Książki na temat „Computer adaptive testing (CAT)”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych książek naukowych na temat „Computer adaptive testing (CAT)”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj książki z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Liu, Mei. The impact of item location effects on ability estimation in CAT: A simulation study. Law School Admission Council, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaMeijer, Rob R. Simple nonparametric checks for model data fit in CAT. Law School Admission Council, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaMeijer, Rob R. Investigating the quality of items in CAT using nonparametric IRT. Law School Admission Council, 2004.
Znajdź pełny tekst źródłaMeijer, Rob R. Exploring new methods to detect person misfit in CAT. Law School Admission Council, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaMeijer, Rob R. Some new methods to detect person fit in CAT. Law School Admission Council, 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaYi, Qing. Effects of scale transformation and test termination rule on the precision of ability estimates in CAT. ACT, Inc., 2000.
Znajdź pełny tekst źródłaMeijer, Rob R. Using patterns of summed scores in paper-and-pencil tests and CAT to detect misfitting item score patterns. Law School Admission Council, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaYi, Qing. Simulating nonmodel-fitting responses in a CAT environment. ACT, Inc., 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaYi, Qing. Simulating nonmodel-fitting responses in a CAT environment. ACT, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaYi, Qing. Simulating nonmodel-fitting responses in a CAT environment. ACT, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaYi, Qing. Simulating nonmodel-fitting responses in a CAT environment. ACT, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaFroelich, Amy Goodwin. Modifying existing dimensionality assessment tools for use in a CAT environment. Law School Admission Council, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaVlk, Suzee. The GRE CAT for dummies. 4th ed. IDG Books Worldwide, 2000.
Znajdź pełny tekst źródła1932-, Alexander-Travis Pauline, and Research and Education Association, eds. REA's testbuster for the GRE CAT with CD-ROM for both Windows & Macintosh, REA's interactive GRE TESTware. Research & Education Association, 2000.
Znajdź pełny tekst źródłaArmstrong, Ronald D. A method for determining the maximum number of nonoverlapping linear test forms that can be assembled from an item pool. Law School Admission Council, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaMcLeod, Lori Davis. A Bayesian method for the detection of item preknowledge in CAT. Law School Admission Council, 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaSwygert, Kimberly Ann. The relationship of item-level response times with test-taker and item variables in an operational CAT environment. Law School Admission Council, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaSwygert, Kimberly Ann. The relationship of item-level response times with test-taker and item variables in an operational CAT environment. Law School Admission Council, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaPrice, Davis Anita, and Research and Education Association, eds. REA's testbuster for the GMAT CAT with CD-ROM for both Windows & Macintosh REA's Interactive GMAT TESTware. Research & Education Association, 2000.
Znajdź pełny tekst źródłaBan, Jae-Chun. Data sparseness and online pretest item calibration/scaling methods in CAT. ACT, Inc., 2002.
Znajdź pełny tekst źródłaBan, Jae-Chun. Data sparseness and online pretest item calibration/scaling methods in CAT. ACT, Inc., 2002.
Znajdź pełny tekst źródłaPrice, Davis Anita, and Research and Education Association, eds. REA's testbuster for the GMAT CAT. Research & Education Association, 2000.
Znajdź pełny tekst źródłaGlas, Cees A. W. Testlet-based adaptive mastery testing. Law School Admission Council, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaCorporation, Springhouse, ed. Computerized adaptive testing (CAT) disk for NCLEX-PN. Springhouse Corp., 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaMartz, Geoff. Cracking the GMAT CAT (computer-adaptive test). 2nd ed. Random House, Inc., 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaGlas, Cees A. W. Violations of ignorability in computerized adaptive testing. Law School Admission Council, 2006.
Znajdź pełny tekst źródła1945-, Armstrong Ronald D., and Law School Admission Council, eds. Computerized adaptive testing with multiple form structures. Law School Admission Council, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaMislevy, Robert J. Graphical models and computerized adaptive testing. National Center for Research on Evaluation, Standards, and Student Testing, Center for the Study of Evaluation, Graduate School of Education & Information Studies, University of California, Los Angeles, 1997.
Znajdź pełny tekst źródłaLinden, Wim J. van der and Glas Cees A. W, eds. Computerized adaptive testing: Theory and practice. Kluwer Academic, 2000.
Znajdź pełny tekst źródłaBobrow, Jerry. GMAT CAT (computer-adaptive graduate management admission test). 8th ed. Wiley Pub., 2000.
Znajdź pełny tekst źródłaLinden, Wim J. van der. Cross validating item parameter estimation in adaptive testing. Law School Admission Council, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaMeijer, Rob R. Outlier detection in high-stakes college entrance testing. Law School Admission Council, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaWim J. van der Linden. Capitalization on item calibration error in computer adaptive testing. Law School Admission Council, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaMeijer, Rob R. Robustness of person-fit decisions in computerized adaptive testing. Law School Admission Council, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaGlas, Cees A. W. Alternative approaches to updating item parameter estimates in tests with item cloning. Law School Admission Council, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaLinden, Wim J. van der. Constraining item exposure in computerized adaptive testing with shadow tests. Law School Admission Council, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaLinden, Wim J. van der. Implementing content constraints in alpha-stratified adaptive testing using a shadow test approach. Law School Admission Council, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaMeijer, Rob R. Robustness of person-fit decisions in computerized adaptive testing. Law School Admission Council, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaMeijer, Rob R. Detection of advance item knowledge using response times in computer adaptive testing. Law School Admission Council, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaArmstrong, Ronald D. Routing rules for multiple-form structures. Law School Admission Council, 2002.
Znajdź pełny tekst źródłaMeijer, Rob R. The use of person-fit statistics in computerized adaptive testing. Law School Admission Council, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaZwick, Rebecca. Empirical Bayes enhancement of Mantel-Haenszel DIF analysis for computer-adaptive tests. Law School Admission Council, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaGlas, Cees A. W. Modeling variability in item parameters in educational measurement. Law School Admission Council, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaMeijer, Rob R. The use of person-fit statistics in computerized adaptive testing. Law School Admission Council, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaK, Hambleton Ronald, and Law School Admission Council, eds. Anchor-based methods for judgmentally estimating item difficulty parameters. Law School Admission Council, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaWim J. van der Linden. Using response times to detect aberrant responses in computerized adaptive testing. Law School Admission Council, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaGlas, Cees A. W. The impact of item parameter estimation on computerized adaptive testing with item cloning. Law School Admission Council, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaMeijer, Rob R. The use of statistical process control-charts for person-fit analysis in computerized adaptive testing. Law School Admission Council, 2003.
Znajdź pełny tekst źródła