以基因演算法發展多目標之試卷選題策略

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Title:	以基因演算法發展多目標之試卷選題策略
Authors:	應鳴雄 Ying, Ming-Hsiung
Contributors:	資訊管理學系 Information Management
Keywords:	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
Date:	2009
Issue Date:	2014-06-27 01:38:18 (UTC+8)
Abstract:	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
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