CHƢƠNG 3 : TRẮC NGHIỆM THÍCH NGHI
3.4. Một số phát triển mới hiện nay
3.4.1. Trắc nghiệm thích nghi có ràng buộc
Mặc dù sự áp đặt những đặc tả nội dung trong việc lựa chọn các câu hỏi từ ngân hàng đã định cỡ dƣờng nhƣ thừa thãi từ bối cảnh trắc nghiệm học tâm lý, nhƣng dối với kiểm tra kiến thức và kinh nghiệm từ việc học hành thì nó đặc biệt quan trọng. Vì nếu ngƣời tham gia kiểm tra nhận thấy rằng việc lựa chọn các câu hỏi có xu hƣớng tập trung vào nội dung của một số lĩnh vực nhất định và loại bỏ những lĩnh vực khác, thì họ sẽ có thể thay đổi việc học và làm mất hiệu lực sự định cỡ câu hỏi. Thêm vào đó với các đặc tả nội dung, những bài trắc nghiệm thích nghi thƣờng phải thỏa mãn nhiều điều kiện khác, một vài cái thƣờng liên quan tới giá trị của chúng nhƣng một số khác thì chỉ đơn giản mang tính ôn luyện tập. Hơn nữa việc sử dụng những sự thay đổi đặc biệt trong thuật toán để giải quyết riêng với các đặc tả này, chúng ta nên quan tâm tới bƣớc tiếp cận chung có thể đƣợc tin tƣởng với bất kỳ loại sự đặc tả kiểm tra nào.
Chìa khóa dẫn tới sự phát triển của cách tiếp cận này là khái niệm đặc tả bài trắc nghiệm nhƣ là một sự ràng buộc việc chọn các câu hỏi bởi thuật toán. Đó là, sự chấp nhận của nó chỉ ra rằng chúng ta có thể coi trắc nghiệm thích nghi nhƣ một trƣờng hợp của sự tối ƣu tổ hợp có ràng buộc (Constrained), một vấn đề khi chúng ta lựa chọn sự kết hợp tối ƣu của các câu hỏi từ ngân hàng và phải đạt đƣợc các tiêu chuẩn ràng buộc đã đƣợc định nghĩa. Tuy nhiên, không nhƣ sự tối ƣu tổ hợp có ràng buộc thông thƣờng, sự kết hợp phải đƣợc tìm ra một cách tuần tự, mỗi lần cập nhật hàm mục tiêu là lúc đƣợc tối ƣu – trong hình 11: Thông tin về trong bài kiểm tra – mỗi câu hỏi mới đƣợc chọn.
Sự tuần tự tự nhiên của vấn đề đã ngăn chúng ta khỏi việc lần tìm ngƣợc đó là việc hủy sự lựa chọn câu hỏi sớm hơn nếu nó xuất hiện dẫn tới một giải pháp là gần tối ƣu hoặc thậm chí không khả thi bởi vì một vài ràng buộc trong bài kiểm tra sẽ bị vi phạm sau đó. Lần tìm ngƣợc là các thuật toán điển hình sử dụng cho giải pháp giải quyết các vấn đề của tối ƣu tổ hợp thông thƣờng (ví dụ: thuật toán phân nhánh – giới hạn). Khi việc lần tìm ngƣợc là không thể, cách tiếp cận duy nhất còn lại là nhìn về phía trƣớc và tiên đoán hậu quả của mỗi bƣớc. Cách làm sau này đƣợc tuân theo trong cách tiếp cận kiểm tra ẩn với trắc nghiệm thích nghi.
Cách tiếp cận này đƣợc tổng hợp lại bằng thuật toán giả nhƣ sau:
- Lựa chọn bài kiểm tra đầy đủ đạt đƣợc tất cả điều kiện ràng buộc và là tối ƣu tại ƣớc lƣợng năng lực ban đầu ˆ0.
- Lựa chọn các câu hỏi tốt nhất từ bài kiểm tra để thực hiện. - Ghi lại đáp án và tính toán ƣớc lƣợng năng lực mới ˆ1.
- Tập hợp lại bài kiểm tra đầy đủ từ bƣớc 1 để tối ƣu tại ˆ1 trong khi vẫn đạt đƣợc tất cả các ràng buộc và cố định lại những câu hỏi đã đƣợc thực hiện. - Lặp lại từ bƣớc 2 tới 4 cho tới khi trắc nghiệm thích nghi đƣợc hoàn thiện.
Những bài kiểm tra đầy đủ đã đƣợc sắp xếp (sắp xếp lại) là những bài kiểm tra ẩn; ngƣời tham gia kiểm tra không bao giờ thấy chúng nhƣng chỉ phục vụ bƣớc trung gian trong việc lựa chọn các câu hỏi cho trắc nghiệm thích nghi (hình 13). Bởi vì mỗi bài kiểm tra ẩn đạt đƣợc tất cả các điều kiện ràng buộc, trắc nghiệm thích nghi tự động cũng đạt đƣợc. Tƣơng tự, vì mỗi bài kiểm tra ẩn tối ƣu và các câu hỏi tốt nhất của nó luôn đƣợc sử dụng, trắc nghiệm thích nghi đƣợc đƣa ra cũng tối ƣu theo tập các ràng buộc.
Một cách lý tƣởng để triển khai phƣơng pháp kiểm tra ẩn là qua lập trình số nguyên 0-1. Trong kỹ thuật này, hàm mục tiêu và các ràng buộc đƣợc mô hình hóa sử dụng các biến nhận giá trị 0-1 cho việc lựa chọn các câu hỏi, và rồi mô hình sẽ đƣợc xử lý cho sự tối ƣu của nó. Chƣơng trình phần mềm với những xử lý mạnh cho các vấn đề 0-1 có ở trong hầu hết các gói tối ƣu hóa thƣơng mại. Một danh sách các ví dụ của việc làm thế nào để đƣa vào công thức đặc tả bài test nhƣ các ràng buộc sử dụng các biến 0-1. Các vấn đề trắc nghiệm thích nghi điển hình với hàng trăm ràng buộc và một giải pháp đƣợc triển khai tốt, việc tính toán trắc nghiệm ẩn tiếp theo không tới một giây. Đồng thời, câu hỏi tốt nhất đƣợc lựa chọn nhanh hơn rất nhiều với trắc nghiệm thích nghi không ràng buộc, bởi vì nó đƣợc lựa chọn từ các câu hỏi chƣa làm trong bài trắc nghiệm ẩn mà không phải lựa chọn từ toàn bộ ngân hàng đề.
Hình 13: Trắc nghiệm thích nghi sử dụng phương pháp trắc nghiệm ẩn
Ngân hàng câu hỏi Trắc nghiệm ẩn Câu hỏi ƣu tiên
Cách thức kiểm tra ẩn có vẻ nhƣ ngƣợc lại với trực giác; thay vì chọn câu hỏi tốt nhất trong ngân hàng, bƣớc đầu tiên của nó là sự nhóm lại của các bài kiểm tra tuyến tính truyền thống. Nhƣng nó đã đƣợc chứng minh là hoạt động xuất sắc trong một loạt các nghiên cứu gần đây, với những ứng dụng nhƣ là các bài kiểm tra thực tế có ràng buộc chặt chẽ, những ràng buộc điều khiển mức độ của tốc độ của sự thực hiện kiểm tra cá nhân, những ràng buộc giữ tỷ lệ lộ của các câu hỏi trắc nghiệm trong ngân hàng dƣới mức độ bảo mật đã đƣa ra, cũng nhƣ những ràng buộc phân tầng bài kiểm tra tƣơng ứng với các câu hỏi của nó – các tham số độ phân biệt (= α-phân tầng) để ngăn ngừa sự lựa chọn các câu hỏi gần tối ƣu sớm trong bài