Simulaciones de pruebas adaptativas con CATSim
Software líder en la industria diseñado específicamente para ayudarlo a convertir de pruebas lineales tradicionales a pruebas adaptativas
¡Mejora tus evaluaciones haciéndolas adaptativas!
Las pruebas adaptativas computarizadas (CAT, por sus siglas en inglés) son un método sofisticado para realizar pruebas, encuestas y otras mediciones. Se basan en algoritmos informáticos complejos que adaptan la prueba a cada sujeto y, al mismo tiempo, controlan cuestiones prácticas como la distribución del contenido, la exposición a los ítems y la duración de la prueba. Se ha demostrado que las CAT reducen la duración de la prueba hasta en un 90% sin pérdida de precisión. Sin embargo, para lograr dicha reducción y aprovechar las ventajas de las CAT, es absolutamente esencial que el desarrollador de las CAT realice estudios de investigación para simular el rendimiento de las CAT (consulte Thompson y Weiss, 2011).
Establecer validez con simulaciones de pruebas adaptativas
CATSim implementa tres tipos de simulaciones de pruebas adaptativas: simulaciones post-hoc (datos reales), simulaciones híbridas y simulaciones de Montecarlo. Estas se deben utilizar en varias etapas del desarrollo de una CAT mediante la documentación de evidencia de validez para las opciones de CAT, como theta inicial, método de estimación de theta, método de selección de ítems, control de exposición de ítems y criterio de terminación.
CATSim implementa simulaciones para los tres modelos de teoría de respuesta a ítems (IRT, por sus siglas en inglés) dicotómicos y cinco modelos de IRT politómicos. CATSim incluye todas las opciones de CAT en FastTest, nuestra plataforma segura para pruebas en línea, de modo que los resultados del uso de CATSim se puedan implementar fácilmente en su programa de pruebas.
Usando CATSim
CATSim está diseñado para presentar opciones que representan directamente las especificaciones que se deben realizar para la entrega de CAT. CAT requiere la especificación de 5 componentes:
- Banco de elementos: importe los suyos propios o genere datos factibles directamente en CATSim.
- Theta inicial: fija, aleatoria o lectura de datos existentes.
- Tres algoritmos de selección de elementos primarios, con subalgoritmos que representan cuestiones prácticas como la distribución de contenido, la exposición de elementos y los elementos enemigos.
- Puntuación: máxima verosimilitud, máxima verosimilitud ponderada o estimación bayesiana (EAP o MAP, por sus siglas en inglés).
- Criterios de terminación, como el error estándar de medida objetivo o la información.
Resultados de CATSim
CATSim registra las simulaciones de pruebas adaptativas con detalles ítem por ítem, pero también proporciona un informe resumido que describe las variables dependientes necesarias para evaluar adecuadamente una CAT, como la duración promedio de la prueba, la precisión y la exposición a los ítems.
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