Novi trendovi u razvoju psihološke skale

Kompjuterizovano adaptivno testiranje (Computerized Adaptive Testing (CAT)) je na čelu inovacija u psihološkim merenjima. Predstavlja promenu paradigme u načinu na koji se psihološke procene primenjuju i revoluciju u pogledu preciznosti i efikasnosti (Van der Linden & Glas, 2010). CAT koristi najsavremeniju tehnologiju i napredne algoritme kako bi prilagodio iskustvo testiranja svakom pojedincu. Ova personalizacija se postiže dinamičkim prilagođavanjem težine pitanja na osnovu prethodnih odgovora ispitanika. CAT-ov personalizovani pristup nudi nekoliko ubedljivih prednosti:

Preciznost: CAT poboljšava preciznost merenja kroz odabir pitanja koja su najinformativnija za svakog ispitanika. Kao rezultat, CAT može da proizvede veoma precizne procene sa manje pitanja od tradicionalnih testova fiksne dužine (Reckase, 2009).

Manji stres izazvan testiranjem: Tradicionalne procene često izlažu ispitanike pitanjima koja su ili suviše laka ili preteška. CAT eliminiše ovaj stres tako što daje pitanja koja su u odgovarajućoj meri izazovna, sprečavajući ispitanike da se osećaju preopterećeno ili dosadno (Vainer & Thissen, 2003).

Kraće trajanje testa: Prilagodljiva priroda CAT-a znači da testovi mogu biti kraći uz očuvanje preciznosti merenja. Ovo ne samo da smanjuje opterećenje za ispitanike, već i čini CAT održivom opcijom za vremenski osetljive procene, kao što je u kliničkim okruženjima (Van der Linden & Pashlei, 2000).

Prilagođavajući iskustvo testiranja svakom pojedincu, CAT je posebno koristan u kliničkoj psihologiji, obrazovnoj proceni i različitim istraživačkim domenima gde je precizno merenje ključno (Meijer & Nering, 1999).

Digitalna era je uvela novo doba za razvoj psihološke skale sa širokim usvajanjem platformi za onlajn anketiranje. Ove platforme nude doseg bez presedana, efikasno prikupljanje podataka i pojednostavljenu analizu podataka. Platforme za onlajn ankete su transformisale način na koji se distribuiraju psihološke skale i imaju implikacije u različitim domenima:

Širok domet: Platforme za onlajn ankete omogućavaju istraživačima da dopru do različitih populacija širom sveta. Digitalni format prevazilazi geografske granice i jezičke barijere, čineći međukulturne i međulingvističke studije izvodljivijim (Gosling et al., 2004).

Efikasno prikupljanje podataka: Uz pomoć digitalnog formata, prikupljanje podataka je ubrzano. Odgovori se snimaju i čuvaju elektronski, eliminiše se potreba za ručnim unosom podataka i značajno smanjuje vreme obrade podataka (Betlehem, 2010).

Praćenje podataka u realnom vremenu: Platforme za onlajn anketiranje obezbeđuju praćenje podataka u realnom vremenu, pa istraživači mogu da prate stepen učešća i obezbede integritet podataka. Ova karakteristika omogućava blagovremeno prilagođavanje anketa, obezbeđujući visokokvalitetne podatke (Couper, 2000).

Štaviše, platforme za onlajn anketiranje nude niz alata i funkcija za analizu podataka, pojednostavljujući interpretaciju rezultata i demokratizujući proces distribuiranja psihološke skale. Ove platforme podstiču istraživače da prikupljaju, analiziraju i diseminiraju podatke efikasnije i efektivnije (Dillman et al., 2014).

Sveprisutnost pametnih telefona i nosivih uređaja utrla je put njihovoj integraciji u razvoj psiholoških skala. Mobilne aplikacije sada mogu da upravljaju skalama koje se odnose na raspoloženje, stres, fizičku aktivnost i još mnogo toga u realnom vremenu. Učesnici mogu da daju odgovore dok obavljaju svoje dnevne rutine, smanjujući pristrasnost prisećanja i povećavajući ekološku validnost (Faurholt-Jepsen et al., 2019). Pored toga, uređaji koji se mogu nositi, kao što su monitori otkucaja srca i uređaji za praćenje spavanja, dopunjuju skale samoprocene pružajući fiziološke podatke, što rezultira sveobuhvatnijim razumevanjem psiholoških konstrukata (Farrahi et al., 2013).

Prikupljanje podataka u realnom vremenu: Mobilne aplikacije i nosiva tehnologija omogućavaju prikupljanje podataka u realnom vremenu. Učesnici mogu dati odgovore u ovom trenutku, smanjujući pristrasnost prisećanja i pružajući tačniji odraz svojih iskustava.

Ekološka validnost: Korišćenje mobilnih aplikacija i nosivih uređaja pruža podatke u kontekstu svakodnevnog života osobe, povećavajući ekološku validnost psiholoških procena. Ovo je posebno vredno u oblastima kao što je klinička psihologija, gde je razumevanje ponašanja osobe u njenom prirodnom okruženju ključno.

Integracija podataka: Podaci prikupljeni sa ovih uređaja mogu se integrisati sa tradicionalnim podacima samoprocene, nudeći sveobuhvatniji pogled na psihološke konstrukte (Bos, 2016). Ova integracija omogućava dublje razumevanje faktora koji utiču na ljudsko ponašanje.

Era velikih podataka i mašinskog učenja je revolucionirala analizu podataka prikupljenih pomoću psiholoških skala. Ove napredne statističke tehnike mogu da obrađuju velike skupove podataka sa brojnim varijablama, otkrivajući obrasce i odnose koji mogu ostati skriveni kada se koriste tradicionalne metode (Chen & Song, 2017).

Istraživanje podataka: Algoritmi mašinskog učenja mogu da pregledaju ogromne skupove podataka, identifikuju obrasce, odnose i trendove koji možda nisu očigledni kada se koriste tradicionalne statističke metode. Ovi uvidi mogu biti od neprocenjive vrednosti za razumevanje ljudskog ponašanja i psiholoških konstrukata (Hastie et al., 2009).

Prediktivno modeliranje: Mašinsko učenje omogućava razvoj prediktivnih modela koji mogu predvideti buduća ponašanja ili ishode na osnovu psiholoških procena. Na primer, algoritmi mašinskog učenja mogu predvideti verovatnoću određenih stanja mentalnog zdravlja na osnovu psiholoških procena (Pfister et al., 2014).

Integracija podataka: Analiza velikih podataka može integrisati podatke prikupljene pomoću psihološke skale sa raznim drugim izvorima podataka, kao što su aktivnosti društvenih medija, fiziološka merenja i faktori životne sredine (Chen et al., 2012). Ovaj holistički pristup može pružiti sveobuhvatnije razumevanje ljudskog ponašanja i mentalnih procesa.

Koristeći velike podatke i mašinsko učenje, istraživači imaju mogućnost da otkriju nove uvide, preciziraju klasifikaciju psiholoških stanja i predvide buduće ponašanje na osnovu psiholoških procena.