Trong lĩnh vực đánh giá giáo dục và tâm lý, **lý thuyết đáp ứng mục đa chiều (MIRT)** đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và hiểu rõ hơn về khả năng của người tham gia. Bài viết này sẽ đi sâu vào một khía cạnh cụ thể của MIRT: tại sao các đồ thị biểu diễn trong MIRT thường sử dụng hệ tọa độ trực giao, ngay cả khi các thuộc tính tiềm ẩn có tương quan với nhau. Việc hiểu rõ nguyên tắc này sẽ giúp bạn nắm bắt sâu sắc hơn về cách MIRT hoạt động và ứng dụng của nó trong thực tế.
MIRT là một mở rộng của lý thuyết đáp ứng mục (IRT), cho phép mô hình hóa các bài kiểm tra hoặc khảo sát đo lường nhiều hơn một **thuộc tính tiềm ẩn**. Thay vì chỉ tập trung vào một chiều duy nhất (ví dụ: khả năng toán học), MIRT có thể xem xét đồng thời nhiều chiều khác nhau (ví dụ: khả năng toán học, khả năng ngôn ngữ và khả năng tư duy logic). Điều này làm cho MIRT trở nên mạnh mẽ hơn trong việc phân tích các công cụ đánh giá phức tạp.
Trong các mô hình MIRT, đường cong đặc trưng mục (ICC) của IRT một chiều được thay thế bằng một **bề mặt đặc trưng mục (ICS)**. Bề mặt này biểu diễn xác suất trả lời đúng một mục cụ thể dựa trên các giá trị của các thuộc tính tiềm ẩn khác nhau. Việc trực quan hóa ICS đòi hỏi việc sử dụng đồ thị.
Một câu hỏi thường gặp là: tại sao các đồ thị trong MIRT luôn sử dụng hệ tọa độ trực giao (tức là các trục vuông góc với nhau), ngay cả khi các thuộc tính tiềm ẩn có tương quan? Câu trả lời nằm ở bản chất của không gian hình học được sử dụng để biểu diễn các thuộc tính tiềm ẩn.
Trong MIRT, các trục tọa độ (ví dụ: trục x và trục y) đại diện cho các giá trị của các **thuộc tính tiềm ẩn** (ví dụ: θ1 và θ2). Hệ tọa độ này là một không gian hình học, nơi mỗi trục được định nghĩa là trực giao theo mặc định. Điều này có nghĩa là, một điểm trên đồ thị biểu diễn một sự kết hợp cụ thể của các giá trị của các thuộc tính tiềm ẩn, và các trục được sử dụng để xác định vị trí của điểm đó phải độc lập với nhau.
Việc sử dụng hệ tọa độ trực giao không có nghĩa là các thuộc tính tiềm ẩn không tương quan. Tương quan giữa các thuộc tính tiềm ẩn được thể hiện thông qua các tham số trong mô hình MIRT, chứ không phải thông qua việc xoay hệ tọa độ. Nói cách khác, hệ tọa độ trực giao cung cấp một khung tham chiếu chuẩn để biểu diễn các thuộc tính tiềm ẩn, trong khi tương quan giữa chúng được mô hình hóa một cách riêng biệt.
Hãy tưởng tượng một bài kiểm tra đánh giá cả khả năng toán học và khả năng ngôn ngữ. Ngay cả khi có một tương quan dương giữa hai khả năng này (ví dụ: những người giỏi toán thường cũng giỏi ngôn ngữ), chúng ta vẫn sử dụng một hệ tọa độ trực giao để biểu diễn chúng. Trục x có thể đại diện cho khả năng toán học, và trục y có thể đại diện cho khả năng ngôn ngữ. Một người có khả năng toán học cao và khả năng ngôn ngữ trung bình sẽ được biểu diễn bằng một điểm ở góc phần tư thứ nhất của đồ thị.
Tương quan giữa khả năng toán học và khả năng ngôn ngữ sẽ được phản ánh trong mô hình MIRT thông qua các tham số mô hình, chẳng hạn như hiệp phương sai giữa hai thuộc tính tiềm ẩn. Điều này cho phép chúng ta hiểu được mối quan hệ giữa hai khả năng này mà không cần phải thay đổi hệ tọa độ.
MIRT có nhiều ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực đánh giá giáo dục và tâm lý, bao gồm:
Việc sử dụng hệ tọa độ trực giao trong MIRT là một nguyên tắc quan trọng giúp đảm bảo tính đơn giản, nhất quán và linh hoạt trong việc biểu diễn và phân tích các thuộc tính tiềm ẩn. Hiểu rõ nguyên tắc này sẽ giúp bạn khai thác tối đa sức mạnh của MIRT trong việc đánh giá và cải thiện các công cụ đo lường trong giáo dục và tâm lý. **MIRT là một công cụ mạnh mẽ** giúp chúng ta hiểu rõ hơn về khả năng của con người và thiết kế các bài kiểm tra tốt hơn.
Bài viết liên quan