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Modeling Rule-Based Item Generation

机译:建模基于规则的项目生成

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摘要

An application of a hierarchical IRT model for items in families generated through the application of different combinations of design rules is discussed. Within the families, the items are assumed to differ only in surface features. The parameters of the model are estimated in a Bayesian framework, using a data-augmented Gibbs sampler. An obvious application of the model is computerized algorithmic item generation. Such algorithms have the potential to increase the cost-effectiveness of item generation as well as the flexibility of item administration. The model is applied to data from a non-verbal intelligence test created using design rules. In addition, results from a simulation study conducted to evaluate parameter recovery are presented.
机译:讨论了通过应用设计规则的不同组合生成的家庭中项目的分层IRT模型的应用。在族中,假定这些项目仅在表面特征上有所不同。使用数据增强的吉布斯采样器在贝叶斯框架中估计模型的参数。该模型的一个明显应用是计算机化的算法项生成。这样的算法具有增加项目生成的成本效益以及项目管理的灵活性的潜力。该模型将应用于使用设计规则创建的非语言智力测验中的数据。此外,还介绍了进行仿真研究以评估参数恢复的结果。

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