Attribute hierarchy method
ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಹೈರಾರ್ಕಿ ಮೆಥಡ್ (ಎಹೆಚ್ಎಂ), ಆಲ್ಬರ್ಟಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸೆಂಟರ್ ಫಾರ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಇನ್ ಅಪ್ಲೈಡ್ ಮೆಷರ್ಮೆಂಟ್ ಅಂಡ್ ಇವಾಲ್ಯುಯೇಷನ್ (ಸಿಆರ್ಎಎಂಇ) ನಲ್ಲಿ ಜಾಕ್ವೆಲಿನ್ ಲೈಟನ್, ಮಾರ್ಕ್ ಗಿರ್ಲ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೀವ್ ಹುಂಕಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಅರಿವಿನ ಆಧಾರಿತ ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಎಹೆಚ್ಎಂ ಅರಿವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದ್ದು, ಬೋಧನೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಅರಿವಿನ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅರಿವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು (ಸಿಡಿಎ) ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜ್ಞಾನದ ಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಿಡಿಎ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಅರಿವಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಅಂಕಗಳ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಅರಿವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಬೋಧಕರು, ಪೋಷಕರು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಅವರ ಬೋಧನೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಕೌಶಲ್ಯದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು, ಪರೀಕ್ಷಕರ ಪರೀಕ್ಷಾ ಐಟಂ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯ ಘಟಕಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮಾದರಿಗಳ ಗುಂಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಕರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಅಥವಾ ಘೋಷಣಾತ್ಮಕ ಜ್ಞಾನದ ವಿವರಣೆ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರ-ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ರಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಅರಿವಿನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಒಂದು ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪರೀಕ್ಷಕರ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತೀರ್ಮಾನಗಳಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ಎಹೆಚ್ಎಂ ಮತ್ತು ರೂಲ್ ಸ್ಪೇಸ್ ವಿಧಾನದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯೊಳಗಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ಅವಲಂಬನೆಗಳ ಊಹೆಯೊಂದಿಗೆ ಎಹೆಚ್ಎಂ ಟ್ಯಾಟ್ಸುಓಕಾದ ರೂಲ್ ಸ್ಪೇಸ್ ವಿಧಾನದಿಂದ (ಆರ್ಎಸ್ಎಂ) ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕೆಲವು ಅಥವಾ ಎಲ್ಲಾ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಭಾವಿಸುವ ಮೂಲಕ ಎಹೆಚ್ಎಂ ಅನ್ನು ಆರ್ಎಸ್ಎಂನಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಎಹೆಚ್ಎಂ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಕ್ರಮಾನುಗತದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಅಗತ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಶ್ರೇಣಿಯು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಕರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಂತರ-ಸಂಬಂಧಿತ ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಊಹೆಯು ಮಾನವನ ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಜಾಲದೊಳಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಆರ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ಅವಲಂಬನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಎಹೆಚ್ಎಂ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರೀಕ್ಷಾ ಐಟಂ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಐಆರ್ಟಿ ಮತ್ತು ಐಆರ್ಟಿ ಅಲ್ಲದ ಆಧಾರಿತ ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ಮಾಡಿದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ತೀರ್ಮಾನಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ತರ್ಕಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಎಹೆಚ್ಎಂ ಆರ್ಎಸ್ಎಂನಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಆರ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪೋಸ್ಟ್-ಹಾಕ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಎಹೆಚ್ಎಂ ಆದ್ಯತೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಆರ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಕರ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅರಿವಿನ ಅಥವಾ ಜ್ಞಾನದ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ರಾಜ್ಯವು ಪರೀಕ್ಷಾ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸರಿಯಾದ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ನಿಯಮಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಆರ್. ಎಸ್. ಎಂ. ನ ಗಮನವು ತಪ್ಪಾದ ನಿಯಮಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಎಹೆಚ್ಎಂ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಗಮನಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಕ್ರಮಾನುಗತಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶವು ಪರೀಕ್ಷಕರು ಹೊಂದಿರಬಹುದಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಎ. ಎಚ್. ಎಂ. ಆರ್. ಎಸ್. ಎಂ. ನಲ್ಲಿರುವಂತೆ ತಪ್ಪು ನಿಯಮಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಧಾನ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿನ್ಯಾಸ ಎ. ಎಚ್. ಎಂ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ನಿರ್ಮಾಣ-ಕೇಂದ್ರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುವಲ್ಲಿ ರಚನೆಯ ಕೇಂದ್ರ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಕನ್ಸ್ಟ್ರಕ್ಟ್-ಸೆಂಟರ್ಡ್ ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಡಲಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ದೃಢವಾಗಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿವೆ. ಪ್ರಧಾನ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿನ್ಯಾಸವು 3 ವಿಶಾಲ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆಃ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿನ್ಯಾಸ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೊದಲ ಹಂತವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಅರಿವಿನ ಜ್ಞಾನ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಅಥವಾ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತವು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹಂತಕ್ಕೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿನ್ಯಾಸ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಎರಡನೇ ಹಂತವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯೊಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮಾದರಿಯ ಯಾವುದೇ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿನ್ಯಾಸ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮೂರನೇ ಹಂತವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಮಾದರಿಯ ಸೂಕ್ತತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷಕರ ಪರೀಕ್ಷಾ ಐಟಂ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಂತರ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಕರ ಅರಿವಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುವ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಕೌಶಲ್ಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿ ಎಂದರೇನು? ಎಹೆಚ್ಎಂ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಬೇಕು. ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯು "ಪ್ರಮಾಣಿತ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾನವ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರದ ಸರಳೀಕೃತ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಲಿಕೆಯ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ". ಎಹೆಚ್ಎಂ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣವಾಗಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಮಾಡಲಾದ ಈ ಅರಿವಿನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು, ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು, ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಕರು ಹೊಂದಿರಬೇಕಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ನಂತರ, ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಅರಿವಿನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿವಿಧ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ರಚನೆಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ನಾಲ್ಕು ಸಾಮಾನ್ಯ ರೀತಿಯ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ರಚನೆಗಳಿವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಅರಿವಿನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪರಿಹಾರ ಕಾರ್ಯದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಶ್ರೇಣೀಕರಣಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ಜಾಲಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ನಾಲ್ಕು ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ರೂಪಗಳು ಸೇರಿವೆಃ ಎ) ರೇಖೀಯ, ಬಿ) ಒಮ್ಮುಖ, ಸಿ) ವಿಭಿನ್ನ, ಮತ್ತು ಡಿ) ರಚನೆರಹಿತ. ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ? ಕಾರ್ಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ವಿಷಯದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಗಳ ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ಲಭ್ಯತೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ವಿಷಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಶಗಳ ಕಾರ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಬಳಕೆ. ಕಾರ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕಾರ್ಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಲ್ಪಿತ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸಂಭಾವ್ಯ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯ ವಿಧಾನವು ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ನಿಜವಾದ ಜ್ಞಾನ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಾಗ ಪರೀಕ್ಷಕರನ್ನು ಗಟ್ಟಿಯಾಗಿ ಯೋಚಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಗಟ್ಟಿಯಾಗಿ ಮಾತನಾಡುವಾಗ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಮೌಖಿಕ ವರದಿಯು ಪರೀಕ್ಷಾ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸಂಬಂಧಿತ ಜ್ಞಾನ, ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಜ್ಞಾನ, ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮೌಖಿಕ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ಅವುಗಳ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಅನುಕ್ರಮವು ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಕ್ರಮವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಡೆದ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಗಟ್ಟಿಯಾಗಿ ಯೋಚಿಸುವ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಮೌಖಿಕ ವರದಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು. ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ? ನಿಖರವಾದ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯು ಎರಡು ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಅರಿವಿನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೆವಲಪರ್ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಜ್ಞಾನ, ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಮರ್ಥನೀಯ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯು ಅರಿವಿನ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ನಡುವೆ ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷಕರ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಪರೀಕ್ಷಕರ ಅರಿವಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ವರದಿಯ ಮೂಲಕ ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಈ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಂತರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅರಿವಿನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಅಥವಾ ಪರಿಹರಿಸುವ ಗುರಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕ್ರಮಾನುಗತವು ಅನುಪಾತ, ಅಪವರ್ತನ, ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ (ಅನುಪಾತಗಳು ಮತ್ತು ಬೀಜಗಣಿತ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ) ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಶ್ರೇಣಿಯು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸಲಾದ ಒಂಬತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯು ನಿಜವೆಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ, ಎ3 ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡ ಪರೀಕ್ಷಕನು ಅದರ ಕೆಳಗಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಾದ ಎ1 ಮತ್ತು ಎ2 ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದಾನೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷಕರೊಬ್ಬರು ಗುಣಲಕ್ಷಣ A2 ಅನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದರೆ, ಪರೀಕ್ಷಕರೊಬ್ಬರು ಗುಣಲಕ್ಷಣ A1 ಅನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿರುತ್ತಾರೆ ಆದರೆ A3 ಅಲ್ಲ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ರಮಾನುಗತವು ಎರಡು ಸ್ವತಂತ್ರ ಶಾಖೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಷರತ್ತನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ-ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎ1. ಎ1 ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಹೊರತಾಗಿ, ಮೊದಲ ಶಾಖೆಯು ಎ2 ಮತ್ತು ಎ3 ಎಂಬ ಎರಡು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಶಾಖೆಯು ಎ4 ರಿಂದ ಎ9 ರವರೆಗಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸ್ವಯಂ-ಹೊಂದಿರುವ ಉಪ-ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮೂರು ಸ್ವತಂತ್ರ ಶಾಖೆಗಳು ಉಪ-ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆಃ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು A4, A5, A6; ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು A4, A7, A8; ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು A4, A9. ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣವಾಗಿ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎ1, ಸಂಯೋಜನೆ, ವ್ಯವಕಲನ, ಗುಣಾಕಾರ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ವಿಭಜನೆಯಂತಹ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಕಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಾದ ಎ2 ಮತ್ತು ಎ3 ಎರಡೂ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತವೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎ2 ರಲ್ಲಿ, ಪರೀಕ್ಷಕನು ಅಂಶಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎ3ಯಲ್ಲಿ, ಪರೀಕ್ಷಕನಿಗೆ ಅಪವರ್ತನದ ಜ್ಞಾನ (ಅಂದರೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎ2) ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಅಪವರ್ತನದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳೂ ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ A3 ಅನ್ನು A2 ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮುಂದುವರಿದ ಗುಣಲಕ್ಷಣವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂ-ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಉಪ-ಶ್ರೇಣಿಯು ಆರು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ A4 ಉಪ-ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಇತರ ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣ A4, ಗುಣಲಕ್ಷಣ A1 ಅನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ A4 ಅಂಕಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ A1), ಆದರೆ ಇದು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬೀಜಗಣಿತದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳಾಗಿ ಬದಲಿಸುವುದನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಅಮೂರ್ತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ A1 ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಉಪ-ಶ್ರೇಣೀಕರಣದ ಮೊದಲ ಶಾಖೆಯು, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಗ್ರಾಫ್ ಓದುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣ A5 ಗಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷಕನು ಪರಿಚಿತ ಕಾರ್ಯದ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಅನುಗುಣವಾದ ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಸಮರ್ಥನಾಗಿರಬೇಕು. ಗುಣಲಕ್ಷಣ A5 ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಸ್ತುವಿನಲ್ಲಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಐಟಂ 4), ಗುಣಲಕ್ಷಣ A4 ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಗ್ರಾಫ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪರೀಕ್ಷಕರು ಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯದ ಸಮೀಕರಣಕ್ಕೆ ಬದಲಿಸಬೇಕು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ A6, ಸ್ವತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಅವಲಂಬಿತ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧದ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳ ಅಮೂರ್ತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ-ಶಕ್ತಿಯ ಬಹುಪದಗಳ ಕಾರ್ಯದಂತಹ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಚಿತ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಗ್ರಾಫ್ಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ A6 ಅನ್ನು ಗುಣಲಕ್ಷಣ A5 ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಪ-ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣ A5 ಗಿಂತ ಕೆಳಗಿರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಪ-ಶ್ರೇಣೀಕರಣದ ಎರಡನೇ ಶಾಖೆಯು ಮುಂದುವರಿದ ಪರ್ಯಾಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣ A7 ಗೆ ಪರೀಕ್ಷಕನು ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬೀಜಗಣಿತದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳಾಗಿ ಬದಲಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣ A4 ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣ A7 ನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ಬಹು ಜೋಡಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಹು ಸಮೀಕರಣಗಳ ಏಕಕಾಲೀನ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿದೆ. ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಎ8 ಮುಂದುವರಿದ ಬದಲಿ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ A7 ಗಿಂತ ಗುಣಲಕ್ಷಣ A8 ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುವ ಅಂಶವೆಂದರೆ, ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಬೀಜಗಣಿತದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ಬೀಜಗಣಿತದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಬದಲಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಉಪ-ಶ್ರೇಣೀಕರಣದ ಕೊನೆಯ ಶಾಖೆಯು ನಿಯಮದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎ9 ಎಂಬ ಒಂದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ ಬೀಜಗಣಿತದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬದಲು ನಿಯಮವಾಗಿದ್ದು, ಪರಿಹಾರವನ್ನು ತಲುಪಲು ವಸ್ತುವಿನಲ್ಲಿ ಬದಲಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಅನುಪಾತ ಮತ್ತು ಬೀಜಗಣಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸಹ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ನೇರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು (k, k) ಕ್ರಮದ ಬೈನರಿ ಅಡ್ಜಸೆನ್ಸಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ (A) ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ k ಎಂಬುದು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಅಂದರೆ A ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವು ಎರಡು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ನೇರ ಸಂಪರ್ಕದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು (ಅಂದರೆ, 0) ಅಥವಾ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು (ಅಂದರೆ, 1) ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಅನುಪಾತ ಮತ್ತು ಬೀಜಗಣಿತದ ಶ್ರೇಣಿವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಎ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಕೆಳಗೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಲು ಮತ್ತು ಅಂಕಣವು ಒಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ; ಮೊದಲ ಸಾಲು ಮತ್ತು ಅಂಕಣವು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎ1 ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೊನೆಯ ಸಾಲು ಮತ್ತು ಅಂಕಣವು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎ9 ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ 1 ರ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯು ಆ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್ನ ಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ನಡುವಿನ ನೇರ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ A1 ಅನ್ನು ಗುಣಲಕ್ಷಣ A2 ಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮೊದಲ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ 1 ಇದೆ (ಅಂದರೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣ A1) ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಕಾಲಮ್ (ಅಂದರೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ A2). ಸಾಲು 1 ರಲ್ಲಿ 0 ಸ್ಥಾನಗಳು A1 ತನ್ನೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ A3 ಮತ್ತು A5 ಅನ್ನು A9 ಗೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ನೇರ ಮತ್ತು ಪರೋಕ್ಷ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು (ಕೆ, ಕೆ) ಕ್ರಮದ ಬೈನರಿ ರೀಚಾಬಿಲಿಟಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ (ಆರ್) ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೆ ಎಂಬುದು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ. ಎ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಿಂದ ಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಬೂಲಿಯನ್ ಸೇರ್ಪಡೆ ಮತ್ತು ಗುಣಾಕಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಅಡ್ಜಸೆನ್ಸಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಇಲ್ಲಿ n ಎಂಬುದು ಇನ್ವೇರಿಯನ್ಸ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಪೂರ್ಣಾಂಕವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು I ಎಂಬುದು ಐಡೆಂಟಿಟಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಆಗಿದೆ. ಅನುಪಾತ ಮತ್ತು ಬೀಜಗಣಿತದ ಶ್ರೇಣಿವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಮುಂದೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಂತೆಯೇ, ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಸಾಲು ಮತ್ತು ಅಂಕಣವು ಒಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ; ಮೊದಲ ಸಾಲು ಮತ್ತು ಅಂಕಣವು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎ1 ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೊನೆಯ ಸಾಲು ಮತ್ತು ಅಂಕಣವು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎ9 ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು A1 ರಿಂದ A9ರವರೆಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಅಥವಾ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಲು 1 ರ ಎಲ್ಲಾ ಕಾಲಮ್ಗಳಲ್ಲಿ 1 ರ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ A1 ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ). ಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಮುಖ್ಯ ಕರ್ಣದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ 1 ರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಸ್ವತಃ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ರಮಾನುಗತಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ A1 ಅನ್ನು ಗುಣಲಕ್ಷಣ A2 ಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಮತ್ತು A2 ನೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಸಂಪರ್ಕದ ಮೂಲಕ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ A3 ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ A1 ಅನ್ನು A4 ನೊಂದಿಗಿನ ಸಂಪರ್ಕದ ಮೂಲಕ A5 ನಿಂದ A9 ಗೆ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಂಶಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮೂಹವನ್ನು (ಕೆ, ಪಿ) ಕ್ರಮದ ಇನ್ಸಿಡೆನ್ಸ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ (ಕ್ಯೂ) ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೆ ಎಂಬುದು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಪಿ ಎಂಬುದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದಾಗ ಈ ವಸ್ತುಗಳ ಸಮೂಹವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೇರುವ ಮೂಲಕ ಈ ವಸ್ತುಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಿದ ಇನ್ಸಿಡೆನ್ಸ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ (ಕ್ಯೂಆರ್) ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಕ್ಯೂಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಯೂ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್ನಲ್ಲಿ ಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಯಾವ ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೂಲಿಯನ್ ಸೇರ್ಪಡೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕ್ಯೂಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಯೂಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ (ಕೆ,) ಕ್ರಮದಲ್ಲಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೆ ಎಂಬುದು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಐ ಎಂಬುದು ಕ್ರಮಾನುಗತದಲ್ಲಿನ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ವಸ್ತುಗಳ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಅನುಪಾತ ಮತ್ತು ಬೀಜಗಣಿತದ ಕ್ರಮಾನುಗತಕ್ಕೆ, ಮುಂದೆ ಕ್ಯೂಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕ್ಯೂಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಸ್ತುವಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ನೀಲನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟಕವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಕ್ಯೂಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಕನಿಷ್ಠ 9 ವಸ್ತುಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಈಗ ಕ್ಯೂಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬಳಸಿ ರಚಿಸಬಹುದು. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒಬ್ಬ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಪರೀಕ್ಷಕರಾಗಿ ಪರಿಕಲ್ಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವರು ಪರೀಕ್ಷಿಯು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿರುವ ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಲನ್ನು (ಇದು ಕ್ಯೂಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋಸ್ ಆಗಿದೆ) ಕ್ಯೂಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಕಾಲಮ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೂಲಿಯನ್ ಸೇರ್ಪಡೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ (ಇ) ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿದೆ (ಜೆ, ಐ), ಅಲ್ಲಿ ಜೆ ಎಂಬುದು ಪರೀಕ್ಷಕರ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಐ ಎಂಬುದು ಕ್ರಮಾನುಗತದಿಂದ ವಿಧಿಸಲಾದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ವಸ್ತುಗಳ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಅನುಪಾತ ಮತ್ತು ಬೀಜಗಣಿತದ ಶ್ರೇಣಿವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಇ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಕೆಳಗೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯು ನಿಜವಾಗಿದ್ದರೆ, ಈ ಅರಿವಿನ-ಆಧಾರಿತ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವ ಪರೀಕ್ಷಕರು 58 ವಿಶಿಷ್ಟ ಐಟಂ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬೇಕು. ಯಾವುದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದ ಪರೀಕ್ಷಕರನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಇ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 0ರ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಪರೀಕ್ಷಕನ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾದರಿಯು ವಸ್ತುವಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಪರೀಕ್ಷಕನು ವಸ್ತುವಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪರೀಕ್ಷಕರ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಮಾದರಿಯು ವಸ್ತುವಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಿದ್ದರೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯು ವಸ್ತುವಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿಲ್ಲ. ವಸ್ತುವಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯ ಪಾತ್ರ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಕ್ರಮಾನುಗತ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯು ವಸ್ತುವಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ನೇರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ವಸ್ತುಗಳು ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದಂತೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಕ್ರಮವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಅಳೆಯಬೇಕು. ಈ ಐಟಂ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಬಹು ಆಯ್ಕೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ಮಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿರಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ, ಎಹೆಚ್ಎಂ ಅನ್ನು ದ್ವಿಗುಣವಾಗಿ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ 1 ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು 0 ತಪ್ಪಾದ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು 1 ಮತ್ತು 0 ರ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ವಾಹಕದಿಂದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಈ ವಾಹಕವು ನಂತರ ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಪಾಂಡಿತ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಸ್ತುವಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ವಿಧಾನ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಅರಿವಿನ ಕೌಶಲ್ಯದ ವಿವರಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಸಲುವಾಗಿ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಗ್ರೇನ್ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ರಮಾನುಗತದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ರಚಿಸಬೇಕಾದ ಅನೇಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಧಾರಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಐಟಂ ಜನರೇಷನ್ (ಎಐಜಿ) ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ರೂಪ ಮತ್ತು ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅನೇಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಒಂದು ಭರವಸೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾದ ವಸ್ತುಗಳ ಉದಾಹರಣೆ ಅನುಪಾತ ಮತ್ತು ಬೀಜಗಣಿತ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎ1, ಸಂಯೋಜನೆ, ವ್ಯವಕಲನ, ಗುಣಾಕಾರ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ವಿಭಜನೆಯಂತಹ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಕಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಅಂಶವು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿರಬಹುದುಃ ಪರೀಕ್ಷಕರನ್ನು ಬೀಜಗಣಿತದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು (t + u) ಗಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಂಶಕ್ಕಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷಕರು 19 ರಿಂದ 3 ಅನ್ನು ಕಳೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ನಂತರ 16 ಅನ್ನು 4 ರಿಂದ ಭಾಗಿಸಬೇಕು. ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎ2 ಅಂಶಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗೆಗಿನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ವಸ್ತುವಿನ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ "(p + 1) (t-3) = 0 ಮತ್ತು p ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರೆ, t ಯ ಮೌಲ್ಯವೇನು? ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ಪಿ ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, (ಟಿ-3) ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಶೂನ್ಯವಾಗಿಸಲು ಶೂನ್ಯವಾಗಿರಬೇಕು, ಇದು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಟಿಗೆ 3 ರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲು, ಪರೀಕ್ಷಕರು ಎ1 ಮತ್ತು ಎ2 ಎರಡೂ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಎ3 ಕೇವಲ ಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಂಗ್ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ (ಅಂದರೆ, ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಎ2), ಆದರೆ ಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ವಸ್ತುವಿನ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ". ಮೊದಲ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಪರಿಶೀಲಕರ ಅಂಶಗಳ ನಂತರವೇ ಎರಡನೇ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೌಲ್ಯದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲು, ಪರೀಕ್ಷಕರು ಎ1, ಎ2 ಮತ್ತು ಎ3 ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಕರು ಹೊಂದಿರಬಹುದಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯು ಪರೀಕ್ಷಕರು ಬಳಸುವ ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬೇಕು. ಪರೀಕ್ಷಕರ ದೊಡ್ಡ ಗುಂಪು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಗಮನಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಲಿಪ್ಗಳು ಇರುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷಕರಿಂದ ಪಡೆದ ಗಮನಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಸ್ಥಿರತೆ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು. ಗಮನಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಕ್ರಮಾನುಗತಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ಸ್ಥಿರವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಎಚ್. ಸಿ. ಐ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷಕ I ಗಾಗಿ ಎಚ್. ಸಿ. ಐ ಅನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಇಲ್ಲಿ J ಎಂದರೆ ಒಟ್ಟು ವಸ್ತುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, Xij ಎಂದರೆ ಪರೀಕ್ಷಕನ ಸ್ಕೋರ್ (ಅಂದರೆ, 1 ಅಥವಾ 0) ಐಟಂ ಜೆ ಗೆ, Sj ಎಂಬುದು ಐಟಂ ಜೆ ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಉಪವಿಭಾಗದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಮತ್ತು ಎನ್. ಸಿ. ಐ ಎಂದರೆ ಪರೀಕ್ಷಕರು ಸರಿಯಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಿದ ಐಟಂಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆಗಳ ಒಟ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆ. ಎಚ್. ಸಿ. ಐ. ಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು-1ರಿಂದ + 1ರವರೆಗೆ ಇರುತ್ತವೆ. 1 ಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಉತ್ತಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಕಡಿಮೆ ಎಚ್. ಸಿ. ಐ ಮೌಲ್ಯಗಳು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. 0. 0ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಚ್ಸಿಐ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿ-ದತ್ತಾಂಶ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿ-ದತ್ತಾಂಶ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ? ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿ-ದತ್ತಾಂಶ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪರೀಕ್ಷಕರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಪಾಂಡಿತ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವು ಮಾದರಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ತೋರಿಸದಿದ್ದರೆ, ವಿವಿಧ ಕಾರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದುಃ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ತಪ್ಪಾದ ವಿವರಣೆ, ಕ್ರಮಾನುಗತದೊಳಗಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ತಪ್ಪಾದ ಕ್ರಮ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅಳೆಯದ ವಸ್ತುಗಳು, ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯು ಪರೀಕ್ಷಕರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯು ಬಳಸುವ ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಜೋಡಿಸಬೇಕು, ಇದು ಪರೀಕ್ಷಕರ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿನ ಬಗ್ಗೆ ಅನುಮಾನಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಗಣನೀಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು ಮಾದರಿಯು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ನಂತರ, ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಎಹೆಚ್ಎಂನ ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಬಳಕೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ವರದಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಕರಿಗೆ ಅವರ ಗುಣಲಕ್ಷಣ-ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಪರೀಕ್ಷಕರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು, ಅವರ ಗಮನಿಸಿದ ಐಟಂ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನರ ಜಾಲದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿವರಣೆ ನರ ಜಾಲವು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಸಮಾನಾಂತರ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ರಚನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಇನ್ಪುಟ್ ಘಟಕವು (ಅಂದರೆ, ಪ್ರಚೋದಕ ಘಟಕಗಳು) ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ಮಧ್ಯ-ಮಟ್ಟದ ಗುಪ್ತ ಘಟಕಗಳ ಸರಣಿಯ ಮೂಲಕ ಔಟ್ಪುಟ್ ಘಟಕಕ್ಕೆ (ಅಂದರೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಘಟಕಗಳು) ಸಂಕೇತವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟಕವು ಗುಪ್ತ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯಾಗಿ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನರಗಳ ಜಾಲಕ್ಕೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಇನ್ಪುಟ್ ಪದರದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೋಶವು ಉದಾಹರಣೆ ವಾಹಕದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು (0 ಅಥವಾ 1) ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಕೋಶವು ನಂತರ ಅದು ಪಡೆಯುವ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿ ಗುಪ್ತ ಕೋಶಕ್ಕೆ ರವಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುಪ್ತ ಕೋಶವು ಅದರ ಇನ್ಪುಟ್ನ ರೇಖೀಯ ತೂಕದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರತಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಕೋಶಕ್ಕೆ ರವಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಕೋಶವು, ಪ್ರತಿಯಾಗಿ, ಗುಪ್ತ ಕೋಶಗಳಿಂದ ಅದರ ಒಳಹರಿವಿನ ರೇಖೀಯ ತೂಕದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು 0 ರಿಂದ 1 ರವರೆಗೆ ಇರುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಸರಿಯಾದ ಅಥವಾ ಗುರಿ ಮೌಲ್ಯವು 1 ರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಎಂದು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಗುರಿಗಳನ್ನು (ಅಂದರೆ, ಪರೀಕ್ಷಕರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು) ಪ್ರತಿ ಪ್ರಚೋದಕ ಇನ್ಪುಟ್ ಅಥವಾ ಉದಾಹರಣೆಗೆ (ಅಂದರೆ, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳು) ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾದರಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಚೋದಕ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧದ ಸಂಪರ್ಕ ತೂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ದ್ರಾವಣವು ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ದೋಷಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕದ ತೂಕವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ದೋಷ ಪದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ದೋಷ ಪದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ತೂಕವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಡೆಲ್ಟಾ ನಿಯಮ ಎಂಬ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನೊಂದಿಗೆ, ಇದನ್ನು ದೋಷದ ಬ್ಯಾಕ್ ಪ್ರಸರಣ ಎಂಬ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ಹಂತ 1 ರಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿ (ಅಂದರೆ, ಕ್ಯೂಆರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋಸ್) ನಿಂದ ಪಡೆದ ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಪ್ರತಿ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಲಿಯುವವರೆಗೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ತೂಕದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪಾಗಿದ್ದು, ಪರೀಕ್ಷಕರೊಬ್ಬರು ತಮ್ಮ ಗಮನಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 1 ಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ 0 ಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು ಸ್ಕೋರ್ ರಿಪೋರ್ಟಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೆವಲಪರ್ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಬಳಕೆದಾರರ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ನಡುವಿನ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಆಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೋರ್ ವರದಿಯು ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಅರ್ಥಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸ್ವರೂಪದ್ದಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಭಿವರ್ಧಕರ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ 5.10 ಹೇಳುತ್ತದೆಃ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು, ಪೋಷಕರು, ಕಾನೂನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು, ಶಿಕ್ಷಕರು, ಗ್ರಾಹಕರು ಅಥವಾ ಮಾಧ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದಾಗ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುವವರು ಸೂಕ್ತವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು. ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಏನನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅಂಕಗಳ ಅರ್ಥವೇನು ಮತ್ತು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಬೇಕು. ಎಹೆಚ್ಎಂ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅರಿವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು ಎಹೆಚ್ಎಂನ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಇದು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವೈಯಕ್ತಿಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸ್ಕೋರ್ ವರದಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಎಹೆಚ್ಎಂ ತಯಾರಿಸಿದ ಅಂಕಗಳ ವರದಿಗಳು ಒಟ್ಟು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಯಾವ ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಈ ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಯಾವ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಾಹಿತಿಯು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿವರಣೆಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಪ್ರತಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ವರದಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಸೂಚನಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸಬಹುದು. ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಎಹೆಚ್ಎಂ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು, ಮಾದರಿ ವರದಿಯನ್ನು ಮುಂದೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಲಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಪರೀಕ್ಷಕರು ಎ1 ಮತ್ತು ಎ4 ಅನ್ನು ಎ6 ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಪಾಂಡಿತ್ಯವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಮೂರು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಯಿತುಃ ನಾನ್ಮಾಸ್ಟ್ರಿ (ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮೌಲ್ಯವು 0.00 ಮತ್ತು 0.35ರ ನಡುವೆ), ಭಾಗಶಃ ಪಾಂಡಿತ್ಯ (ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮೌಲ್ಯವು 0.36 ಮತ್ತು 0.70ರ ನಡುವೆ), ಮತ್ತು ಪಾಂಡಿತ್ಯ (ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮೌಲ್ಯವು 0.71 ಮತ್ತು 1.00ರ ನಡುವೆ). ಎ1 (ಮೂಲ ಅಂಕಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು), ಎ4 (ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬೀಜಗಣಿತದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಬದಲಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು), ಎ5 (ಪರಿಚಿತ ಕಾರ್ಯದ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಅನುಗುಣವಾದ ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು), ಮತ್ತು ಎ6 (ಕಾರ್ಯಗಳ ಅಮೂರ್ತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು) ಎಂಬ ನಾಲ್ಕು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಕರು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಸ್ಕೋರ್ ವರದಿಯಲ್ಲಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಉಳಿದ ಐದು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿಲ್ಲ. ಅರಿವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಎಹೆಚ್ಎಂನ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಏಕೀಕರಣ ಅರಿವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಎರಡು ಮೂಲಗಳಿಂದ ಗುರುತಿಸಬಹುದುಃ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಬಳಕೆದಾರರು. ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೋಧನೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಅರಿವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಿಂದ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು, ಪಠ್ಯಕ್ರಮ, ಬೋಧನೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಜೋಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಶಿಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ಇತರ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಪಾಲುದಾರರು ಸೇರಿದಂತೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಬಳಕೆದಾರರು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಿಂದ ಸೂಕ್ತವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ತರಗತಿಯ ಅಭ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿ ಗರಿಷ್ಠ ಬೋಧನಾ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗಿನ ಎಹೆಚ್ಎಂ, ಅರಿವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್ನಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ನಿಜವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಜ್ಞಾನ, ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪಠ್ಯಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿನ್ಯಾಸದ ನಡುವಿನ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಘಟಿಸಲಾದ ಈ ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಆಸಕ್ತಿಯ ರಚನೆಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಅರಿವಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನೀಲನಕ್ಷೆಯೂ ಆಗುತ್ತವೆ. ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಯೊಳಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಅಳೆಯಲು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಅರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ವಿವರವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸೂಚನೆಯ ನಡುವಿನ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಸಹ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅರಿವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ಸ್ಕೋರ್ ವರದಿಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಹಾಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬೋಧನಾ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಪಾಂಡಿತ್ಯದ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು, ಮಾದರಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಸ್ತುಗಳಂತಹ ಪೂರಕ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಶಿಕ್ಷಕರು ಬಳಸಬಹುದು. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕಲಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಸೂಚನೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಬಗ್ಗೆ ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಹ ನೀಡಬಹುದು. ಅರಿವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಎಹೆಚ್ಎಂ ಒಂದು ಭರವಸೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿನ್ಯಾಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಅರಿವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ನಿಜವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಬಲವಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಬಹುದು. ಈ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಅವರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಇದು ಭವಿಷ್ಯದ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಲೈಟನ್, ಜೆ. ಪಿ., ಮತ್ತು ಗಿಯರ್ಲ್, ಎಂ. ಜೆ. ಓದಲು ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ. (ಎಡ್ಸ್.). (2007). ಶಿಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಅರಿವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಃ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಗಳು. ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್, ಯುಕೆಃ ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಪ್ರೆಸ್. ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಅನ್ವಯಿಕ ಅಳತೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಕೇಂದ್ರ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿಧಾನಗಳು ಮಾನಸಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಪಕಗಳು