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우리는 학습을 위한 평가와 학습자 진행에 대한 의사 결정을 위한 평가를 동시에 최적화하는 행동의 프로그램적 평가 모델을 제안한다. 이 모델은 경험적 연구에서 해석된 일련의 평가 원칙에 기반한다. 이 모델은 교육, 평가 및 학습자 지원 활동의 주기와 함께 집계된 평가 데이터 포인트에 대한 중간 및 최종 평가 시점을 명시한다. 핵심 원칙은 개별 데이터 포인트가 학습 및 피드백 가치를 극대화하도록 하며, 고위험 결정은 많은 데이터 포인트의 집계에 기반한다는 점이다. 전문가의 판단은 프로그램에서 중요한 역할을 한다. 이 유형의 판단에서 불가피한 주관성을 다루기 위해 샘플링과 편향 감소라는 개념이 근본적이다. 편향 감소는 질적 연구를 위한 기준에서 파생된 절차적 평가 전략에서 더욱 추구된다. 우리는 제안된 모델에 대한 여러 도전과 기회를 논의한다. 이 모델의 주요 장점 중 하나는 개별 도구에 초점을 맞춘 지배적인 심리 측정 담론을 넘어, 경험적으로 기반한 이론에 의해 뒷받침되는 평가 설계에 대한 시스템 접근법으로 나아갈 수 있다는 점이다.
Vleuten et al. (Sat,)은 이 질문을 연구하였다.