Algoritmo mixto mínima entropía-máxima información para la selección de ítems en un test adaptativo informatizado / Item selection algorithms in computerized adaptive testing

RESUMEN

El objetivo del estudio que presentamos es comparar la eficacia como estrategia de selección de ítems de tres algo ritmos 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 algo ritmo 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 c a l i b ración. 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 algo ritmo de mínima entropía se restringe a la selección de los prime ros ítems del TAI, ya que con las respuestas a estos primeros ítems la estimación de θ comienza a ser relevante y el algo ritmo de máxima información se optimiza (AU)

ABSTRACT

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 (AU)