Attribute hierarchy method
ایٹریبیوٹ ہیرارکی میتھڈ (اے ایچ ایم)، ایک علمی بنیاد پر نفسیاتی طریقہ کار ہے جسے جیکولین لیٹن، مارک گیرل، اور اسٹیو ہنکا نے البرٹا یونیورسٹی میں سینٹر فار ریسرچ ان اپلائیڈ پیمائش اور تشخیص (سی آر اے ایم ای) میں تیار کیا ہے۔ اے ایچ ایم علمی تشخیصی تشخیص کی ایک شکل ہے جس کا مقصد علمی نفسیات کو تعلیمی پیمائش کے ساتھ مربوط کرنا ہے تاکہ تعلیم اور طلباء کی تعلیم کو بڑھایا جا سکے۔ ایک علمی تشخیصی تشخیص (سی ڈی اے)، کسی دیئے گئے ڈومین میں مخصوص علمی حالتوں اور علمی پروسیسنگ کی مہارتوں کی پیمائش کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ سی ڈی اے کے نتائج طالب علم کی علمی طاقت اور کمزوریوں کے بارے میں تفصیلی معلومات کے ساتھ اسکور کا خاکہ پیش کرتے ہیں۔ یہ علمی تشخیصی فیڈ بیک انسٹرکٹرز، والدین اور طلباء کو ان کی تدریس اور سیکھنے کے عمل میں رہنمائی کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ تشخیصی مہارت کا خاکہ تیار کرنے کے لیے، امتحان دہندگان کے ٹیسٹ آئٹم کے ردعمل کو ساختی خاصیت کے نمونوں کے ایک سیٹ میں درجہ بند کیا جاتا ہے جو کام کی کارکردگی کے علمی ماڈل کے اجزاء سے اخذ کیے جاتے ہیں۔ علمی ماڈل میں صفات ہوتی ہیں، جن کی تعریف کسی امتحان کے آئٹم کا صحیح جواب دینے کے لیے کسی امتحان دہندہ کو درکار طریقہ کار یا اعلانیہ علم کی وضاحت کے طور پر کی جاتی ہے۔ صفات کے درمیان باہمی تعلقات کی نمائندگی ایک درجہ بندی کے ڈھانچے کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے لہذا علمی مہارتوں کی ترتیب کی وضاحت کی جاتی ہے۔ یہ ماڈل صفات کی بنیاد پر تشخیصی اشیاء کو ڈیزائن کرنے کے لیے ایک فریم ورک فراہم کرتا ہے، جو امتحان دہندگان کی جانچ کی کارکردگی کو امتحان دہندگان کے علم اور مہارت کے بارے میں مخصوص نتائج سے جوڑتا ہے۔ اے ایچ ایم اور رول اسپیس میتھڈ کے درمیان فرق اے ایچ ایم علمی ماڈل کے اندر صفات کے درمیان انحصار کے مفروضے کے ساتھ تاتسوکا کے رول اسپیس میتھڈ (آر ایس ایم) سے مختلف ہے۔ دوسرے لفظوں میں، اے ایچ ایم کو آر ایس ایم سے یہ فرض کرتے ہوئے اخذ کیا گیا تھا کہ کچھ یا تمام مہارتوں کی نمائندگی درجہ بندی کے مطابق کی جا سکتی ہے۔ اے ایچ ایم کا استعمال کرتے ہوئے علمی صفات کی ماڈلنگ ایک درجہ بندی کی وضاحت کی ضرورت ہے جس میں صفات کے درمیان انحصار کا خاکہ پیش کیا گیا ہے۔ اس طرح، خاصیت کا درجہ بندی کام کی کارکردگی کے ایک علمی ماڈل کے طور پر کام کرتا ہے جو امتحان کے آئٹمز کو حل کرنے کے لیے امتحان دہندگان کے لیے درکار باہمی متعلق علمی عمل کی نمائندگی کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ مفروضہ انسانی ادراک کی خصوصیات کی بہتر عکاسی کرتا ہے کیونکہ علمی عمل عام طور پر الگ تھلگ کام نہیں کرتے بلکہ باہمی صلاحیتوں اور مہارتوں کے نیٹ ورک کے اندر کام کرتے ہیں۔ اس کے برعکس، آر ایس ایم صفات کے درمیان انحصار کے بارے میں کوئی مفروضہ نہیں بناتا ہے۔ اس فرق کی وجہ سے اے ایچ ایم کا استعمال کرتے ہوئے ٹیسٹ آئٹم کے ردعمل کا تجزیہ کرنے کے لیے آئی آر ٹی اور غیر آئی آر ٹی دونوں پر مبنی نفسیاتی طریقہ کار تیار ہوئے ہیں۔ علمی صفات کی شناخت اور شماریاتی تجزیے سے ہونے والے تشخیصی نتائج کی بنیادی منطق کے حوالے سے بھی اے ایچ ایم آر ایس ایم سے مختلف ہے۔ علمی صفات کی شناخت آر ایس ایم موجودہ ٹیسٹ پر ہر آئٹم کو کامیابی کے ساتھ حل کرنے کے لیے درکار صفات کی شناخت کے لیے پوسٹ ہاک اپروچ کا استعمال کرتا ہے۔ اس کے برعکس، اے ایچ ایم صفات کی شناخت کرنے اور علمی ماڈل میں ان کے باہمی تعلقات کی وضاحت کرنے کے لیے ایک ترجیحی نقطہ نظر کا استعمال کرتا ہے۔ شماریاتی تجزیے سے تشخیصی نتائج آر ایس ایم شماریاتی نمونوں کی درجہ بندی کا استعمال کرتے ہوئے جہاں معائنہ کاروں کے مشاہدہ شدہ ردعمل کے نمونوں کو پہلے سے طے شدہ ردعمل کے نمونوں سے ملایا جاتا ہے جو ہر ایک مخصوص علمی یا علمی حالت سے مطابقت رکھتا ہے۔ ہر ریاست درست اور غلط اصولوں کے ایک سیٹ کی نمائندگی کرتی ہے جو ٹیسٹ آئٹمز کا جواب دینے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ آر ایس ایم کے ساتھ فوکس غلط اصولوں یا غلط فہمیوں کی شناخت ہے۔ دوسری طرف اے ایچ ایم شماریاتی نمونوں کی شناخت کا استعمال کرتا ہے جہاں امتحان دہندگان کے مشاہدہ شدہ ردعمل کے نمونوں کا موازنہ ردعمل کے نمونوں سے کیا جاتا ہے جو خاصیت کے درجہ بندی کے مطابق ہوتے ہیں۔ شماریاتی نمونوں کی شناخت کا مقصد ان صفات کے امتزاج کی نشاندہی کرنا ہے جو امتحان دینے والے کے پاس ہونے کا امکان ہے۔ لہذا، اے ایچ ایم غلط اصولوں یا غلط فہمیوں کی نشاندہی نہیں کرتا جیسا کہ آر ایس ایم میں ہے۔ اصول پر مبنی ٹیسٹ ڈیزائن اے ایچ ایم ٹیسٹ ڈویلپمنٹ اور تجزیہ کے لیے تعمیر پر مبنی نقطہ نظر کا استعمال کرتا ہے۔ تعمیر پر مرکوز ٹیسٹ کی ترقی کی سرگرمیوں اور تجزیہ کی ہدایت میں تعمیر کے مرکزی کردار پر زور دیتا ہے۔ اس نقطہ نظر کا فائدہ یہ ہے کہ طلباء کی کارکردگی کے بارے میں کیے گئے نتائج مخصوص تعمیر پر مضبوطی سے مبنی ہیں۔ بنیادی ٹیسٹ ڈیزائن 3 وسیع مراحل پر مشتمل ہے: علمی ماڈل ڈویلپمنٹ ٹیسٹ ڈویلپمنٹ سائیکومیٹرک تجزیہ۔ علمی ماڈل کی ترقی ٹیسٹ ڈیزائن کے عمل کے پہلے مرحلے پر مشتمل ہے۔ اس مرحلے کے دوران، علمی علم، عمل اور مہارتوں کی شناخت کی جاتی ہے اور انہیں ایک خاصیت کے درجہ بندی یا علمی ماڈل میں منظم کیا جاتا ہے۔ اس مرحلے میں ٹیسٹ ڈویلپمنٹ مرحلے سے پہلے علمی ماڈل کی توثیق بھی شامل ہے۔ ٹیسٹ ڈویلپمنٹ ٹیسٹ ڈیزائن کے عمل میں دوسرے مرحلے پر مشتمل ہے۔ اس مرحلے کے دوران، آئٹمز کو علمی ماڈل کے اندر ہر خاصیت کی پیمائش کے لیے بنایا جاتا ہے جبکہ صفات کے درمیان ماڈل کردہ کسی بھی انحصار کو بھی برقرار رکھا جاتا ہے۔ نفسیاتی تجزیہ ٹیسٹ ڈیزائن کے عمل میں تیسرے مرحلے پر مشتمل ہوتا ہے۔ اس مرحلے کے دوران، مشاہدہ شدہ معائنہ کار کے ردعمل سے متعلق علمی ماڈل کی فٹ کا جائزہ لیا جاتا ہے تاکہ ٹیسٹ کی کارکردگی کی وضاحت کے لیے ماڈل کی موزونیت کا پتہ لگایا جا سکے۔ اس کے بعد امتحان دینے والے ٹیسٹ آئٹم کے ردعمل کا تجزیہ کیا جاتا ہے اور جانچ کرنے والے کی علمی طاقت اور کمزوریوں کو اجاگر کرنے والے تشخیصی مہارت کے پروفائل بنائے جاتے ہیں۔ علمی ماڈل کی ترقی علمی ماڈل کیا ہے؟ اے ایچ ایم تجزیہ کا آغاز کام کی کارکردگی کے علمی ماڈل کی وضاحت سے ہونا چاہیے۔ تعلیمی پیمائش میں علمی ماڈل سے مراد "معیاری تعلیمی کاموں پر انسانی مسئلے کو حل کرنے کی آسان وضاحت ہے، جو سیکھنے کی مختلف سطحوں پر طلباء کے حاصل کردہ علم اور مہارتوں کی خصوصیت میں مدد کرتا ہے اور طلباء کی کارکردگی کی وضاحت اور پیش گوئی کو آسان بناتا ہے۔" یہ علمی مہارتیں، جنہیں اے ایچ ایم فریم ورک میں ایک خاصیت کے طور پر تصور کیا گیا ہے، ایک چھوٹے اناج کے سائز پر متعین کی جاتی ہیں تاکہ ٹیسٹ کی کارکردگی میں بنیادی تشخیصی نتائج پیدا کیے جا سکیں۔ صفات میں مختلف طریقہ کار، مہارتیں، اور/یا عمل شامل ہیں جو ایک امتحان دینے والے کے پاس ٹیسٹ آئٹم کو حل کرنے کے لیے ہونا ضروری ہے۔ پھر، ان صفات کو درجہ بندی کا استعمال کرتے ہوئے تشکیل دیا جاتا ہے لہذا علمی مہارتوں کی ترتیب کی وضاحت کی جاتی ہے۔ علمی ماڈل کی نمائندگی مختلف درجہ بندی کے ڈھانچوں کے ذریعے کی جا سکتی ہے۔ عام طور پر، درجہ بندی کے ڈھانچے کی چار عمومی شکلیں ہیں جنہیں آسانی سے بڑھایا جا سکتا ہے اور درجہ بندی کے تیزی سے پیچیدہ نیٹ ورک بنانے کے لیے جوڑا جا سکتا ہے جہاں علمی پیچیدگی مسئلہ حل کرنے والے کام کی نوعیت سے مطابقت رکھتی ہے۔ چار درجہ بندی کی شکلوں میں شامل ہیں: a) لکیری، b) کنورجنٹ، c) ڈائیورجنٹ، اور d) غیر ساختہ۔ علمی ماڈل کیسے بنائے جاتے ہیں اور ان کی توثیق کیسے کی جاتی ہے؟ ٹاسک پرفارمنس کے نظریات کو کسی موضوع کے ڈومین میں ٹاسک پرفارمنس کے علمی نمونوں کو حاصل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، تعلیم میں ٹاسک پرفارمنس اور علمی نمونوں کے ان نظریات کی دستیابی محدود ہے۔ لہذا، علمی ماڈل تیار کرنے کے لیے دیگر ذرائع استعمال کیے جاتے ہیں۔ ایک طریقہ یہ ہے کہ سبجیکٹ ڈومین سے نمائندہ ٹیسٹ آئٹمز کے ٹاسک تجزیہ کا استعمال کیا جائے۔ ٹاسک تجزیہ ٹاسک کی کارکردگی کے ایک فرضی علمی ماڈل کی نمائندگی کرتا ہے، جہاں ٹیسٹ آئٹم کو حل کرنے کے لیے استعمال ہونے والے ممکنہ علم اور عمل کی وضاحت کی جاتی ہے۔ دوسرے طریقہ کار میں امتحان دہندگان کو زور سے سوچنا شامل ہے جب وہ ٹیسٹ آئٹمز کو حل کرتے ہیں تاکہ کام سے حاصل ہونے والے حقیقی علم، عمل اور حکمت عملیوں کی شناخت کی جا سکے۔ امتحان دہندگان کی بلند آواز میں گفتگو کے طور پر جمع کی گئی زبانی رپورٹ میں متعلقہ علم، مہارت اور طریقہ کار شامل ہو سکتے ہیں جو ٹیسٹ آئٹم کو حل کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ یہ علم، مہارتیں، اور طریقہ کار علمی ماڈل میں صفات بن جاتے ہیں، اور زبانی رپورٹ میں دستاویزی ان کی عارضی ترتیب درجہ بندی فراہم کرتی ہے۔ ٹاسک تجزیہ کا استعمال کرتے ہوئے اخذ کردہ علمی ماڈل کی توثیق کی جا سکتی ہے اور، اگر ضرورت ہو تو، تھنک آلاؤڈ اسٹڈیز سے جمع کی گئی امتحان دینے والی زبانی رپورٹوں کا استعمال کرتے ہوئے اس میں ترمیم کی جا سکتی ہے۔ علمی ماڈل کی درستگی کیوں اہم ہے؟ ایک درست علمی نمونہ دو وجوہات کی بناء پر اہم ہے۔ سب سے پہلے، ایک علمی ماڈل ٹیسٹ اسکور کی تشریحات کو علمی مہارتوں سے جوڑنے کے لیے تشریحی فریم ورک فراہم کرتا ہے۔ یعنی، ٹیسٹ ڈویلپر طلباء کے علم، مہارت، اور ان عملوں کے بارے میں دفاعی دعوے کرنے کے لیے بہتر پوزیشن میں ہوتا ہے جو ٹیسٹ کی کارکردگی کا سبب بنتے ہیں۔ دوسرا، ایک علمی نمونہ علمی اور سیکھنے کی نفسیات کے درمیان ہدایات کے ساتھ ایک تعلق فراہم کرتا ہے۔ امتحان دہندہ کے مشاہدہ شدہ ردعمل کے نمونے کی بنیاد پر، امتحان دہندہ کی علمی طاقت اور کمزوریوں کے بارے میں تفصیلی رائے اسکور رپورٹ کے ذریعے فراہم کی جا سکتی ہے۔ اس تشخیصی معلومات کو پھر امتحان دینے والے کے مطابق ہدایات کو مطلع کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جس کا مقصد مخصوص علمی مہارتوں کو بہتر بنانا یا ان کا ازالہ کرنا ہے۔ علمی ماڈل کی ایک مثال درج ذیل درجہ بندی تناسب، فیکٹرنگ، فنکشن، اور متبادل (جسے تناسب اور الجبرا درجہ بندی کہا جاتا ہے) کے شعبوں میں علم اور مہارت کے لیے علمی ماڈل ٹاسک کی کارکردگی کی ایک مثال ہے۔ یہ درجہ بندی مختلف ہے اور نو صفات پر مشتمل ہے جو ذیل میں بیان کی گئی ہیں۔ اگر علمی ماڈل کو درست سمجھا جاتا ہے، تو ایک امتحان دینے والا جس نے خاصیت A3 میں مہارت حاصل کی ہے، فرض کیا جاتا ہے کہ اس نے اس کے نیچے کی صفات، یعنی صفات A1 اور A2 میں مہارت حاصل کی ہے۔ اس کے برعکس، اگر کسی امتحان دہندہ نے خاصیت A2 میں مہارت حاصل کی ہے، تو یہ توقع کی جاتی ہے کہ امتحان دہندہ نے خاصیت A1 میں مہارت حاصل کی ہے لیکن A3 میں نہیں۔ درجہ بندی دو آزاد شاخوں پر مشتمل ہے جو ایک مشترکہ شرط کا اشتراک کرتی ہیں-خاصیت A1۔ خاصیت A1 کے علاوہ، پہلی شاخ میں دو اضافی صفات، A2 اور A3 شامل ہیں، اور دوسری شاخ میں ایک خود مختار ذیلی درجہ بندی شامل ہے جس میں صفات A4 سے A9 شامل ہیں۔ تین آزاد شاخیں ذیلی درجہ بندی پر مشتمل ہیں: صفات A4، A5، A6 ؛ صفات A4، A7، A8 ؛ اور صفات A4، A9۔ ایک لازمی خاصیت کے طور پر، خاصیت A1 میں ریاضی کے عمل کی سب سے بنیادی مہارتیں شامل ہیں، جیسے کہ اضافہ، گھٹاؤ، ضرب، اور اعداد کی تقسیم۔ صفات A2 اور A3 دونوں عوامل سے نمٹتے ہیں۔ خاصیت A2 میں، امتحان دینے والے کو عوامل کی خاصیت کے بارے میں علم ہونا ضروری ہے۔ ایٹریبیوٹ اے 3 میں، امتحان دینے والے کو نہ صرف فیکٹرنگ (یعنی ایٹریبیوٹ اے 2) کے علم کی ضرورت ہوتی ہے، بلکہ فیکٹرنگ کے اصولوں کو لاگو کرنے کی مہارت کی بھی ضرورت ہوتی ہے۔ لہذا، خاصیت A3 کو A2 سے زیادہ اعلی درجے کی خاصیت سمجھا جاتا ہے۔ خود مختار ذیلی درجہ بندی چھ صفات پر مشتمل ہے۔ ان صفات میں، ذیلی درجہ بندی میں دیگر تمام صفات کے لیے خاصیت A4 شرط ہے۔ ایٹریبیوٹ اے 4 میں اے 1 کو ایک شرط کے طور پر منسوب کیا گیا ہے کیونکہ اے 4 نہ صرف ریاضی کی کارروائیوں میں بنیادی مہارتوں کی نمائندگی کرتا ہے (یعنی، ایٹریبیوٹ اے 1)، بلکہ اس میں اقدار کو الجبرائی تاثرات میں تبدیل کرنا بھی شامل ہے جو زیادہ تجریدی ہے اور اس وجہ سے، ایٹریبیوٹ اے 1 سے زیادہ مشکل ہے۔ ذیلی درجہ بندی کی پہلی شاخ بنیادی طور پر فنکشنل گراف ریڈنگ سے متعلق ہے۔ خاصیت A5 کے لیے، معائنہ کار کو کسی واقف فنکشن کے گراف کو اس کے متعلقہ فنکشن کے ساتھ نقشہ بنانے کے قابل ہونا چاہیے۔ کسی ایسی آئٹم میں جس میں خاصیت A5 (مثال کے طور پر آئٹم 4) کی ضرورت ہوتی ہے، خاصیت A4 عام طور پر درکار ہوتی ہے کیونکہ معائنہ کار کو گراف میں بے ترتیب پوائنٹس تلاش کرنے ہوتے ہیں اور گراف اور فنکشن کے درمیان مماثلت تلاش کرنے کے لیے پوائنٹس کو فنکشن کی مساوات میں تبدیل کرنا ہوتا ہے۔ دوسری طرف خاصیت A6، افعال کی تجریدی خصوصیات سے متعلق ہے، جیسے کہ آزاد اور منحصر متغیرات کے درمیان تعلقات کی گرافیکل نمائندگی کو تسلیم کرنا۔ کم واقف افعال کے لیے گراف، جیسے کہ اعلی طاقت والے کثیر الجہتی کا فنکشن، شامل ہو سکتے ہیں۔ لہذا، خاصیت A6 کو خاصیت A5 سے زیادہ مشکل سمجھا جاتا ہے اور ذیلی درجہ بندی میں خاصیت A5 کے نیچے رکھا جاتا ہے۔ ذیلی درجہ بندی کی دوسری شاخ اعلی درجے کے متبادل سے وابستہ مہارتوں پر غور کرتی ہے۔ ایٹریبیوٹ A7 کے لیے امتحان دینے والے کو اعداد کو الجبرائی تاثرات میں تبدیل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ خاصیت A4 سے متعلق خاصیت A7 کی پیچیدگی اعداد کے متعدد جوڑوں اور متعدد مساوات کے بیک وقت انتظام میں مضمر ہے۔ خاصیت A8 اعلی درجے کے متبادل کی مہارتوں کی بھی نمائندگی کرتا ہے۔ تاہم، جو چیز خاصیت A8 کو خاصیت A7 سے زیادہ مشکل بناتی ہے وہ یہ ہے کہ اعداد کے بجائے الجبرائی تاثرات کو دوسرے الجبرائی اظہار میں تبدیل کرنے کی ضرورت ہے۔ ذیلی درجہ بندی کی آخری شاخ میں صرف ایک اضافی خاصیت، A9 شامل ہے، جو قواعد کی تفہیم اور اطلاق سے وابستہ مہارتوں سے متعلق ہے۔ یہ قاعدہ ہے، عددی قدر یا الجبرائی اظہار کے بجائے جسے حل تک پہنچنے کے لیے آئٹم میں تبدیل کرنے کی ضرورت ہے۔ علمی ماڈل کی نمائندگی تناسب اور الجبرا کی خاصیت کے درجہ بندی کو میٹرکس کی شکل میں بھی ظاہر کیا جا سکتا ہے۔ شروع کرنے کے لیے، صفات کے درمیان براہ راست تعلق ترتیب (k، k) کے بائنری ملحقہ میٹرکس (A) کے ذریعے متعین کیا جاتا ہے، جہاں k صفات کی تعداد ہے، اس طرح کہ A میٹرکس میں ہر عنصر دو صفات کے درمیان براہ راست تعلق کی غیر موجودگی (یعنی 0) یا موجودگی (یعنی 1) کی نمائندگی کرتا ہے۔ تناسب اور الجبرا کے درجہ بندی کے لیے پیش کردہ اے میٹرکس ذیل میں دکھایا گیا ہے۔ ہر صف اور کالم A میٹرکس ایک خاصیت کی نمائندگی کرتا ہے۔ پہلی صف اور کالم خاصیت A1 کی نمائندگی کرتا ہے اور آخری صف اور کالم خاصیت A9 کی نمائندگی کرتا ہے۔ کسی خاص صف میں 1 کی موجودگی اس خاصیت اور کالم کی پوزیشن سے متعلق خاصیت کے درمیان براہ راست تعلق کی نشاندہی کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، ایٹریبیوٹ A1 براہ راست ایٹریبیوٹ A2 سے جڑا ہوا ہے کیونکہ پہلی صف میں 1 موجود ہے (یعنی۔ خاصیت A1) اور دوسرا کالم (یعنی خاصیت A2)۔ صف 1 میں 0 کی پوزیشنیں اس بات کی نشاندہی کرتی ہیں کہ A1 نہ تو خود سے براہ راست جڑا ہوا ہے اور نہ ہی A3 اور A5 کو A9 سے منسوب کرتا ہے۔ صفات کے درمیان براہ راست اور بالواسطہ تعلقات کی وضاحت ترتیب (k، k) کے بائنری رسایبلٹی میٹرکس (R) کے ذریعے کی جاتی ہے، جہاں k صفات کی تعداد ہے۔ اے میٹرکس سے آر میٹرکس حاصل کرنے کے لیے، بولین کے اضافے اور ضرب کی کارروائیاں ملحقہ میٹرکس پر انجام دی جاتی ہیں، جس کا مطلب ہے کہ جہاں n انواریینس تک پہنچنے کے لیے درکار عدد ہے، اور I شناختی میٹرکس ہے۔ تناسب اور الجبرا کے درجہ بندی کے لیے R میٹرکس آگے دکھایا گیا ہے۔ اے میٹرکس کی طرح، میٹرکس میں ہر صف اور کالم ایک خاصیت کی نمائندگی کرتا ہے۔ پہلی صف اور کالم خاصیت اے 1 کی نمائندگی کرتا ہے اور آخری صف اور کالم خاصیت اے 9 کی نمائندگی کرتا ہے۔ پہلی خاصیت یا تو براہ راست یا بالواسطہ طور پر تمام صفات A1 سے A9 سے منسلک ہے۔ اس کی نمائندگی صف 1 کے تمام کالموں میں 1 کی موجودگی سے کی جاتی ہے (یعنی، خاصیت A1 کی نمائندگی)۔ آر میٹرکس میں، ایک خاصیت کو خود سے متعلق سمجھا جاتا ہے جس کے نتیجے میں مرکزی اخترن کے ساتھ 1 ہوتا ہے۔ درجہ بندی کا حوالہ دیتے ہوئے، یہ دکھایا گیا ہے کہ خاصیت A1 براہ راست خاصیت A2 سے منسلک ہے اور بالواسطہ طور پر A2 کے ساتھ اس کے تعلق کے ذریعے A3 سے منسلک ہے۔ خاصیت A1 بالواسطہ طور پر A5 سے A9 کے ساتھ اس کے A4 کے ساتھ تعلق کے ذریعے منسلک ہے۔ آئٹمز کے پوٹینشیل پول کی نمائندگی آرڈر (k، p) کے انسیڈینس میٹرکس (Q) میٹرکس کے ذریعے کی جاتی ہے، جہاں k صفات کی تعداد ہے اور p پوٹینشیل آئٹمز کی تعداد ہے۔ آئٹمز کا یہ پول صفات کے تمام امتزاج کی نمائندگی کرتا ہے جب صفات ایک دوسرے سے آزاد ہوتی ہیں۔ تاہم، آئٹمز کے اس پول کو R میٹرکس کے ذریعہ بیان کردہ صفات کے درجہ بندی کی رکاوٹوں کو مسلط کرکے، کم شدہ واقعات میٹرکس (کیو آر) بنانے کے لیے کم کیا جا سکتا ہے۔ کیو آر میٹرکس ان آئٹمز کی نمائندگی کرتا ہے جو خاصیت کے درجہ بندی میں بیان کردہ صفات کے درمیان انحصار کو پکڑتے ہیں۔ کیو آر میٹرکس بولین شمولیت کا استعمال کرتے ہوئے اس بات کا تعین کرکے تشکیل دیا جاتا ہے کہ کیو میٹرکس کے ہر کالم میں آر میٹرکس کے کون سے کالم منطقی طور پر شامل ہیں۔ کیو آر میٹرکس ترتیب (کے،) کا ہے جہاں کے صفات کی تعداد ہے اور آئی درجہ بندی میں رکاوٹوں کے نتیجے میں آئٹمز کی کم تعداد ہے۔ تناسب اور الجبرا کے درجہ بندی کے لیے، کیو آر میٹرکس آگے دکھایا گیا ہے۔ کیو آر میٹرکس ایک اہم ٹیسٹ آئٹم ڈویلپمنٹ بلیو پرنٹ پیش کرتا ہے جہاں صفات کے ہر مخصوص امتزاج کی پیمائش کے لیے آئٹمز بنائے جا سکتے ہیں۔ اس طرح، علمی ماڈل کے ہر جزو کا منظم طریقے سے جائزہ لیا جا سکتا ہے۔ اس مثال میں، کیو آر میٹرکس میں بیان کردہ تمام صفات کے امتزاج کی پیمائش کے لیے کم از کم 9 آئٹمز درکار ہیں۔ متوقع امتحان رسپانس پیٹرن اب کیو آر میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیے جا سکتے ہیں۔ ایک متوقع امتحان دہندہ کو ایک فرضی امتحان دہندہ کے طور پر تصور کیا جاتا ہے جو ان اشیاء کا درست جواب دیتا ہے جن کے لیے علمی صفات کی ضرورت ہوتی ہے جن میں امتحان دہندہ مہارت حاصل کر چکا ہوتا ہے۔ متوقع رسپانس میٹرکس (ای) بولین شمولیت کا استعمال کرتے ہوئے، ایٹریبیوٹ پیٹرن میٹرکس (جو کہ کیو آر میٹرکس کا ٹرانسپوز ہے) کی ہر صف کا موازنہ کیو آر میٹرکس کے کالموں سے کرکے بنایا جاتا ہے۔ متوقع رسپانس میٹرکس ترتیب (جے، آئی) کا ہے، جہاں جے امتحان دہندگان کی تعداد ہے اور آئی درجہ بندی کے ذریعہ عائد کردہ رکاوٹوں کے نتیجے میں آئٹمز کی کم تعداد ہے۔ تناسب اور الجبرا کے درجہ بندی کے لیے E میٹرکس ذیل میں دکھایا گیا ہے۔ اگر علمی نمونہ درست ہے، تو 58 منفرد آئٹم رسپانس پیٹرن امتحان دہندگان کے ذریعہ تیار کیے جانے چاہئیں جو ان علمی بنیاد پر آئٹمز کو لکھتے ہیں۔ 0s کی ایک قطار کو عام طور پر E میٹرکس میں شامل کیا جاتا ہے جو ایک ایسے امتحان دہندہ کی نمائندگی کرتا ہے جس نے کسی بھی صفات میں مہارت حاصل نہیں کی ہے۔ خلاصہ یہ ہے کہ اگر امتحان دینے والے کے خاصیت کے نمونے میں آئٹم کے لیے مطلوبہ صفات موجود ہیں، تو امتحان دینے والے سے آئٹم کا صحیح جواب دینے کی توقع کی جاتی ہے۔ تاہم، اگر امتحان دینے والے کی خاصیت کا نمونہ آئٹم کے لیے درکار ایک یا زیادہ علمی صفات سے محروم ہے، تو امتحان دینے والے سے آئٹم کا صحیح جواب دینے کی توقع نہیں کی جاتی ہے۔ آئٹم ڈویلپمنٹ میں علمی ماڈل کا کردار ایک خاصیت کی درجہ بندی کی شکل میں علمی ماڈل آئٹم ڈویلپمنٹ کے لیے براہ راست مضمرات رکھتا ہے۔ ہر خاصیت کی پیمائش کرنے والی اشیاء کو علمی ماڈل کے ذریعہ متعین کردہ صفات کی درجہ بندی کو برقرار رکھنا چاہیے جبکہ تیزی سے پیچیدہ علمی عمل کی پیمائش بھی کرنی چاہیے۔ یہ آئٹم کی اقسام یا تو متعدد انتخاب یا تعمیر شدہ رسپانس فارمیٹ میں ہو سکتی ہیں۔ آج تک، اے ایچ ایم کو ان آئٹمز کے ساتھ استعمال کیا گیا ہے جنہیں دوہرا اسکور کیا جاتا ہے جہاں 1 صحیح جواب سے مطابقت رکھتا ہے اور 0 غلط جواب سے مطابقت رکھتا ہے۔ لہذا، ایک طالب علم کی ٹیسٹ کی کارکردگی کا خلاصہ 1 اور 0 کی شکل میں درست اور غلط جوابات کے ویکٹر کے ذریعے کیا جا سکتا ہے۔ یہ ویکٹر پھر نفسیاتی تجزیہ کے لیے ان پٹ کے طور پر کام کرتا ہے جہاں امتحان دینے والے کی خاصیت کی مہارت کا اندازہ لگایا جاتا ہے۔ آئٹم ڈویلپمنٹ کا نقطہ نظر علمی ماڈل میں صفات کو باریک اناج کے سائز پر متعین کیا جاتا ہے تاکہ امتحان دہندہ کی ٹیسٹ کی کارکردگی کے بارے میں تفصیلی علمی مہارت کا خاکہ حاصل کیا جا سکے۔ اس کے لیے بہت سی اشیاء کی ضرورت ہوتی ہے جو درجہ بندی میں ہر خاصیت کی پیمائش کے لیے بنائی جانی چاہئیں۔ کمپیوٹر پر مبنی ٹیسٹوں کے لیے، خودکار آئٹم جنریشن (اے آئی جی) ایک عام ٹیمپلیٹ کا استعمال کرتے ہوئے "آن دی فلائی" متعدد آئٹمز تیار کرنے کا ایک امید افزا طریقہ ہے جن کی شکل اور نفسیاتی خصوصیات ایک جیسی ہیں۔ درجہ بندی میں صفات سے منسلک آئٹمز کی مثال تناسب اور الجبرا درجہ بندی کی تصویری نمائندگی کا حوالہ دیتے ہوئے، ہر ایک صفات میں بیان کردہ مہارتوں کی پیمائش کے لیے ایک آئٹم بنایا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، خاصیت A1 میں سب سے بنیادی ریاضی کی کارروائیوں کی مہارتیں شامل ہیں، جیسے کہ اضافہ، گھٹاؤ، ضرب، اور اعداد کی تقسیم۔ ایک آئٹم جو اس مہارت کی پیمائش کرتا ہے وہ مندرجہ ذیل ہو سکتا ہے: امتحان دہندگان کو الجبرائی اظہار کے ساتھ پیش کیا جاتا ہے، اور (t + u) کے لیے حل کرنے کو کہا جاتا ہے۔ اس آئٹم کے لیے، امتحان دہندگان کو 19 میں سے 3 کو گھٹانا ہوگا اور پھر 16 کو 4 سے تقسیم کرنا ہوگا۔ خاصیت A2 عوامل کی خاصیت کے بارے میں علم کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس خاصیت کی پیمائش کرنے والی شے کی ایک مثال یہ ہے کہ "اگر (p + 1) (t-3) = 0 اور p مثبت ہے، تو t کی قیمت کیا ہے؟" معائنہ کار کو اس خاصیت کو جاننا چاہیے کہ کم از کم ایک عنصر کی قیمت صفر ہونی چاہیے اگر متعدد عوامل کا پروڈکٹ صفر ہو۔ ایک بار اس خاصیت کو پہچاننے کے بعد، معائنہ کار یہ پہچان سکے گا کہ چونکہ p مثبت ہے، (t-3) پورے اظہار کی قیمت کو صفر بنانے کے لیے صفر ہونا چاہیے، جس سے آخر کار t کے لیے 3 کی قیمت حاصل ہوگی۔ اس آئٹم کا صحیح جواب دینے کے لیے، معائنہ کار کو A1 اور A2 دونوں صفات میں مہارت حاصل ہونی چاہیے۔ ایٹریبیوٹ اے 3 نہ صرف فیکٹرنگ کے علم (یعنی ایٹریبیوٹ اے 2) کی نمائندگی کرتا ہے، بلکہ فیکٹرنگ کے اصولوں کو لاگو کرنے کی مہارت کی بھی نمائندگی کرتا ہے۔ اس خاصیت کی پیمائش کرنے والی آئٹم کی ایک مثال ہے ""۔ امتحان دینے والے کے عوامل کے بعد ہی پہلے اظہار کے پروڈکٹ میں دوسرا اظہار دوسرے اظہار کی قدر کا حساب ظاہر کرے گا۔ اس آئٹم کا صحیح جواب دینے کے لیے، امتحان دینے والے کو صفات A1، A2، اور A3 میں مہارت حاصل ہونی چاہیے۔ نفسیاتی تجزیہ اس مرحلے کے دوران، شماریاتی نمونوں کی شناخت کا استعمال ان صفات کے امتزاج کی نشاندہی کرنے کے لیے کیا جاتا ہے جو ممکنہ طور پر مشاہدہ شدہ معائنہ کار کے ردعمل کی بنیاد پر علمی ماڈل سے حاصل ہونے والے متوقع ردعمل کے نمونوں کی بنیاد پر رکھتے ہیں۔ ماڈل ڈیٹا فٹ کی تشخیص کسی بھی مزید تجزیے سے پہلے، مخصوص علمی ماڈل کو امتحان دہندگان کے ذریعہ استعمال کردہ علمی صفات کی درست عکاسی کرنی چاہیے۔ یہ توقع کی جاتی ہے کہ امتحان دہندگان کے ایک بڑے گروپ کے ذریعہ تیار کردہ مشاہدہ شدہ ردعمل کے نمونوں اور متوقع ردعمل کے نمونوں کے درمیان تضادات یا پھسلیاں ہوں گی۔ امتحان دہندگان سے حاصل کردہ مشاہدہ شدہ ردعمل کے نمونوں سے متعلق علمی ماڈل کی فٹ کا اندازہ درجہ بندی مستقل مزاجی انڈیکس کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے۔ ایچ سی آئی اس بات کا اندازہ کرتا ہے کہ مشاہدہ شدہ ردعمل کے نمونے خاصیت کے درجہ بندی کے مطابق ہیں۔ امتحان دہندہ کے لیے ایچ سی آئی اس طرح دیا جاتا ہے: جہاں جے آئٹمز کی کل تعداد ہے، زیج امتحان دہندہ کا اسکور ہے (یعنی، 1 یا 0) آئٹم جے کے لیے، ایس جے میں ایسی آئٹمز شامل ہیں جن کے لیے آئٹم جے کی صفات کے ذیلی سیٹ کی ضرورت ہوتی ہے، اور این سی آئی امتحان دہندہ کے ذریعے صحیح جواب دی گئی آئٹمز کے لیے موازنہ کی کل تعداد ہے۔ ایچ سی آئی کی اقدار −1 سے + 1 تک ہوتی ہیں۔ 1 کے قریب اقدار مشاہدہ شدہ رسپانس پیٹرن اور درجہ بندی سے پیدا ہونے والے متوقع امتحان رسپانس پیٹرن کے درمیان اچھی فٹ کی نشاندہی کرتی ہیں۔ اس کے برعکس، کم ایچ سی آئی اقدار مشاہدہ شدہ امتحان دینے والے ردعمل کے نمونوں اور درجہ بندی سے پیدا ہونے والے متوقع امتحان دینے والے ردعمل کے نمونوں کے درمیان ایک بڑے تضاد کی نشاندہی کرتی ہیں۔ 0. 70 سے اوپر کی ایچ سی آئی اقدار اچھے ماڈل ڈیٹا فٹ کی نشاندہی کرتی ہیں۔ ماڈل ڈیٹا فٹ کیوں اہم ہے؟ اچھے ماڈل ڈیٹا فٹ حاصل کرنا مخصوص خاصیت کے درجہ بندی کی توثیق کرنے کے لیے اضافی ثبوت فراہم کرتا ہے، جو کسی امتحان دہندہ کی خاصیت کی مہارت کے تعین کے ساتھ آگے بڑھنے سے پہلے ضروری ہے۔ اگر ڈیٹا ماڈل کے مطابق نہیں دکھایا گیا ہے، تو مختلف وجوہات بڑی تعداد میں تضادات کا سبب بن سکتی ہیں جن میں: صفات کی غلط وضاحت، درجہ بندی کے اندر صفات کی غلط ترتیب، مخصوص صفات کی پیمائش نہ کرنے والی اشیاء، اور/یا ماڈل امتحان دہندگان کے دیئے گئے نمونے کے ذریعہ استعمال ہونے والے علمی عمل کی عکاسی نہیں کرتا ہے۔ لہذا، علمی ماڈل کو صحیح طریقے سے بیان کیا جانا چاہیے اور مشاہدہ شدہ ردعمل کے نمونوں کے ساتھ قریب سے منسلک کیا جانا چاہیے تاکہ امتحان دہندگان کے علم اور مہارتوں کے ایک مخصوص گروپ کے بارے میں قیاس آرائیاں کرنے کے لیے ایک ٹھوس فریم ورک فراہم کیا جا سکے۔ لیبلب خاصیت کے امکانات کا تخمینہ لگانا ایک بار جب ہم یہ ثابت کر لیں کہ ماڈل ڈیٹا کے مطابق ہے، تو خاصیت کے امکانات کا حساب لگایا جا سکتا ہے۔ اے ایچ ایم کے نفسیاتی تجزیے میں خاصیت کے امکانات کا استعمال اہم ہے کیونکہ یہ امکانات امتحان دہندگان کو تشخیصی رپورٹنگ کے عمل کے حصے کے طور پر ان کی خاصیت کی سطح کی کارکردگی کے بارے میں مخصوص معلومات فراہم کرتے ہیں۔ اس امکان کا اندازہ لگانے کے لیے کہ جانچ کرنے والے مخصوص صفات رکھتے ہیں، ان کے مشاہدہ شدہ آئٹم رسپانس پیٹرن کو دیکھتے ہوئے، ایک مصنوعی نیورل نیٹ ورک اپروچ استعمال کیا جاتا ہے۔ عصبی نیٹ ورک کی مختصر وضاحت عصبی نیٹ ورک متوازی پروسیسنگ فن تعمیر کی ایک قسم ہے جو ان پٹ یونٹ (یعنی محرک یونٹس) کے ذریعے موصول ہونے والے کسی بھی محرک کو درمیانی سطح کی پوشیدہ اکائیوں کی ایک سیریز کے ذریعے آؤٹ پٹ یونٹ (یعنی رسپانس یونٹس) کے لیے سگنل میں تبدیل کر دیتا ہے۔ ان پٹ پرت میں ہر اکائی چھپی ہوئی پرت میں ہر اکائی سے منسلک ہوتی ہے اور اس کے نتیجے میں آؤٹ پٹ پرت میں ہر اکائی سے منسلک ہوتی ہے۔ عام طور پر، ایک نیورل نیٹ ورک کے لیے درج ذیل مراحل درکار ہوتے ہیں۔ شروع کرنے کے لیے، ان پٹ پرت کے ہر سیل کو ایک ویلیو (0 یا 1) ملتی ہے جو مثالی ویکٹر میں رسپانس ویلیوز کے مطابق ہوتی ہے۔ ہر ان پٹ سیل پھر ہر پوشیدہ سیل کو موصول ہونے والی قیمت منتقل کرتا ہے۔ ہر پوشیدہ خلیہ اپنے ان پٹ کا لکیری وزن کا مجموعہ بناتا ہے اور لاجسٹک فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے رقم کو تبدیل کرتا ہے اور نتیجہ کو ہر آؤٹ پٹ خلیے میں منتقل کرتا ہے۔ ہر آؤٹ پٹ سیل، بدلے میں، پوشیدہ خلیوں سے اپنے ان پٹ کا لکیری وزن کا مجموعہ بناتا ہے اور لاجسٹک فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے اسے تبدیل کرتا ہے، اور نتیجہ نکالتا ہے۔ چونکہ لاجسٹک ٹرانسفارمیشن کا استعمال کرتے ہوئے نتیجہ کو اسکیل کیا جاتا ہے، اس لیے آؤٹ پٹ ویلیوز 0 سے 1 تک ہوتی ہیں۔ نتیجہ کی تشریح اس امکان کے طور پر کی جا سکتی ہے کہ ہر آؤٹ پٹ کے لیے صحیح یا ٹارگٹ ویلیو کی قیمت 1 ہوگی۔ رسپانس یونٹس میں آؤٹ پٹ کے اہداف (یعنی امتحان دینے والے کی صفات) کا موازنہ ہر محرک ان پٹ یا مثال (یعنی متوقع رسپانس پیٹرن) سے وابستہ پیٹرن سے کیا جاتا ہے۔ محرک اور ایسوسی ایشن کنکشن وزن کے ساتھ ابتدائی طور پر پیدا ہونے والا حل متضاد ہونے کا امکان ہے جس کے نتیجے میں نسبتا بڑی غلطی ہوتی ہے۔ تاہم، اس متضاد نتیجہ کو کنکشن کے وزن میں ترمیم کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جس سے زیادہ درست حل اور ایک چھوٹی غلطی کی اصطلاح پیدا ہوتی ہے۔ وزن کا تخمینہ لگانے کے لیے ایک مقبول نقطہ نظر تاکہ غلطی کی اصطلاح کو کم سے کم کیا جائے وہ سیکھنے کے الگورتھم کے ساتھ ہے جسے جنرلائزڈ ڈیلٹا رول کہا جاتا ہے جو ایک تربیتی طریقہ کار میں شامل ہوتا ہے جسے غلطی کا بیک پروپیگنڈہ کہا جاتا ہے۔ نیورل نیٹ ورک کی وضاحت خاصیت کے امکانات کا حساب نیورل نیٹ ورک کو اسٹیج 1 سے پیدا ہونے والے متوقع امتحان رسپانس پیٹرن دونوں کے ساتھ پیش کرنے سے شروع ہوتا ہے، ان سے وابستہ خاصیت کے نمونوں کے ساتھ جو علمی ماڈل (یعنی کیو آر میٹرکس کا ٹرانسپوز) سے حاصل ہوتا ہے، جب تک کہ نیٹ ورک ہر ایسوسی ایشن کو نہیں سیکھتا۔ نتیجہ وزن میٹرکس کا ایک مجموعہ ہے جو اس امکان کا حساب لگانے کے لیے استعمال کیا جائے گا کہ ایک امتحان دینے والے نے اپنے مشاہدہ شدہ رسپانس پیٹرن کی بنیاد پر کسی خاص علمی خاصیت میں مہارت حاصل کر لی ہے۔ 1 کے قریب ایک خاصیت کا امکان اس بات کی نشاندہی کرے گا کہ امتحان دینے والے نے ممکنہ طور پر علمی خصوصیت میں مہارت حاصل کر لی ہے، جبکہ 0 کے قریب امکان اس بات کی نشاندہی کرے گا کہ امتحان دینے والے نے ممکنہ طور پر علمی خصوصیت میں مہارت حاصل نہیں کی ہے۔ نتائج کی رپورٹنگ رپورٹنگ کے عمل کی اہمیت اسکور رپورٹنگ ٹیسٹ ڈویلپر اور ٹیسٹ صارفین کے متنوع سامعین کے درمیان انٹرفیس کے طور پر ایک اہم کام کرتی ہے۔ اسکور رپورٹ میں تفصیلی معلومات شامل ہونی چاہئیں، جو اکثر تکنیکی نوعیت کی ہوتی ہیں، نتائج کے معنی اور ممکنہ تشریحات کے بارے میں جو صارفین بنا سکتے ہیں۔ تعلیمی اور نفسیاتی جانچ کے معیارات رپورٹنگ کے عمل میں ٹیسٹ ڈویلپرز کے کردار کی واضح طور پر وضاحت کرتے ہیں۔ معیار 5.10 میں کہا گیا ہے: جب ٹیسٹ کے اسکور کی معلومات طلباء، والدین، قانونی نمائندوں، اساتذہ، مؤکلوں، یا میڈیا کو جاری کی جاتی ہیں، تو ٹیسٹنگ پروگراموں کے ذمہ داروں کو مناسب تشریحات فراہم کرنی چاہئیں۔ تشریحات کو سادہ زبان میں بیان کرنا چاہیے کہ ٹیسٹ میں کیا احاطہ کرتا ہے، اسکور کا کیا مطلب ہے، اور اسکور کا استعمال کیسے کیا جائے گا۔ اے ایچ ایم کا استعمال کرتے ہوئے علمی تشخیصی نتائج کی اطلاع دینا اے ایچ ایم کا ایک اہم فائدہ یہ ہے کہ یہ خاصیت کے امکانات کے نتائج کا استعمال کرتے ہوئے انفرادی تشخیصی اسکور کی رپورٹنگ کی حمایت کرتا ہے۔ اے ایچ ایم کے ذریعہ تیار کردہ اسکور رپورٹس میں نہ صرف کل اسکور ہوتا ہے بلکہ اس بارے میں بھی تفصیلی معلومات ہوتی ہیں کہ ٹیسٹ کے ذریعے کون سی علمی صفات کی پیمائش کی گئی اور امتحان دہندگان نے ان علمی صفات میں کس حد تک مہارت حاصل کی ہے۔ یہ تشخیصی معلومات براہ راست خاصیت کی وضاحت سے منسلک ہوتی ہے، جو ہر طالب علم کے لیے انفرادی ہوتی ہے، اور آسانی سے پیش کی جاتی ہے۔ لہذا، یہ رپورٹیں مخصوص تشخیصی فیڈ بیک فراہم کرتی ہیں جو انسٹرکشنل فیصلوں کی ہدایت کر سکتی ہیں۔ یہ ظاہر کرنے کے لیے کہ اے ایچ ایم کو ٹیسٹ کے اسکور کی اطلاع دینے اور تشخیصی رائے فراہم کرنے کے لیے کس طرح استعمال کیا جا سکتا ہے، ایک نمونہ رپورٹ آگے پیش کی جاتی ہے۔ دائیں طرف کی مثال میں، امتحان دینے والے نے A1 اور A4 کو A6 سے منسوب کرنے میں مہارت حاصل کی۔ خاصیت کی مہارت کی اطلاع دینے کے لیے کارکردگی کی تین سطحوں کا انتخاب کیا گیا: غیر مہارت (0.00 اور 0.35 کے درمیان خاصیت کا امکان قدر)، جزوی مہارت (0.36 اور 0.70 کے درمیان خاصیت کا امکان قدر)، اور مہارت (0.71 اور 1.00 کے درمیان خاصیت کا امکان قدر)۔ اسکور رپورٹ کے نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ امتحان دینے والے نے چار صفات، A1 (بنیادی ریاضی کی کارروائیاں)، A4 (الجبرائی تاثرات میں اقدار کو تبدیل کرنے کے لیے درکار مہارتیں)، A5 (کسی واقف فنکشن کے گراف کو اس کے متعلقہ فنکشن کے ساتھ نقشہ سازی کرنے کی مہارتیں)، اور A6 (افعال کی تجریدی خصوصیات) میں واضح طور پر مہارت حاصل کر لی ہے۔ امتحان دینے والے نے بقیہ پانچ صفات سے وابستہ مہارتوں میں مہارت حاصل نہیں کی ہے۔ علمی تشخیصی تشخیص کے لیے اے ایچ ایم کے اثرات تشخیص، ہدایت اور سیکھنے کے انضمام علمی تشخیصی تشخیص کی مقبولیت میں اضافے کا سراغ دو ذرائع سے لگایا جا سکتا ہے: تشخیص کرنے والے ڈویلپرز اور تشخیص کرنے والے صارفین۔ تشخیص کے ڈویلپرز موجودہ تشخیص کے ڈیزائن کے طریقے کو تبدیل کرکے تدریس اور سیکھنے کو مطلع کرنے کے لیے علمی تشخیصی تشخیص کے لیے بڑی صلاحیت دیکھتے ہیں۔ اسسمنٹ ڈویلپرز کا یہ بھی استدلال ہے کہ تشخیص سے زیادہ سے زیادہ تعلیمی فوائد حاصل کرنے کے لیے نصاب، ہدایات اور تشخیص کے ڈیزائن کو ہم آہنگ اور مربوط کیا جانا چاہیے۔ تشخیص کے صارفین، بشمول اساتذہ اور دیگر تعلیمی اسٹیک ہولڈرز، تعلیمی تشخیص سے متعلقہ نتائج کا تیزی سے مطالبہ کر رہے ہیں۔ اس کے لیے ضروری ہے کہ تشخیص کو کلاس روم کی مشق کے ساتھ ہم آہنگ کیا جائے تاکہ زیادہ سے زیادہ تدریسی قدر کا حامل ہو۔ آج تک اے ایچ ایم، علمی تشخیصی تشخیص کی ایک شکل کے طور پر، کسی دیئے گئے ڈومین میں مسائل کو حل کرنے کے لیے امتحان دہندگان کے ذریعے اصل میں استعمال ہونے والے علم، مہارت اور عمل کی نشاندہی کرکے نصاب اور تشخیص کے ڈیزائن کے درمیان کے راستے کو حل کرتا ہے۔ علمی ماڈل میں منظم یہ علمی صفات نہ صرف دلچسپی کی تعمیر کی نمائندگی بن جاتی ہیں بلکہ علمی ٹیسٹ کا خاکہ بھی بن جاتی ہیں۔ اس کے بعد آئٹمز کو علمی ماڈل کے اندر ہر خاصیت کے امتزاج کی منظم طریقے سے پیمائش کرنے کے لیے بنایا جا سکتا ہے۔ تشخیص کے ڈیزائن اور ہدایات کے درمیان کے راستے کو ماہر علمی صفات کے لحاظ سے ایک امتحان دہندہ کی کارکردگی کے بارے میں مخصوص، تفصیلی رائے فراہم کرکے بھی حل کیا جاتا ہے۔ یہ علمی تشخیصی رائے طلباء اور اساتذہ کو اسکور رپورٹ کی شکل میں فراہم کی جاتی ہے۔ مہارت کی مہارت کا خاکہ، مثال کے طور پر ٹیسٹ آئٹمز جیسی ملحقہ معلومات کے ساتھ، استاد کے ذریعے ان علاقوں میں تدریسی کوششوں پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جہاں طالب علم کو اضافی مدد کی ضرورت ہے۔ تشخیص کے نتائج سیکھنے کے مقاصد کو فروغ دینے کے لیے ہدایات کی تاثیر پر استاد کو رائے بھی فراہم کر سکتے ہیں۔ اے ایچ ایم علمی تشخیصی تشخیص کے لیے ایک امید افزا طریقہ ہے۔ اصولوں پر مبنی ٹیسٹ ڈیزائن کے نقطہ نظر کا استعمال کرتے ہوئے، ادراک کو ٹیسٹ کی ترقی میں ضم کرنا، اس بارے میں مضبوط نتائج کو فروغ دے سکتا ہے کہ طلباء اصل میں کس طرح سوچتے ہیں اور مسائل کو حل کرتے ہیں۔ اس علم کے ساتھ، طلباء کو اضافی معلومات فراہم کی جا سکتی ہیں جو ان کے سیکھنے کی رہنمائی کر سکتی ہیں، جس سے مستقبل کے تعلیمی جائزوں اور مسائل کو حل کرنے کے کاموں پر کارکردگی بہتر ہو سکتی ہے۔ پڑھنے کی تجویز کردہ لائٹن، جے پی، اور گیرل، ایم جے۔ (ایڈز۔)۔ (2007)۔ تعلیم کے لیے علمی تشخیصی تشخیص: نظریہ اور اطلاق۔ کیمبرج، برطانیہ: کیمبرج یونیورسٹی پریس۔ بیرونی روابط سینٹر فار ریسرچ ان اپلائیڈ پیمائش اور تشخیص حوالہ جات تعلیمی تحقیق تعلیمی تشخیص کے طریقے نفسیاتی ٹیسٹ اور پیمانے