Trabajo de grado - Maestría
Intelligent Adaptive Testing Using Machine Learning Techniques
Fecha
2022-08-01Registro en:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
Autor
Cáliz Viñas, Arcesio Jose
Institución
Resumen
Intelligent adaptive tests allow to perform evaluations that reduce the number of questions,
improve the estimation, and adapt to the person’s answers. A decision to make in the design
of these tests is the method for choosing the next question. There is no method that proves
to be the best from the perspective of the improvements implied by an adaptive test. In
this work, we explore the use of reinforcement learning algorithms in conjunction with deep
learning algorithms for question choice. The results show that under certain conditions and
depending on the algorithm used, these new methods achieve competent results in terms of
the number of questions asked and the accuracy of the estimation compared to traditional
statistical methods. (Texto tomado de la fuente) Los test adaptativos inteligentes permiten realizar evaluaciones que reducen el número de
preguntas, mejoran la estimación y se adaptan a las respuestas de la persona. Una decisión
a tomar en el diseño de estas pruebas, es el método para escoger la siguiente pregunta. No
existe un método que demuestre ser el mejor desde la perspectiva de las mejoras implicadas
en un test adaptativo. En este trabajo exploramos el uso de algoritmos de aprendizaje por
refuerzo en conjunto con algoritmos de aprendizaje profundo para la escogencia de las preguntas. Los resultados muestran que bajo ciertas condiciones y dependiendo del algoritmo
utilizado, estos nuevos métodos logran resultados competentes en términos del número de
preguntas hechas y la exactitud de la estimación comparándolos con los métodos estadísticos
tradicionales.