各位大侠帮帮忙，看看有没有好办法。。。

我想设计一个围棋或其他类似东西的水平测试方案，但是有个东西不知道怎么办。。。。

条件：

级别1级-15级，共15个级别，15级水平最低，1级最高。

每个级别分为5个方向比如计算，逻辑，判断等等，为简化，暂称之为D1-D5。且假设各个方向的权重是一样的。

每个级别，包括每个级别里各个方向都有足够数量的题库可以调用。

问题：有什么样的算法，可以让用户通过20道测验题来确定测试者的实际水平（或接近实际水平）？包括每一个级别的某个方向的水平？

理想化的答案应该像这样：

D1：7级

D2:  9级

D3：6级

D4：7级

D5:  8级

综合水平：7级

因为20道题的限制，不知道能不能实现。各位大神可以给出各种各样的建议，啥都可以

我觉得围棋级别上的差别带来测试结果的差异是非常明显的，而同一级别各个方向的差异比较小。比如说一个7级棋手，做十级的题很难出错，但做5级的很难做对。 同样，7级牌手在各个方向应该都是在6-8级之间，差异不会很大。

所以我觉得测试的关键是级别的确定，方向是二级数据。要是这样的话，最好是一道道题出，比如第一道题是8级的（不管什么方向的），对了下一道是4级，错了则是12级，这样几道题之后就差不多把级别缩小到一个小的范围，后面的题的结果会逐步逼近真实水平和方向。

如果一次性出20道题，可能误差会大一些，因为你的题在级别的分布上比较平均，但测试结果级别上的误差也不会太大，只是方向上的有效数据会比较少。

RichZhu 发表于 2013-10-30 16:47
我觉得围棋级别上的差别带来测试结果的差异是非常明显的，而同一级别各个方向的差异比较小。比如说一个7级 ...

同意。思路是这样的，一道一道的出，根据上一道的结果来定下一道的难度。

我的困惑主要在于这5个方向怎么处理？平均每个方向只有4道题，担心结果在某（几）个方向差的比较多。

如果对所有参与者的测试结果建立数据库，对题目的优选应该有帮助。比如，可以统计出“做出这道题的参与者有80%在某级以上”或“做不出这道的，60%不超过某级”，那么我们可以较快地缩小参与者级别的分布区间，在出下一道题目时提高针对性。当然，数据库的样本数量越大越好。