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AI与教育:变分推断应用于教育测量模型

Submit Time: 2020-09-26
Author: 代立扬 1 ;
Institute: 1.华东师范大学调查与数据中心;

Abstracts

本研究应用人工智能(AI)常用的变分推断实现了新的教育测量模型参数估计算法—VIPSY,VIPSY基于黑盒变分推断和均摊变分推断,开发了生成任意方差协方差矩阵的潜变量随机参数神经网络等技术。VIPSY在项目反应理论(包括一维和多维,2参数、3参数和4参数)上显著优于EM算法和MHRM算法,也显著优于另一种教育测量模型变分推断算法——VIBO。VIPSY能对10维和100维的项目反应理论进行参数估计,VIPSY还实现了对50万样本量的PISA数据进行项目反应理论参数估计。在认知诊断模型(包括DINA和HO-DINA)上,VIPSY的性能基本与EM算法一致,但计算耗时远大于EM算法。另外,VIPSY在缺失数据上表现很稳定。VIPSY现已在GITHUB上开源 。
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From: 代立扬
DOI:10.12074/202009.00058
Recommended references: 代立扬.(2020).AI与教育:变分推断应用于教育测量模型.[ChinaXiv:202009.00058] (Click&Copy)
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[V1] 2020-09-26 11:38:19 chinaXiv:202009.00058V1 Download
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