प्रश्न प्रतिक्रिया सिद्धांत

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ऐतिहासिक संदर्भ

IRT की नींव स्वतंत्र रूप से डेनमार्क में जॉर्ज रैश (1960) और संयुक्त राज्य अमेरिका में फ्रेडरिक लॉर्ड तथा एलन बर्नबॉम (1960 का दशक) ने रखी, जिसमें लॉर्ड और नोविक की 1968 की 'Statistical Theories of Mental Test Scores' ने गणितीय आधार दिया। लॉर्ड की 1980 की 'Applications of Item Response Theory to Practical Testing Problems' ने परीक्षण निर्माण, समतुल्यीकरण और पूर्वाग्रह की पहचान में व्यावहारिक अनुप्रयोग दिखाकर इस क्षेत्र को सुदृढ़ किया। बढ़ती कंप्यूटिंग क्षमता के साथ 1980 से 1990 के दशक में इस सिद्धांत को व्यापक रूप से अपनाया गया, जिससे बड़े पैमाने के परीक्षण कार्यक्रमों के लिए प्राचल आकलन संभव हुआ।

संरचनाएँ

अभी तक कोई संरचना प्रलेखित नहीं है।

उपकरण

इस सिद्धांत पर अभी तक कोई उपकरण आधारित नहीं है।

इस सिद्धांत पर बने परीक्षण

इस सिद्धांत पर अभी तक कोई परीक्षण आधारित नहीं है।

व्यावहारिक अनुप्रयोग

IRT कंप्यूटरीकृत अनुकूली परीक्षण (CAT) का आधार है, जिसका उपयोग GRE, GMAT, NCLEX नर्सिंग लाइसेंस परीक्षा और CAT-ASVAB सैन्य बैटरी जैसे उच्च-दाँव वाले मूल्यांकनों में होता है, और यह प्रत्येक परीक्षार्थी की योग्यता स्तर के अनुरूप प्रश्न चुनकर छोटे लेकिन अधिक सटीक परीक्षण संभव बनाता है। नैदानिक संदर्भों में IRT PROMIS (Patient-Reported Outcomes Measurement Information System) पहल को आधार देता है, जिससे स्वास्थ्य परिणामों का कुशल मापन संभव होता है। IRT विधियाँ विभिन्न फ़ॉर्मों में परीक्षण समतुल्यीकरण, निष्पक्षता विश्लेषण के लिए विभेदक प्रश्न प्रकार्य (DIF) की पहचान, और दुनिया भर के मानकीकृत परीक्षण कार्यक्रमों के लिए प्रश्न बैंक विकास में भी सहायक हैं।

इसे कैसे मापा जाता है

IRT स्वयं एक मापन पद्धति है, न कि कोई सारगर्भित मनोवैज्ञानिक सिद्धांत। सामान्य मॉडलों में द्विभाजी प्रश्नों के लिए एक-प्राचल (1PL/Rasch), दो-प्राचल (2PL) और तीन-प्राचल (3PL) लॉजिस्टिक मॉडल, तथा बहुविभाजी प्रश्नों के लिए Graded Response Model और Partial Credit Model शामिल हैं। प्राचल आकलन में अधिकतम संभाविता या बेज़ियन विधियों का उपयोग होता है।

आलोचनाएँ और सीमाएँ

एक प्रमुख आलोचना IRT मॉडलों के लिए आवश्यक सशक्त प्राचलिक मान्यताओं (जैसे एकआयामिता और स्थानीय स्वतंत्रता) की है, जो जटिल मनोवैज्ञानिक संरचनाओं पर लागू नहीं हो सकतीं, जिससे मॉडल का डेटा से असंगत होना संभव है। Rasch मॉडल समुदाय और व्यापक IRT समुदाय इस बुनियादी प्रश्न पर असहमत हैं कि मॉडल को डेटा के अनुरूप बैठाया जाना चाहिए (IRT दृष्टिकोण) या डेटा को मौलिक मापन की मॉडल-आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए (Rasch दृष्टिकोण)। स्थिर प्राचल अनुमान के लिए IRT को अपेक्षाकृत बड़े नमूना आकार चाहिए (मॉडल के अनुसार सामान्यतः 200-1000+ परीक्षार्थी), जो छोटे पैमाने के मूल्यांकनों में इसकी उपयोगिता को सीमित करता है।

प्रमुख प्रकाशन

• Lord, F. M.. (1980). Applications of Item Response Theory to Practical Testing Problems.
• Lord, F. M. & Novick, M. R.. (1968). Statistical Theories of Mental Test Scores.
• Rasch, G.. (1960). Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests.
• Hambleton, R. K., Swaminathan, H. & Rogers, H. J.. (1991). Fundamentals of Item Response Theory.
• Embretson, S. E. & Reise, S. P.. (2000). Item Response Theory for Psychologists. 10.4324/9781410605269

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