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例3:现有一个多重选择问题,其五个预选项的应答概率分布为(0.5,0.125,0.125,0.125,0.125)。请计算等价预选项数。H=-0.5log20.5-4×0.125log20.125=-0.5log22-1-4×0.125log22-3=0.5+4×0.125×3=2(bit)K=2H=22=4因此,该选择题的等价预选项数为4。第三节测试问题的信息熵第29页,共52页,星期日,2025年,2月5日三、对不确定程度的判断给定的问题是:从外观上看,12个小球完全相同,在这12个小球中,仅有一个小球的重量与其他小球不一样。请使用无法码天平,能否在三次以内找出这个重量不同的小球,并且指明该小球比其他小球是重还是轻。分析与求解:比较12个小球,并判定轻、重,应是12×2种比较当中的一种。在比较过程中,开始的不确定程度为log224=4.585(bit)通过左边轻、右边轻或平衡的判断每使用一次天平,不确定程度减少log23=1.585(bit)。由此,使用两次天平,所得到的信息量为2×log23=3.170(bit)该信息量小于4.585(bit)。它表示,使用两次天平,不能完全消除不确定程度。然而,使用三次天平,所得到的信息量为3×log23=4.755(bit)该信息量大于4.585(bit)。它表示,如果使用三次天平,可完全消除不确定程度,即通过三次使用天平,可找出不同的小球,解决给定的问题。第三节测试问题的信息熵第30页,共52页,星期日,2025年,2月5日例:设有4个选择题,每一题目有5个预选答案,班级人数为40人,回答情况如下表:第1题第2题第3题第4题A40人(答对)05人8人B005人8人(答对)C0020人(答对)8人D020人(答对)5人8人E020人5人8人信息熵H等价预选项k答对率Pr0(bit)1(bit)2(bit)log25(bit)1245100%50%50%20%问题的信息熵表示了学习者应答选择的不确定程度,同时也能在一定程度上判断该问题的困难程度。等价预选项数是指将实测的应答分布,换算成与之具有等熵的均匀分布的预选项数。k=2H第三节测试问题的信息熵第31页,共52页,星期日,2025年,2月5日1234M=5:假设该题有5个预选项r:选择题的正确选项pr:考生选择正确答案的概率,即该题的答对率k:等价预选项数学生的错误选择均匀分布在诱惑项上时,K最大学生的错误选择集中在某一在诱惑项上时,K最小正确选项在假想题目的各选项中不占优势理想的题目反应分布模式是:在保证一定答对率pr的条件下(pr值由具体测试目的而定),对诱惑项的选择人数应接近均匀分布,也就是说,k的取值应接近kmax曲线。第32页,共52页,星期日,2025年,2月5日第四节CAI课件中的信息熵一、多重选择问题的信息熵设学习者对具有两种预选答案问题的应答分布为:(1/2,1/2),H=1bit设学习者对具有三种预选答案问题的应答分布为:(1/2,1/4,1/4),H=1.5bit设学习者对具有四种预选答案问题的应答分布为:(1/2,1/4,1/8,1/8),H=1.75bit设学习者对具有四种预选答案问题的应答分布为:(1/4,1/4,1/4,1/4),H=2bit设学习者对具有五种预选答案问题的应答分布为:(2/5,1/5,1/5,1/10,1/10),H=2.12bit均匀分布的H最的,但这是在相同预选答案数情况下的比较。H的大小不仅与应答分布有关,还与预选答案数有关。预选答案数越多,信息熵越大。第33页,共52页,星期日,2025年,2月5日相对信息熵为了有效的比较不同问题的信息熵,避开预选答案数对H的影响,我们应对信息熵予以标准化。信息熵采用相对熵进行标准化。相对信息熵定义为:h=H/Hmax设系统的状态数(即预选答案数)为N,概率分布为(p1,p2……pn)相对信息熵为:h=-∑pilog2pi/log2N相对信息熵使得熵的计算归一化为标准的范围0~1之间,它使得不同系统的信息熵易于比较。第34页,共52页,星期日,2025年
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