python区分度分析代码
时间: 2023-07-22 13:11:23 浏览: 59
以下是一个简单的Python代码示例,用于执行区分度分析:
```python
def discrimination_analysis(item_bank, student_responses):
"""
计算每个试题的区分度
:param item_bank: 试题库,包含每个试题的得分和学生作答情况
:param student_responses: 学生的作答情况,格式为字典,键为学生ID,值为学生的答题情况(正确或错误)
:return: 试题的区分度
"""
item_discrimination = {}
# 计算每个试题的得分率和每个学生的得分率
item_scores = {}
student_scores = {}
for item in item_bank:
item_id = item['id']
item_scores[item_id] = {'correct': 0, 'total': 0}
for response in item['responses']:
student_id = response['student_id']
if response['correct']:
item_scores[item_id]['correct'] += 1
student_scores.setdefault(student_id, {'correct': 0, 'total': 0})
student_scores[student_id]['correct'] += 1
item_scores[item_id]['total'] += 1
student_scores.setdefault(student_id, {'correct': 0, 'total': 0})
student_scores[student_id]['total'] += 1
# 计算每个试题的区分度
for item in item_bank:
item_id = item['id']
p_high = item_scores[item_id]['correct'] / item_scores[item_id]['total']
p_low = 0
n_high = 0
n_low = 0
for response in item['responses']:
student_id = response['student_id']
if response['correct']:
n_high += 1
else:
n_low += 1
if student_scores[student_id]['correct'] == 0:
p_low += 1
p_low /= n_low
item_discrimination[item_id] = p_high - p_low
return item_discrimination
```
这个函数接受两个参数:`item_bank`和`student_responses`。`item_bank`是一个包含每个试题的得分和学生作答情况的列表,`student_responses`是一个字典,其中键为学生ID,值为学生的答题情况(正确或错误)。
该函数首先计算每个试题的得分率和每个学生的得分率。然后,对于每个试题,它计算高分组(得分最高的一半)和低分组(得分最低的一半)的得分率,并计算两者之间的差异,即为试题的区分度。
最后,函数返回一个字典,其中键为试题ID,值为试题的区分度。