Ứng dụng phân tích lớp tiềm ẩn xây dựng hệ thống trắc nghiệp thích nghi

Abstract

Hệ thống trắc nghiệm thích nghi (TNTN) cho phép đánh giá mức độ năng lực của mỗi thí sinh theo mỗi đường đi trắc nghiệm riêng biệt (khác nhau về số lượng, nội dung và trật tự của câu hỏi trắc nghiệm). Hầu hết các hệ thống TNTN hiện tại đều được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết đáp ứng câu hỏi (IRT). Tuy nhiên các hệ thống khi sử dụng IRT đều phụ thuộc vào mức độ phù hợp của ngân hàng câu hỏi trắc nghiệm, và kết quả đánh giá sẽ không chuẩn xác nếu ngân hàng câu hỏi trắc nghiệm chưa được đánh giá. Nhằm khắc phục nhược điểm nêu trên, tác giả đề xuất xây dựng hệ thống trắc nghiệm thích nghi trên cơ sở nghiên cứu ứng dụng phân tích lớp tiềm ẩn (LCA) để phân loại và sử dụng phương pháp lựa chọn câu hỏi theo hàm thông tin toàn cục (KL) cho phép lựa chọn câu hỏi tiếp theo phù hợp với mức độ năng lực hiện tại của thí sinh.