Étude de la distribution d’échantillonnage de l’estimateur du niveau d’habileté en testing adaptatif en fonction de deux règles d’arrêt dans le contexte de l’application du modèle de Rasch

Abstract

Cet article s’intéresse à l’application des modélisations issues de la théorie de la réponse à l’item au testing adaptatif par ordinateur. Plus spécifiquement, il s’intéresse à l’impact de la variation des critères retenus pour la règle d’arrêt sur la distribution de probabilité de certaines statistiques associées à la distribution d’échantillonnage de l’estimateur du niveau d’habileté en testing adaptatif. Les règles d’arrêt considérées sont de deux types : selon l’erreur-type de l’estimateur du niveau d’habileté et selon le nombre d’items administrés.

Keywords

• Testing adaptatif
• théorie de la réponse à l’item
• règle d’arrêt
• espérance a posteriori
• distribution d’échantillonnage
• asymétrie
• kurtose
• estimateur du niveau d’habileté
• Adaptive testing
• item response theory
• stopping rule
• esperance a posteriori
• sampling distribution
• asymetry
• kurtosis
• proficiency estimate