Kompyuterlashtirilgan adaptiv test - Computerized adaptive testing - Wikipedia

Kompyuterlashtirilgan adaptiv test (Mushuk) shaklidir kompyuterga asoslangan sinov bu imtihon oluvchining qobiliyat darajasiga mos keladi. Shu sababli, u ham chaqirilgan maxsus sinov. Boshqacha qilib aytganda, bu kompyuter tomonidan boshqariladigan testning bir shakli bo'lib, unda qo'llanilishi uchun tanlangan navbatdagi element yoki to'plamlar test topshiruvchisining eng so'nggi kiritilgan narsalarga javoblarining to'g'riligiga bog'liq.[1]

U qanday ishlaydi

Oldingi savollardan imtihon oluvchi haqida ma'lum bo'lgan narsalarga asoslanib, CAT imtihonning aniqligini maksimal darajaga ko'tarish maqsadida ketma-ket savollarni tanlaydi.[2] Imtihon topshiruvchisi nuqtai nazaridan, imtihonning qiyinligi, ularning qobiliyat darajasiga moslashganga o'xshaydi. Masalan, agar imtihon oluvchi oraliq qiyinlik bo'yicha yaxshi natijalarga erishsa, u holda ularga qiyinroq savol beriladi. Yoki agar ular yomon ishlashgan bo'lsa, ularga oddiyroq savol berilishi kerak edi. Statik bilan taqqoslaganda ko'p tanlov deyarli har bir kishi boshdan kechirgan testlar, barcha imtihon topshiruvchilarga beriladigan qat'iy belgilangan ma'lumotlar to'plami bilan, kompyuterga moslashuvchan testlar kamroq test topshiriqlarini bir xil darajada aniq natijalarga erishishlarini talab qiladi.[2] (Albatta, CAT metodikasida predmetlarni ko'p tanlovli bo'lishini talab qiladigan narsa yo'q; lekin ko'pgina imtihonlar ko'p tanlovli bo'lgani kabi, ko'pchilik CAT imtihonlari ham ushbu formatdan foydalanadilar.)

Asosiy kompyuterga moslashuvchan sinov usuli bu takroriy algoritm quyidagi qadamlar bilan:[3]

  1. Imtihon oluvchining qobiliyatining joriy bahosidan kelib chiqib, mavjud bo'lgan narsalar havzasi eng maqbul narsani qidiradi
  2. Tanlangan narsa tekshiriluvchiga taqdim etiladi, keyin u unga to'g'ri yoki noto'g'ri javob beradi
  3. Qobiliyatni baholash barcha oldingi javoblar asosida yangilanadi
  4. 1-3-qadamlar tugatish mezonlari bajarilmaguncha takrorlanadi

Birinchi element qo'llanilishidan oldin imtihon topshiruvchi haqida hech narsa ma'lum emas, shuning uchun algoritm odatda birinchi element sifatida o'rtacha yoki o'rtacha osonlikdagi elementni tanlash bilan boshlanadi.

Adaptiv administratsiya natijasida har xil tekshiruvchilar bir-biridan farqli sinovlarni qabul qilishadi.[4] Turli xil to'plamlar bo'yicha teng ballarni hisoblash imkonini beradigan psixometrik texnologiya elementlarga javob berish nazariyasi (IRT). IRT, shuningdek, odatda asosida tanlangan maqbul elementlarni tanlash uchun afzal uslubdir ma `lumot qiyinchilik o'rniga, o'z-o'zidan.[3]

Qo'shma Shtatlarda Bitiruvchilarni boshqarish uchun test hozirda birinchi navbatda kompyuterga moslashuvchan test sifatida qo'llaniladi. Faol CAT dasturlarining ro'yxati bu erda joylashgan Kompyuterlashtirilgan adaptiv sinovlar xalqaro assotsiatsiyasi, mavjud bo'lgan CAT tadqiqot dasturlari ro'yxati va barcha nashr etilgan CAT tadqiqotlarining inklyuziv bibliografiyasi.

Bilan bog'liq metodologiya ko'p bosqichli sinov (MST) yoki CAST da ishlatiladi Yagona sertifikatlangan davlat buxgalterining imtihoni. MST CAT-ning quyida tavsiflangan ba'zi bir kamchiliklarini oldini oladi yoki kamaytiradi. Ga qarang 2006 yildagi "Ta'limdagi amaliy o'lchov" maxsus soni[doimiy o'lik havola ] MST haqida ko'proq ma'lumot olish uchun.

Afzalliklari

Adaptiv testlar aksariyat testchilar uchun bir xil aniq ballarni taqdim etishi mumkin.[3] Aksincha, standart belgilangan testlar deyarli har doim o'rtacha qobiliyatga ega bo'lganlar uchun eng yaxshi aniqlikni beradi va undan yuqori ball bilan sinovdan o'tganlar uchun tobora yomonroq aniqlik bilan ta'minlanadi.

Adaptiv test odatda 50% ga qisqartirilishi va hali ham yuqori darajani saqlab turishi mumkin aniqlik sobit versiyadan ko'ra.[2] Bu test topshiruvchi uchun vaqtni tejashga aylanadi. Sinovga topshiruvchilar juda qiyin yoki ahamiyatsiz bo'lgan narsalarga urinish uchun vaqtlarini behuda sarflamaydilar. Bundan tashqari, sinov o'tkazuvchi tashkilot vaqtni tejashdan foyda ko'radi; imtihon topshiradigan joyning narxi sezilarli darajada kamayadi. Biroq, CATni ishlab chiqish odatiy belgilangan shakldagi testdan ko'ra ko'proq xarajatlarni o'z ichiga olganligi sababli, CAT test dasturining moliyaviy jihatdan samarali bo'lishi uchun ko'p sonli aholi zarur.

Odatda maqsadli populyatsiyalar ilmiy va tadqiqotlarga asoslangan sohalarda namoyish etilishi mumkin. Ushbu jihatlar bo'yicha CAT testi nogironlik yoki kasalliklarning erta boshlanishini aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. So'nggi 10 yil ichida ushbu sohalarda CAT testining o'sishi sezilarli darajada oshdi. Tibbiy muassasalarda va laboratoriyalarda qabul qilinmaganidan so'ng, endi diagnostika sohasida CAT sinovlari rag'batlantirilmoqda.

Har qanday kabi kompyuterga asoslangan test, adaptiv testlar sinovdan so'ng darhol natijalarni ko'rsatishi mumkin.

Element tanloviga qarab adaptiv sinov algoritm, ba'zi bir narsalarning ta'sirlanishini kamaytirishi mumkin, chunki imtihon topshiruvchilar odatda butun aholiga bitta to'plamni emas, balki turli xil to'plamlarni oladilar. Biroq, bu boshqalarning ta'sirlanishini kuchaytirishi mumkin (ya'ni sinov boshida ko'plab tekshiruvchilarga taqdim etiladigan o'rta yoki o'rta / oson narsalar).[3]

Kamchiliklari

CAT-da uchraydigan birinchi muammo bu buyumlar havzasini kalibrlashdir. Ob'ektlarning xususiyatlarini modellashtirish uchun (masalan, eng maqbul narsani tanlash uchun) testning barcha elementlari katta miqdordagi namunaga oldindan kiritilishi va keyin tahlil qilinishi kerak. Bunga erishish uchun yangi topshiriqlar imtihonning operativ topshiriqlariga aralashtirilgan bo'lishi kerak (javoblar yoziladi, lekin sinovchilarning natijalariga yordam bermaydi), "sinov sinovi", "sinovdan oldin" yoki "ekish" deb nomlangan .[3] Bu erda logistika, axloqiy va xavfsizlik masalalari keltirilgan. Masalan, operativ adaptiv testni yangi, ko'rinmaydigan narsalar bilan o'tkazish mumkin emas;[5] barqaror ma'lumotlar statistikasini olish uchun barcha buyumlar etarlicha katta namunalar bilan sinovdan o'tkazilishi kerak. Ushbu namuna 1000 nafar tekshiruvchidan iborat bo'lishi kerak bo'lishi mumkin.[5] Har bir dastur testning necha foizini baholanmagan uchuvchi test topshiriqlaridan tashkil qilishi mumkinligi to'g'risida qaror qabul qilishi kerak.

Garchi adaptiv testlar mavjud bo'lsa ta'sir qilishni boshqarish bir nechta elementlardan ortiqcha foydalanishni oldini olish algoritmlari,[3] qobiliyatga bog'liq bo'lgan ta'sir tez-tez nazorat qilinmaydi va osonlik bilan 1 ga yaqinlashishi mumkin. Ya'ni, bir xil qobiliyatga ega bo'lgan odamlar uchun testlarda ba'zi narsalar juda tez-tez uchraydi. Bu jiddiy xavfsizlik muammosidir, chunki buyumlarni almashadigan guruhlar funktsional qobiliyat darajasiga o'xshash bo'lishi mumkin. Aslida, to'liq tasodifiy imtihon eng xavfsiz (ammo ayni paytda eng kam samarador) hisoblanadi.

O'tgan narsalarni ko'rib chiqishga umuman ruxsat berilmaydi. Adaptiv testlar odam noto'g'ri javob berganidan keyin osonroq narsalarni boshqarishga moyildir. Taxminlarga ko'ra, zukko sinovchi noto'g'ri ma'lumotni aniqlash va ularni tuzatish uchun bunday maslahatlardan foydalanishi mumkin. Yoki, test sinovlarida qatnashuvchilarga ataylab noto'g'ri javoblarni tanlashga o'rgatish mumkin, bu esa borgan sari osonroq sinovga olib keladi. Adaptiv testni aldab, maksimal darajada oson imtihon tuzgandan so'ng, ular topshiriqlarni ko'rib chiqib, ularga to'g'ri javob berishlari mumkin, ehtimol bu juda yuqori ballni qo'lga kiritishlari mumkin. Sinov ishtirokchilari tez-tez ko'rib chiqishning iloji yo'qligi haqida shikoyat qiladilar.[6]

Murakkablik tufayli CATni ishlab chiqish bir qator zarur shartlarga ega.[7] IRT kalibrlashlari uchun zarur bo'lgan katta namunaviy o'lchamlar (odatda yuzlab tekshiruvchilar) mavjud bo'lishi kerak. Agar darhol yangi narsa tanlanishi kerak bo'lsa, narsalar real vaqtda juda yoqimli bo'lishi kerak. IRT kalibrlashlari va CAT simulyatsiyasi tadqiqotlarida tajribaga ega bo'lgan psixometriklar haqiqiyligini tasdiqlovchi hujjatlarni taqdim etishlari zarur. Va nihoyat, haqiqiy IRT-ga asoslangan CAT-ga ega dasturiy ta'minot mavjud bo'lishi kerak.

Vaqt chegarasi bo'lgan CAT-da imtihon topshiruvchi har bir test topshirig'i uchun sarf qilishi mumkin bo'lgan vaqtni aniq rejalashtirishi va vaqt sinovi bo'limini to'ldirishga tayyorligini aniqlash mumkin emas. Shunday qilib, imtihon topshiruvchilar bo'lim boshida berilgan qiyin savolga ko'p vaqt sarflagani uchun jazolanishi mumkin, so'ngra vaqt tugashi bilan sinovdan o'tmagan joylarda bilimlarini aniq baholash uchun etarli savollarni bajarmaganligi uchun jazolanishi mumkin.[8] Vaqtsiz CATlar keyingi ko'rsatmalarga rahbarlik qiluvchi shakllantiruvchi baholash uchun ajoyib vosita bo'lsa, vaqtli CAT'lar ish joylariga va ta'lim dasturlariga layoqatni o'lchash uchun ishlatiladigan yuqori stavkali summativ baholash uchun mos emas.

Komponentlar

CATni qurishda beshta texnik komponent mavjud (quyidagilar Weiss & Kingsbury, 1984 y.)[2] ). Ushbu ro'yxat predmetlarni sinovdan o'tkazish yoki jonli efirga chiqarish kabi amaliy masalalarni o'z ichiga olmaydi.

  1. Kalibrlangan narsalar havzasi
  2. Boshlanish nuqtasi yoki kirish darajasi
  3. Ob'ektni tanlash algoritm
  4. Ballarni yig'ish tartibi
  5. Tugatish mezonlari

Kalibrlangan narsalar havzasi

CAT ni tanlashi uchun buyumlar havzasi mavjud bo'lishi kerak.[2] Bunday buyumlar an'anaviy usulda (ya'ni qo'lda) yoki orqali yaratilishi mumkin Avtomatik element yaratish. Hovuzni psixometrik model bilan kalibrlash kerak, u qolgan to'rt komponent uchun asos bo'lib xizmat qiladi. Odatda, elementlarga javob berish nazariyasi psixometrik model sifatida qo'llaniladi.[2] Elementlarga javob berish nazariyasining mashhur bo'lishining bir sababi shundaki, u odamlarni va buyumlarni bir xil metrikaga joylashtiradi (yunoncha teta harfi bilan belgilanadi), bu buyumlarni tanlash masalalarida yordam beradi (pastga qarang).

Boshlanish nuqtasi

CAT-da, imtihon topshiruvchining test sinovida berilgan nuqtagacha ko'rsatkichlari asosida tanlanadi. Biroq, CAT, hech qanday elementlar kiritilmaganda, tekshiriluvchining qobiliyatini aniq baholay olmaydi. Shuning uchun imtihon topshiruvchining qobiliyatini yana bir boshqa taxmin qilish kerak. Agar imtihon oluvchiga tegishli ba'zi oldingi ma'lumotlar ma'lum bo'lsa, ulardan foydalanish mumkin,[2] ammo ko'pincha CAT imtihon oluvchining o'rtacha qobiliyati bor deb taxmin qiladi - shuning uchun birinchi narsa ko'pincha o'rta darajada qiynaladi.

Elementlarni tanlash algoritmi

Avval aytib o'tganimizdek, elementlarga javob berish nazariyasi imtihon topshiruvchilarni va buyumlarni bir xil metrikaga joylashtiradi. Shuning uchun, agar CAT imtihon topshiruvchining qobiliyatini baholasa, u ushbu baho uchun eng mos bo'lgan narsani tanlashga qodir.[5] Texnik jihatdan, bu eng katta narsani tanlash orqali amalga oshiriladi ma `lumot o'sha paytda.[2] Ma `lumot elementning diskriminatsiya parametrlari funktsiyasidir, shuningdek shartli dispersiya va pseudoguessing parametri (agar ishlatilgan bo'lsa).

Ballarni yig'ish tartibi

Biror narsa qo'llanilgandan so'ng, CAT imtihon topshiruvchining qobiliyat darajasi haqidagi bahosini yangilaydi. Agar imtihon topshiruvchiga to'g'ri javob bergan bo'lsa, CAT ularning qobiliyatini biroz yuqoriroq deb hisoblaydi va aksincha. Bu element javob funktsiyasidan foydalanib amalga oshiriladi elementlarga javob berish nazariyasi olish uchun ehtimollik funktsiyasi imtihon topshiruvchining qobiliyati. Buning ikkita usuli deyiladi maksimal ehtimollikni taxmin qilish va Bayescha taxmin. Ikkinchisi an apriori imtihon topshiruvchining qobiliyatini taqsimlashi va keng tarqalgan ikkita baholovchiga ega: posteriori kutish va maksimal posteriori. Maksimal ehtimollik oldingi Bay (f (x) = 1) taxmin qilingan taqdirda Bayesning maksimal posteriori taxminiga tengdir.[5] Maksimal ehtimollik asimptotik jihatdan xolisdir, ammo aralashmagan (barchasi to'g'ri yoki noto'g'ri) javob vektori uchun teta bahosini taqdim eta olmaydi, bu holda Bayes usulidan vaqtincha foydalanish kerak bo'lishi mumkin.[2]

Tugatish mezonlari

Mushuk algoritm ma'lumotlar qayta-qayta boshqarish va imtihon topshiruvchilarning qobiliyatini baholashni yangilash uchun mo'ljallangan. Agar CAT-ga bekor qilish mezonlari kiritilmasa, bu narsalar havzasi tugamaguncha davom etadi. Ko'pincha, sinov imtihon oluvchining o'lchovning standart xatosi ma'lum bir foydalanuvchi tomonidan belgilangan qiymatdan pastga tushganda to'xtatiladi, shuning uchun yuqoridagi afzallik shundaki, imtihon oluvchining ballari bir xil darajada aniq yoki "tenglashtirilgan" bo'ladi.[2] Tugatishning boshqa mezonlari testning turli maqsadlari uchun mavjud, masalan, agar test imtihon topshiruvchining qobiliyatini aniq baholashdan ko'ra, test sinovidan "o'tishi" yoki "o'tmasligi" kerakligini aniqlash uchun ishlab chiqilgan bo'lsa.[2][9]

Boshqa masalalar

Yo'q

Ko'pgina hollarda, testning maqsadi imtihon topshiruvchilarni ikki yoki undan ko'plarga ajratishdir o'zaro eksklyuziv va to'liq toifalar. Bunga ikkita "taslim" va "muvaffaqiyatsiz" bo'lgan umumiy "o'zlashtirish testi" kiradi, shuningdek, "yetarli emas", "asosiy" va "ilg'or" bilim darajalari kabi uch yoki undan ortiq tasnif mavjud bo'lgan holatlar ham kiradi. yoki vakolat. Ushbu maqolada tavsiflangan "element darajasidagi moslashuvchan" CAT turi "muvaffaqiyatli / muvaffaqiyatsiz" bo'lmagan testlarga yoki yaxshi teskari aloqa berish juda muhim bo'lgan testlarga juda mos keladi. Ba'zi o'zgartirishlar o'tish davri / muvaffaqiyatsizlikka uchragan CAT uchun kerak, shuningdek a kompyuterlashtirilgan tasniflash testi (CCT).[9] O'tish baliga juda yaqin bo'lgan haqiqiy ball to'plagan imtihonchilar uchun kompyuterlashtirilgan tasniflash testlari uzoq sinovlarga olib keladi, agar haqiqiy ballari yuqori yoki pastroq bo'lganlar eng qisqa imtihonlarga ega bo'lishadi.

Masalan, imtihon topshiruvchini qobiliyatning balli bahosini emas, balki toifaga ajratadigan yangi tugatish mezonlari va skoring algoritmi qo'llanilishi kerak. Buning uchun ikkita asosiy metodika mavjud. Ikkalasining eng ko'zga ko'ringan tomoni ketma-ketlik ehtimoli nisbati testi (SPRT).[10][11] Bu imtihon topshiruvchining tasniflash muammosini a sifatida shakllantiradi gipoteza testi imtihon oluvchining qobiliyati yuqoridagi ba'zi bir belgilangan nuqtalarga teng bo'lishi ochko yoki kesilgan ball ostida yana bir ko'rsatilgan nuqta. E'tibor bering, bu kompozit gipotezani shakllantirishdan ko'ra nuqta gipotezasini shakllantirishdir[12] bu kontseptual jihatdan ko'proq mos keladi. Kombinatsiyalangan gipotezaning formulasi shundan iboratki, tekshiriluvchining qobiliyati to'siq ustidagi mintaqada yoki kesilgan bal ostidagi mintaqada bo'ladi.

A ishonch oralig'i yondashuvdan ham foydalaniladi, bu erda har bir element qo'llanilgandan so'ng, algoritm imtihon topshiruvchining haqiqiy balining o'tish balidan yuqori yoki past bo'lish ehtimolini aniqlaydi.[13][14] Masalan, algoritm 95% gacha davom etishi mumkin ishonch oralig'i chunki haqiqiy ball endi o'tish balini o'z ichiga olmaydi. O'sha paytda qo'shimcha narsalar talab qilinmaydi, chunki adashib test asosida yotadigan psixometrik modellar imtihon topshiruvchi va test sinovlariga mos keladi deb taxmin qilish bilan 95% aniq qaror qabul qilingan. Ushbu yondashuv dastlab "moslashuvchan mahorat sinovi" deb nomlangan[13] ammo uni moslashtirilmagan buyumlarni tanlash va ikki yoki undan ortiq to'siqlarni tasniflash holatlariga nisbatan qo'llash mumkin (odatiy mahorat testida bitta to'siq bor).[14]

Amaliy masala sifatida, algoritm odatda sinovning minimal va maksimal uzunligiga (yoki minimal va maksimal boshqarish vaqtiga) dasturlashtirilgan. Aks holda algoritm qaror qabul qilmasdan bankdagi har bir buyumni boshqarish baliga juda yaqin bo'lgan imtihon oluvchiga boshqarish mumkin edi.

Elementlarni tanlash algoritmi tugatish mezoniga bog'liq. Axborotni maksimal darajaga ko'tarish SPRT uchun ko'proq mos keladi, chunki u ishlatilgan ehtimolliklar farqini maksimal darajada oshiradi ehtimollik darajasi.[15] Qobiliyatni baholashda ma'lumotni maksimal darajaga ko'tarish ishonch oralig'idagi yondashuv uchun ko'proq mos keladi, chunki u o'lchovning shartli standart xatosini minimallashtiradi, bu tasniflash uchun zarur bo'lgan ishonch oralig'ining kengligini kamaytiradi.[14]

Moslashishning amaliy cheklovlari

ETS tadqiqotchi Marta Stokingning ta'kidlashicha, ko'pgina adaptiv testlar aslida deyarli moslashuvchan testlar (BAT), chunki amalda buyum tanlashda ko'plab cheklovlar qo'yiladi. Masalan, CAT imtihonlari odatda kontent xususiyatlariga javob berishi kerak;[3] og'zaki imtihon teng miqdordagi o'xshashlik, bo'sh joy va sinonim element turlaridan tuzilishi kerak bo'lishi mumkin. Mushuklar odatda mahsulot ta'sirini cheklashning ba'zi bir shakllariga ega,[3] eng ma'lumotli narsalarning haddan tashqari ta'sirlanishiga yo'l qo'ymaslik. Shuningdek, ba'zi bir sinovlarda buyumlarning sirt xususiyatlarini muvozanatlashtirishga harakat qilinadi jins odamlar yoki ularning ismlari shama qilingan millatlar. Shunday qilib, CAT imtihonlari ko'pincha qaysi elementlarni tanlashi mumkinligi cheklanadi va ba'zi imtihonlar uchun cheklovlar jiddiy bo'lishi va murakkab qidirish strategiyasini talab qilishi mumkin (masalan, chiziqli dasturlash ) mos narsalarni topish uchun.

Ob'ekt ta'sirini boshqarish uchun oddiy usul "tasodifiylik" yoki qatlamlar usuli hisoblanadi. Algoritm testning har bir nuqtasida eng ma'lumotli narsani tanlash o'rniga, tasodifiy navbatdagi elementni keyingi beshta yoki o'nta ma'lumotli elementlardan tanlaydi. Bu test davomida yoki faqat boshida ishlatilishi mumkin.[3] Boshqa usul - Sympson-Hetter usuli,[16] unda U (0,1) dan tasodifiy raqam olinadi va a bilan taqqoslanadi kmen test foydalanuvchisi tomonidan har bir element uchun aniqlangan parametr. Agar tasodifiy raqam katta bo'lsa kmen, keyingi eng ma'lumotli narsa ko'rib chiqiladi.[3]

Vim van der Linden va uning hamkasblari[17] deb nomlangan muqobil yondashuvni ilgari surdilar soya sinovlari bu butun yaratishni o'z ichiga oladi soya sinovlari elementlarni tanlashning bir qismi sifatida. Soya testlaridan elementlarni tanlab olish, global miqyosda eng maqbul tanlovlarga e'tiborni qaratib, moslashuvchan testlarning tanlov mezonlariga javob berishiga yordam beradi (optimal variantlardan farqli o'laroq) berilgan element uchun).

Ko'p o'lchovli

Elementlar to'plamini hisobga olgan holda, ko'p o'lchovli kompyuterga moslashuvchan test (MCAT) talabalarni taxminiy qobiliyatiga qarab bankdan ushbu narsalarni tanlaydi, natijada individual test o'tkaziladi. MCATlar bir vaqtning o'zida bir nechta imtihon qobiliyatlari (kompyuterning moslashuvchan testidan farqli o'laroq - bitta qobiliyatni baholaydigan CAT) asosida testning aniqligini maksimal darajada oshirishga intiladi (Piton-Gonsalvesh va Aluisio, 2012).

Shuningdek qarang

Adabiyotlar

  1. ^ Ta'limni o'lchash bo'yicha milliy kengash http://www.ncme.org/ncme/NCME/Resource_Center/Glossary/NCME/Resource_Center/Glossary1.aspx?hkey=4bb87415-44dc-4088-9ed9-e8515326a061#anchorA Arxivlandi 2017-07-22 da Orqaga qaytish mashinasi
  2. ^ a b v d e f g h men j k Vayss, D. J .; Kingsbury, G. G. (1984). "Ta'lim muammolariga kompyuterlashtirilgan adaptiv testni qo'llash". Ta'limni o'lchash jurnali. 21 (4): 361–375. doi:10.1111 / j.1745-3984.1984.tb01040.x.
  3. ^ a b v d e f g h men j Tissen, D., va Mislevi, R.J. (2000). Algoritmlarni tekshirish. Wainer-da, H. (Ed.) Kompyuterlashtirilgan adaptiv sinov: Primer. Mahva, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
  4. ^ Green, BF (2000). Tizim dizayni va ishlashi. Wainer-da, H. (Ed.) Kompyuterlashtirilgan adaptiv sinov: Primer. Mahva, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
  5. ^ a b v d Vayner, H.; Mislevy, R.J. (2000). Wainer, H. (tahrir). Mahsulotlarga javob berish nazariyasi, kalibrlash va baholash. Kompyuterlashtirilgan adaptiv sinov: Dastur. Mahva, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
  6. ^ Lourens M. Rudner. "Onlayn, interaktiv, kompyuterga moslashuvchan test sinovlari uchun qo'llanma". EdRes.org/scripts/cat.
  7. ^ "Kompyuterlashtirilgan adaptiv testning talablari" (PDF). FastTEST veb-sayti. Arxivlandi asl nusxasi (PDF) 2012 yil 25 aprelda.
  8. ^ "GMAT bo'yicha maslahat: kompyuterga moslashuvchan sinovga moslashish". Bloomberg. 2013 yil 3 aprel.
  9. ^ a b Lin, C.-J. & Spray, J.A. (2000). Elementlarni tanlash mezonlarini ketma-ketlik ehtimoli nisbati testi bilan tasniflash testiga ta'siri. (Tadqiqot bo'yicha hisobot 2000-8). Ayova Siti, IA: ACT, Inc.
  10. ^ Vald, A. (1947). Ketma-ket tahlil. Nyu-York: Vili.
  11. ^ Reckase, M. D. (1983). Maxsus test sinovlaridan foydalangan holda qaror qabul qilish tartibi. D. J. Vayssda (Ed.), Sinovdagi yangi ufqlar: Yashirin xususiyatlar nazariyasi va kompyuterlashtirilgan adaptiv test (237-254 betlar). Nyu-York: Academic Press.
  12. ^ Vaytsman, R. A. (1982). "Tanlash uchun navbatdagi sinov". Amaliy psixologik o'lchov. 6 (3): 337–351. CiteSeerX  10.1.1.1030.6828. doi:10.1177/014662168200600310.
  13. ^ a b Kingsbury, G.G. va Vayss, D.J. (1983). IRT asosidagi moslashuvchan mahorat sinovi va o'zlashtirishni ketma-ket sinov tartibini taqqoslash. D. J. Vayssda (Ed.), Sinovdagi yangi ufqlar: Yashirin xususiyatlar nazariyasi va kompyuterlashtirilgan adaptiv test (237-254 betlar). Nyu-York: Academic Press.
  14. ^ a b v Eggen, T. J. H. M; Straetmans, G. J. J. M. (2000). "Sinovchilarni uchta toifaga ajratish uchun kompyuterlashtirilgan adaptiv test". Ta'lim va psixologik o'lchov. 60 (5): 713–734. doi:10.1177/00131640021970862.
  15. ^ Spray, J. A., & Reckase, M. D. (1994). Kompyuterlashtirilgan adaptiv test yordamida qaror qabul qilish uchun test topshiriqlarini tanlash. Ta'limni o'lchash bo'yicha milliy kengashning yillik yig'ilishida taqdim etilgan hujjat (Nyu-Orlean, LA, 1994 yil 5-7 aprel).
  16. ^ Sympson, BJ, & Hetter, RD (1985). Kompyuterlashtirilgan adaptiv sinovlarda buyumlar ta'sir qilish darajasini boshqarish. San-Diego shahridagi Harbiy sinovlar assotsiatsiyasining yillik konferentsiyasida taqdim etilgan maqola.
  17. ^ van der Linden, V. J.; Veldkamp, ​​B. P. (2004). "Soya testlari bilan kompyuterlashtirilgan adaptiv sinovlarda buyumlar ta'sirini cheklash". Ta'lim va yurish-turish statistikasi jurnali. 29 (3): 273–291. doi:10.3102/10769986029003273.

Qo'shimcha manbalar

Qo'shimcha o'qish

Tashqi havolalar