Language
Country/Area
No result found
Мудрость тестирования: почему компьютерное адаптивное тестирование (CAT) эффективнее традиционных экзаменов?
Поскольку технологии развиваются быстрыми темпами, формы образовательного тестирования также развиваются. Компьютерное адаптивное тестирование (CAT) как новый инструмент оценки постепенно заменило традиционные экзамены во многих областях и продемонстрировало значительные преимущества. Вопрос о том, как обеспечить валидность теста и позволить кандидатам получить более точные оценки, стал общей проблемой для преподавателей и разработчиков тестов.
Главное преимущество компьютерного адаптивного тестирования заключается в том, что оно может автоматически регулировать сложность и тип вопросов в зависимости от результатов испытуемого, тем самым повышая точность и эффективность теста.
Компьютерный тест на категоризацию (CCT) — это компьютерная система оценки успеваемости, предназначенная для категоризации участников теста. Наиболее распространенной формой CCT является «тест на проверку знаний», в котором кандидаты делятся на две категории: «сдал» или «не сдал», однако этот термин может также относиться к классификации кандидатов по более чем двум категориям.
Принцип работы этого теста очень похож на CAT. Тестовые задания предъявляются испытуемому по одному. После того, как кандидат ответит на вопрос, компьютер немедленно оценит его и определит, можно ли классифицировать кандидата. Если классификация возможна, тест заканчивается; если нет, задается следующий вопрос. Этот процесс продолжается до тех пор, пока кандидат не будет классифицирован или не будут выполнены другие условия прекращения полномочий.
Компьютерные адаптивные тесты, напротив, требуют меньшего количества вопросов для достижения цели классификации, чего трудно достичь в традиционных тестах с фиксированными вопросами.
Чтобы разработать эффективный CCT, необходимо учесть несколько компонентов, включая банк психометрически откалиброванных заданий, отправную точку, алгоритм выбора заданий, а также критерий завершения и процедуру подсчета баллов. Эти компоненты работают вместе, обеспечивая точность и целесообразность теста.
С точки зрения психометрических моделей CCT предлагает на выбор два основных подхода: классическая теория тестирования (CTT) и теория ответов на вопросы (IRT). CTT обеспечивает более простую концептуальную структуру, но имеет меньшие требования к размеру выборки и подходит для программ тестирования небольшого масштаба. С другой стороны, IRT известен своей точностью и скрупулезностью и хорошо подходит для крупных программ тестирования, особенно для организаций с большими ресурсами.
На экзамене выбор отправной точки оказывает очевидное влияние на конечный результат. Если в качестве критерия остановки используется пошаговый тест отношения вероятностей, то подразумеваемое начальное отношение равно 1,0, что означает, что кандидаты с равной вероятностью сдадут и провалят экзамен. Это играет решающую роль в общем процессе тестирования и помогает гарантировать достоверность теста.
Стоит отметить, что выбор вопросов CCT сильно отличается от традиционного подхода к тестированию, в котором обычно используется фиксированный набор вопросов для оценки.
Отбор вопросов в CCT обычно основан на непосредственных результатах кандидата, а сложность вопросов своевременно корректируется на основе этих результатов, тем самым сохраняя сложность экзамена и гарантируя, что способности кандидата могут быть точно оценены. оценено. Существует два распространенных подхода к выбору вопросов: выбор на основе баллов и выбор на основе оценок. Подход, основанный на баллах, направлен на получение максимальной информации по определенной позиции балла, в то время как подход, основанный на оценках, выбирает вопросы на основе оценки текущих способностей экзаменуемого.
Гибкость CCT особенно очевидна, когда речь идет о критериях прекращения. Три распространенных критерия прекращения, включая метод байесовой теории принятия решений, метод доверительных интервалов и пошаговый тест отношения вероятностей, имеют свои преимущества и недостатки. Например, метод доверительного интервала вычисляет доверительный интервал для текущей оценки способностей кандидата, и когда доверительный интервал полностью попадает в определенную область классификации, классификация считается успешной.
В этих новых режимах тестирования адаптивные функции не только повышают точность экзамена, но и улучшают опыт прохождения тестирования для тестируемого.
Наконец, благодаря постоянному развитию компьютерных технологий и внедрению инноваций в методы тестирования, CCT и CAT могут стать основными методами образовательного тестирования в будущем. Эта тенденция не только помогает повысить справедливость и точность тестов, но и позволяет кандидатам получить более персонализированный опыт во время тестирования.
Мы не можем не задаться вопросом: может ли такое инновационное тестирование действительно устранить различные недостатки традиционного тестирования и гарантировать, что каждый кандидат сможет получить справедливую и точную оценку?
