我有一个庞大的题库和学生。我的目标是为学生选择考试题目。

题目有各种属性：

• 年级水平
• 科目（可以是多个：分数、文字题、加法等）
• 其他学生在这道题上的表现（正确率、错误率等）
• 学生是否之前见过这道题或类似题目？

因此，我想根据学生的表现为他们选择题目。我对是否是“好”考试的反馈如下：

• 人工反馈。一个人可以审查考试并基于质性原因拒绝某些题目
• 学生在考试中的表现？如果他们全部答对了，那不好。如果他们只答对了20%，那也不好。我们希望目标是75%
• 教师对整个考试的质性反馈

我觉得神经网络可能是一个解决方案，但我不知道具体怎么做。有什么想法吗？

提前感谢。

回答：

我不确定神经网络是否是这里的最佳选择。它们可能是，但我想到了另一种方法。

根据你问题的信息，你可能想在这里尝试统计方法，使用一些技术如主成分分析（PCA）或更广泛的多变量分析。