Language
Country/Area
No result found
Трансформация психологических измерений: теория и практика ККТ — то, что вам определенно нужно знать!
С развитием науки и техники традиционные методы психологических измерений заменяются новыми технологиями. Компьютеризированные классификационные тесты (ККТ), как новая система оценки, привлекают все большее внимание. Это не только упрощает процесс тестирования, но и повышает точность и эффективность тестирования. Итак, как работает CCT? Какие теории и практики за этим скрываются?
Компьютерный категоризированный тест — это компьютерная система оценки, предназначенная для категоризации кандидатов.
Как это работает
CCT работает по тому же принципу, что и компьютерное адаптивное тестирование (CAT), при котором вопросы задаются кандидатам по одному, и после ответа на каждый вопрос компьютер немедленно оценивает его и определяет, был ли кандидат классифицирован. Если да, то тест прекращается, а кандидат классифицируется; если нет, то предлагается следующий вопрос. Этот процесс повторяется до тех пор, пока кандидат не будет отсортирован или не будут выполнены другие конечные критерии (например, не будут даны ответы на все вопросы или не будет достигнут предел продолжительности теста).
Психометрическая модель
Существует два основных типа психометрических моделей для CCT: классическая теория тестирования (CTT) и теория ответов на вопросы (IRT). Первый вариант классифицирует кандидатов по определенной выборке и определяет сложность и дискриминацию каждого вопроса на основе различных групп кандидатов, но этот вариант предъявляет высокие требования к отбору кандидатов. Напротив, IRT предполагает, что способность является непрерывной, а критерии классификации могут быть расплывчатыми, но более точными. При выборе между этими двумя подходами следует учитывать разные факторы: CTT предлагает концептуальную простоту, а IRT — большую специфичность при наличии достаточных ресурсов.
Хотя метод CTT относительно прост, он может быть более эффективным при калибровке параметров тестирования для небольших планов тестирования.
Отправная точка
Для запуска определенного алгоритма CCT необходимо установить на определенную начальную точку. Если в качестве критерия остановки вы используете последовательный тест отношения вероятностей, начальное отношение по умолчанию равно 1,0; если вы используете метод доверительного интервала, вам необходимо указать начальную точку. Обычно такой начальной точкой является 0,0, что указывает на центр распределения; однако начальную точку также можно установить на основе исторических данных кандидата.
Выбор темы
В CCT выбор вопросов является гибким. По сравнению с традиционным методом использования фиксированных наборов вопросов для всех кандидатов, вопросы могут постоянно корректироваться в соответствии с результатами кандидатов. Методы отбора вопросов можно разделить на две основные категории: отбор на основе проходного балла и отбор на основе оценки. Первый вариант максимально использует информацию, касающуюся проходного балла, тогда как второй делает выбор на основе текущих оценок способностей испытуемого, а эффективность этих двух вариантов будет зависеть от используемых критериев остановки.
В зависимости от используемых критериев завершения своевременный выбор вопросов напрямую повлияет на успешность теста.
Критерии прекращения
В ККТ часто используются три критерия завершения: байесовская теория принятия решений, метод доверительных интервалов и тест отношения вероятностей последовательности. Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки, обеспечивает разную степень гибкости и точности, но также может привнести некоторую ненужную субъективность. При использовании метода доверительного интервала текущая оценка способностей испытуемого напрямую влияет на результат классификации, тогда как последовательный тест отношения вероятностей выполняет классификацию в форме проверки гипотез.
Заключение
Со временем CCT не только устанавливает эффективный стандарт экзамена, но и оказывает глубокое влияние на будущее области психометрии. Поскольку его практическое применение продолжает расширяться, как это повлияет на наши методы тестирования и понимание людьми оценки способностей в будущем? Это стоит обдумать каждому из нас.
