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Publikationen

A learning agent for parameter adaptation in speeded tests

Einführung eines Algorithmus, der die optimale Expositionszeit aus dem Antwortverhalten lernen kann

Computerisierte Tests finden heute in vielen Bereichen der psychologischen Diagnostik Anwendung. Dieser Beitrag fokussiert adaptive Speed-Tests, bei denen die Itemschwierigkeit durch Beschränkung der Bearbeitungszeit gesteuert wird. Die Autoren stellen einen von Methoden zur dynamischen Anpassung der Schwierigkeit in Computerspielen inspirierten Algorithmus vor, der die optimale Expositionszeit aus dem Antwortverhalten lernt. Die Ergebnisse zeigen, dass sich der Algorithmus schnell an die Fähigkeit der Probandinnen und Probanden anpasst und eine effiziente und genaue Messung ermöglicht. Eine Folgepublikation (Educational Data Mining 2014) zeigt, dass die Schwierigkeit auf eine vorgegebene Erfolgsquote einstellbar ist.

Bengs, D. & Brefeld, U. (2013). Proceedings of the ECML/PKDD Workshop on Reinforcement Learning from Generalized Feedback: Beyond Numeric Reward (ECML/PKDD 2013) (pp. 1-13). Prag: European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases.

zuletzt verändert: 15.05.2015