เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การทดสอบแบบปรับอัตโนมัติด้วยคอมพิวเตอร์โดยใช้ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (CAT-IRT)× | ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (IRT)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวัดทางจิตวิทยา | การวัดทางจิตวิทยา |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1970s–1980s | 1952–1968 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Lord, F. M.; further developed by Wainer, van der Linden, and others | Frederic M. Lord (and Allan Birnbaum for the 2PL/3PL models) |
| ประเภท≠ | Adaptive measurement / sequential testing | Probabilistic measurement model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Wainer, H. (Ed.). (2000). Computerized Adaptive Testing: A Primer (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805835113 | Lord, F. M. & Novick, M. R. (1968). Statistical Theories of Mental Test Scores. Addison-Wesley. link ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | CAT-IRT, adaptive testing, IRT-based CAT, computerized adaptive testing | IRT, latent trait theory, item characteristic curve theory, modern test theory |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 4 | 5 |
| สรุป≠ | Computerized adaptive testing based on item response theory is a sequential measurement procedure in which a computer algorithm selects successive test items tailored to each examinee's estimated ability level. Drawing on IRT to model item characteristics and ability estimation, CAT delivers precise scores with far fewer items than fixed-length tests, making it efficient for high-stakes assessments, clinical screening, and large-scale surveys. | 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 ↗ |
|
|