 84
表A-2-1 題數10題 學習人數對回想能力值均方差及相關係數比較表… 85
表A-2-2 題數25題 學習人數對回想能力值均方差及相關係數比較表… 85
表A-2-3 題數50題 學習人數對回想能力值均方差及相關係數比較表… 85
表A-2-4 模擬樣本200人在不同題數的能力值精準度比較表…………… 86
表A-2-5 模擬樣本500人在不同題數的能力值精準度比較表…………… 86
表A-2-6 模擬樣本1000人在不同題數的能力值精準度比較表…………… 86
表A-2-7 模擬樣本2000人在不同題數的能力值精準度比較表…………… 86
表A-2-8 題數10題在不同模擬人數的能力值精準度比較表……………… 87
表A-2-9 題數25題在不同模擬人數的能力值精準度比較表……………… 87
表A-2-10 題數50題在不同模擬人數的能力值精準度比較表……………… 87
表A-2-11 同分的能力值比較表……………………………………………… 88
圖目錄
圖2-1-1 生物神經元模型…………………………………………………… 6
圖2-1-2 人工神經元模型…………………………………………………… 6
圖2-1-3 倒傳遞網路模型…………………………………………………… 8
圖2-1-4 倒傳遞網路運算流程……………………………………………… 8
圖2-2-1 倒傳遞網路演算法流程…………………………………………… 10
圖2-5-1 點二相關係數加權總分 示意圖………………………………… 32
圖2-5-2 點二相關係數遞迴估計示意圖…………………………………… 34
圖3-1-1 研究架構流程圖…………………………………………………… 36
圖3-3-1 研究步驟流程圖…………………………………………………… 38
圖3-3-2 反應組型流程圖…………………………………………………… 41
圖3-3-3 倒傳遞網路能力估算模式………………………………………… 42
圖3-3-4 倒傳遞網路演算法流程…………………………………………… 43
圖3-3-5 倒傳遞網路學習與回想圖………………………………………… 45
圖3-3-6 能力精準度比較流程……………………………………………… 46
圖B-1-1學習回想資料轉換程式執行畫面………………………………… 89
圖B-1-2倒傳遞類神經網路學習與回想程式執行畫面…………………… 89
圖B-1-3題數10題 學習次數對能力值均方差迭代圖(學習階段)……… 90
圖B-1-4題數25題 學習次數對能力值均方差迭代圖(學習階段)……… 90
圖B-1-5題數50題 學習次數對能力值均方差迭代圖(學習階段)……… 90
圖B-2-1 題數10題 學習次數與人數對能力值均方差比較圖…………… 91
圖B-2-2 題數10題 學習次數與人數對能力值Pearson相關比較圖…… 91
圖B-2-3 題數25題 學習次數與人數對能力值均方差比較圖…………… 92
圖B-2-4 題數25題 學習次數與人數對能力值Pearson相關比較圖…… 92
圖B-2-5題數50題 學習次數與人數對能力值均方差比較圖…………… 93
圖B-2-6 題數50題 學習次數與人數對能力值Pearson相關比較圖…… 93
圖B-2-7 模擬樣本200人在不同題數的能力值均方差比較圖…………… 94
圖B-2-8 模擬樣本200人在不同題數的能力值Pearson相關比較圖…… 94
圖B-2-9 模擬樣本500人在不同題數的能力值誤差均方差比較圖……… 95
圖B-2-10 模擬樣本500人在不同題數的能力值Pearson相關比較圖…… 95
圖B-2-11 模擬樣本1000人在不同題數的能力值均方差比較圖………… 96
圖B-2-12 模擬樣本1000人在不同題數的能力值Pearson相關比較圖… 96
圖B-2-13模擬樣本2000人在不同題數的能力值均方差比較圖………… 97
圖B-2-14 模擬樣本2000人在不同題數的能力值Pearson相關比較圖… 97
圖B-2-15題數10題在不同人數的能力值誤差均方差比較圖……………… 98
圖B-2-16 題數10題在不同人數的能力值Pearson相關比較圖…………… 98
圖B-2-17題數25題在不同人數的能力值誤差均方差比較圖……………… 99
圖B-2-18 題數25題在不同人數的能力值Pearson相關比較圖…………… 99
圖B-2-19題數50題在不同人數的能力值誤差均方差比較圖……………… 100
圖B-2-20 題數50題在不同人數的能力值Pearson相關比較圖…………… 100
參考文獻
一、中文部份
王寶墉(民84):現代測驗理論。台北市:心理出版社。
余民寧(民84):成就測驗的編制原理。台北市:心理出版社。
余民寧(民86)。試題反應理論的介紹-測驗理論的發展趨勢(一)。研習資訊,8(6),13-15。
余民寧(民86)。試題反應理論的介紹-測驗理論的發展趨勢(二)。研習資訊,9(1),5-8。
何榮桂 (民88):量身訂製的測驗-適性測驗。測驗與輔導,157(12),3288-3293。
何榮桂 (民86):遠距測驗-Dear CAT的設計與實施。物理教育,1(1),51-62。
林俊男(民90):兼顧知識量之點二系列相關係數加權總分排序法及其應用。國立台中師範學院數學教育學系碩士班碩士論文。
秉昱科技(民83):模糊邏輯與類神經模糊實例說明。台北市:儒林圖書有限公司。
周政宏(民84):神經網路-理論與實務。台北市:松崗電腦圖書資料股份有限公司。
洪信安、蕭新才(民90):倒傳遞網路模擬單變數函數的幾何機制。建國學報,20(6),243-249。
許擇基、劉長萱(民81):試題作答理論簡介。台北市:中國行為科學社。
許隨耀(民89):利用類神經網路於概念迷失診斷之研究。國立台南師範學院資訊教育研究所論文。
陳桂霞、黃崇光(民90):以自組織特徵映射建立國語聲調電腦評量模式之研究。測驗統計年刊,9,169-192。
陳昶憲、黃尹龍(民89):倒傳遞與反傳遞類神經網路於洪流量預測之比較。臺灣水利,191(9),60-68。
郭生玉(民88):心理與教育測驗。中和:精華書局。
張惠龍、劉長萱、劉澄桂 (民89):貝氏適性級分標準:以大學入學考試學科能力測驗為例。中國統計學報,38(1),37-51。
葉怡成(民90):類神經網路模式應用與實作。台北市:儒林圖書有限公司。
葉怡成(民89):應用類神經網路。台北市:儒林圖書有限公司。
詹錦宏、袁澤峻(民88):景氣循環與股價指數之預測--類神經網路之應用。證交資料,450(10),1-15。
蔡瑞煌、高明志、張金鶚(民88):類神經網路應用於房地產估價之研究。住宅學報,8(8),1-20。
劉湘川、許天維、鄭富森(民86):IRT軟體估計精確度之比較。測驗統計年刊,6,1-112。
劉湘川(民89):點二系列相關試題鑑別指數之值譜分析及其在IRT上之應用。測驗統計年刊,8,1-20。
劉湘川(民89):多元計分三參數試題選項分析固定效應模式。測驗統計年刊,8,21-36。
劉湘川(民90):不完全資料之多元計分三參數試題選項擴充模式。測驗統計年刊,9,19-46。
賴信仁、何榮桂(民87):項目參數之線上校準研究。國立台灣師範大學資訊教育研究所論文。
賴膺守(民89):利用類神經網路技術於因素分析之研究。國立台南師範學院資訊教育研究所論文。
簡茂發(民80):心理測驗與統計方法。台北市:心理出版社。
羅華強(民90):類神經網路─MATLAB的應用。新竹市:清蔚科技。
蘇木春、張孝德(民88):機器學習 類神經網路、模糊系統以及基因演算法則。台北市:全華科技圖書股份有限公司。
二、英文部份
Aubin, J. P. (1996). Neural networks and qualitative physics. Cambridge New York :Cambridge University Press.
Beale, M. H. & Hagan, M. T. & Demuth, H. B. (1996). Neural network design. Boston :PWS Pub..
Baxt, W.G. (1991). Use of an Artificial Neural Network for the Diagnosis of Myocardial Infarction. Annals of Internal Medicine, 115, 843-848.
Ellacott,S. & Bose, D. (1996). Neural netoworks: deterministic methods of analysis. Boston:International Thomson Computer Press.
Crocker, L.,& Algina, J. (1986). Introduction to classical and modern test theory. New York: Holt, Rinehart &Winston.
Frank B.B. (1980).:Item response theory parameter estimation techniques. illsdale, NJ:Lawrence Erlbaum Associates.
Gronlund, N. E. (1993). How to make achievement tests and assessments (5th ed.). Boston: Allyn & Bacon.
Hambleton, R. K., & Swaminathan, H. (1985). Item response theory: Principles and applications. Boston: Kluwer.
Hiebert, J., & Merlyn J. B., Ed. (1988). Number concepts and operations in the middle grades. Hillsdale, N.J.:Lawrence Erlbaum Associates.
Hopkins, K. D. & Stanley, J. C., & Hopkins, B. K. (1990). Educational and psychological measurement and evaluation (7th ed.). Englewood Cliffs, NJ:Prentice-Hall.
Johnston, C.(1998). Fostering deeper learning. [On-line]. Available: http://www.ecom.unimelb.edu.au/ecowww/fost.htm
Kaplan, R. M. & Saccuzzo, D. P.(1989). Psychological Testing. Pacific Grove : Brooks/Cole Publishing Company.
Jeng, F. S. (1991). Least squares estimation for latent variables with dichotomous item response data. Doctoral dissertation ,University of Illionis,Urbana, IL.
Lord, F. M. (1980). Application of item response theory to practical testing problem. Hillsdale,NJ:Lawrence Erlbaum Associates.
Lincoln, W. P. & Skrzypek, J. (1990). Synergy of clustering multiple backpropagation networks,Advances in Neural Information Processing Systems, D.S. Touretzky, Ed. San Mateo, CA: Morgan Kauffmann, 1, pp.650-657.
McCollum, P. (2001). An Introduction to Back-Propagation Neural Networks. [On-line]. Available:http://www.seattlerobotics.org/ encoder/nov98/neural.html .
Mislevy, R. J. & Bock, R. D. (1990). BILOG3:Item analysis and test scoring with binary logistic models[computer program].
Ramsay, J. O. (1988). Monotone regression spline in action(with discussion). Statistical Science, 3, 425-461.
Ramsay, J. O. (1991). Kernel smoothing approaches to nonparametric item characteristic curve estimation. Psychometrika, 56, 611-630.
Sarkar, D. (1995). Methods to speed up error back-propagation learning algorithm, Baltimore, 27, 519-543.
Tveter, D. (1990). Better speed through integers. AI EXPERT, 9, 39-46..
Wang, J. & Takefuji, Y. (1996). Neural computing for optimization and combinatorics. Singapore River Edge, NJ :World Scientific.
Wright, B.D. & Master, G.N. (1982).:Rating scale Analysis. Chicago:MESA Press.
White, H. (1988).:Economic Prediction Using Neural Networks:The Case of IBM Daily Stock Return.IEEE international Joint Conference on Neural Networks,451-458.
Yen, W. M. (1987).:A comparison of the efficiency and accuracy of BILOG and LOGIST. Pschometrika, 52, 275-291.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
1. 劉湘川、許天維、鄭富森(民86):IRT軟體估計精確度之比較。測驗統計年刊,6,1-112。
2. 余民寧(民86)。試題反應理論的介紹-測驗理論的發展趨勢(一)。研習資訊,8(6),13-15。
3. 55.郭嘉真,“抽注率敏感方程法在地下水管理上之研究”,中國環境工程學刊,3(3),pp.199-207,1993。
4. 64.楊朝棟,“電腦之平行技術發展探析”,電腦科技,56,pp.4-9,2000。
5. 62.曾毓文、簡順源,“遺傳演算法在平行機械排程上的應用”,機械工業雜誌,5,pp.252-262,2000。
6. 蔡瑞煌、高明志、張金鶚(民88):類神經網路應用於房地產估價之研究。住宅學報,8(8),1-20。
7. 詹錦宏、袁澤峻(民88):景氣循環與股價指數之預測--類神經網路之應用。證交資料,450(10),1-15。
8. 陳昶憲、黃尹龍(民89):倒傳遞與反傳遞類神經網路於洪流量預測之比較。臺灣水利,191(9),60-68。
9. 洪信安、蕭新才(民90):倒傳遞網路模擬單變數函數的幾何機制。建國學報,20(6),243-249。
10. 何榮桂 (民86):遠距測驗-Dear CAT的設計與實施。物理教育,1(1),51-62。
11. 何榮桂 (民88):量身訂製的測驗-適性測驗。測驗與輔導,157(12),3288-3293。
12. 60.陳莉、張斐章,“遺傳演算法優選水庫運用規線之研究”,農業工程學報,41(4),pp.20-29,1995。
13. 53.郭信川、王鴻鈞,“遺傳演算法在最佳化設計問題之應用”,中國造船暨輪機工程學刊,17(1),pp.39-48,1998。
14. 劉湘川(民89):多元計分三參數試題選項分析固定效應模式。測驗統計年刊,8,21-36。
15. 劉湘川(民89):點二系列相關試題鑑別指數之值譜分析及其在IRT上之應用。測驗統計年刊,8,1-20。