প্রধান অন্যান্য আইটেম রেসপন্স তত্ত্ব

আইটেম রেসপন্স তত্ত্ব

ওভারভিউ

সফটওয়্যার

বর্ণনা

ওয়েবসাইট

পঠন

পাঠ্যধারাগুলি

ওভারভিউ

আইটেম রেসপন্স থিওরি (আইআরটি), যা সুপ্ত প্রতিক্রিয়া তত্ত্ব হিসাবেও পরিচিত, তা গাণিতিক মডেলগুলির একটি পরিবারকে বোঝায় যা সুপ্ত বৈশিষ্ট্য (অবলম্বনযোগ্য বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্য) এবং তাদের প্রকাশগুলির মধ্যে সম্পর্কের ব্যাখ্যা দেওয়ার চেষ্টা করে (অর্থাত্ পর্যবেক্ষণকৃত ফলাফল, প্রতিক্রিয়া বা সম্পাদন)। তারা একটি উপকরণে আইটেমের বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে, এই আইটেমগুলিতে প্রতিক্রিয়াযুক্ত ব্যক্তি এবং মাপার অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্যের মধ্যে একটি লিঙ্ক স্থাপন করে। আইআরটি ধরে নিচ্ছে যে সুপ্ত নির্মাণ (উদাঃ স্ট্রেস, জ্ঞান, দৃষ্টিভঙ্গি) এবং একটি পরিমাপের আইটেমগুলি অলক্ষিত ধারাবাহিকতায় সংগঠিত। অতএব, এর মূল উদ্দেশ্য সেই ধারাবাহিকতায় ব্যক্তির অবস্থান প্রতিষ্ঠায় ফোকাস করে।

বর্ণনা

ক্লাসিকাল টেস্ট তত্ত্ব
ক্লাসিকাল টেস্ট থিওরি [স্পিয়ারম্যান, ১৯০৪, নভিক, ১৯6666] একই উদ্দেশ্য এবং আইআরটি ধারণার আগে মনোনিবেশ করে; এটি কোনও উপকরণে পর্যবেক্ষণকৃত মোট স্কোরের ভিত্তিতে কোনও ব্যক্তির সুপ্ত বৈশিষ্ট্যের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল (এবং এখনও রয়েছে)। সিটিটি-তে সত্য স্কোর সুপ্ত পরিবর্তনশীল এবং পর্যবেক্ষণ করা স্কোরের স্তর পূর্বাভাস দেয়। ত্রুটিটি সাধারণত 0 এবং 1 এর এসডি দিয়ে বিতরণ করা হয়।

আইটেম রেসপন্স থিওরি বনাম ক্লাসিকাল টেস্ট থিওরি

আইআরটি অনুমান

1) একঘেয়েমি - অনুমানটি ইঙ্গিত দেয় যে বৈশিষ্ট্যের মাত্রা বৃদ্ধি পাচ্ছে, সঠিক প্রতিক্রিয়া হওয়ার সম্ভাবনাও বৃদ্ধি পায় 2) একক মাত্রা - মডেল ধরে নিয়েছে যে একটি প্রভাবশালী সুপ্ত বৈশিষ্ট্য পরিমাপ করা হচ্ছে এবং এই বৈশিষ্ট্যটি প্রতিক্রিয়াগুলির জন্য চালিত শক্তি হিসাবে পরিলক্ষিত হয় পরিমাপের প্রতিটি আইটেমের জন্য 3) স্থানীয় স্বাধীনতা - একটি পরীক্ষায় পৃথক আইটেমগুলিতে দেওয়া প্রতিক্রিয়াগুলি একটি নির্দিষ্ট স্তরের যোগ্যতার ভিত্তিতে পারস্পরিক স্বতন্ত্র হয়)) অবিচ্ছিন্নতা - আমাদের আইটেমের প্রতিক্রিয়া বক্ররেখা থেকে যে কোনও অবস্থান থেকে আইটেমের পরামিতিগুলি অনুমান করার অনুমতি দেওয়া হয়। তদনুসারে, আমরা আইটেমটির উত্তর দেওয়া যেকোনও গ্রুপের আইটেমের প্যারামিটারগুলি অনুমান করতে পারি।

যদি অনুমানগুলি ধরে থাকে তবে উত্তরদাতাদের মধ্যে সঠিক প্রতিক্রিয়া পর্যবেক্ষণের পার্থক্যগুলি তাদের সুপ্ত বৈশিষ্ট্যের পরিবর্তনের কারণে হবে be
আইটেম প্রতিক্রিয়া ফাংশন এবং আইটেম বৈশিষ্ট্যযুক্ত কার্ভ (আইসিসি)

আইআরটি মডেলগুলি সুস্পষ্ট বৈশিষ্ট্য ধারাবাহিকতা এবং আইটেমের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে কোনও যন্ত্রের আইটেমগুলিতে উত্তরদাতাদের উত্তরগুলির পূর্বাভাস দেয়, এটি প্যারামিটার হিসাবেও পরিচিত tem আইটেম প্রতিক্রিয়া ফাংশনটি এই অ্যাসোসিয়েশনটির বৈশিষ্ট্যযুক্ত ass সুপ্ত বৈশিষ্ট্য বা দক্ষতার স্বতন্ত্র স্তরের সম্পর্কে কিছুটা ঝোঁক সরবরাহ করে। সাধারণ ভাষায় ব্যক্তির (θ) দক্ষতা হ'ল সেই আইটেমটির সঠিক উত্তরটির অনুমোদনের সম্ভাবনা such যেমন, ব্যক্তির সক্ষমতা যত বেশি, তত বেশি সঠিক প্রতিক্রিয়া হওয়ার সম্ভাবনা। এই সম্পর্কটি গ্রাফিকভাবে চিত্রিত করা যেতে পারে এবং এটি আইটেম চরিত্রগত কার্ভ হিসাবে পরিচিত। চিত্রটিতে যেমন দেখানো হয়েছে, বক্ররেখাটি এস-আকৃতির (সিগময়েড / ওজিভ)। তদ্ব্যতীত, উত্তরদাতার দক্ষতা বেশি হওয়ার সাথে সাথে একতামূলকভাবে সঠিক প্রতিক্রিয়াটির অনুমোদনের সম্ভাবনা বৃদ্ধি পায়। এটি লক্ষণীয় যে তাত্ত্বিকভাবে, ক্ষমতা (θ) -∞ থেকে + ∞ ​​এর মধ্যে রয়েছে, তবে অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, এটি সাধারণত -3 এবং + 3 এর মধ্যে থাকে।

আইটেম পরামিতি

মানুষের ক্ষমতা পৃথক হওয়ার সাথে সাথে সুপ্ত নির্মাণের ধারাবাহিক পরিবর্তনের ক্ষেত্রে তাদের অবস্থান পরিবর্তন করে এবং উত্তরদাতাদের এবং আইটেমের পরামিতিগুলির নমুনা দ্বারা নির্ধারিত হয়। প্রস্তাবিত অবলম্বনযোগ্য ধারাবাহিকতায় উত্তরদাতাদের রেট দেওয়ার জন্য একটি আইটেম অবশ্যই যথেষ্ট সংবেদনশীল হতে হবে।


আইটেম অসুবিধা (দ্বি) হ'ল প্যারামিটার যা আইটেমটি দক্ষতার স্কেল সহ যেভাবে আচরণ করে তা নির্ধারণ করে। এটি মাঝারি সম্ভাব্যতার বিন্দুতে নির্ধারিত হয় অর্থাৎ যে উত্তরদাতাদের ৫০% সঠিক উত্তরটি সমর্থন করে এমন ক্ষমতা। কোনও আইটেমের বৈশিষ্ট্যযুক্ত বক্ররেখায়, যে আইটেমগুলি অনুমোদন করা শক্ত হয় তাদের স্কেলের ডানদিকে স্থানান্তরিত করা হয়, উত্তরদাতাদের উচ্চতর দক্ষতার পরিচয় দেয় যারা সঠিকভাবে এটি সমর্থন করে, অন্যদিকে যেগুলি সহজ, তারা দক্ষতার স্কেলের বামে আরও বেশি স্থানান্তরিত হয় ।

আইটেম বৈষম্য (এআই) সঠিক আইটেমের অনুমোদনের সম্ভাবনা প্রদত্ত ক্ষমতা স্তরগুলি পরিবর্তনের হার নির্ধারণ করে। সুদের সুপ্ত নির্মাণের অনুরূপ স্তরের অধিকারী ব্যক্তিদের মধ্যে পার্থক্য করার জন্য এই পরামিতিটি আবশ্যক। সুনির্দিষ্ট পরিমাপের নকশা করার জন্য চূড়ান্ত উদ্দেশ্যটি হল সুপ্ত বৈশিষ্ট্যের ধারাবাহিকতায় ব্যক্তিদের মানচিত্র তৈরি করতে সক্ষম হওয়ার জন্য উচ্চ বৈষম্য সহ আইটেমগুলি অন্তর্ভুক্ত করা। অন্যদিকে, গবেষকদের সাবধানতা অবলম্বন করা উচিত যদি কোনও আইটেমের নেতিবাচক বৈষম্য দেখা যায় তবে কারণ উত্তরদাতার দক্ষতা বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে সঠিক উত্তরটির অনুমোদনের সম্ভাবনা হ্রাস করা উচিত নয়। সুতরাং, এই আইটেমগুলির পুনর্বিবেচনা করা উচিত। তাত্ত্বিকভাবে আইটেম বৈষম্যের জন্য স্কেল -∞ থেকে + ∞ ​​পর্যন্ত; এবং সাধারণত 2 এর বেশি হয় না; সুতরাং বাস্তবে এটি (0,2) এর মধ্যে রয়েছে

অনুমান করা (সিআই) আইটেম অনুমান করা তৃতীয় প্যারামিটার যা কোনও আইটেম অনুমান করার জন্য অ্যাকাউন্ট করে। এটি দক্ষতার কাছাকাছি আসার সাথে সাথে সঠিক প্রতিক্রিয়াটিকে সমর্থন করার সম্ভাব্যতা সীমিত করে ∞

জনসংখ্যার বিবর্তন সহজ কথায় আইটেমের পরামিতিগুলি বিভিন্ন জনগোষ্ঠীতে একইভাবে আচরণ করে। পরিমাপে সিটিটি অনুসরণ করার সময় এটি হয় না। বিশ্লেষণের এককটি আইআরটি-তে আইটেম হিসাবে, জনসাধারণের মধ্যে আইটেমটির অবস্থান (অসুবিধা) মানীকরণ করা যায় (রৈখিক রূপান্তরকরণ) এবং এইভাবে আইটেমগুলি সহজেই তুলনা করা যায়। যোগ করার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ নোটটি হ'ল লিনিয়ার রূপান্তরকরণের পরেও, দুটি নমুনা থেকে প্রাপ্ত প্যারামিটারের অনুমানগুলি অভিন্ন হবে না, নাম হিসাবে রাজ্যগুলির নাম হ'ল জনসংখ্যা হ্রাসকে বোঝায় এবং সুতরাং এটি কেবল আইটেমের জনসংখ্যার পরামিতিগুলিতে প্রযোজ্য।

আইআরটি মডেল প্রকার

ইউনিফিমেনশনাল মডেলস ইউনিডিমাইশনাল মডেলগুলি একটি প্রভাবশালী সুপ্ত বৈশিষ্ট্য মাপার আইটেমগুলির দক্ষতার পূর্বাভাস দেয়।
দ্বৈতশাসিত আইআরটি মডেল
দ্বি-দ্বৈত আইআরটি মডেলগুলি যখন কোনও পরিমাপের আইটেমগুলির প্রতিক্রিয়াগুলি দ্বিধাত্বক হয় তখন ব্যবহৃত হয় (অর্থাত্ 0,1)

1- পরামিতি লজিস্টিক মডেল

মডেলটি আইআরটি মডেলের সহজতম রূপ। এটি এমন একটি প্যারামিটার নিয়ে গঠিত যা আইটেমগুলিতে প্রতিক্রিয়া ব্যক্তির সুপ্ত বৈশিষ্ট্য (ক্ষমতা - θ) পাশাপাশি আইটেমটির জন্য অন্য প্যারামিটার (অসুবিধা) বর্ণনা করে। নিম্নলিখিত সমীকরণটি এর গাণিতিক রূপকে উপস্থাপন করে:

মডেলটি 1 - এর জন্য আইটেমের প্রতিক্রিয়া ফাংশন উপস্থাপন করে - প্যারামিটার লজিস্টিক মডেল আইটেমটির উত্তরদাতার দক্ষতা এবং অসুবিধা দেখে সঠিক প্রতিক্রিয়া হওয়ার সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেয়। 1-পিএল মডেলে, বৈষম্য পরামিতি সমস্ত আইটেমের জন্য স্থির করা হয় এবং তদনুসারে পরিমাপের বিভিন্ন আইটেমের সাথে সম্পর্কিত সমস্ত আইটেম বৈশিষ্ট্যযুক্ত বক্ররেখাগুলি সামর্থ্য স্কেলের সাথে সমান্তরাল। চিত্রটি 5 টি আইটেম দেখায়, সবচেয়ে ডানদিকের মধ্যে একটি সবচেয়ে শক্ত এবং সম্ভবত উচ্চতর ক্ষমতা সম্পন্ন ব্যক্তিদের দ্বারা এটি সঠিকভাবে সমর্থন করা হবে।

পরীক্ষা তথ্য ফাংশন

The এটি পরিমাপের সমস্ত আইটেমের জন্য সঠিক উত্তরকে সমর্থন করার সম্ভাবনার যোগফল এবং তাই প্রত্যাশিত পরীক্ষার স্কোরটি অনুমান করে।
Figure এই চিত্রটিতে, লাল রেখাটি সমস্ত 5 টি আইটেমের (কালো) যৌথ সম্ভাবনা চিত্রিত করে

আইটেম তথ্য ফাংশন
প্রতিটি আইটেম আপনাকে যে পরিমাণ তথ্য সরবরাহ করে তা আপনাকে দেখায় এবং ভুল উত্তর দেওয়ার সম্ভাবনা দ্বারা গুণিত একটি সঠিক প্রতিক্রিয়াটিকে সমর্থন করার সম্ভাবনা গুণ করে এটি গণনা করা হয়।

এটি লক্ষনীয় যে একটি নির্দিষ্ট ক্ষমতা স্তরে তথ্যের পরিমাণ তার বৈকল্পিকের বিপরীত, অতএব, আইটেমের দ্বারা প্রদত্ত তথ্যের পরিমাণ যত বেশি হবে, পরিমাপের যথার্থতা তত বেশি। আইটেম তথ্য হিসাবে ক্ষমতা বিরুদ্ধে চক্রান্ত করা হয়, একটি প্রকাশক গ্রাফ আইটেম দ্বারা সরবরাহিত তথ্যের পরিমাণ চিত্রিত করে। আইটেমগুলি আরও নির্ভুলতার সাথে পরিমাপ করা হয়, আরও তথ্য সরবরাহ করে এবং গ্রাফিকভাবে আরও কম এবং সংকীর্ণ হিসাবে চিত্রিত করা হয়, তাদের প্রতিযোগীদের তুলনায় কম তথ্য সরবরাহ করে। বক্ররেখার শীর্ষস্থানটি দ্বিগুণ মানের সাথে মিলিত হয় - মাঝারি সম্ভাব্যতার বিন্দুতে ক্ষমতা। সঠিকভাবে বা ভুলভাবে উত্তর দেওয়ার সম্ভাবনা সমান হলে প্রদত্ত সর্বোচ্চ পরিমাণের তথ্য দেওয়া হবে, অর্থাৎ 50%। আইটেমগুলি উত্তরদাতাদের মধ্যে সর্বাধিক তথ্যবহুল যা সম্পূর্ণ সুপ্ত ধারাবাহিকতা উপস্থাপন করে এবং বিশেষত যাদের মধ্যে উভয় দিক দিয়ে উত্তর দেওয়ার 50% সম্ভাবনা রয়েছে among

ক্ষমতা অনুমান
স্থানীয় স্বাধীনতার অনুমান, আইটেমের প্রতিক্রিয়াগুলি স্বাধীন হওয়া উচিত এবং কেবলমাত্র দক্ষতার মাধ্যমে যুক্ত হওয়া উচিত। এটি আমাদের আইটেমের প্রতিক্রিয়া সম্ভাবনার গুণক দ্বারা পরিচালিত পরিমাপের জন্য পৃথক প্রতিক্রিয়া প্যাটার্নের সম্ভাবনা কার্যটি অনুমান করতে দেয়। এর পরে, এর মাধ্যমে, একটি পুনরাবৃত্তি প্রক্রিয়া, সক্ষমতা সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলন গণনা করা হয়। সহজভাবে, সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমান আমাদের প্রতিটি ব্যক্তির জন্য প্রত্যাশিত স্কোর সরবরাহ করে।

রাশ মডেল বনাম 1- প্যারামিটার লজিস্টিক মডেল
মডেলগুলি গাণিতিকভাবে সমান, তবে, রাশ মডেল আইটেম ডিসক্রিমিনেশন (আইআই) 1-কে সীমাবদ্ধ করে, যখন 1-পরামিতি লজিস্টিক মডেল যতটা সম্ভব ডেটা ফিট করার চেষ্টা করে এবং বৈষম্য বিষয়টিকে 1 এ সীমাবদ্ধ করে না the মডেল, মডেলটি উচ্চতর, কারণ এটি আগ্রহের মাত্রা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হচ্ছে যে ভেরিয়েবলটি বিকাশের সাথে আরও বেশি উদ্বিগ্ন। অতএব, কোনও সরঞ্জাম ফিটিং নির্মাণ করার সময়, রাশ মডেলটি সেরা হবে, আইটেমগুলির যথার্থতা উন্নত করবে।

2- পরামিতি লজিস্টিক মডেল


দুটি পরামিতি লজিস্টিক মডেল দুটি পরামিতি (অসুবিধা দ্বি & বৈষম্য আইআই) ব্যবহার করে একটি সফল উত্তরের সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেয়।
আইটেমগুলির মধ্যে বৈষম্য পরামিতি পৃথক করার অনুমতি দেওয়া হয়। এখন থেকে, আইসিসির বিভিন্ন আইটেম ছেদ করতে পারে এবং বিভিন্ন opালু থাকতে পারে। স্টিপার theাল, আইটেমটির বৈষম্য তত বেশি, কারণ এটি উত্তরদাতাদের দক্ষতার মধ্যে সূক্ষ্ম পার্থক্য সনাক্ত করতে সক্ষম হবে।

আইটেম তথ্য ফাংশন

1-পিএল মডেলের ক্ষেত্রে হিসাবে, তথ্যটি একটি সঠিক এবং একটি ভুল প্রতিক্রিয়ার সম্ভাবনার মধ্যে পণ্য হিসাবে গণনা করা হয়। তবে, পণ্যটি বৈষম্যের প্যারামিটারের বর্গ দ্বারা গুণিত হয়। নিহিততা হ'ল, বৈষম্য পরামিতি যত বড়, আইটেমের দ্বারা সরবরাহিত তথ্য তত বেশি। যেহেতু বৈষম্যমূলক উপাদানটি আইটেমগুলির মধ্যে পরিবর্তিত হওয়ার অনুমতি দেওয়া হয়েছে তাই আইটেমের তথ্য ফাংশন গ্রাফগুলিও অন্যরকম দেখতে পারে।

ক্ষমতা অনুমান
2-পিএল মডেলের সাথে, স্থানীয় স্বাধীনতার অনুমান এখনও ধারণ করে এবং দক্ষতার সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমান ব্যবহৃত হয়। যদিও, প্রতিক্রিয়া নিদর্শনগুলির জন্য সম্ভাব্যতাগুলি এখনও সংক্ষেপে বলা হয়েছে, তারা এখন প্রতিটি প্রতিক্রিয়ার জন্য আইটেম বৈষম্য ফ্যাক্টর দ্বারা ভারিত হয়। তাদের সম্ভাবনা ফাংশন, সুতরাং, other এর বিভিন্ন স্তরে একে অপরের থেকে আলাদা এবং শীর্ষে থাকতে পারে θ

3 - পরামিতি লজিস্টিক মডেল


মডেলটি 1 - পিএল মডেল এবং 2 পিএল - মডেলের মতো একইভাবে সঠিক প্রতিক্রিয়া হওয়ার সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেয় তবে এটি অনুমানকারী প্যারামিটার নামে তৃতীয় প্যারামিটার দ্বারা আবদ্ধ হয় (এটি সিউডো চান্স প্যারামিটার নামেও পরিচিত), যা সীমাবদ্ধ করে উত্তরদাতার ক্ষমতা যখন এগিয়ে যায় তখন একটি সঠিক প্রতিক্রিয়া সমর্থন করার সম্ভাবনা ∞∞ ∞ উত্তরদাতারা অনুমান করে কোনও আইটেমকে উত্তর দেওয়ার সাথে সাথে, সেই আইটেমটির সরবরাহিত তথ্যের পরিমাণ হ্রাস পায় এবং তথ্য ফাংশন ফাংশন অন্যান্য ফাংশনের তুলনায় নিম্ন স্তরে শীর্ষে আসে। অতিরিক্তভাবে, অসুবিধাটি আর মাঝারি সম্ভাবনার ক্ষেত্রে সীমাবদ্ধ হয় না। অনুমান করে উত্তর দেওয়া আইটেমগুলি নির্দেশ করে যে প্রতিক্রিয়ার দক্ষতা তার অসুবিধার চেয়ে কম।

মডেল ফিট
কোন মডেল ফিট করা যায় তা চয়ন করার একটি উপায় হ'ল মডেলটির তথ্য মানদণ্ডের মাধ্যমে মডেলের আপেক্ষিক ফিটকে মূল্যায়ন করা। এআইসির প্রাক্কলন তুলনা করা হয় এবং নিম্ন এআইসির সাথে মডেলটি বেছে নেওয়া হয়। বিকল্পভাবে, আমরা চি-স্কোয়ার্ড (ডিভায়েন্স) ব্যবহার করতে পারি এবং 2 * লগ-সম্ভাবনা অনুপাতের পরিবর্তন পরিমাপ করতে পারি। এটি একটি চি-বর্গ বিতরণ অনুসরণ করে, দুটি মডেল একে অপরের থেকে পরিসংখ্যানগতভাবে পৃথক কিনা তা আমরা অনুমান করতে পারি।

অন্যান্য আইআরটি মডেল

এমন মডেলগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন যা বহুভুজ তথ্য পরিচালনা করে যেমন গ্রেড রেসপন্স মডেল এবং আংশিক creditণ মডেল handle এই মডেলগুলি, প্রতিটি প্রতিক্রিয়া বিভাগের জন্য প্রত্যাশিত স্কোরের পূর্বাভাস দেয়। অন্যদিকে, নামমাত্র প্রতিক্রিয়া মডেলগুলির মতো অন্যান্য আইআরটি মডেলগুলি আনর্ডারড প্রতিক্রিয়া বিভাগগুলির (যেমন হ্যাঁ, না, হতে পারে) সাথে আইটেমের উত্তর দেওয়ার প্রত্যাশিত স্কোরের পূর্বাভাস দেয়। এই সংক্ষিপ্তসারগুলিতে, আমরা এক সুপ্ত বৈশিষ্ট্যের পরিমাপ নিয়ে উদ্বিগ্ন ইউনিফিমেনশনাল আইআরটি মডেলগুলিতে মনোনিবেশ করেছি, তবে এই মডেলগুলি একাধিক সুপ্ত নির্মাণ বা বৈশিষ্ট্য পরিমাপে উপযুক্ত হবে না। পরবর্তী ক্ষেত্রে, বহুমাত্রিক আইআরটি মডেলগুলির ব্যবহারের পরামর্শ দেওয়া হয়। এই মডেলগুলি সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য দয়া করে নীচের উত্সের তালিকাটি দেখুন।

অ্যাপ্লিকেশন

আইআরটি মডেলগুলি অনেকগুলি সেটিংসে সফলভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে যা মূল্যায়নগুলি প্রয়োগ করে (শিক্ষা, মনোবিজ্ঞান, স্বাস্থ্য ফলাফল গবেষণা ইত্যাদি)। এটি উচ্চতর বৈষম্য সহ আইটেমগুলি অন্তর্ভুক্ত করে পরিমাপ সরঞ্জামটির যথার্থতা যুক্ত করে এবং দীর্ঘ প্রশ্নাবলীর জবাব দেওয়ার ভারকে কমিয়ে দিয়ে নকশাগুলি এবং স্কেলগুলি / পদক্ষেপগুলি হোন করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। যেহেতু আইআরটি মডেলের বিশ্লেষণের এককটি আইটেম, তাই তারা একই সুপ্ত নির্মাণকে পরিমাপ করছে তবে বিভিন্ন পদক্ষেপের আইটেমগুলি তুলনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। তদুপরি, এগুলি পৃথক আইটেম ক্রিয়াকলাপে ব্যবহার করা যেতে পারে, যাতে আইটেমগুলি ক্র্যাশযুক্ত এবং পরীক্ষা করা হয় তা এখনও নির্ধারণের জন্য, গ্রুপগুলির মধ্যে কেন পৃথকভাবে আচরণ করে। প্রতিক্রিয়াগুলির মধ্যে পার্থক্যের পিছনে কার্যকারক এজেন্টদের সনাক্ত করতে এবং এগুলি গ্রুপের বৈশিষ্ট্যগুলিতে লিঙ্ক করতে গবেষণার নেতৃত্ব দিতে পারে। অবশেষে এগুলি কম্পিউটারাইজড অ্যাডাপটিভ টেস্টিংয়ে ব্যবহার করা যেতে পারে।

পঠন

পাঠ্যপুস্তক ও অধ্যায়সমূহ

  • হ্যাম্বলটন, আর কে।, এবং স্বামীনাথন, এইচ। (1985)। আইটেম প্রতিক্রিয়া তত্ত্ব নীতি এবং অ্যাপ্লিকেশন। বোস্টন, এমএ: ক্লুভার-নিঝফ পাবলিশিং। এখানে পাওয়া এবং এখানে

  • এমব্রেটসন, সুসান ই।, এবং স্টিভেন পি। রিজ। আইটেম প্রতিক্রিয়া তত্ত্ব। মনোবিজ্ঞান প্রেস, 2013। এখানে পাওয়া

  • ভ্যান ডের লিন্ডেন, ডব্লু। জে।, এবং হ্যাম্বলটন, আর কে। (অ্যাড।)। (1997)। আধুনিক আইটেম প্রতিক্রিয়া তত্ত্বের হ্যান্ডবুক। নিউ ইয়র্ক, এনওয়াই: স্প্রিংগার। এখানে পাওয়া

    মেক্সিকো স্বাস্থ্যসেবা

এই তিনটি বই (আইটেম প্রতিক্রিয়া তত্ত্বের নীতি এবং অ্যাপ্লিকেশন, আইটেম প্রতিক্রিয়া তত্ত্ব এবং আধুনিক আইটেম প্রতিক্রিয়া তত্ত্বের হ্যান্ডবুক) পাঠককে আইআরটি মডেলগুলির মৌলিক প্রিন্সিপাল সরবরাহ করে। তবে তারা সাম্প্রতিক আপডেট এবং আইআরটি সফ্টওয়্যার প্যাকেজ অন্তর্ভুক্ত করে না।

  • ডেমার্স সি আইটেম রেসপন্স তত্ত্ব। ক্যারি, এনসি, ইউএসএ: অক্সফোর্ড ইউনিভার্সিটি প্রেস, ইউএসএ; 2010. এখানে উপলব্ধ এবং এখানে

138 পৃষ্ঠাগুলিতে, ডিমারস সি একটি সংক্ষিপ্ত অথচ অত্যন্ত তথ্যমূলক সংস্থান তৈরি করতে সফল হয়েছে যা আইআরটি ধারণাগুলির মধ্যে সবচেয়ে কঠিন ধারণাটি চূড়ান্ত করতে ব্যর্থ হয় না। বইটি একটি প্রারম্ভিক বই যা আইআরটি অনুমান, পরামিতি এবং প্রয়োজনীয়তাগুলিকে সম্বোধন করে এবং তারপরে রিপোর্টগুলিতে কীভাবে ফলাফল বর্ণনা করা যায় এবং পরীক্ষার প্রশাসন, উত্তরদাতা জনসংখ্যা এবং স্কোরগুলির কার্যকর ব্যবহারের প্রেক্ষাপট কীভাবে বিবেচনা করা উচিত তা ব্যাখ্যা করার জন্য এগিয়ে যায়।

  • আয়লা আরজেডি। আইটেম প্রতিক্রিয়া তত্ত্বের তত্ত্ব এবং অনুশীলন। (২০০৯) রেফারেন্স এবং গবেষণা বইয়ের সংবাদ, 24 (2)। এখানে পাওয়া

আইটেম রেসপন্স তত্ত্বের তত্ত্ব ও অনুশীলন একটি প্রয়োগকৃত বই যা অনুশীলনাকারী ien এটি প্রতিটি মডেলের ধারণাগত বিকাশ এবং অনুমানগুলি হাইলাইট করে উভতিহীন ও বহু-মাত্রিক আইআরটি মডেলের বিশদ ব্যাখ্যা সরবরাহ করে। এরপরে এটি প্রাণবন্ত উদাহরণগুলির মাধ্যমে মডেলের অন্তর্নিহিত নীতিগুলি প্রদর্শন করতে এগিয়ে যায়।

  • লি ওয়াই, ব্যারন জে। আচরণগত গবেষণা ডেটা বিশ্লেষণ আর এর সাথে: স্প্রঞ্জার নিউ ইয়র্ক; 2012 (অধ্যায় 8)

আচরণটি গবেষণা অনুশীলনকারীদের মনে রেখে বইটি তৈরি করা হয়েছিল। এটি তাদের আর। অধ্যায় 8 ব্যবহার করে পরিসংখ্যান পদ্ধতিতে নেভিগেট করতে সহায়তা সরবরাহ করে আইটেম রেসপন্স তত্ত্বের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে এবং নোটগুলির একটি সেট এবং টীকাযুক্ত উদাহরণগুলির আধিক্য সরবরাহ করে।

  • আইভেলো পার্তচেভ, ফ্রেড্রিচ-শিলার-ইউনিভার্সিটি জেনা (2004) এর আইটেম প্রতিক্রিয়া তত্ত্বের একটি ভিজ্যুয়াল গাইড

নামটি যেমন বোঝায়, গাইডটি আইআরটির প্রাথমিক ধারণাগুলির একটি চাক্ষুষ উপস্থাপনা সরবরাহ করে। জাভা অ্যাপলেটগুলি এই প্রাথমিক ধারণাটি ব্যাখ্যা করার সময় পাঠ্যকে প্রসারিত করে এবং অনুসরণ করা সহজ করে তোলে। দুর্দান্ত উত্স, এবং আমি এটি কয়েকবার পড়ার এবং অ্যাপলেটগুলিতে অনুশীলন করার পরামর্শ দেব!

  • বেকার, ফ্রাঙ্ক (2001) আইটেম রেসপন্স তত্ত্বের মূল বিষয়গুলি। ERIC ক্লিয়ারিংহাউস অন মূল্যায়ন ও মূল্যায়ন, মেরিল্যান্ড বিশ্ববিদ্যালয়, কলেজ পার্ক, এমডি

একটি ধরণের বই, এটি পাঠকের গাণিতিক জটিলতাগুলি না ভেবে আইআরটি তত্ত্বের মূল বিষয়গুলি অর্জন করার আনন্দকে কেন্দ্র করে।

  • থিসেন, ডি, এবং ওয়াইনার, এইচ। (সম্পাদনা)। (2001)। টেস্ট স্কোরিং। মাহওয়াহ, এনজে: লরেন্স এরলবাউম। এখানে পাওয়া এবং এখানে

  • লর্ড, এফ.এম. (1980)। ব্যবহারিক পরীক্ষার সমস্যাগুলিতে আইটেম রেসপন্স তত্ত্বের অ্যাপ্লিকেশন। হিলসডেল, এনজে: লরেন্স এরলবাউম। এখানে পাওয়া

  • বেকার, এফ। বি। ও কিম, এস এইচ। (2004)। আইটেম প্রতিক্রিয়া তত্ত্ব: পরামিতি অনুমান কৌশল। নিউ ইয়র্ক, এনওয়াই: মার্সেল ডেকার। এখানে পাওয়া এবং এখানে

পদ্ধতিগত নিবন্ধ

  • লর্ড, এফ। এম। (1983)। ক্ষমতা প্যারামিটারগুলির, তারতম্যগুলির এবং তাদের সমান্তরাল-ফর্মগুলির নির্ভরযোগ্যতার নিরপেক্ষ अनुमानক। সাইকোমেট্রিকা, 48, 233-245

  • লর্ড, এফ। এম। (1986)। আইটেম রেসপন্স থিওরিতে সর্বাধিক সম্ভাবনা এবং বায়সিয়ান প্যারামিটার অনুমান। শিক্ষাগত পরিমাপ জার্নাল 23 (2): 157-162

  • স্টোন সিএ দ্বি-প্যারামিটার লজিস্টিক প্রতিক্রিয়া মডেলটিতে প্রান্তিক সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলন পুনরুদ্ধার: বহুগুণ মূল্যায়ন। ফলিত মনস্তাত্ত্বিক পরিমাপ। 1992; 16 (1): 1-16

  • গ্রিন, ডি আর।, ইয়েন, ডাব্লু। এম।, এবং বারকেট, জি আর। (1989)। পরীক্ষা নির্মাণে আইটেম প্রতিক্রিয়া তত্ত্ব প্রয়োগের অভিজ্ঞতা ces শিক্ষায় প্রয়োগের পরিমাপ, 2 (4), 297-312

প্রয়োগ নিবন্ধ

  • দা রোচা এনএস, চাচামোভিচ ই ফৌ - ডি আলমেডা ফ্লেক এমপি, ডি আলমেডা ফ্লেক এমপি ফাউ - টেন্যান্ট এ, টেন্যান্ট এ: সাইকিয়াট্রিক অনুশীলন এবং গবেষণার জন্য রাছ বিশ্লেষণের একটি ভূমিকা। (1879-1379)
    নিবন্ধটির মূল উদ্দেশ্য হ'ল ডিজাইনের যন্ত্রগুলির ক্ষেত্রে মডার্ন টেস্ট থিওরি (বিশেষত রাশ বিশ্লেষণ) বর্ণনা করা। বেক ডিপ্রেশন ইনভেন্টরি (বিডিআই) একটি উদাহরণ হিসাবে ব্যবহৃত হয় যেখানে ডিপ্রেশনাল লক্ষণগুলি সুপ্ত পরিবর্তনশীলকে অধ্যয়নের জন্য প্রতিনিধিত্ব করে।

  • কুক কেএফ, ও'ম্যালি কেজে, রডডি টিএস। স্বাস্থ্যের ফলাফলগুলির গতিময় মূল্যায়ন: সিএটিকে ব্যাগ থেকে বের করার সময়? স্বাস্থ্য পরিষেবা গবেষণা। 2005; 40 (5 পিটি 2): 1694-711
    নিবন্ধটির মূল উদ্দেশ্য হিথ ফলাফলের গবেষণার প্রসঙ্গে কম্পিউটারের অভিযোজিত পরীক্ষার প্রবর্তন করা। এটি আইআরটি মডেলগুলির বুনিয়াদিগুলির একটি সহজ, তবে কার্যকর ওভারভিউও সরবরাহ করে।

  • এডওয়ার্ডস এমসি। আইটেম রেসপন্স তত্ত্বের পরিচিতি বোধগম্য স্কেলের প্রয়োজন ব্যবহার করে। সামাজিক এবং ব্যক্তিত্ব মনোবিজ্ঞান কম্পাস। 2009; 3 (4): 507-29
    নিবন্ধটির মূল লক্ষ্য হ'ল 2-পিএল মডেল এবং গ্রেড রেসপন্স মডেলটি পর্যালোচনা করা। লেখক উভয় মডেলের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যকে বোধগম্য স্কেল (এনসিএস) ব্যবহার করে উদাহরণগুলির মাধ্যমে চিত্রিত করেছেন। ডিফারেনশিয়াল আইটেম ফাংশনিং (ডিআইএফ) এবং কম্পিউটারাইজড অ্যাডাপটিভ টেস্টিং (সিএটি) সম্পর্কেও সংক্ষেপে আলোচনা করা হয়েছে।

  • চোই এসডাব্লু, স্বার্টজ আরজে। বহুজাতীয় আইটেমগুলির জন্য ক্যাট আইটেম নির্বাচনের মানদণ্ডের তুলনা। ২০০৯ (0146-6216 (মুদ্রণ))।
    কম্পিউটারের অভিযোজক পরীক্ষার এবং বহুবিধ আইটেমের প্রসঙ্গে আইটেম নির্বাচন পদ্ধতি পদ্ধতির বৈশিষ্ট্যগুলি অনুসন্ধান করা নিবন্ধটির মূল লক্ষ্য।

  • রিজোপ্লোস, ডি। (2006) এলটিএম: সুপ্ত পরিবর্তনশীল মডেলিং এবং আইটেম প্রতিক্রিয়া তত্ত্ব বিশ্লেষণের জন্য একটি আর প্যাকেজ। পরিসংখ্যান সফটওয়্যার জার্নাল, 17 (5) 1-25
    আর্টিতে এলটিএম প্যাকেজ উপস্থাপন করা নিবন্ধটির মূল লক্ষ্য হ'ল আইআরটি মডেলগুলির ফিটিংয়ের ক্ষেত্রে সহায়ক। Ltm প্যাকেজটি উভয় দ্বিধাত্বক এবং বহুবিধ ডেটাতে ফোকাস করে। কাগজটি ল স্কুল স্কুল ভর্তি পরীক্ষা (এলএসএটি) এবং 1990 এর ব্রিটিশ সামাজিক মনোভাব জরিপের পরিবেশ বিভাগ থেকে বাস্তব ডেটা উদাহরণ ব্যবহার করে চিত্র সরবরাহ করে।

সফটওয়্যার

সম্পূর্ণ তালিকার জন্য, দয়া করে নীচের লিঙ্কটিতে ক্লিক করুন: http://www.umass.edu/remp/software/CEA-652.ZH-IRTSoftware.pdf

ওয়েবসাইট

ইউটিউব টিউটোরিয়াল (অত্যন্ত দরকারী এবং তথ্যমূলক)

পাঠ্যধারাগুলি

মেলম্যান স্কুল অফ পাবলিক হেল্থে দেওয়া কোর্স

  • P8417 - পরিমাপে নির্বাচিত সমস্যা

  • P8158 - স্বাস্থ্য বিজ্ঞানের জন্য প্রচ্ছন্ন পরিবর্তনশীল এবং কাঠামোগত সমীকরণ মডেলিং

আসন্ন অনলাইন কোর্স এবং কর্মশালা

বিগত কোর্স এবং উপকরণ

  • আইসিপিএসআর সামার ওয়ার্কশপ জুলাই 9, 2012-জুলাই 13, 2012. ডাঃ জনাথন টেম্পলিন (শিক্ষা মনোবিজ্ঞান এবং গবেষণা বিভাগের সহযোগী অধ্যাপক - কানসাস বিশ্ববিদ্যালয়)

[পিডিএফস সরানো]

আকর্ষণীয় নিবন্ধ

সম্পাদক এর চয়েস

মাইনক্রাফ্টে মর্নিংসাইড এবং আর্থ দিবসের 50 বছর: সপ্তাহের নিউজ কুইজ, 17 এপ্রিল
মাইনক্রাফ্টে মর্নিংসাইড এবং আর্থ দিবসের 50 বছর: সপ্তাহের নিউজ কুইজ, 17 এপ্রিল
মিনক্রাফ্টে ভার্চুয়াল ক্যাম্পাস তৈরির চমকপ্রদ প্রচেষ্টাটি আবিষ্কার করুন এবং এই সপ্তাহের কলম্বিয়া নিউজ কুইজে প্রয়াত ব্রায়ান ডেন্নির অ্যাথলেটিক প্রতিভা সম্পর্কে শিখুন।
ই-মেন্টর প্রোগ্রাম
ই-মেন্টর প্রোগ্রাম
কলম্বিয়া বিশ্ববিদ্যালয় স্কুল অফ প্রফেশনাল স্টাডিজের কেরিয়ার ডিজাইন ল্যাব এবং প্রাক্তন সম্পর্ক দ্বারা স্পনসর করা ই-মেন্টর প্রোগ্রামে আপনাকে স্বাগতম ...
পুনর্বাসন ও পুনর্জীবনীয় মেডিসিন বিভাগ
পুনর্বাসন ও পুনর্জীবনীয় মেডিসিন বিভাগ
একাধিক স্ক্লেরোসিস (এমএস) কী? একাধিক স্ক্লেরোসিস (এমএস) কেন্দ্রীয় স্নায়ুতন্ত্রের একটি দীর্ঘস্থায়ী রোগ। এটি একটি অটোইমিউন ডিসঅর্ডার বলে মনে করা হয়। এটি একটি অপ্রত্যাশিত অবস্থা যা তুলনামূলকভাবে সৌম্য, অক্ষম বা বিধ্বংসী হতে পারে। এমএসযুক্ত কিছু ব্যক্তি হালকাভাবে আক্রান্ত হতে পারেন, অন্যরা যখন মস্তিষ্ক এবং শরীরের অন্যান্য অংশের মধ্যে যোগাযোগ বিঘ্নিত হয়ে যায় তখন স্পষ্টভাবে দেখতে, লিখতে, কথা বলতে বা হাঁটার ক্ষমতা হারাতে পারে।
এক্সিকিউটিভ এলএলএম। প্রোগ্রাম এবং পাঠ্যক্রম
এক্সিকিউটিভ এলএলএম। প্রোগ্রাম এবং পাঠ্যক্রম
আপনার মতো চতুর এবং উচ্চাভিলাষী একটি প্রোগ্রামে যোগদান করুন।
কৌশলগত যোগাযোগে বিজ্ঞানের মাস্টার
কৌশলগত যোগাযোগে বিজ্ঞানের মাস্টার
পিআই ক্র্যাশ কোর্স: ভবিষ্যত বা নতুন ল্যাব নেতাদের জন্য দক্ষতা
পিআই ক্র্যাশ কোর্স: ভবিষ্যত বা নতুন ল্যাব নেতাদের জন্য দক্ষতা
সর্বাধিক সাম্প্রতিক লাইভ-স্ট্রিম পিআই ক্র্যাশ কোর্স ছিল 10-11, 2021 জুন। পরবর্তী প্রশিক্ষণের কথা শুনতে নীচে সাইন আপ করুন! প্রিন্সিপাল ইনভেস্টিগেটর (পিআই) ক্র্যাশ কোর্সটি আপনার ল্যাবটিতে সাফল্যের জন্য প্রয়োজনীয় মৌলিক নেতৃত্ব এবং পরিচালনার দক্ষতা এবং সরঞ্জামগুলির সংস্পর্শ প্রদানের জন্য সেমিনার, আলোচনা, এবং হ্যান্ড-অন ক্রিয়াকলাপ সেশনগুলির একটি দুই দিনের নিবিড় বুট শিবির। আপডেটের জন্য সাবস্ক্রাইব করুন
বিশ্ববিদ্যালয়ের বাইরে পৌঁছনো: অপ-এড রচনা করা
বিশ্ববিদ্যালয়ের বাইরে পৌঁছনো: অপ-এড রচনা করা