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结合影子题库和动态a分层选题策略研究的中期报告
动态A分层选题策略是针对机器学习中数据不平衡的问题提出的，主要目的是通过分层选题的方法平衡数据集，提高分类模型的性能。该策略的基本思路是将正负样本根据数量多少、难易程度等因素进行分层，然后在不同层次中抽取不同数量的正负样本，以保证每个层次中的正负样本数量平衡。
本研究基于影子题库和动态A分层选题策略，旨在对中考科学考试题目进行分析和挖掘，以解决学生错解率高、考试难度波动大等问题。具体步骤如下：
一、影子题库及相关数据预处理
1.构建中考科学题目数据集，包括试题编号、知识点、难度系数、正确答案、学生答案等信息。
2.对数据进行清洗和处理，筛选出符合要求的题目，去除重复题目和未做答题。实验中采用Python进行数据处理。
二、基于动态A分层选题策略选取样本
1.根据影子题库的数据，对试题进行分层。具体可根据试题难度、知识点等因素进行划分，使得每层中的正负样本数量均衡。
2.根据分层情况，对每层中的正负样本进行抽取。选择的正负样本数量应该充分考虑到模型训练的效果和计算资源的限制。
三、模型的建立与训练
1.选择适当的机器学习算法进行模型建立，并使用Python中的相关机器学习库进行实现。
2.使用上述选取的正负样本进行训练，并根据交叉验证的结果进行模型的调整和优化。
四、实验与结果分析
1.对模型进行实验验证，比较经过动态A分层选题策略后的模型和原模型的性能，分析其有效性。
2.对实验结果进行分析，探讨不同层次、不同知识点对试题质量和学生的影响。
中期报告的主要内容是本研究的理论基础、已完成的工作以及下一步研究工作的规划和计划。涉及到了动态A分层选题策略的选择和应用、影子题库的建立和数据预处理、模型的建立和实验验证等方面。因此，本研究具有一定的理论和实践意义，在推动中考科学教育的发展方面具有一定的参考价值。