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使用转移学习预测多项选择题的难度和响应时间

2020.

出版于:

第15次研讨会关于建立教育应用的NLP创新使用

经过:康雪维多利亚yaneva.克里斯托弗伦顿Peter Baldwin


抽象的

本文报告了转移学习是否可以从高赌注医学考试中提高≈18,000个多项选择题的难度和响应时间参数的预测。还探讨了最讨厌难度和响应时间的信号的类型,无论是在表示抽象和项目组件用作输入(例如,整个项目,仅回答选项等)。结果表明,对于我们的样本,转换仪器可以改善当响应时间用作辅助任务时的物品难度的预测,但不是其他方式。此外,使用来自物品杆的信号(图的描述)最佳地预测难度,而该项目的所有部分对于预测响应时间很重要。

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本文发表于NWEA之外。全文可以在上面的链接找到。

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