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Théorie de la généralisabilité appliquée aux tests adaptatifs informatisés

La théorie de la généralisabilité (G-theory) appliquée aux tests adaptatifs informatisés (CAT) évalue la fiabilité des scores de tests adaptatifs en décomposant la variance des scores selon des facettes de mesure telles que les personnes, les items et les occasions. Contrairement à la théorie classique des tests, la G-theory quantifie simultanément plusieurs sources d'erreur de mesure, offrant une image plus riche de la fiabilité pour les évaluations administrées de manière adaptative.

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Sources

  1. Brennan, R. L. (2001). Generalizability Theory. Springer. ISBN: 978-0387952826
  2. Van der Linden, W. J., & Glas, C. A. W. (2000). Computerized adaptive testing: Theory and practice. Kluwer Academic Publishers. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Computerized Adaptive Test Generalizability Theory. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/psychometrics/computerized-adaptive-test-generalizability-theory

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ScholarGateCAT Generalizability Theory (Computerized Adaptive Test Generalizability Theory). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/psychometrics/computerized-adaptive-test-generalizability-theory · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026