本章將依據研究目的，分別於各節中探討其研究結果，其研究結果將分為不 同選題方法應用於適性測驗上之比較，選題數不同的適性選題分類正確率之比 較，詳細結果如下所示：
第一節 不同選題方法應用於適性測驗上之比較
研究者嘗試比較不同演算法，隨機選題法、以知識結構為基礎之適性測驗選 題法、以貝氏網路為基礎結合亂度之適性測驗選題法、運用MPE改良以貝氏網路 為基礎之適性測驗選題法，試著比較這四種不同方法應用於適性選題上的正確率 變化，藉以用來評估其成效，其研究結果如圖4-1至圖4-5所示。
隨機選題法
0.7 0.8 0.9 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
施測題數
正確率
圖 4-1 隨機選題法不同題數之正確率
以知識結購為基礎之適性選題策略
0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
施測題數
正確率
OT-threshold=0.00 OT-threshold=0.01 OT-threshold=0.02 OT-threshold=0.03 OT-threshold=0.04 OT-threshold=0.05 OT-threshold=0.06 OT-threshold=0.07
圖 4-2 以知識結構為基礎之適性測驗選題法不同題數之正確率
以知識結構為基礎之適性測驗選題法
以貝氏網路為基礎之適性選題策略(Entropy)
0.7 0.8 0.9 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
施測題數
正確率
圖 4-3 以貝氏網路為基礎結合亂度之適性測驗選題法不同題數之正確率
以貝氏網路為基礎之適性選題策略(MPE)
0.7 0.8 0.9 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
施測題數
正確率
圖 4-4 運用 MPE 改良以貝氏網路為基礎之適性測驗選題法不同題數之正確率 比較四種不同選題策略之正確率的變化
0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 施測題數
正確率
Entropy MPE randon
OT-threshold=0.02
圖 4-5 比較四種選題方法之正確率
以貝氏網路為基礎結合亂度之適性測驗選題法
運用 MPE 改良以貝氏網路為基礎之適性測驗選題法
AO*
M-AO*
如上圖所示，我們可以發現，施測題數的增加，皆會使得正確率的提升，以 貝氏網路為基礎的適性選題策略以貝氏網路為基礎的適性選題策略，其中的AO*
跟M-AO*的兩種方法的正確率較好，其中又以M-AO*的方法於時間的計算上來的 更為快速，以跑此筆資料為例，AO*需要耗費11541.717287秒的時間，而M-AO*
只需要521.683134的時間就可以跑完，以知識結構為基礎之適性測驗選題法的正 確率都比以貝氏網路為基礎的適性選題策略來的低。
第二節 選題數不同的適性選題分類正確率之比較
0.7315 0.8350 0.8835 0.9101 0.9067 0.9148 0.9141 0.9182 0.9230 0.9237 0.9251 AO* 79.07% 90.26% 95.51% 98.38% 98.01% 98.89% 98.82% 99.26% 99.77% 99.85% 100.00%
0.7315 0.8378 0.8753 0.9025 0.9032 0.9128 0.9216 0.9223 0.9235 0.9216 0.9251 M-AO*
79.07% 90.57% 94.62% 97.55% 97.64% 98.67% 99.63% 99.70% 99.83% 99.62% 100.00%
0.7380 0.7915 0.8093 0.8292 0.8354 0.8656 0.8916 0.8951 0.9184 0.9201 0.9251 Randon
79.78% 85.56% 87.49% 89.64% 90.31% 93.57% 96.39% 96.76% 99.28% 99.46% 100.00%
0.7334 0.7285 0.7792 0.8018 0.8184 0.8334 0.8541 0.8664 0.8685 0.8916 0.9251 OT-threshold
0.00 79.28% 78.76% 84.23% 86.68% 88.47% 90.09% 92.33% 93.66% 93.88% 96.39% 100.00%
0.7334 0.7285 0.7792 0.8018 0.8184 0.8334 0.8541 0.8664 0.8685 0.8951 0.9251 OT-threshold
0.01 79.28% 78.76% 84.23% 86.68% 88.47% 90.09% 92.33% 93.66% 93.88% 96.76% 100.00%
0.7583 0.8172 0.8447 0.8611 0.8829 0.9035 0.9165 0.9182 0.9223 0.9234 0.9251 OT-threshold
0.02 81.97% 88.34% 91.31% 93.08% 95.45% 97.67% 99.07% 99.26% 99.70% 99.81% 100.00%
0.7326 0.8192 0.8602 0.8712 0.8856 0.9008 0.9165 0.9218 0.9225 0.9233 0.9251 OT-threshold
0.03 79.19% 88.56% 92.99% 94.18% 95.73% 97.37% 99.07% 99.65% 99.72% 99.81% 100.00%
0.7357 0.8181 0.8677 0.8863 0.8966 0.9075 0.9164 0.9203 0.9211 0.9235 0.9251 OT-threshold
0.04 79.52% 88.44% 93.80% 95.81% 96.92% 98.10% 99.06% 99.49% 99.57% 99.83% 100.00%
0.7499 0.7678 0.8712 0.8918 0.8993 0.9055 0.9232 0.9236 0.9240 0.9246 0.9251 OT-threshold
0.05 81.07% 83.00% 94.17% 96.40% 97.21% 97.88% 99.80% 99.84% 99.88% 99.95% 100.00%
0.7499 0.7678 0.8562 0.8829 0.8945 0.8946 0.9144 0.9185 0.9209 0.9236 0.9251 OT-threshold
0.06 81.07% 83.00% 92.55% 95.44% 96.69% 96.70% 98.84% 99.29% 99.55% 99.84% 100.00%
0.7499 0.8107 0.8602 0.8828 0.8931 0.8932 0.9102 0.9226 0.9227 0.9246 0.9251 OT-threshold
0.07 81.07% 87.63% 92.99% 95.43% 96.54% 96.55% 98.40% 99.74% 99.75% 99.95% 100.00%
如上表所示，右邊的表格顯示為各種選題的策略，分別為隨機選題法、以知 識結構為基礎之適性測驗選題法、以貝氏網路為基礎結合亂度之適性測驗選題 法、運用MPE改良以貝氏網路為基礎之適性測驗選題法，其中以知識結構為基礎 之適性測驗選題法又可分為不同OT閥值的情況，上表為各種不同選題策略施測不
同題數的判斷正確率，以及跟全測比較的答對百分率。可以發現以貝氏網路為基 礎的適性選題策略中的AO*以及M-AO*，在正確率的評估上比其他方法都要來的 好，達到95%的答對率也只需要做三題即可達到，省題比率達到73%；隨機選題 法的選題策略，達到95%的答對率需要做七題即可達到，省題比率36%；以知識 結構為基礎之適性測驗選題法，在OT閾值為0、0.01時，達到95%的答對率需要 做十題，省題比率達到90%；在OT閾值為0.02、0.03時，達到95%的答對率需要 做五題，省題比率達到55%；在OT閾值為0.04、0.05、0.06、0.07時，達到95%的 答對率需要做四題，省題比率達到64%。研究結果顯示，以貝氏網路為基礎之適 性選題策略成效良好，其省題比率與判斷正確率的效果都比其他選題策略來的 好。