تطوير النسخ المختصرة من المقاييس النفسية باستخدام بيانات مولدة: الطريقة التقليدية، ونظرية الاستجابة للفقرة، والانحدار المنتظم LASSO، والتعلم الإشرافي SCS، والخوارزميات الجينية GA

تهدف هذه الدراسة إلى تطوير ومقارنة النسخ المختصرة من المقاييس النفسية باستخدام بيانات مُولَّدة عبر محاكاة مونت كارلو، وذلك من خلال تقييم خمسة من أبرز الأساليب المستخدمة في اختصار المقاييس: الطريقة التقليدية، ونظرية الاستجابة للفقرة (IRT)، والانحدار المنتظم (LASSO)، والتعلّم الإشرافي (SCS)، والخوارزميات الجينية(GA)، حيث تم توليد بيانات افتراضية لمقياس مكوّن من 24 فقرة يقيس ثلاثة أبعاد كامنة، مع ضبط ثلاثة عوامل منهجية، تشمل قوة البنية العاملية (قوية، متوسطة)، وحجم العينة (300، 600، 1000)، وطول النسخة المختصرة (12 فقرة، 8 فقرات). وتم تقييم أداء الأساليب الخمسة من خلال أربعة مؤشرات سيكومترية رئيسة: استرجاع السمة الكامنة، والحفاظ على البنية العاملية عبر التحليل العاملي التوكيدي (CFA)، والصدق الخارجي من خلال الارتباط بالمتغير المعياري، والثبات باستخدام معامل ألفا وأوميجا. وأظهرت نتائج المحاكاة أن النسخ المختصرة ذات 12 فقرة قدمت أفضل أداء عبر جميع الأساليب، بينما انخفض أداء النسخ ذات 8 فقرات في البنى المتوسطة بصورة أوضح، كما أظهرت أن أسلوب الانحدار المنتظم LASSO، وأسلوب التعلم الإشرافيSCS حققت تفوقًا ملحوظًا في القدرة على استرجاع السمة الكامنة، وانخفاض الخطأ في التقدير، والحفاظ على البنية العاملية والصدق الخارجي، مقارنة بالأساليب التقليدية، وأساليب الاستجابة للفقرةIRT، وأساليب الخوارزميات الجينية GA، خاصة عند مستويات البنية المتوسطة، في المقابل كان تأثير حجم العينة محدودًا في معظم السيناريوهات، بينما كان لطول النسخة وقوة البنية العاملية الأثر الأكبر في تحديد جودة الأداء، وتسلّط هذه النتائج الضوء على أهمية دمج الأساليب الإشرافية، وتقنيات التعلم الآلي في تطوير نسخ مختصرة دقيقة وموثوقة من المقاييس النفسية، وتقدّم إرشادات منهجية للباحثين عند بناء أدوات قياس مختصرة عالية الكفاءة.