ทฤษฎีความสามารถทั่วไปสำหรับการทดสอบแบบปรับได้ด้วยคอมพิวเตอร์
ทฤษฎีความสามารถทั่วไป (Generalizability theory หรือ G-theory) เมื่อนำมาประยุกต์ใช้กับการทดสอบแบบปรับได้ด้วยคอมพิวเตอร์ (Computerized Adaptive Testing หรือ CAT) จะประเมินความน่าเชื่อถือของคะแนนจากการทดสอบแบบปรับได้ โดยการแยกส่วนประกอบของความแปรปรวนของคะแนนตามมิติของการวัด เช่น บุคคล ข้อสอบ และโอกาสต่างๆ ซึ่งแตกต่างจากทฤษฎีการทดสอบแบบดั้งเดิม (Classical Test Theory) G-theory สามารถวัดแหล่งที่มาของความคลาดเคลื่อนในการวัดได้หลายแหล่งพร้อมกัน ทำให้ได้ภาพความเที่ยงที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นสำหรับการประเมินผลที่บริหารจัดการแบบปรับได้
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
แผนที่ระเบียบวิธี
ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Computerized Adaptive Test Generalizability Theory. ScholarGate. https://scholargate.app/th/psychometrics/computerized-adaptive-test-generalizability-theory
ระเบียบวิธีใด?
วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน
- การทดสอบแบบปรับอัตโนมัติด้วยคอมพิวเตอร์โดยใช้ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (CAT-IRT)การวัดทางจิตวิทยา↔ เปรียบเทียบ
- การวิเคราะห์ความเที่ยงของการทดสอบแบบปรับอัตโนมัติด้วยคอมพิวเตอร์การวัดทางจิตวิทยา↔ เปรียบเทียบ
- ทฤษฎีความสามารถในการสรุปผล (Generalizability Theory - G-Theory)การวัดทางจิตวิทยา↔ เปรียบเทียบ
- ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (IRT)การวัดทางจิตวิทยา↔ เปรียบเทียบ
- การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นหลายระดับการวัดทางจิตวิทยา↔ เปรียบเทียบ
- ความเที่ยงของการทดสอบซ้ำการวัดทางจิตวิทยา↔ เปรียบเทียบ