Teori Generalisasi Ujian Adaptif Berkomputer
Teori generalisasi (G-theory) yang diaplikasikan pada ujian adaptif berkomputer (CAT) menilai kebergantungan skor ujian adaptif dengan menguraikan varians skor merentasi faset pengukuran seperti orang, item, dan peristiwa. Berbeza dengan teori ujian klasik, G-theory mengukur pelbagai sumber ralat pengukuran secara serentak, menawarkan gambaran kebolehpercayaan yang lebih kaya untuk penilaian yang ditadbir secara adaptif.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Peta kaedah
Kejiranan kaedah berkaitan — pilih satu nod untuk meneroka.
Sumber
- Brennan, R. L. (2001). Generalizability Theory. Springer. ISBN: 978-0387952826
- Van der Linden, W. J., & Glas, C. A. W. (2000). Computerized adaptive testing: Theory and practice. Kluwer Academic Publishers. link ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Computerized Adaptive Test Generalizability Theory. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/psychometrics/computerized-adaptive-test-generalizability-theory
Kaedah yang mana?
Letakkan kaedah ini di sebelah kaedah yang paling rapat dengannya dan baca secara bersebelahan — perpustakaan menyusun buku di atas meja; pilihan terletak pada anda.
- Ujian Adaptif Berkomputer berasaskan Teori Gerak Balas Item (CAT-IRT)Psikometrik↔ banding
- Analisis Kebolehpercayaan Ujian Adaptif BerkomputerPsikometrik↔ banding
- Teori Kebolehgeneralisasian (Teori-G)Psikometrik↔ banding
- Teori Gerak Balas Item (IRT)Psikometrik↔ banding
- Analisis Kebolehpercayaan BertingkatPsikometrik↔ banding
- Kebolehpercayaan Ujian-Ulang UjianPsikometrik↔ banding
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →