APPLICAZIONE DEL MODELLO "TEST MULTIPASSO OTTIMALE"

I test a risposta multipla sono un valido strumento di valutazione dell'abilità dei candidati, grazie alla vasta teoria che li supporta e che permette un'effi?cace modellizzazione. Tale teoria è l'Item Response Theory, che de?finisce come strumento di base una curva di probabilità per descrivere la possibilità di rispondere correttamente ad una domanda del test, chiamata Item Characteristic Curve. Usando queste probabilità le abilità latenti dei candidati possono essere stimate. Un particolare tipo di test (detto mastery test ) si pre?figge l'obiettivo di classi?care i candidati in due categorie distinte: i cosiddetti masters e non-masters. In tal caso, non è più necessario stimare l'abilità delle persone, ma semplicemente fi?ssare una regola di classifi?cazione basata sui loro risultati del test. Mentre nella situazione generale ci si concentra sugli errori di misura della stima di abilità, ora l'attenzione si sposta sugli errori di misclassifi?cazione. Esistono in letteratura diversi modelli proposti per applicare test con esito dicotomico, ma uno dei loro principali svantaggi è dato dall'eccessiva dipendenza dell'uso del computer anche in fase di somministrazione del test. Alla luce delle osservazioni precedenti, l'obiettivo di questo lavoro è di proporre un nuovo modello multi-passo di mastery test che non dipenda eccessivamente dall'uso del computer e che sia capace di classi?care in maniera e?fficiente i candidati.