В чем заключаются преимущества и недостатки разных подходов к разработке интеллектуальных тестов?

Некоторые подходы к разработке интеллектуальных тестов и их особенности:

• Классическая теория тестирования. 1 В основе подхода лежит теория погрешности измерений, заимствованная из физики. 1 Некоторые недостатки: возникают проблемы при сравнении сходных особенностей испытуемых, выявленных с помощью разных методик, не решается проблема валидности, тестовые баллы становятся недостаточно надёжными в областях экстремальных значений. 1
• Современная теория тестирования (IRT). 12 Основная концепция предполагает, что вероятность правильного ответа на задание определяется разностью уровня знаний или способностей и трудности теста. 1 Некоторые преимущества: возможность создания банков заданий, сбалансированных по трудности, объективное сравнение баллов разных испытуемых по разным тестовым шкалам. 2 Однако у подхода есть и недостатки: модель IRT слаба в плане обеспечения внутренней согласованности теста, требует использования большого массива данных, сложного математико-статистического аппарата и специальных программных продуктов. 2
• Подход к адаптивному тестированию. 1 Построен на использовании обучаемых структур в форме марковских моделей с дискретным и непрерывным временем. 1 Некоторые преимущества: выявление и использование при построении расчётных оценок временной динамики изменения способности справляться с заданиями теста, возможность учёта времени, затрачиваемого на решение тестовых задач, меньшее по сравнению с другими подходами число заданий, что ускоряет процесс тестирования. 1
• Универсальный дизайн теста. 3 Подход к разработке тестов, который заранее учитывает особенности всех групп, входящих в целевую популяцию теста. 3 Главная задача этого подхода — обеспечить справедливое оценивание конструкта. 3

Также для улучшения качества тестирования используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. 4 Эти технологии способны не только ускорить процесс тестирования, но и сделать его более умным и предсказуемым. 4 Например, ИИ может анализировать лог-файлы, выявлять аномалии, предсказывать возможные сбои или генерировать тестовые сценарии на основе анализа больших объёмов данных. 4