From human artefact to machine output: automating the “art” of psychological measurement
Notice bibliographique
Résumé
Creating psychological assessment tools is crucial for research but traditionally expensive and time-consuming. While Large Language Models (LLMs) show promise for automating this process, existing approaches lack systematic, user-friendly methodologies grounded in psychometric principles. This study presents an enhanced Psychometric Item Generator (PIG) method using conversational LLMs with Problem-Solving Plans (PSP) and Chain-of-Thought (CoT) prompting. Three demonstrations validated the approach: Gemini 1.5 Flash generated 20 “propensity to trust AI” items with strong semantic coherence; Claude 3 Opus created 20 “AI anxiety” items that outperformed human-generated versions linguistically; and a 6-item “AI adoption in online learning” scale was developed and validated with 1,233 participants using multiverse analysis. Results demonstrate that LLMs can produce psychometrically sound items. The AI-generated anxiety scale showed superior linguistic properties compared to human alternatives, while the learning scale exhibited good internal consistency, item homogeneity, and clear two-factor structure across multiple analytical teams. The study establishes a PSP-CoT framework that improves LLM output quality, offering researchers a cost-effective, accessible scale development methodology. However, findings emphasize that human oversight, rigorous validation, and ethical considerations remain essential components of the process.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».