Vi föreslår en ny probabilistisk grafisk modell som tillsammans modellerar svårigheterna med frågor, deltagarnas förmåga och de rätta svaren på frågor i lämplighetstester och crowdsourcing-inställningar. Vi utformar ett aktivt inlärnings-/adaptivt testsystem baserat på en girig minimering av förväntad modellentropi, vilket möjliggör en effektivare resursallokering genom att dynamiskt välja nästa fråga som ska ställas utifrån de tidigare svaren. Vi presenterar experimentella resultat som bekräftar vår modells förmåga att härleda de parametrar som krävs och visar att adaptiv testning kräver färre frågor för att få samma noggrannhet som ett statiskt testscenario.
I REF föreslår författarna en probabilistisk grafisk modell som tillsammans uppskattar svårigheterna med testfrågor, testdeltagarnas förmåga och de rätta svaren på frågor i lämplighetstester och crowdsourcing-inställningar.
How To Grade a Test Without Knowing the Answers --- A Bayesian Graphical Model for Adaptive Crowdsourcing and Aptitude Testing
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}