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合格か不合格か? CCT はどのようにして候補者を正確に分類するのですか? その背後にある秘密は何ですか?
テクノロジーの進歩に伴い、従来の検査方法は徐々にデジタル検査に置き換えられています。その中でも、Computerized Classification Test (CCT) は、今日の試験の人気の選択肢となっています。このテストでは、候補者の能力を効果的に評価できるだけでなく、パフォーマンスに基づいて候補者を迅速に分類することもできます。このプロセスはどのように行われるのでしょうか?
CCT の動作メカニズム
CCT の操作モードは、コンピューター適応テスト (CAT) の操作モードと似ています。受験者はテスト中に 1 つずつ質問を受けます。候補者が質問に回答すると、コンピューターは直ちに質問を採点し、候補者の回答に基づいて質問を分類できるかどうかを判断します。受験者の成績がまだ分類基準を満たしていない場合、分類基準が満たされるか、テストが他の終了条件を満たすまで、次の質問が続きます。
この継続的なインタラクションにより、テストの効率が向上するだけでなく、受験者の不安が軽減され、受験者はよりリラックスした環境で最高のパフォーマンスを発揮できるようになります。
心理測定モデル
CCT の設計は、古典的テスト理論 (CTT) と項目反応理論 (IRT) という 2 つの主要な心理測定モデルに依存しています。前者は必要なサンプル数が少ないため、小規模なテスト プロジェクトではより簡単で効果的です。ただし、理論により高い精度が得られるため、ほとんどの CCT は IRT の使用を選択します。また、CCT の設計コストにより、大規模な試験施設では IRT を使用する傾向が高まることがよくあります。
クイズの開始点
CCT は、適切なトピックを選択するために明確な出発点を設定する必要があります。この開始点は通常、分布の中心に位置する 0.0 です。受験者が以前に同じテストを受けたことがある場合は、前回のスコアを問題選択の基準として使用することもできます。
トピックの選択方法
CCT における問題の選択は、従来のテスト方法における固定された一連の質問ではなく、受験者の現在の能力に基づいて行われます。トピックの選定方法は、大きく分けてスコアによる選定と推定による選定の2種類に分けられます。
スコアの分割に基づく方法では問題の情報量が最大化され、推定による方法では受験者の能力の最新の推定に基づいて問題の情報量が最大化されます。どちらもそれぞれに利点があり、デメリット。
終了基準
CCT では、ベイズ決定理論、信頼区間、系列確率比検定など、CCT で一般的に使用される 3 つの主要な終了基準があります。これらの基準により、受験者の能力を測定し、いつテストを終了して分類結果を与えるかを決定する柔軟性が得られます。
結論
コンピュータ分類テスト (CCT) は、受験者のテスト体験を向上させるだけでなく、最新の心理測定理論を参照して正確な分類を実現します。では、進化し続けるテスト技術に直面して、どうすれば候補者の真の能力をより適切に評価できると思いますか?
