黔南高中英语测试：Bayes估计与Rasch模型下缺失数据的智能分析

本研究论文深入探讨了人工智能与数据分析在教育测验中的应用，特别是针对贵州省黔南州某高中2000名高三学生的英语测试中的缺失数据处理。研究焦点集中在基于Bayesian估计和Rasch模型的数据分析方法上。 Bayesian估计是一种统计学中的概率推断方法，它利用先验知识（即对数据的初步理解）来更新观测数据后得到的后验概率分布。在本研究中，研究人员采用了Matlab软件和Winsteps工具进行随机缺失数据的Bayesian估计处理。结果显示，与普遍采用的均值替代法相比，Gibbs抽样技术处理缺失数据能更准确地逼近原始数据的真实参数估计，从而证实了对缺失数据进行合理处理的重要性及其在提高数据精度方面的有效性。 Rasch模型，源自心理学，是一种常用于评价项目反应理论的心理测验模型。它假设每个题目对每个考生难度恒定，且不同考生对同一题目的正确或错误反应仅取决于其能力水平。研究通过Rasch模型拟合，不仅验证了试题设置的合理性，也确保了测量的科学性，即真正反映了被试的英语水平。 论文的关键发现表明，处理不可忽视的缺失数据有助于获取更准确的考试特性评估，并能提升整个测验的质量。通过对比分析，缺失数据的恰当处理对于提高教育评估的信度和效度至关重要。这为实际教学中如何有效地应对缺失数据提供了重要的实践指导，同时也展示了人工智能在教育数据分析中的潜力，尤其是在处理大规模、复杂数据集时，能够提供更为精确和全面的信息解读。 该研究为教育领域内的数据缺失问题提供了一种科学而有效的方法，展示了将统计学和机器学习技术应用于教育评估的前景，对于提高教育测量的精确性和公正性具有重要意义。关键词“Bayesian估计”、“Rasch模型”和“缺失数据”在文中起到了核心作用，共同构成了这项研究的核心内容和焦点。