古典測驗理論 (CTT)

深度分析

以題目層級資料與心理計量法（CTT）強化 AI 評估：OpenEval 的實務與影響

隨著生成式人工智慧進入高風險應用場景，現行基準評測面臨建構效度不足、資料汙染與快速飽和等問題。本文主張回歸題目層級（item-level）資料以建立嚴謹的評估科學：透過題目內容、逐題回應與統計指標進行細緻診斷，可揭露題目品質、干擾因子與能力映射。