2024年高考适应性考试物理试题解读及备考策略

2024年甘肃省高考适应性考试物理试题是高考物理命题团队的试水之作,自然有着特殊的意义和价值,值得我们深入解读。文章在对试题多维细目统计数据基础上作出了全面分析解读后,结合新高考导向与适应性试题特点,针对高三二轮复习提出了系统的备考应对方案。

Web环境下基于项目反应理论的自适应考试系统研究与设计

本文在Web环境下基于项目反应理论(IRT)设计并实现了一种自适应考试系统。通过独创的试题抽取算法,该系统能够根据考生能力动态调整试题难度,从而提高考试的准确性和效率。研究比较了传统考试与基于IRT的自适应考试系统,结果表明后者能够更精确地评估考生能力。此研究不仅引入了新型考试模式,也为教育评估领域的发展提供了新的视角和参考。

对九省高考适应性考试解析几何大题的深入探究

新高考实施以来更加关注对高阶思维的考查,落实创新性的考查要求,也更加关注对同一主题下多个知识点的综合考查.而2024年1月九省高考适应性联考解几大题是一个典型例子,笔者从不同角度充分挖掘题目的内涵和外延,并追本溯源,以期提高教学实效性.

一个突破固化、丰富命题的有益尝试--评2023年春四省适应性考试之安徽、云南作文题

聚焦2023年春四省适应性考试之安徽、云南作文题,从革新“空降外来式”作文命制方式的角度,看取“内在发挥式”的安徽、云南作文题,基于新课程新高考背景,揭示其突破固化、丰富命题的积极意义,推重其探索高考作文命题路径的有益尝试。

立足课标教材 渗透思想方法 发展高阶思维 提升核心素养——近三年全国高考与新高考适应性测试数列试题分析

2024年全国九省区新高考适应性测试引发了社会的强烈关注。聚焦2021—2023年全国高考Ⅰ卷、Ⅱ卷、甲卷、乙卷和2021年、2023年、2024年新高考适应性测试数学卷,高中数学教师从试题特点、考查内容、思想方法、能力素养、试题特征等方面对数列进行分析,对教学提出以下建议:立足课标教材,夯实基础知识;抓住数学本质,渗透数学思想;发展高阶思维,强化关键能力;聚焦核心素养,落实立德树人根本任务。

IRT在自适应考试中的应用

随着计算机技术在考试中的应用,自适应考试正日益成为人们关注的研究课题。主要介绍了()及其在计算IRTItem Response Theme 机化的自适应考试系统中的应用,同时简要说明了自适应考试与非自适应考试的区别以及当前自适应考试的一些研究方向。

基于题目反应理论的机助自适应考试系统

基于题目反应理论，给出了机助自适应考试系统的基本流程及其算法．并实现了基于局域网的汉语机助自适应考试系统——ＨｙＣａｔｓ．

基于Web自适应考试系统

正确地评价一个学生的学习情况 ,客观地评估一个教师教学质量的高低。自适应考试系统的实现对在网上参加考试的每一个考生都可以给出客观公正的评价 ,同时还介绍了如何实现自适应考试系统的一些必要的关键技术。

智能试卷生成和自适应考试系统

介绍了一种基于项目反应理论的智能组卷及自适应考试系统的实现方法。它提供了一个通用的平台，挂接不同的题库可以适应不同科目的学习、组卷及考试。

计算机自适应考试技术在网络教育中的应用

计算机自适应考试(Compucer Adaptive Test—CAT)技术是传统考试技术的进一步发展,从而使考试智能化,摆脱了传统考试的一些弊端。这里探讨了计算机自适应考试技术的一些知识以及该技术在国内外的应用情况。并对其在网络教育中的应用做了进一步的研究。最后提出了一个简化的计算机自适应考试模型。

计算机自适应考试理论分析

依据自适应考试中的项目反应理论,对其中参数进行了分析,建立了试题库建库模型,同时对受测者的能力进行分析;应用组卷理论中的组卷原则和问题的形式化描述,对生成试卷的算法进行分析。该结论对当前计算机自适应考试提供了理论依据。

机助自适应考试(CAT)系统题库的仿真研究

该文用模拟的方法讨论了机助自适应考试系统中题库的容量、知识点分布和题目参数的分布。容量模拟试图在题库的规模和实用性上作一个折中,使得测试能够正确地完成而题库的量尽量的少,因为建立题库的花费非常的大;知识点分布模拟和题目参数的分布模拟,希望找出能够让自适应算法发挥最大优势的知识点分布状况和题目参数分布状况。基于实验结果,对当前的HSK(汉语水平考试)考试系统的题库的扩充方法进行了研究,并且建立信息管理模块对题库参数进行优化。

计算机自适应考试(CAT)系统题库的设计与实现

计算机自适应考试(CAT)系统以其试题的难度、数量自适应考生个性化需求而日益得到教育界的重视。本文基于项目反应理论(IRT),设计了一个适应于CAT系统的题库,该题库采用三参数Logistic模型(3PLM)拟合项目特征曲线,运用联合极大似然估计法(JML)对项目参数进行估计,再通过评价函数对题库参数进行控制和优化,使得题库能够更好地适合不同考生的特点。

基于Web的自适应考试系统

本文介绍了计算机化自适应考试（Ｃｏｍ ｐｕｔｅｒｉｚｅＡｄａｐｔｉｖｅ Ｔｅｓｔ）的基本理论和过程。并提出了一个基于Ｗｅｂ自适应考试系统的框架。

认知计算机适应性考试模型的设计

随着认知科学、语言测试研究的不断发展与深入以及测试手段的不断更新，现代语言测试已经从过去对测试结果的关注慢慢开始深入到测试的过程，从而使得语言测试能够更为精确地反映测试对象之间细微的个体差异。本文作者设计了一个认知计算机适应性考试（ＣＣＡＴ）模型，并作了实验。结果证明，这种测试方式不仅提高了测试的效率，而且提高了测试的精确度，与传统的纸笔考试相比有其无可比拟的优越性。

计算机自适应序列考试概述

计算机自适应序列考试(CAST)是一种考试实施程序,也是一种考试设计的方法学。本文以一个1-3-3模式的三阶段CAST为例,介绍了CAST的基本框架、组卷策略与步骤,以及CAST的实施。CAST既能像计算机自适应考试(CAT)一样高效,同时又能满足考试的内容要求,为实现高品质的计算化考试带来了新的哲学理念。

一种用于大学信息技术基础课的适应性考试系统

基于IRT的适应性考试模型是依据项目反应理论(IRT),对计算机适应性考试中的试题参数估计、试题筛选、考生能力估算和适应性考试等核心问题进行深入研究的基础上提出的。基于IRT的适应性考试模型解决了《大学信息技术基础》课程学习中知识测评费时、低效以及学习与测评不连贯等问题,具有一定的现实意义和应用价值。

操作系统自适应考试系统的设计与实现

介绍了计算机操作系统自适应考试系统的自适应考试的基本理论、设计思想以及该系统的基本功能和实现技术。

基于项目反应理论的计算机自适应考试系统的研究

介绍了目前较先进的考试方式——计算机自适应考试及其所基于的项目反应理论,描述了计算机自适应考试施测的过程,并对几个关键技术进行研究,提出了相应的解决方法。

计算机自适应考试的若干研究

本文主要介绍了什么是计算机自适应考试并简单比较了传统计算机考试和计算机自适应考试的区别，然后叙述了计算机自适应考试的考试成绩是如何获取的，最后得出结论。