教育科学
教育科學
교육과학
EDUCATION SCIENCE
2008年
6期
22-26
,共5页
高考%试题难度%预测%神经网络
高攷%試題難度%預測%神經網絡
고고%시제난도%예측%신경망락
运用命题教师主观评估、多元线性回归分析和BP神经网络建模三种预测方法,对高考命题过程中试题的难度进行预测,并对三种方法的预测性能进行比较.结果发现,三种预测方法均具有较高的预测准确度,其中,BP神经网络预测模型对试题难度的预测准确度相对更高,误差相对更小.
運用命題教師主觀評估、多元線性迴歸分析和BP神經網絡建模三種預測方法,對高攷命題過程中試題的難度進行預測,併對三種方法的預測性能進行比較.結果髮現,三種預測方法均具有較高的預測準確度,其中,BP神經網絡預測模型對試題難度的預測準確度相對更高,誤差相對更小.
운용명제교사주관평고、다원선성회귀분석화BP신경망락건모삼충예측방법,대고고명제과정중시제적난도진행예측,병대삼충방법적예측성능진행비교.결과발현,삼충예측방법균구유교고적예측준학도,기중,BP신경망락예측모형대시제난도적예측준학도상대경고,오차상대경소.
