運用進階基因演算法於選題策略之研究

Abstract

近年來，在人工智慧領域上，基因演算法(Genetic Algorithm)對於解決組合最佳化問題已有不錯成果，然而在大量限制條件問題中，有效率的尋求一合理最佳解仍有待研究；本研究即以教育評量中，如何應用測驗訊息函數(test information function)選題，編製一份符合測驗設計者施測目的之測驗（選題策略問題）為例，改良基因演算法參數使用策略，使在大量限制條件下，仍能有效尋求出合理的最佳解或次佳解。因此，在本文中我們將提出“進階基因演算法”，以題目反應理論(Item Response Theory，簡稱IRT)為基礎，運用簡單基因演算法，再修改演化參數與目標函數應用技術，將其應用於有大量限制條件之選題問題。結果顯示本方法是一個高效率的方式，不但使測驗品質更符合測驗設計者需求，提高其實用性，且對教育評量研究者提供一更有效的工具，成功延伸人工智慧－基因演算法在教育測量領域之應用。