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III Congreso Nacional de Psicología - Oviedo 2017
Universidad de Oviedo

 

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Psicothema

ISSN Paper Edition: 0214-9915

2000 . Vol. 12 , Suplem.2 , pp. 12-14
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ALGORITMO MIXTO MÍNIMA ENTROPÍA - MÁXIMA INFORMACIÓN PARA LA SELECCIÓN DE ÍTEMS EN UN TEST ADAPTATIVO INFORMATIZADO

 

David Aguado García, Carlos Santa Cruz, José R. Dorronsoro y Víctor J. Rubio Franco

Universidad Autónoma de Madrid

El objetivo del estudio que presentamos es comparar la eficacia como estrategia de selección de ítems de tres algoritmos diferentes: a) basado en máxima información; b) basado en mínima entropía; y c) mixto mínima entropía en los ítems iniciales y máxima información en el resto; bajo la hipótesis de que el algoritmo mixto, puede dotar al TAI de mayor eficacia. Las simulaciones de procesos TAI se realizaron sobre un banco de 28 ítems de respuesta graduada calibrado según el modelo de Samejima, tomando como respuesta al TAI la respuesta original de los sujetos que fueron utilizados para la calibración. Los resultados iniciales muestran cómo el criterio mixto es más eficaz que cualquiera de los otros dos tomados independientemente. Dicha eficacia se maximiza cuando el algoritmo de mínima entropía se restringe a la selección de los primeros ítems del TAI, ya que con las respuestas a estos primeros ítems la estimación de θ comienza a ser relevante y el algoritmo de máxima información se optimiza.

Item selection algorithms in computerized adaptive testing. The aim of this paper is to compare the efficacy of three different item selection algorithms in computerized adaptive testing (CAT). These algorithms are based as follows: the first one is based on Item Information, the second one on Entropy, and the last algorithm is a mixture of the two previous ones. The CAT process was simulated using an emotional adjustment item bank. This item bank contains 28 graded items in six categories, calibrated using Samejima (1969) Graded Response Model. The initial results show that the mixed criterium algorithm performs better than the other ones.

 
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Correspondencia: David Aguado García
Instituto de Ingeniería del Conocimiento
Universidad Autónoma de Madrid
28049 Madrid (Spain)
E-mail: david.aguado@iic.uam.es

 

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