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Cold Start Problem and Sufficient Prior Information in Computerized Adaptive Testing Based on Diffusion Models
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内容提要
本研究提出了一种基于扩散模型的认知状态迁移框架（DCSR），旨在解决计算机自适应测试中的冷启动问题。该方法通过建立领域间的认知状态转移桥梁，显著改善了对考生能力的初步理解，实验结果表明其性能优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于扩散模型的认知状态迁移框架（DCSR），旨在解决计算机自适应测试中的冷启动问题。
- 冷启动问题指的是测试初期缺乏对考生能力的理解，导致需要随机选择问题进行探测。
- DCSR通过建立领域间的认知状态转移桥梁，重建考生在目标领域的初始能力状态。
- 实验结果表明，DCSR在改善冷启动性能方面显著优于现有的基线方法。
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