Вычислительная психометрика: ближайшее будущее или уже реальность

This book continues a series of books on the methodology of educational testing and assessment written by leading psychometricians and researchers in the field of educational assessment. Computational psychometrics is defined as the combination of computer science methods and psychometric measurement principles for analysing data obtained as a result of testing using technologically advanced test formats. The first part of the book discusses the changes that have occurred in teaching and educational assessment under the influence of digital technologies. The second part provides an overview of computational psychometric methods: from traditional psychometric models to machine learning technologies. The material in the book can be useful to students and researchers in the field of psychometrics who are involved in the development, design and analysis of learning systems and measurements using complex test formats and data. The strength of the book is an electronic application containing the code of the R or Python programming environment for the methodological chapters.Рецензируемое издание продолжает серию книг о методологии образовательного тестирования и оценивания, написанных ведущими психометриками и исследователями в области оценивания в образовании. Вычислительная психометрика рассматривается как сочетание методов вычислительных наук и психометрических принципов измерений для анализа данных, полученных в результате тестирования с использованием технологически усовершенствованных форматов теста. В первой части книги обсуждаются изменения, которые произошли в обучении и образовательном оценивании под влиянием цифровых технологий. Во второй части представлен обзор методов вычислительной психометрики: от традиционных психометрических моделей до технологий машинного обучения. Материалы книги могут быть полезны студентам и исследователям в области психометрики, которые занимаются разработкой, проектированием, анализом систем обучения и измерениями с использованием сложных тестовых форматов и данных. Сильной стороной книги является электронное приложение, содержащие код среды программирования R или Python для методологических глав