Anpassungstests

Anpassungstests, auch als adaptive Tests bezeichnet, sind Messverfahren, die den Inhalt und den Schwierigkeitsgrad der Aufgaben während der Prüfung an das Leistungsniveau der befragten Person anpassen. Ziel ist eine möglichst präzise Erfassung der Zielgröße (z. B. Fähigkeit, Fertigkeit oder Merkmalsausprägung) bei möglichst geringer Testlänge. In der Praxis kommen oft computerbasierte Systeme zum Einsatz, die aus einem vorbereiteten Item-Pool kalibrierte Aufgaben auswählen, basierend auf den Antworten der Testperson eine Schätzung der Fähigkeit vornehmen und das nächste Item mit maximaler Information wählen. Typische Anpassungsschemata umfassen item-by-item-Adaption und mehrstufige Tests (MST). Die Design- und Auswertungsverfahren beruhen häufig auf der Item-Response-Theorie (IRT) und verwenden Startitem, Kalibrierung, Schätzverfahren (z. B. Maximum Likelihood oder Bayes-Schätzung) sowie Stoppregeln (z. B. Ziel-Standardfehler oder maximale Item-Anzahl). Expositionskontrollen dienen der Sicherheit, dass einzelne Items nicht zu oft verwendet werden.

Vorteile: Höhere Messpräzision über ein breites Fähigkeitsspektrum bei geringerer Testdauer, geringere Belastung für die Testperson. Verbesserte Effizienz in großen Untersuchungen und Licensure-/Akkreditierungsprozessen. Nachteile: Erheblicher Kalibrierungsaufwand, Abhängigkeit von einem gut validierten Item-Pool, potenzielle Verzerrungen durch schlecht kalibrierte Items oder Ungleichheiten im Item-Zugriff sowie Sicherheits- und Fairnessaspekte wie Barrierefreiheit, kulturelle Neutralität und Übersetzungsqualität.

Anwendungen: Bildungs- und Berufsprüfungen, Sprach- und Lerndiagnostik, Personalentwicklung sowie psychometrische Forschung. Zukünftige Entwicklungen umfassen hybride Konzepte wie Multi-Stage-Testing, fortgeschrittene Exposure-Steuerung und Fairnessanalyse.