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J-GLOBAL ID：202202217297141975   整理番号：22A1151635

スウォームと進化知能アルゴリズムを用いた自動試験設計【JST・京大機械翻訳】

Automated test design using swarm and evolutionary intelligence algorithms

著者 (4件)： Aktas Muhammet (Department of Computer Engineering, Adana Alparslan Turkes Science and Technology University, Adana, Turkey) ,  Yetgin Zeki (Department of Computer Engineering, Mersin University, Mersin, Turkey) ,  Kilic Fatih (Department of Computer Engineering, Adana Alparslan Turkes Science and Technology University, Adana, Turkey) ,  Suenbuel OEnder (Department of Measurement and Evaluation in Education, Mersin University, Mersin, Turkey)
資料名： Expert Systems  (Expert Systems)
巻： 39  号： 4  ページ： e12918  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0510A  ISSN： 0266-4720  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 計算機支援教育システムへの世界増加依存性は,自動試験設計のような学生評価手法に関する大きな課題を提起した。この試験質問は,学生の知識を評価する質問の属性として定義できる,知的および認知的レベルのような様々な側面から学生の可能性をテストするべきである。カテゴリー,学習結果,困難,その他のような様々な質問属性が,試験の困難さや継続時間などの試験制約で考慮されているとき,試験設計は挑戦的である。本論文では,学生評価のための試験設計課題を克服するため,4つの貢献を提供した。最初に,ツールを開発し,合成質問プールを生成した。第二に,目的関数を,考察した属性に基づいて設計した。第3に,一般的スウォームと進化的最適化方法,すなわち粒子群最適化,遺伝的アルゴリズム,人工ハチコロニー,微分探索アルゴリズムを,それらに適用した新規方法論によって比較研究した。最後に,最新の方法の状態として,人工ハチコロニーと微分探索アルゴリズムをさらに修正して,試験設計の解法を改良した。提案したアルゴリズムを実行するために,1000の質問のデータセットを,試験設計の提案した質問属性によって構築した。目的関数と実行時間の最小化における成功に関してアルゴリズムを評価した。さらに,Friedman検定とWilcoxon順位和統計検定を適用して,アルゴリズムを統計的に比較した。結果は,改良人工ハチコロニーと改良差動探索が,最適化誤差と実行時間に関して,他のものより良い結果を提供することを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  *実験計画法 ,  CAI【計算機】 ,  学習 ,  質問 ,  微分 ,  学生 ,  目的関数 ,  *スウォーム ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  実行時間 ,  探索アルゴリズム ,  人工ハチコロニー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コンピュータによる評価 ,  メタヒューリスティックアルゴリズム ,  質問プール ,  試験設計

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (6件)： スウォーム ,  進化 ,  知能 ,  アルゴリズム ,  自動試験 ,  設計