Адаптивное тестирование

Адаптивное тестирование — это такой подход к компьютерному тестированию, при котором предъявляемые испытуемому текущие задания зависят от результатов его ответов на предыдущие задания. Технической предпосылкой адаптивных тестовых методик служит способность компьютера за счет быстродействия вести обработку поступающих данных в масштабе реального времени.

Такой подход к психологическому тестированию имеет некоторые преимущества. Во-первых, он позволяет привнести в стандартные групповые тесты элементы индивидуализации, учета индивидуальных особенностей данного испытуемого в процессе тестирования. Во-вторых, испытуемому можно давать гораздо меньше заданий с сохранением диагностической способности целого объемного теста. В-третьих, удается значительно снизить трудоемкость и время тестирования, что на практике бывает очень важно (например, при обследовании детей, некоторых категорий больных и лиц со сниженным интеллектом).

Существуют два подхода к созданию адаптивных тестов. В первом подходе принятие решения об изменении порядка предъявления тестовых заданий производится на каждом шаге тестирования (постоянная адаптация), во втором подходе — после анализа результатов ответов испытуемого на специальный блок заданий (блочная адаптация).

Теоретическая основа первого подхода — существование несимметричных статистических связей между ответами испытуемого на задания тестов, которые выявляются по результатам обследования представительных выборок. В частности, устойчивые статистические связи (положительные корреляции) между двумя пунктами теста позволяют не включать один из этих пунктов, при этом диагностическая ценность теста сохраняется. Так, например, если испытуемый ответил «Да» на i-й пункт теста, то он обязательно ответит «Да» и на j-Й пункт, который поэтому можно пропустить.

Адаптивный тест с блочной организацией, как правило, строится с применением кластерного анализа репрезентативной выборки испытуемых в пространстве исходных признаков. После проведения кластеризации путем тщательного анализа выделившихся группировок испытуемых ищутся ответы на два вопроса: 1. Чем отличаются друг от друга кластеры? 2. Что общего у объектов, вошедших в тот или иной кластер? Полученные в результате такого анализа ответы позволяют, во-первых, сформировать минимальный блок начальных заданий теста, дающий возможность четко определять принадлежность испытуемого к какому-либо кластеру, во-вторых, минимизировать количество заданий для дальнейшего тестирования.