Включен в Web of Science СС (ESCI)
Экспериментальная психология Издатель: Московский государственный психолого-педагогический университет ISSN (печатная версия): 2072-7593 ISSN (online): 2311-7036 DOI: https://doi.org/10.17759/exppsy Лицензия: CC BY-NC 4.0 Издается с 2008 года Периодичность: 4 номера в год Доступ к электронным архивам: открытый EN In English |
Экспериментальная психология Вероятностный метод фильтрации артефактов при адаптивном тестировании 1077Куравский Л.С. Юрьев Г.А. АннотацияВ статье представлен метод фильтрации результатов адаптивного тестирования, построенного на использовании обучаемых структур в форме марковских моделей с непрерывным временем. Устранение артефактов, обусловленных различными формами некорректного целенаправленного вмешательства в процедуру испытаний, выполняется на основе сравнения наблюдаемых и прогнозируемых результатов ответов на вопросы с помощью фильтра Калмана, адаптированного для решения рассматриваемой задачи. Ключевые слова: адаптивное тестирование, марковские модели, фильтр Калмана Рубрика: Математическая психология Тип: научная статья Фрагмент статьи
1. Введение Компьютерное тестирование в настоящее время широко используется в медицине, психологии и образовании с целью диагностики, определения уровня компетенций и пригодности испытуемых для выполнения тех или иных функций, включая контроль качества обучения. Качество тестирования и достоверность его результатов в значительной степени зависят от технологий проведения тестов, которые в последние десятилетия стали предметом активных научных исследований. В первое время тесты строились на основе классической модели тестирования (Карданова, 2008; Тюменева, 2007; Gregory, 2007; Gulliksen, 1950), в основе которой лежит теория погрешности измерений, заимствованная из физики: полагалось, что измеряемые характеристики имеют некоторые «истинные» значения, искажаемые случайными и систематическими погрешностями. Этот подход получил определенное распространение, однако его практическому применению препятствует ряд существенных недостатков: -возникают проблемы при сравнении сходных особенностей тестируемых, выявленных с помощью разных методик; -не решается проблема валидности; -тестовые баллы становятся недостаточно надежными в областях экстремальных значений; -технология в целом недостаточно надежна и универсальна. Литература
Статьи по теме
Математические методы в психологии и смежных науках | Левонович Н.И. Экспериментальная психология | Королькова О.А., Лободинская Е.А. Экспериментальная психология | Барабанщиков В.А., Жегалло А.В., Смольный Я.Н., Маринова М.М. Влияние эмоционального выражения лица незнакомого человека на представление о его личности В помощь психологу, Инновационные модели | Куравский Л.С., Артеменков С.Л., Юрьев Г.А., Григоренко Е.Л. Новый подход к компьютеризированному адаптивному тестированию Математические методы в психологии и смежных науках, Организационная психология | Куравский Л.С., Юрьев Г.А., Ушаков Д.В., Юрьева Н.Е., Валуева Е.А., Лаптева Е.М. |
© 2007–2022 Портал психологических изданий PsyJournals.ru Все права защищены Свидетельство регистрации СМИ Эл № ФС77-66447 от 14 июля 2016 г. Издатель: ФГБОУ ВО МГППУ
|