@article{Pacheco Ortiz_Rodríguez Mazahua_Mejía miranda_Machorro Cano_Hernández_Juárez Martínez_2020, title={Towards Association Rule-based Item Selection Strategy in Computerized Adaptive Testing}, volume={7}, url={https://revistas.ceipa.edu.co/index.php/perspectiva-empresarial/article/view/666}, DOI={10.16967/23898186.666}, abstractNote={<p>Una de las etapas más importantes de las pruebas adaptativas informatizadas es la selección de ítems, en la cual se utilizan diversos métodos que presentan ciertas debilidades al momento de su aplicación. Así, en este trabajo, se propone la integración de la minería de reglas de asociación como criterio de selección de ítems en un sistema CAT. Se presenta el análisis de algoritmos de minería de reglas de asociación como Apriori, FP-Growth, PredictiveApriori y Tertius en dos conjuntos de datos con el fin de conocer las ventajas y desventajas de cada algoritmo y elegir el más adecuado. Se compararon los algoritmos teniendo en cuenta el número de reglas descubiertas, el soporte y confianza promedios y la velocidad. Según los experimentos, Apriori encontró reglas con mayor confianza y soporte en un menor tiempo.</p>}, number={2 Supl.1}, journal={Revista Perspectiva Empresarial}, author={Pacheco Ortiz, Josué and Rodríguez Mazahua, Lisbeth and Mejía miranda, Jezreel and Machorro Cano, Isaac and Hernández, Giner Alor and Juárez Martínez, Ulises}, year={2020}, month={dic.}, pages={19–30} }