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D-Optimal Adaptive Comparative Judgment
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AI
DOI：10.1080/15366367.2026.2669969.png)
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摘要
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比较判断最近已被探索为教育领域传统评分的一种替代方法，并在某些情境下展现出优势。然而，可能的文稿配对数量巨大，使得全配对比较不切实际。现有自适应算法往往缺乏形式化基础，引发了关于评估公平性的担忧。为解决此问题，我们通过Bradley-Terry模型考察比较判断，并提出一种自适应最优设计用于配对比较。借鉴实验设计理论，我们开发出高效的方法用于选择配对集合，将多重不完整循环设计与广义等价定理相结合，以确保D-最优性。该框架为构建和验证自适应比较判断提供了原则性方法。我们使用模拟数据评估该方法，并将其与全因子配对比较进行对比。结果显示，两种方法在感知文稿质量方面呈现出相似模式，但自适应方法所需的比较次数少得多，为教育评估提供了一种更高效且公平的解决方案。
Keyword:
Comparative judgment
adaptive comparative judgment
Bradley-Terry model
D-optimal design
equivalence theorem
期刊
M
IF:
1
论文数:
21
被引数:
0
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