项目反应理论：介绍、优势和模型( 二 ) _月球

使用项目反应理论改进评估项目反应理论将IRF用于多种目的。这里有一些。
1.解释和提高项目性能
2.使用最大似然法或贝叶斯方法对考生进行评分
3.Form assembly ，包括线性动态测试（LOFT）和预等效
4.计算考生分数的准确性
5.开发计算机化自适应测试（CAT）
6.Post-equating
7.项目功能差异（查找偏差）
8.数据取证以查找作弊者或其他问题。
除了用于单独评估每个项目外， IRF还以各种方式组合在一起以评估整体测试或形式。两种最重要的方法是条件标准误差测量（conditional standard error of measurement ， CSEM）和测试信息功能（test information function ， TIF）。测试信息功能越高，测试提供更多关于考生的测量信息;如果在一定范围内考生能力相对较低，则这些考生没有得到准确的衡量。 CSEM是TIF的反面，并且具有可用于置信区间的可解释优势;一个人的分数加上或减去SEM的1.96倍是其分数的95%置信区间。下图显示了我们FastTest平台中form assembly过程的一部分。

【项目反应理论：介绍、优势和模型】

项目反应理论的优点那么，为什么这很重要呢？让我们回到经典测试理论的问题。为什么 IRT 更好？
·尺度的样本独立性：经典统计都是样本依赖的，并且在不同的样本上不可用;IRT 的结果在线性变换中与样本无关。两个不同能力水平的样本可以很容易地转换到同一个量表上。
·测试统计：经典统计与特定的测试形式相关联
·稀疏矩阵是可以的：经典检验统计不适用于由多种形式引入的稀疏矩阵、线性动态检验或自适应检验
·链接/等值：IRT具有更强的等价性，因此，如果您的考试有多种形式，或者您每年使用新形式提供两次，则可以在分数的可比性方面具有更高的有效性。
·衡量学生的范围：经典测试是为普通学生建立的，不能很好地衡量高或低的学生;相反，非常困难或容易的项目的统计数据是可疑的
·垂直缩放：IRT 可以进行垂直缩放，但 CTT 不能
·缺乏猜测：CTT不考虑多项选择题考试的猜测
·评分：经典测试理论中的评分不考虑项目难度。使用IRT ，您可以在任何一组项目上对学生进行评分，并确保其处于相同的潜在量表上。
·自适应测试：在大多数情况下， CTT 不支持自适应测试。自适应测试有自己的好处清单。
·错误表征：CTT假设每个考生的分数（SEM）中都有相同数量的错误;IRT认识到，如果测试都是中等难度的项目，那么低或高的学生将有不准确的分数
·更强大的表单构建：IRT 具有构建表单的功能，使其更强地等效并满足考试目的
·非线性函数：当不可能时， IRT 不假定学生-项目关系的线性函数。 CTT在明显不可能的情况下假设线性函数（点双序列）。
一个幸福的大家庭请记住：IRT实际上是一系列模型，可以灵活使用参数。在某些情况下，仅使用两个（a ， b）或一个参数（b），具体取决于评估类型和数据的拟合。如果存在多点项目，例如 Likert 评级量表或部分信用项目，则模型将扩展为包含其他参数。在此处了解有关部分信用情况的更多信息。
以下是家谱的快速细分，以及最常见的模型。
·单维
o二分法
§Rasch
§1PL
§2PL
§3PL
§4PL
oPolytomous
§Rasch partial credit
§Rasch rating scale
§Generalized partial credit
§Generalized rating scale
§Graded response
·多维
§Compensatory
§Non-compensatory
§Bifactor
在哪里可以了解更多信息？欲了解更多信息，我们推荐Embretson&Riese（2000）的教科书《心理学家的项目反应理论》（Item Response Theory for Psychologists），供那些对数学程度较低的处理方法感兴趣的人使用，或者推荐de Ayala（2009）进行更数学化的处理。如果您真的想深入研究，你可以试试由van der Linden编辑的3卷本的《Handbook of Item Response Theory》，其中有一章讨论了ASC的IRT分析软件Xcalibre 。
想与我们的专家讨论如何应用IRT吗？保持联系！

项目反应理论：介绍、优势和模型( 二 )

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