Automatic Item Generation (AIG), or Automated Item Generation, is a process linking psychometrics with computer programming. It uses a computer algorithm to automatically create test items that are the basic building blocks of a psychological test. The method was first described by John R. Bormuth in the 1960s but was not developed until recently. AIG uses a two-step process: first, a test specialist creates a template called an item model; then, a computer algorithm is developed to generate test items. So, instead of a test specialist writing each individual item, computer algorithms generate families of items from a smaller set of parent item models.
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| - Automatic Item Generation (en)
- Generación automática de ítems (es)
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| - Automatic Item Generation (AIG), or Automated Item Generation, is a process linking psychometrics with computer programming. It uses a computer algorithm to automatically create test items that are the basic building blocks of a psychological test. The method was first described by John R. Bormuth in the 1960s but was not developed until recently. AIG uses a two-step process: first, a test specialist creates a template called an item model; then, a computer algorithm is developed to generate test items. So, instead of a test specialist writing each individual item, computer algorithms generate families of items from a smaller set of parent item models. (en)
- La Generación Automática de Ítems (en inglés Automatic Item Generation, AIG), o Generación Automatizada de Ítems, es un proceso ideado originalmente por Bormuth y que comenzó un amplio desarrollo hacia fines de los '90. Es una disciplina joven en psicología, que reúne conocimientos de psicometría con elementos de programación. Consiste en la creación de ítems (que son las unidades que componen los tests psicológicos) controlada por algoritmos computacionales. Dicha creación utiliza como base un ítem modelo (IM), que es una representación prototípica de los reactivos a generar. En lugar de redactar cada ítem en forma individual, los mencionados algoritmos se utilizan para generar familias de ítems partiendo de un grupo más pequeño de IM-padres. Se espera que la AIG reduzca costos moneta (es)
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| - Automatic Item Generation (AIG), or Automated Item Generation, is a process linking psychometrics with computer programming. It uses a computer algorithm to automatically create test items that are the basic building blocks of a psychological test. The method was first described by John R. Bormuth in the 1960s but was not developed until recently. AIG uses a two-step process: first, a test specialist creates a template called an item model; then, a computer algorithm is developed to generate test items. So, instead of a test specialist writing each individual item, computer algorithms generate families of items from a smaller set of parent item models. (en)
- La Generación Automática de Ítems (en inglés Automatic Item Generation, AIG), o Generación Automatizada de Ítems, es un proceso ideado originalmente por Bormuth y que comenzó un amplio desarrollo hacia fines de los '90. Es una disciplina joven en psicología, que reúne conocimientos de psicometría con elementos de programación. Consiste en la creación de ítems (que son las unidades que componen los tests psicológicos) controlada por algoritmos computacionales. Dicha creación utiliza como base un ítem modelo (IM), que es una representación prototípica de los reactivos a generar. En lugar de redactar cada ítem en forma individual, los mencionados algoritmos se utilizan para generar familias de ítems partiendo de un grupo más pequeño de IM-padres. Se espera que la AIG reduzca costos monetarios, ya que la generación tradicional de ítems resulta costosa para muchas organizaciones reconocidas a nivel mundial. La AIG incrementa enormemente la cantidad de ítems generados en el mismo lapso de tiempo invertido para la creación tradicional de ítems. Los ítems pueden incluso crearse al instante en el transcurso de un Test Adaptativo Informatizado. Las formas paralelas de un test pueden generarse de manera sencilla a través de la AIG para reducir la sobreexposición del individuo a un grupo de ítems, lo cual promueve la seguridad de testeo. También se espera que la AIG produzca ítems con una gama amplia de niveles de dificultad, evite errores de construcción y permita una comparabilidad mayor entre los ítems gracias a una definición más sistemática del IM prototípico. (es)
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