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    題名: 以基因演算法發展多目標之試卷選題策略
    作者: 應鳴雄
    Ying, Ming-Hsiung
    貢獻者: 資訊管理學系
    Information Management
    關鍵詞: 測驗理論;試題曝光率;Bloom 認知分類;基因演算法
    Item selection strategy;Association rule;Genetic algorithm;revision of Bloom's taxonomy
    日期: 2009
    上傳時間: 2014-06-27 01:38:18 (UTC+8)
    摘要: 網際網路的盛行與多樣化的創新應用，促使網際網路上的
    教育學習受到重視，越來越多的學習者藉由遠距教學
    (Distance Education)的環境來學習知識，提升自我價值。
    由於遠距教學具有不受時間與地點限制的特性，且能提供
    立即性的資訊回饋，並能有效改善傳統教育人力不足的問
    題。為了瞭解遠距教學平台學習者的學習成效，線上測驗
    也成為遠距教學系統的重要功能，因此近年來數位學習
    (E-Learning)與線上測驗(OnLine Test, OLT，簡稱OLT)
    因而逐漸受到重視。大多數的線上測驗系統在選題時
    顯示於類別:[資訊管理學系] 研討會論文

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    以基因演算法發展多目標之試卷選題策略.pdf59KbAdobe PDF430檢視/開啟


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