【摘 要】
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为了促进教学,需要对试卷进行分析评价,然而试题是否存在冗余,传统的数理统计法并不能够判断出来,试题的重要性程度也难以体现,因此这种评价手段相对来说是滞后的.针对这些问
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为了促进教学,需要对试卷进行分析评价,然而试题是否存在冗余,传统的数理统计法并不能够判断出来,试题的重要性程度也难以体现,因此这种评价手段相对来说是滞后的.针对这些问题,本文给出了一直基于粒计算的评价方法,能够较好的挖掘试题重要度信息和冗余信息。
In order to promote teaching, the paper needs to be analyzed and evaluated. However, whether there is redundancy in the test questions or not, the traditional mathematical statistics method can not be judged and the degree of importance of test questions is difficult to reflect. Therefore, this evaluation method lags behind. In response to these problems, this paper gives an evaluation method based on kernel computing, which can mine the importance information and redundant information of the questions well.
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