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Die Weisheit des Testens: Warum Computer Adaptive Testing (CAT) effektiver ist als herkömmliche Prüfungen?
Da sich die Technologie rasant weiterentwickelt, entwickeln sich auch die Formen von Bildungstests weiter. Computeradaptives Testen (CAT) hat als neues Bewertungsinstrument in vielen Bereichen nach und nach traditionelle Prüfungen ersetzt und erhebliche Vorteile gezeigt. Die Frage, wie die Gültigkeit des Tests sichergestellt und den Kandidaten genauere Testergebnisse ermöglicht werden können, ist für Pädagogen und Testentwickler zu einer gemeinsamen Frage geworden.
Der Hauptvorteil computergestützter adaptiver Tests besteht darin, dass Schwierigkeit und Art der Fragen automatisch an die Leistung des Testteilnehmers angepasst werden können, wodurch die Genauigkeit und Effizienz des Tests verbessert wird.
Ein computergestützter Kategorisierungstest (CCT) ist ein computergestütztes Leistungsbeurteilungssystem zur Kategorisierung der Testteilnehmer. Die häufigste Form des CCT ist ein „Meisterschaftstest“, bei dem die Kandidaten in zwei Kategorien eingeteilt werden: „bestanden“ oder „nicht bestanden“. Der Begriff kann sich jedoch auch auf die Einteilung der Kandidaten in mehr als zwei Kategorien beziehen.
Die Funktionsweise dieses Tests ist dem CAT sehr ähnlich. Die Prüfungsaufgaben werden dem Prüfling nacheinander präsentiert. Nachdem der Kandidat die Frage beantwortet hat, bewertet der Computer diese sofort und bestimmt, ob der Kandidat eingestuft werden kann. Ist die Zuordnung möglich, ist der Test beendet, andernfalls wird die nächste Frage gestellt. Dieser Prozess wird so lange fortgesetzt, bis der Kandidat eingestuft wird oder andere Beendigungsbedingungen erfüllt sind.
Computeradaptive Tests erfordern dagegen weniger Fragen, um das Klassifizierungsziel zu erreichen, was bei herkömmlichen Tests mit festgelegten Fragen schwierig zu erreichen ist.
Um einen effektiven CCT zu entwerfen, müssen mehrere Komponenten berücksichtigt werden, darunter eine psychometrisch kalibrierte Itembank, ein Ausgangspunkt, ein Itemauswahlalgorithmus sowie ein Abbruchkriterium und ein Bewertungsverfahren. Diese Komponenten arbeiten zusammen, um die Genauigkeit und Angemessenheit des Tests sicherzustellen.
In Bezug auf psychometrische Modelle kann CCT im Wesentlichen zwischen zwei Hauptansätzen wählen: der klassischen Testtheorie (CTT) und der Item-Response-Theorie (IRT). CTT bietet einen einfacheren konzeptionellen Rahmen, stellt jedoch geringere Anforderungen an die Stichprobengröße und eignet sich für Testprogramme im kleinen Maßstab. IRT hingegen ist für seine Genauigkeit und Akribie bekannt und eignet sich gut für große Testprogramme, insbesondere für Organisationen mit vielen Ressourcen.
Bei einer Prüfung hat die Wahl des Ausgangspunktes offensichtliche Auswirkungen auf das Endergebnis. Wenn als Abbruchkriterium ein schrittweiser Wahrscheinlichkeitsverhältnistest verwendet wird, beträgt das implizite Startverhältnis 1,0, was bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die Kandidaten die Prüfung bestehen oder nicht bestehen, gleich ist. Dies spielt eine entscheidende Rolle im gesamten Testprozess und trägt dazu bei, die Gültigkeit des Tests sicherzustellen.
Es ist erwähnenswert, dass sich die Auswahl der CCT-Elemente stark vom traditionellen Testansatz unterscheidet, bei dem normalerweise ein fester Fragensatz zur Bewertung verwendet wird.
Die Fragenauswahl im CCT basiert in der Regel auf der unmittelbaren Leistung des Kandidaten, und der Schwierigkeitsgrad der Fragen wird zeitnah auf der Grundlage dieser Leistungen angepasst, wodurch die Herausforderung der Prüfung aufrechterhalten und gleichzeitig sichergestellt wird, dass die Fähigkeiten des Kandidaten genau beurteilt werden können. beurteilt. Es gibt zwei gängige Ansätze zum Auswählen von Fragen: die Auswahl auf Basis von Punktzahlen und die Auswahl auf Basis von Schätzungen. Der auf Punkten basierende Ansatz zielt darauf ab, die Informationen an einer bestimmten Punkteposition zu maximieren, während beim auf Schätzungen basierenden Ansatz die Fragen auf der Grundlage einer Einschätzung der aktuellen Fähigkeiten des Prüflings ausgewählt werden.
Die Flexibilität von CCT zeigt sich insbesondere bei den Kündigungskriterien. Die drei gängigen Abbruchkriterien, darunter die Methode der Bayesschen Entscheidungstheorie, die Methode des Konfidenzintervalls und der schrittweise Wahrscheinlichkeitsquotiententest, haben jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile. Beispielsweise berechnet die Konfidenzintervallmethode das Konfidenzintervall für die aktuelle Fähigkeitsbeurteilung des Kandidaten und wenn das Konfidenzintervall vollständig innerhalb des definierten Klassifizierungsbereichs liegt, wird die Klassifizierung als erfolgreich angesehen.
In diesen neuen Prüfungsmodi verbessern adaptive Funktionen nicht nur die Genauigkeit der Prüfung, sondern bereichern auch das Prüfungserlebnis des Prüfungsteilnehmers.
Und schließlich könnten CCT und CAT mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Computertechnologie und der Innovation bei den Testmethoden in Zukunft zum Mainstream der Bildungstests werden. Dieser Trend trägt nicht nur zu mehr Fairness und Genauigkeit der Tests bei, sondern ermöglicht den Kandidaten auch ein persönlicheres Erlebnis während des Tests.
Wir können nicht umhin, uns zu fragen: Können solche Testinnovationen wirklich die verschiedenen Mängel herkömmlicher Tests beheben und gewährleisten, dass jeder Kandidat eine faire und genaue Beurteilung erhält?
