Number of the records: 1  

Data science pro analýzu přijímacích a maturitních testů

  1. 1.
    0583939 - ÚI 2024 RIV CZ cze A - Abstract
    Martinková, Patrícia
    Data science pro analýzu přijímacích a maturitních testů.
    [Data science for the analysis of admissions and maturita tests.]
    Den otevřených dveří Ústavu informatiky AV ČR 2023 - program. Praha: Ústav informatiky AV ČR, 2023.
    [Týden Akademie věd ČR. 06.11.2023-12.11.2023, Praha]
    R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TL05000008
    Institutional support: RVO:67985807
    Keywords : psychometrics * educational measurement * machine learning
    OECD category: Education, general; including training, pedagogy, didactics [and education systems]
    https://www.cs.cas.cz/news/2023-11-08-Den-otevrenych-dveri/en

    ZÁKLADNÍ ÚDAJE: Den otevřených dveří Ústavu informatiky AV ČR 2023 - program. Praha: Ústav informatiky AV ČR, 2023. [Týden Akademie věd ČR. 06.11.2023-12.11.2023, Praha] ABSTRAKT: Přijímací a maturitní zkoušky rozhodují o budoucnosti mnoha mladých lidí. Avšak, jak zajistit, aby takové testy opravdu měřily to, co mají, a byly spolehlivé? Co když bychom mohli využít technologie, která nám pomůže předpovědět obtížnost jednotlivých otázek a vytvořit adaptivní testy na míru každému studentovi? V této prezentaci se podíváme na komplexní analýzu testů a položek a ukážeme si, jak lze pomocí strojového učení předpovídat obtížnost položek a zefektivnit testování pomocí počítačových adaptivních testů.

    Entrance and final exams decide the future of many young people. However, how to ensure, that such tests really measure what they are supposed to and are reliable? What if we could use technology to help us predict the difficulty of individual questions and create adaptive tests tailored to each student? In this presentation, we will look at a comprehensive analysis of tests and items and show, how machine learning can be used to predict item difficulty and make testing more efficient with computer adaptive tests.
    Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0351919

     
     
Number of the records: 1  

  This site uses cookies to make them easier to browse. Learn more about how we use cookies.