Bilgisayarlı Uyarlanabilir Testler (BUT) için Yakınsak Geçerlilik
Convergent Validity Assessment for Computerized Adaptive Tests · Ayrıca şöyle bilinir: CAT convergent validity, adaptive test construct validation, CAT validity evidence, convergent validity in CAT
Bilgisayarlı uyarlanabilir testler (BUT) için yakınsak geçerlilik değerlendirmesi, uyarlanabilir bir algoritma tarafından üretilen yetenek veya özellik tahminlerinin, aynı yapıyı ölçen diğer ölçümlerden elde edilen puanlarla önemli ölçüde ilişkili olup olmadığını inceler. Her adayın BUT'ta farklı bir madde alt kümesi alması nedeniyle, elde edilen puanların hala teorik olarak ilgili dış ölçümlerle yakınsadığını göstermek, yapı geçerliliği kanıtı oluşturmanın kritik bir adımıdır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Bu yaklaşımı, yeni geliştirilen veya uyarlanan bir BUT aracının operasyonel dağıtımdan önce resmi geçerlilik kanıtına ihtiyaç duyduğunda veya mevcut bir BUT'un geleneksel sabit formlu bir karşılığıyla karşılaştırıldığı durumlarda kullanın. Özellikle BUT'un miras araçlardan farklı bir alanı kapsaması durumunda önemlidir - örneğin, daha az madde veya farklı bir yanıt formatı kullanarak - ve paydaşların puanların değiştirilebilir veya aynı yapı çerçevesinde yorumlanabilir olduğuna dair güvenceye ihtiyaç duyması durumunda önemlidir. Geçerliliği oluşturmak için yalnızca yakınsak korelasyonlara güvenmeyin; bunlar kanıtın bir kaynağıdır ve içerik geçerliliği değerlendirmesi, IRT modelinin uyumu ve pratik fayda analizleri ile desteklenmelidir. Ayrıca, karşılaştırma ölçütü kendi başına belirsiz bir geçerliliğe sahip olduğunda tek kontrol olarak bu yaklaşımdan kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Yalnızca IRT model uyum istatistiklerinin tek başına yapamayacağı şekilde BUT puanlarının yapısal yorumuna doğrudan hitap eder.
- MTMM tasarımı, genel geçerlilik argümanını güçlendirerek eş zamanlı olarak ayırt edici kanıt sağlar.
- IRT kalibrasyonu için kullanılan aynı doğrulama örneği ile gerçekleştirilebilir, eğer paralel bir sabit form eş zamanlı olarak uygulanırsa.
- Korelasyonlar, IRT'ye aşina olmayan uygulayıcılar ve politika kitleleri için yorumlanabilir ve iletilebilir.
- Zayıflatma düzeltmeleri, güvenilirlik eksikliklerini gerçek sapmadan ayırarak yapılar arasındaki gerçek ilişkinin tahmin edilmesini sağlar.
- Kendisi yeterince güvenilir ve geçerli olan aynı yapının bir ölçüt ölçümünü gerektirir, bu her zaman mevcut değildir.
- Yakınsak korelasyonlar hem BUT'taki hem de ölçümdeki ölçüm hatasıyla zayıflatılır; düzeltilmemiş değerler gerçek ilişkiyi hafife alabilir.
- Kusurlu bir ölçüt aracıyla yüksek yakınsak korelasyonlar, BUT'un geçerliliği hakkında yanlış güvence sağlayabilir.
- Yöntem, BUT'un yapıyı farklı alt gruplarda eşit doğrulukla ölçüp ölçmediğini değerlendirmez (bu ölçüm değişmezliği veya DIF analizi gerektirir).
SSS
Sabit formlu testlere kıyasla BUT'lar için yakınsak geçerlilik neden özellikle önemlidir?
Her aday farklı bir madde seti yanıtladığı için, BUT'un içerik kapsamı kişiden kişiye değişir. Eleştirmenler, değişken uzunluklu, değişken içerikli bataryalardan elde edilen puanların, standart bir araçtan elde edilen puanlarla aynı yapıyı yansıtıp yansıtmadığını sorgulayabilirler. Dış bir ölçütle yakınsaklığı göstermek, bu endişeyi doğrudan ele alır.
Hangi korelasyon büyüklüğü yakınsak geçerlilik için yeterlidir?
Evrensel bir eşik yoktur, ancak yaklaşık .50'nin üzerindeki korelasyonlar (mümkünse zayıflatma için düzeltilmiş), psikolojik ve eğitimsel ölçümlerde yakınsak geçerliliği desteklediği sıklıkla belirtilir. Herhangi bir katsayının yeterliliği, iki aracın yöntem benzerliğine, ölçümün güvenilirliğine ve yapıların teorik yakınlığına bağlıdır.
Yakınsak korelasyonu zayıflatma için düzeltmeli miyim?
Hem ham hem de zayıflatma için düzeltilmiş katsayının raporlanması önerilir. Düzeltilmiş değer, gerçek yapı düzeyindeki ilişkiyi tahmin eder; düzeltilmemiş değer operasyonel karşılaştırılabilirliği yansıtır. Yalnızca düzeltilmiş değere güvenmek, pratik puan düzeyindeki farklılıkları gizleyebilir.
Yakınsak geçerlilik korelasyonları yerine IRT model uyum istatistiklerini kullanabilir miyim?
IRT model uyumu, madde yanıtlarının modelle iç tutarlılığını değerlendirir, ölçülen özelliğin ilgilenilen dış yapıyla eşleşip eşleşmediğini değil. Yakınsak geçerlilik ve IRT uyumu farklı soruları ele alır ve her ikisi de eksiksiz bir geçerlilik argümanının gerekli bileşenleridir.
Kalibrasyon örneğini kullanabilir miyim yoksa ayrı bir doğrulama örneğine mi ihtiyacım var?
IRT kalibrasyonu ve geçerlilik tahmini için aynı örneği kullanmak, yakınsak ölçüm bağımsız olarak toplandıysa ve örneklem yeterince büyükse kabul edilebilir, ancak yeni bir örneklem üzerinde çapraz doğrulama tercih edilir. Kalibrasyon ve doğrulama verilerini karıştırmak, iyimser olarak yanlı geçerlilik tahminleri üretebilir.
Kaynaklar
- Wainer, H. (Ed.). (2000). Computerized Adaptive Testing: A Primer (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805835113
- Messick, S. (1989). Validity. In R. L. Linn (Ed.), Educational Measurement (3rd ed., pp. 13–103). American Council on Education / Macmillan. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Convergent Validity Assessment for Computerized Adaptive Tests. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/computerized-adaptive-test-convergent-validity
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bilgisayarlı Uyarlanabilir Testlerde (CAT) Yapı GeçerliğiPsikometri↔ karşılaştır
- Madde Yanıt Kuramı (MYK) Temelli Bilgisayarlı Uyarlanabilir Test (BUT-MYK)Psikometri↔ karşılaştır
- Yakınsak GeçerlilikPsikometri↔ karşılaştır
- Ayrışım GeçerliliğiPsikometri↔ karşılaştır
- Madde Yanıt Teorisi (MYT)Psikometri↔ karşılaştır