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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林奎光
研究生(外文):Lin, Kuei-kuang
論文名稱:廣義隱藏式馬可夫模型應用於時間序列題組型之二元計分測驗程式設計與應用
指導教授:劉湘川劉湘川引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺中教育大學
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:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
中文關鍵詞:廣義隱藏式馬可夫模型核平滑化無參數試題反應理論模式試題順序理論模式試題關聯結構分析
外文關鍵詞:GHMMKN-IRTIOTIRS
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本文主要為使用「廣義隱藏式馬可夫模式(GHMM)與核平滑化無參數試題反應理論模式(KN-IRT)之整合模式」,結合試題關聯結構分析,進行應用程式之研發,並以六年級數學科各單元所組成的題組型試題進行實證之研究。使用者可以在沒有matlab程式的電腦中,仍能以本程式對受試者在題組型試題的反應中,有效估計受試者能力、猜測度及未答參數,以及對於題組型試題之關聯性進行分析。
「廣義隱藏式馬可夫模式與核平滑化無參數試題反應理論模式之整合模式」則兼具參數型與無參數型兩類試題反應理論模式去蕪存菁之特點。兼具下列三大優點:
一、不受限於受試者需200以上;既適用於受試者人數較多的大型標準測驗,亦適用於受試者較少且具信效度之自編測驗。
二、除可分析受試者能力、各試題特徵曲線外,可從學生試題反應之答對中分析出猜測,從答錯中分離出未答問題。
三、無試題局部獨立之限制,可進而與「試題順序理論模式(IOT)」及「試題關聯結構分析(IRS)」之整合應用。
The main purpose of this study aims to combine an integrated model of Generalized Hidden Markov Model(GHMM)and Kernel Smoothing Non parametric IRT(KN-IRT)with Item Relational Structure(IRS)for researching and developing of application programs as well as processing an empirical study by testlet based on every unit of mathematics for sixth grade in elementary school. The program can estimate experimenter’s ability, guessing degree and unreached parameters in response to the testlet effectively without matlab program and analyze the correlation between testlet and experimenter.
The integrated model of Generalized Hidden Markov Model(GHMM)and Kernel Smoothing Non parametric IRT(KN-IRT)sifts the wheat from the chaff and combines characteristics of arametric with non-parametric items. There are three major advantages concurrently as follows:
1. The model is not restricted to exceed 200 above for the experimenters. It applies to large-scale criterion tests for more experimenters and self-edit tests for less ones but with reliabilities and validities.
2. The model can not only estimate experimenter's ability and item’s characteristic curve, but also can analyze and separate guessing parts from right response to the items and unreached parts from wrong responses to the items.
3. The model is not restricted to the local independence of the items. It can be futher applied to integrate with Item Ordering Theory (IOT) or Item Relational Structure (IRS).
第一章 緒論
第一節 研究背景與動機………………………………………………………1
第二節 研究目的………………………………………………………………2
第三節 名詞釋義………………………………………………………………3
第四節 研究大綱………………………………………………………………3
第二章 文獻探討
第一節 廣義隱藏式馬可夫模型之探討...……………………………………4
 第二節 廣義隱藏馬可夫模型與KN-IRT結合模式及其參數估計………...6
第三節 試題關聯結構分析法……………………………………………17
第三章 研究設計與實施
第一節 研究架構...……………………………………………………………23
第二節 研究方法…………………...…………………………………………24
第四章 研究結果
第一節 試題參數及受試者能力值估計分析……………………………30
第二節 時間序列測驗之試題關聯結構分析………………………………… 33
第五章 結論與建議
第一節 研究結論...……………………………………………………………40
第二節 後續相關研究建議...…………………………………………………41
參考文獻……………………………………………………………………………42
附錄一 測驗試卷...………………………………………………………………44
附錄二 Bilog程式進行三參數ITR估算之參數值及能力值與顯著性分析…46
附錄三 「GHMM與KN-IRT結合模式」與「試題關聯結構分析」程式………48
附錄四 包含在主程式main.m的自建函數檔……………………………………63
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