Applying Genetic Algorithm to Generation of High-Dimensional Item Response Data
المؤلفون المشاركون
Kim, ByoungWook
Kim, JaMee
Lee, WonGyu
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The item response data is the nm -dimensional data based on the responses made by m examinees to the questionnaire consisting of n items.
It is used to estimate the ability of examinees and item parameters in educational evaluation.
For estimates to be valid, the simulation input data must reflect reality.
This paper presents the effective combination of the genetic algorithm (GA) and Monte Carlo methods for the generation of item response data as simulation input data similar to real data.
To this end, we generated four types of item response data using Monte Carlo and the GA and evaluated how similarly the generated item response data represents the real item response data with the item parameters (item difficulty and discrimination).
We adopt two types of measurement, which are root mean square error and Kullback-Leibler divergence, for comparison of item parameters between real data and four types of generated data.
The results show that applying the GA to initial population generated by Monte Carlo is the most effective in generating item response data that is most similar to real item response data.
This study is meaningful in that we found that the GA contributes to the generation of more realistic simulation input data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kim, ByoungWook& Kim, JaMee& Lee, WonGyu. 2015. Applying Genetic Algorithm to Generation of High-Dimensional Item Response Data. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074215
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, ByoungWook…[et al.]. Applying Genetic Algorithm to Generation of High-Dimensional Item Response Data. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074215
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kim, ByoungWook& Kim, JaMee& Lee, WonGyu. Applying Genetic Algorithm to Generation of High-Dimensional Item Response Data. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074215
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1074215
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر