Introducere în psihometria modernă

Introducere în psihometria modernă - Ruxandra Victoria Paraschiv, Vlad Zamfirescu

Lucrarea îmbogățește literatura de specialitate din domeniul psihometriei, fiind o sinteză echilibrată între tradiția teoretică și inovațiile generate de transformarea digitală a științelor comportamentale. Sunt prezentate principiile fundamentale ale construcției testelor, modelele statistice și criteriile de validare, integrate într-o viziune compatibilă cu provocările erei digitale. Volumul abordează teme de actualitate precum testarea adaptativă computerizată, utilizarea inteligenței artificiale în evaluarea psihologică, protecția datelor și guvernanța etică a algoritmilor.

Prin conținutul său orientat spre soluții, cartea îl invită pe cititor să înțeleagă mecanismele psihometriei și să participe activ la modelarea unui viitor în care evaluarea este explicabilă, echitabilă și centrată pe persoană. Este o lucrare menită să inspire responsabilitate științifică, reflecție critică și implicare în excelența profesională. 

Prezenta lucrare se adresează psihologilor, psihoterapeuților și cercetătorilor în domeniu.

Ruxandra Victoria Paraschiv este doctor în psihologie, lector universitar la Facultatea de Psihologie a Universității Titu Maiorescu. Este specializată în psihologie experimentală și psihometrie. Are contribuții stiințifice în domenii cum ar fi prelucrările statistice, algoritmizările clasice și de învățare automată și obiectivarea indicatorilor psihologici prin cuantificare numerică.

Vlad Zamfirescu este licențiat și masterand în psihologie, licențiat și doctor în științe juridice, autor de cercetări psihometrice și jurimetrice.

CUPRINS:

Prefață
Introducere

PARTEA I. FUNDAMENTELE PSIHOMETRIEI CLASICE

CAPITOLUL 1. Definirea psihometriei şi evoluția sa istorică
1. 1. Ce este psihometria
1. 2. Obiectivele psihometriei
1. 3. Repere istorice în dezvoltarea psihometriei
1. 4. Școli şi orientări psihometrice
1. 5. Psihometria în România

CAPITOLUL 2. Construirea instrumentelor psihometrice
2. 1. Principiile măsurării psihologice
2. 2. Fidelitatea.
2. 3. Validitatea (de conținut, de criteriu, de construct).
2. 4. Obiectivitatea şi standardizarea
2. 5. Tipuri de itemi şi scale de răspuns
2. 6. Scoruri brute și scoruri transformate

CAPITOLUL 3. Modele clasice de măsurare
(CTT-Classical Test Theory)
3. 1. Fundamentele teoriei clasice a testării 
3. 2. Erorile de măsurare
3. 3. Componentele scorului observat
3. 4. Fidelitate şi coeficienți de fidelitate
3. 5. Aplicațiile şi limitele modelului CTT
3. 6. Compararea cu modele moderne (de
ex., IRT - Item Response Theory)

CAPITOLUL 4. Modele moderne de măsurare
(IRT - Item Response Theory)
4. 1. Introducere în IRT.
4. 2. Modele unidimensionale (1PL, 2PL, 3PL) 
4. 3. Modele multidimensionale
4. 4. Avantaje faţă de CTT
4. 5. Aplicații în testarea adaptativă şi scalarea itemilor

PARTEA A II-A. TRANSFORMAREA DIGITALĂ A PSIHOMETRIEI

CAPITOLUL 5. Digitalizarea instrumentelor psihometrice
5. 1. Trecerea de la testarea clasică la testarea digitală
5. 2. Avantaje ale digitalizării: scalabilitate, accesibilitate, eficiență
5. 3. Riscuri şi limitări: probleme tehnice, distorsiuni contextuale
5. 4. Platforme şi tehnologii de testare online

CAPITOLUL 6. Psihometria asistată de tehnologie
6. 1. Evaluarea adaptativă computerizată (CAT)
6. 2. Testare mobilă: aplicații pe smartphone
6. 3. Utilizarea platformelor de învățare digitală
(LMS) în testare.
6. 4. Automatizarea scorării şi feedbackului în timp real

CAPITOLUL 7. Big Data și psihometria digitală
7. 1. Noile surse de date psihologice
(date pasive, senzori, clickstream)
7. 2. Analiza datelor neliniare şi nestructurate 
7. 3. Profilarea digitală şi măsurarea trăsăturilor psihologice în timp real 
7. 4. Integrarea datelor psihometrice în sisteme complexe

CAPITOLUL 8. Inteligența artificială şi modelele predictive
(interfețe grafice sau dashboard psihologice)
8. 1. Învăţarea automată aplicată în psihometrie. 
8. 2. Rețele neuronale artificiale şi scoruri latente
8. 3. Predicția comportamentală şi diagnosticul automatizat 
8. 4. Generarea şi adaptarea automată a testelor

PARTEA A III-A. PROVOCĂRI ȘI LIMITE ÎN ERA DIGITALĂ MAD

CAPITOLUL 9. Etica şi confidențialitatea în psihometria digitală
9. 1. Protecția datelor personale și GDPR
9. 2. Probleme privind consimțământul informat digital
9. 3. Transparența algoritmică şi auditul sistemelor psihometrice
9. 4. Drepturile utilizatorului în testarea digitală

CAPITOLUL 10. Bias algoritmic şi echitatea evaluării
10. 1. Ce este biasul algoritmic şi cum apare
10. 2. Discriminare indirectă în algoritmi de selecție
10. 3. Măsuri de corectare şi echilibrare a modelelor predictive
10. 4. Studii de caz privind nedreptatea algoritmică

CAPITOLUL 11. Validitatea în context digital
11. 1. Validitatea contextuală și ecologică
11. 2. Probleme de echivalență între formatele de testare (hârtie vs digital)
11. 3. Reactivitatea şi efectele contextuale ale mediului digital 
11. 4. Noi forme de validare psihometrică

PARTEA A IV-A. OPORTUNITĂȚI ȘI DIRECȚII VIITOARE

CAPITOLUL 12. Psihometrie în educația digitală
12. 1. Evaluare adaptativă în platformele educațional
12. 2. Feedback personalizat şi dezvoltare individualizată
12. 3. Gamificare şi implicarea studenților în testare
12. 4. Psihometrie pentru curriculum adaptiv

CAPITOLUL 13. Psihometria în sănătatea mentală digitală
13. 1. Instrumente digitale de screening psihologic
13. 2. Intervenții digitale bazate pe date psihometrice
13. 3. Monitorizare continuă și evaluare longitudinală
13. 4. Evaluarea momentană ecologică (EMA)

CAPITOLUL 14. Dispozitive purtabile (wearables) şi psihometria continuă
14. 1. Dispozitive purtabile și măsurători fiziologice
14. 2. Corelarea datelor obiective cu autoevaluările psihologice
14. 3. Detectarea stresului, somnului şi afectivității
14. 4. Psihometria contextuală în timp real

CAPITOLUL 15. Viitorul psihometriei în societatea digitală
15. 1. Psihometrie explicabilă
(XPM - Explainable Psychometrics)
15. 2. Rolul psihometriei în dezvoltarea inteligenței artificiale
centrate pe om
15. 3. Integrarea psihometriei cu neuroştiinţele şi
biofeedbackul.
15. 4. Educația psihometrică pentru era digitală

CAPITOLUL 16. Metode digitale de psihodiagnoză şi evaluare psihologică
16. 1. Introducere
16. 2. Fundamente teoretice şi metodologice
16. 3. Tehnologii utilizate în psihodiagnoza digitală
16. 4. Tipuri de date şi metode de colectare.
16. 5. Exemple de aplicații şi instrumente
16. 6. Avantaje ale psihodiagnozei digitale
16. 7. Limitări şi riscuri
16. 8. Considerații etice şi deontologice
16. 9. Perspective şi concluzii.
Glosar de termeni
Bibliografie

 

RECENZII

Spune-ne opinia ta despre acest produs!

scrie o recenzie