ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

ความตรงเชิงเนื้อหาในการทดสอบแบบปรับตามความสามารถด้วยคอมพิวเตอร์ (CAT)×ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (IRT)×
สาขาวิชาการวัดทางจิตวิทยาการวัดทางจิตวิทยา
ตระกูลLatent structureLatent structure
ปีกำเนิด1975 / 19801952–1968
ผู้ริเริ่มLawshe (content validity); Lord & Weiss (CAT framework)Frederic M. Lord (and Allan Birnbaum for the 2PL/3PL models)
ประเภทValidity evaluation / test designProbabilistic measurement model
แหล่งต้นตำรับLawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28(4), 563–575. link ↗Lord, F. M. & Novick, M. R. (1968). Statistical Theories of Mental Test Scores. Addison-Wesley. link ↗
ชื่อเรียกอื่นCAT content validity, adaptive item bank content coverage, content balancing in CAT, CAT blueprint validityIRT, latent trait theory, item characteristic curve theory, modern test theory
ที่เกี่ยวข้อง65
สรุปContent validity in computerized adaptive testing (CAT) ensures that an adaptively administered assessment adequately samples the intended content domain despite delivering only a subset of items to each examinee. It integrates classical content validity methods with CAT-specific item bank design and content balancing algorithms to guarantee representative domain coverage at both the item bank and the individual test level.Item response theory models the probability that a respondent answers an item correctly (or endorses it) as a function of the respondent's latent trait level and the item's own statistical properties — difficulty, discrimination, and guessing. Unlike classical test theory, IRT places persons and items on the same scale, yielding measurement that is sample-independent for items and test-independent for persons.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Computerized Adaptive Test Content Validity · Item Response Theory. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare