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Optimal item pool design for a highly constrained computerized adaptive test.

机译：高度受限的计算机化自适应测试的最佳项目库设计。

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摘要

Item pool quality has been regarded as one important factor to help realize enhanced measurement quality for the computerized adaptive test (CAT) (e.g., Flaugher, 2000; Jensema, 1977; McBride & Wise, 1976; Reckase, 1976; 2003; van der Linden, Ariel, & Veldkamp, 2006; Veldkamp & van der Linden, 2000; Xing & Hambleton, 2004). However, studies are rare in how to identify the desired features of an item pool for the computerized adaptive test (CAT). Unlike the problem of item pool assembly in which an item pool is assembled from an available master pool according to the desired specifications, no actual items are available yet in the problem of item pool design (van der Linden, Ariel, & Veldkamp, 2006). Since there is no actual item available when designing an item pool, designing an item pool that is optimal intuitively becomes a desired goal. This study is focused on designing an optimal item pool for a CAT using the weighted deviations model (WDM; Stocking & Swanson, 1993) item selection procedure. Drawing on Reckase (2003) and Gu (2007), this study has extended the binand-union method proposed by Reckase (2003) to a CAT with a large set of complex non-statistical constraints. The method used to generate optimal item features is a combination of methods based on McBride & Weiss (1976) and Gu (2007) for statistical features and a sampling method based on test specifications for non-statistical features. The end-product is an item blueprint describing items' statistical and non-statistical attributes, item number distribution, and optimal item pool size. A large-scale operational CAT program served as the CAT template in this study. Three key factors considered to potentially impact optimal item pool features were manipulated including item generation method, expected amount of item information change, and b-bin width. Optimal item pool performance was evaluated and compared with that of an operational item pool in light of a series of criteria including measurement accuracy and precision, item pool utilization, test security, constraint violation, and classification accuracy. A demonstrative example on how to use identified optimal item pool features for item pool assembly was provided. How to apply optimal item pool features to item pool management, operational item pool assembly, and item writing was also discussed.
机译：项目库质量已被认为是帮助提高计算机自适应测试（CAT）的测量质量的重要因素（例如，Fluugher，2000； Jensema，1977； McBride＆Wise，1976； Reckase，1976； 2003； van der Linden ，Ariel和Veldkamp，2006； Veldkamp和van der Linden，2000； Xing＆Hambleton，2004）。但是，很少有关于如何识别计算机自适应测试（CAT）的项目库所需特征的研究。与项目池组装的问题不同，在该项目池组装中，根据所需规格从可用的主池中组装了一个项目池，而在项目池设计方面，尚无实际的项目可用（van der Linden，Ariel和Veldkamp，2006年） 。由于在设计物料池时没有可用的实际物料，因此设计直观地最佳的物料池已成为理想的目标。这项研究的重点是使用加权偏差模型（WDM； Stocking＆Swanson，1993）项目选择程序为CAT设计最佳项目库。借助Reckase（2003）和Gu（2007），本研究将Reckase（2003）提出的binand-union方法扩展到了具有大量复杂非统计约束的CAT。用于生成最佳项目特征的方法是基于McBride＆Weiss（1976）和Gu（2007）的统计特征方法与基于检验规范的非统计特征采样方法的组合。最终产品是描述项目的统计和非统计属性，项目编号分布以及最佳项目库大小的项目蓝图。大规模的运行CAT程序充当了这项研究中的CAT模板。考虑了可能影响最佳项目库功能的三个关键因素，包括项目生成方法，项目信息更改的预期量和b-bin宽度。根据一系列标准（包括测量精度和精度，项目池利用率，测试安全性，违反约束和分类精度），评估了最佳项目库性能并将其与可操作项目库的性能进行比较。提供了有关如何将已识别的最佳项目池功能用于项目池组装的说明性示例。还讨论了如何将最佳项目池功能应用于项目池管理，可操作项目池装配和项目编写。

著录项

  • 作者

    He, Wei.;

  • 作者单位

    Michigan State University.;

  • 授予单位 Michigan State University.;
  • 学科 Education Tests and Measurements.;Education Technology of.;Psychology Psychometrics.;Education Educational Psychology.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2010
  • 页码 142 p.
  • 总页数 142
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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