El siguiente escenario tiene múltiples opciones, un ejemplo real podría ser donde está llamando
Comprobaciones de validación múltiples donde cada cheque devuelve un
Si cada opcional contiene un valor o está vacío, devuelve el primero que tiene un valor. Si ninguno
contener un valor (es decir, son instancias de opcional.empty) y luego devuelve un valor predeterminado.
En este ejemplo, estamos usando opcional
un solo valor.
FlatMap obtiene cada valor opcional (si usamos el mapa, obtendríamos cada uno opcional en lugar de su valor). Luego asignamos a cada valor y si contiene algo, creamos una secuencia que contiene ese único opcional (valor) usando stream :: de. No encontramos ningún valor en la transmisión, luego creamos una transmisión que contiene una sola opcional.Epty usando orelseget. El método FindIrst de Stream devuelve el primer valor en la secuencia, por lo que se sigue la secuencia con la que hemos colocado cada OPTX en la transmisión.
El problema con lo anterior es que no es muy eficiente si simplemente queremos devolver la primera opcional no vacía que encontramos. Esto se debe a que Opt1, Opt2, Opt3, Opt4, Opt5 se evalúan primero. Luego construimos una lista que contiene los resultados de cada uno. Luego nos mapeamos sobre la transmisión. La transmisión se evalúa perezosamente que sí, por lo que no llega tan lejos como OPT4, ya que regresa una vez que encuentra que Opt3 no está vacío, pero ya ya calculamos Opt4 y Opt5 ya, así que eso fue una pérdida de tiempo.
El siguiente es un intento de ser más eficiente suponiendo que los métodos 4 y 5 nunca se invocan. Sin embargo, resulta que el uso de Stream. De hecho, invocará todos los métodos y, por lo tanto, esto tampoco es una mejora.
El siguiente enfoque combina el uso de lambdas en la mezcla. Todavía estamos usando la transmisión. De construir la transmisión, pero ahora contiene referencias a expresiones lambda en lugar de métodos. Esta vez, Opt4 y Opt5 nunca se invocan ya que estamos utilizando FindIrst para obtener el primer elemento en la transmisión y OPT3 devuelve un valor, por lo que renunciamos allí.
¿Qué es una opción multiple?
Dependiendo del diseño de su característica, puede funcionar mejor presentar un solo resultado o múltiples resultados de los cuales las personas pueden elegir. Proporcionar múltiples opciones puede dar a las personas un mayor sentido de control y puede ayudar a cerrar la brecha entre las predicciones de su modelo y lo que la gente realmente quiere. Múltiples opciones también pueden alentar a las personas a tener expectativas realistas sobre los tipos de resultados que genera su aplicación.
Puede presentar múltiples opciones a las personas en los siguientes contextos:
- Opciones sugeridas, una característica proactiva que sugiere contenido a las personas basadas en sus interacciones pasadas. Por ejemplo, para sus recomendaciones de Apple Music.
- Opciones solicitadas, una característica reactiva que sugiere posibles próximos pasos para las personas en función de sus acciones recientes. Por ejemplo, sugerencias de tipo rápido.
- Correcciones, que son acciones que las personas toman para corregir errores que su aplicación ha cometido cuando actúa en su nombre. Por ejemplo, la función Fotos Auto-Crop.
Prefiere diversas opciones. Cuando sea posible, equilibre la precisión de una respuesta con la diversidad de múltiples opciones. Por ejemplo, Apple Maps generalmente sugiere más de una ruta a un destino, como una ruta sin peajes, una ruta escénica o una ruta que usa carreteras. Proporcionar diferentes tipos de opciones ayuda a las personas a elegir el que prefieren y también puede sugerir nuevos elementos que puedan interesarles.
En general, evite proporcionar demasiadas opciones. Las personas deben evaluar cada opción antes de elegir, por lo que más opciones aumentan la carga cognitiva. Cuando sea posible, las opciones de lista en una pantalla para que las personas no tengan que desplazarse para encontrar la correcta.
¿Qué es un item de opción multiple?
- Centro de Investigación en Medición y Evaluación Aplicada, Departamento de Psicología Educativa, Universidad de Alberta, Edmonton, AB, Canadá
Escribir un elemento de prueba de opción múltiple de alta calidad es un proceso complejo. La creación de opciones plausibles pero incorrectas para cada elemento plantea desafíos significativos para el especialista en contenido porque esta tarea a menudo se lleva a cabo sin implementar un método sistemático. En el estudio actual, describimos y demostramos un método sistemático para crear opciones plausibles pero incorrectas, también llamadas distractores, basados en los conceptos erróneos de los estudiantes. Estos conceptos erróneos se extraen de las respuestas escritas etiquetadas. Mil quinientas y quince respuestas escritas de un elemento existente de respuesta construida en biología de estudiantes de grado 10 se utilizaron para demostrar el método. Utilizando un procedimiento de modelado de temas comúnmente utilizado con el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural llamado asignación latente de Dirichlet, 22 conceptos erróneos plausibles de las respuestas escritas de los estudiantes se identificaron y se usaron para producir una lista de distractores plausibles basados en las respuestas de los estudiantes. Estos distractores, a su vez, se usaron como parte de nuevos elementos de opción múltiple. Se discuten las implicaciones para el desarrollo de elementos.
Las pruebas de opción múltiple son una de las formas más duraderas y exitosas de evaluación educativa que permanece en la práctica hoy en día. Los elementos de opción múltiple se utilizan en las pruebas educativas porque permiten la medición de diversos tipos de conocimiento, habilidades y competencias (Haladyna, 2004; Downing, 2006; Popham, 2008). Los elementos de opción múltiple son eficientes para administrar; Son fáciles de anotar objetivamente; Se pueden usar para probar una amplia gama de contenido; Requieren un tiempo relativamente corto para administrar (Haladyna, 2004; Haladyna y Rodríguez, 2013; Rodríguez, 2016). Downing (2006, p. 288), en su capítulo seminal en el Manual del Desarrollo de la Prueba, afirmó que los elementos de respuesta seleccionados, como la opción múltiple, son el formato de elemento más apropiado para medir el logro o la capacidad cognitiva, especialmente las habilidades cognitivas de orden superior , como resolución de problemas, síntesis y evaluación. También declaró que este formato de elemento es útil y apropiado para crear exámenes destinados a medir una amplia gama de conocimientos, habilidades o habilidades cognitivas en muchos dominios.
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