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2023-05-27 发布于四川
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本发明公开了一种模型无关的自适应测试方法，其特征在于，包括：根据考生的历史答题记录估计考生认知状态，从而预测考生对未测试题目集合中每一道题目答对概率，并通过模型无关的信息量评估函数，量化未测试题目集合中每一道题目的信息量，根据信息量大小选择排名靠前的KC个题目组成高质量候选集；通过模型无关的题集多样性评估函数，并结合题目中知识点的重要性权重，来量化已测试题集的多样性,从高质量候选集中选择使得多样性的边界增益最大的题目作为本次选题的最终结果。该方法剥离算法对模型底层细节的依赖，使得该方法适用于现有

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112330509 A (43)申请公布日 2021.02.05 (21)申请号 202011216274.6 (22)申请日 2020.11.04 (71)申请人中国

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