Predicting Item Difficulty in a Reading Comprehension Test with an Artificial Neural Network.

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/inn/en	Perkins, Kyle; und weitere
Titel	Predicting Item Difficulty in a Reading Comprehension Test with an Artificial Neural Network.
Quelle	In: Language Testing, 12 (1995) 1, S.34-53Infoseite zur Zeitschrift Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0265-5322
Schlagwörter	Artificial Intelligence; Difficulty Level; English (Second Language); Language Tests; Reading Comprehension; Second Language Learning; Statistical Analysis; Test Items; Testing; Test of English as a Foreign Language + Suchen Sie Ihr Suchwort? Künstliche Intelligenz; Schwierigkeitsgrad; English as second language; English; Second Language; Englisch als Zweitsprache; Language test; Sprachtest; Leseverstehen; Zweitsprachenerwerb; Statistische Analyse; Test content; Testaufgabe; Testdurchführung; Testen
Abstract	This article reports the results of using a three-layer back propagation artificial neural network to predict item difficulty in a reading comprehension test. Three classes of variables were examined: text structure, propositional analysis, and cognitive demand. Results demonstrate that the networks can consistently predict item difficulty. (JL)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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