Object

Title: New Approach for Test Quality Evaluation Based onShannon Information Measures ; Новый подход к оценке качества тестов на основе меринформации Шеннона

Abstract:

There are two currently popular statistical frameworks for addressing test data an- alyzing: Classical Test Theory (CTT) and Item Response Theory (IRT). Each of these approaches has its advantages and disadvantages. The detailed description of CTT was given in the previous paper of V. K. Avetisyan [1]. In this paper the description of IRT models are provided to show the complex mathematical apparatus used. In this investigation we suggest a new model of test quality evaluation based on infor- mation measures such as Shannon entropy, conditional entropy and average mutual information.We show that this approach is easier and more informative.
; В настоящее время есть два популярных статистических подхода для анализа тестовых данных: классическая теория и современная теория. Каждый из этих подходов имеет свои преимущества и недостатки. Подробное описание классической теории было приведено в предыдущей статье В. Аветисяна [1]. В данной статье приведено описание моделей современной теории, чтобы показать сложность используемого математического аппарата. В данном исследовании мы предлагаем новую модель оценки качества тестов, основанную на мерах информации, таких, как энтропия Шеннона, условная энтропия и средняя взаимная информация. Мы показываем, что этот подход является более простым и информативным.

Date submitted:

02.08.2015

Date accepted:

26.11.2015

Identifier:

oai:noad.sci.am:136034

ISSN:

0131-4645

Language:

English

Journal or Publication Title:

Mathematical Problems of Computer Science

Volume:

44

URL:


Additional Information:

armar@ipia.sci.am ; avetvarazdat@gmail.com

Affiliation:

Institute for Informatics and Automation Problems

Country:

Armenia

Indexing:

ASCI

Object collections:

Last modified:

Mar 4, 2021

In our library since:

Jul 30, 2020

Number of object content hits:

2

All available object's versions:

https://noad.sci.am/publication/149671

Show description in RDF format:

RDF

Show description in OAI-PMH format:

OAI-PMH

This page uses 'cookies'. More information