Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

1 Edukacja

1 2013

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: testowanie adaptatywne

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

IRT i pomiar edukacyjny

100%

Kondratek B. , Pokropek A.

nr 4(124)

42–66

Item response theory (IRT) is a family of statistical tools used to model relationships between item response and student ability. IRT models achieve this by parameterisation of item properties and distribution of the ability variable among students. This article presents a general introduction to the unidimensional IRT model, the most commonly used for dichotomously scored items (1PLM, 2PLM, 3PLM). Polytomously scored items and student ability estimation are also described. This article aims at introducing the reader to the technical aspects of IRT modelling in educational measurement and presents a range of practical applications. The article describes the analysis of complex research designs, test linking and equating, adaptive testing and item mapping as examples.

Pod nazwą „item response theory” kryje się rodzina narzędzi statystycznych wykorzystywanych do modelowania odpowiedzi na rozwiązywane zadania oraz umiejętności uczniów. Modele IRT czynią to poprzez wprowadzenie parametryzacji, która określa: właściwości zadań oraz rozkład poziomu umiejętności uczniów. W artykule przedstawiony zostanie ogólny opis jednowymiarowego modelu IRT, przybliżone zostaną najczęściej stosowane modele dla zadań ocenianych dwupunktowo (2PLM, 3PLM, 1PLM) oraz wielopunktowo (GPCM), a także zarysowana zostanie problematyka estymacji poziomu umiejętności. Artykuł ma za zadanie wprowadzić czytelnika w techniczne szczegóły związane z modelowaniem IRT oraz przedstawić wybrane zastosowania praktyczne w pomiarze edukacyjnym. Wśród zastosowań praktycznych omówiono wykorzystanie IRT w analizie skomplikowanych schematów badawczych, zrównywaniu/łączeniu wyników testowych, adaptatywnym testowaniu oraz przy tworzeniu map zadań.