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

Résumé

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.

Mots-clés :

• 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

Abstract

This article presents results concerning the application to adaptive testing of modelisations coming from item response theory. More specifically, interests are on the impact of the variation of the criterias retained for the stopping rules on the probability distribution of certain statistics associated with the sampling distribution of the proficiency estimate in adaptive testing. Stopping rules considered are of two kinds: according to the standard error of the proficiency estimate and according to the number of administered items.

Keywords:

• Adaptive testing,
• item response theory,
• stopping rule,
• esperance a posteriori,
• sampling distribution,
• asymetry,
• kurtosis,
• proficiency estimate