IRT指导的自适应遗传算法在智能组卷中的应用

"基于 IRT指导的组卷策略的遗传算法设计与实现 (2007年)" 这篇论文探讨了在自适应测验中智能组卷的重要性，并提出了一种结合项目反应理论(IRT)的自适应遗传算法来解决组卷过程中的优化问题。项目反应理论是一种现代教育测量工具，相较于传统的经典测试理论(CTT)，它更能够适应不同能力水平的考生，因为IRT考虑了试题和考生能力之间的关系。 在传统组卷中，常用的方法包括随机抽取试题和回溯法，这些方法通常忽视了考生能力差异，导致同一组试题可能对不同能力的考生产生不同的难度和区分度。而IRT则能够量化试题的难度、区分度以及考生的能力水平，使得组卷更加个性化，能够针对每个考生的能力提供合适的试题。 论文中提出的自适应遗传算法是为了解决这个问题。遗传算法是一种全局优化工具，模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制，用于在复杂问题空间中寻找最优解。在智能组卷的背景下，遗传算法可以用来优化试卷的组成，确保满足特定目标，例如试题难度分布、总分平衡以及各个知识点的覆盖等。 在实际应用中，遗传算法首先生成一个初始的试题池，然后通过迭代过程，每次选择部分试题进行交叉、变异等操作，以适应性函数（如基于IRT的试题属性）作为评价标准，逐步改进试卷质量。最终，算法会找到一个符合组卷要求的最优试题组合。 通过这种方式，基于IRT的组卷策略能够更好地满足自适应测验的需求，为每个考生提供公平且具有挑战性的测试体验，同时提高测试的效度和信度。这种方法对于大规模在线教育、远程教育和个性化学习等领域具有重要意义，有助于提升教育评估的质量和效率。