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La transformación de la medición psicológica: la teoría y la práctica detrás del CCT, ¡lo que definitivamente quieres saber!
Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, los métodos tradicionales de medición psicológica están siendo reemplazados por nuevas tecnologías. Las pruebas de clasificación computarizadas (CCT), como nuevo sistema de evaluación, están ganando cada vez más atención. No solo simplifica el proceso de prueba, sino que también mejora la precisión y la eficiencia de las pruebas. Entonces, ¿cómo funciona el CCT? ¿Qué teorías y prácticas se esconden detrás de ello?
Una prueba categorizada computarizada es un sistema de evaluación basado en computadora diseñado para categorizar a los candidatos.
Cómo funciona
La CCT funciona de manera similar a las pruebas adaptativas computarizadas (CAT), donde las preguntas se presentan a los candidatos una por una y, después de responder cada pregunta, la computadora la califica inmediatamente y evalúa si el candidato ha sido clasificado. En caso afirmativo, se da por terminada la prueba y se clasifica al candidato; en caso contrario, se ofrece la siguiente pregunta. Este proceso se repite hasta que se selecciona al candidato o se cumplen otros criterios finales (por ejemplo, se han respondido todas las preguntas o se ha alcanzado el límite de duración de la prueba).
Modelo psicométrico
Existen dos tipos principales de modelos psicométricos para la CCT: la teoría clásica de pruebas (CTT) y la teoría de respuesta al ítem (IRT). El primero clasifica a los candidatos en una muestra específica e identifica la dificultad y discriminación de cada pregunta en función de diferentes grupos de candidatos, pero esto impone altas exigencias a la selección de candidatos. Por el contrario, la TRI supone que la capacidad es continua y los criterios de clasificación pueden ser vagos pero más precisos. Hay diferentes consideraciones a la hora de elegir entre estos dos enfoques: la CTT ofrece simplicidad conceptual y la IRT ofrece mayor especificidad cuando los recursos son suficientes.
Aunque el CTT es relativamente simple, puede ser más eficiente para calibrar parámetros de prueba para planes de prueba pequeños.
Punto de partida
CCT debe establecerse en un punto de inicio específico para poder ejecutar un algoritmo específico. Si utiliza la prueba de razón de probabilidad secuencial como criterio de detención, la razón de inicio predeterminada es 1,0; si utiliza el método de intervalo de confianza, deberá especificar el punto de inicio. Normalmente, dicho punto de partida es 0,0, que indica el centro de la distribución; sin embargo, también es posible establecer el punto de partida basándose en los datos históricos del candidato.
Selección de temas
En el CCT, la selección de preguntas es flexible. En comparación con el método tradicional de utilizar conjuntos de preguntas fijas para todos los candidatos, las preguntas se pueden ajustar continuamente según el desempeño de los candidatos. Los métodos de selección de preguntas se pueden dividir principalmente en dos categorías: selección basada en puntuación de corte y selección basada en estimación. El primero maximiza la información proporcionada en torno a la puntuación de corte, mientras que el segundo toma decisiones basadas en estimaciones actuales de la capacidad del examinado, y la eficiencia de estas dos decisiones variará dependiendo de los criterios de detención utilizados.
Criterios de rescisiónDependiendo de los criterios de finalización utilizados, la selección oportuna de las preguntas afectará directamente el éxito de la prueba.
Hay tres criterios de terminación que se utilizan a menudo en la CCT: la teoría de decisión bayesiana, el método del intervalo de confianza y la prueba de razón de probabilidad de secuencia. Cada uno de estos métodos tiene sus propias ventajas y desventajas y proporciona distintos grados de flexibilidad y precisión, pero también pueden introducir cierta subjetividad innecesaria. Según el método del intervalo de confianza, la estimación actual de la capacidad del sujeto tiene un impacto directo en el resultado de la clasificación, mientras que la prueba de razón de probabilidad secuencial realiza la clasificación en forma de prueba de hipótesis.
Conclusión
A medida que evolucionan los tiempos, el CCT no sólo establece un estándar de examen eficiente, sino que también tiene un profundo impacto en el futuro del campo de la psicometría. A medida que sus aplicaciones prácticas se sigan expandiendo, ¿cómo afectará esto a nuestros métodos de evaluación y a la comprensión que la gente tiene de la evaluación de capacidades en el futuro? Vale la pena que cada uno de nosotros reflexione sobre esto.
