7、利用自然语言处理评估新创建问题的框架

利用自然语言处理评估新创建问题的框架

在教育领域，准确评估学生的知识水平和问题的难度至关重要。传统的评估方法在处理新创建的问题时存在一定的局限性，而自然语言处理技术为解决这一问题提供了新的途径。本文将介绍一种用于评估新创建选择题难度和区分度的框架，并探讨其在实际应用中的效果。

1. 背景与动机

知识追踪（KT）是一种建模学生技能水平及其随时间演变的方法，可用于改善学习体验，如定制学习路径、预测学生辍学等。常见的知识追踪方法包括逻辑模型和神经网络。逻辑模型如项目反应理论（IRT）能够估计学生和问题的潜在特征，用于预测学生的未来答案。然而，问题的潜在特征（如难度和区分度）需要准确估计，否则会影响学生评估和系统的整体效果。

传统上，问题的潜在特征估计方法有两种：人工标注和预测试。人工标注具有主观性，不确定性和不一致性较高；预测试虽然能得到可靠的校准结果，但在使用新问题进行评分之前会引入较长的延迟。

近年来，一些研究尝试通过从问题文本中提取特征来估计问题的特征，以克服新问题校准的难题。但大多数研究仅关注问题的错误率或正确率，这只是对实际难度的近似估计，没有考虑不同学生的技能水平。

2. 相关工作

2.1 学生评估

知识追踪（KT）由Atkinson开创，常见的方法包括逻辑模型（如IRT、Elo评级系统）和神经网络。深度知识追踪（DKT）使用神经网络进行知识追踪，在预测未来考试结果方面被认为优于逻辑模型，但并非所有研究都认同这一观点。此外，DKT的预测结果难以提供学生技能水平和问题难度的明确数值估计。因此，当需要可解释的潜在特征时，逻辑模型通常是首选。

2.2 NLP用于潜在特征估