Создание адаптивного теста
В отличие от стандартного тестирования, при адаптивном, заранее неизвестно сколько вопросов будет задано и какой сложности. Степень сложности вопросов определяется в процессе тестирования системой исходя из правильности или неправильности ответов. Несомненный плюс адаптивного тестирования, что оно позволяет быстро вычислить степень подготовки тестируемого и минимизировать вероятность угадывания ответов. Кроме этого, при помощи последовательности из нескольких адаптивных тестов можно строить индивидуальные образовательные траектории. 

Сервис TestLife позволяет создавать и проводить адаптивное онлайн тестирование на основе модели Item Response Theory.   


Сервис TestLife, при просчете адаптивного дерева заданий, использует два алгоритма: 

1. Алгоритм нулевой базы результатов. 

Если по тесту нет результатов тестирования, сервис TestLife использует методику просчета возможного индивидуального дерева вопросов для каждого тестируемого исходя из его предыдущих ответов. При этом первыми будут заданы вопросы средней сложности. На начальном уровне используется стандартная модель: если участник отвечает правильно на два последних заданных вопроса, то ему предлагается ответить на вопрос повышенной сложности. Если же отвечает неправильно на два последних вопроса, то уровень сложности следующих вопросов понижается.

Таким образом, участник, имеющий высокий уровень подготовки и ответивший на наибольшее количество сложных вопросов получает максимальный балл. Критерием сложности вопросов выступает умножение двух параметров: балльной стоимости вопроса и времени ответа на вопрос. Главной трудностью при составлении такого адаптивного теста является определение уровня сложности вопросов: балльной стоимости и времени ответа. Вам необходимо заранее определиться, какой вопрос будет считаться простым, какой средней сложности, а какой сложным. Уровней сложности вопросов может быть и больше. Если у нас уже есть такие вопросы, то мы можем разделить их на группы (подготовить файлы с вопросами), импортировать их в систему и создать из них адаптивный тест. 

2. Алгоритм Item Response Theory 

Если перед началом зачетного тестирования, в базе данных TestLife по зачетному тесту (как адаптивному, так и стандартному) присутствуют результаты тестирования, системой, на основе Item Response Theory, для формирования индивидуального дерева заданий адаптивного теста, используется выборка из базы результатов. Перед началом тестирования для участника определяются логиты трудности заданий и логиты уровня знаний. Затем формируется целевая информационная кривая теста и осуществляется выборка заданий для адаптивного теста в соответствии с информационными кривыми, удовлетворительно заполняющими пространство под целевой информационной кривой теста. В этом случае, уровни сложности, установленные в параметрах группы вопросов, уже не используются системой.

Процесс создания адаптивного теста похож на процесс создания стандартного теста, за исключением диалога выборки групп вопросов:


При помощи включения или выключения активности группа либо будет использоваться в адаптивном тесте, либо не будет использоваться. Иконки показывают балльную стоимость одного вопроса и время ответа

Важно! Для нормальной работы алгоритмов адаптивного теста в каждой группе должно быть не менее семи вопросов.