Estimación de habilidad y precisión en tests adaptativos informatizados y tests óptimosUn caso práctico

  1. Real Deus, José Eulogio
  2. Ponsoda Gil, Vicente
  3. Olea Díaz, Julio
  4. Abad García, Francisco José
Revista:
REMA

ISSN: 1135-6855

Ano de publicación: 2002

Volume: 7

Número: 1

Tipo: Artigo

Outras publicacións en: REMA

Resumo

Algunas veces, en contextos aplicados, se necesita escoger entre un Test Adaptativo Informatizado (TAI) o adaptado al sujeto y un Test Óptimo (TO) o adaptado al grupo. Este problema fue analizado para una prueba de Vocabulario Inglés. En un estudio anterior se encontraron algunas diferencias de habilidad entre grupos difíciles de explicar (Olea, Revuelta, Ximénez y Abad, 2000); nosotros intentamos explicar aquí tales diferencias como "error" (v.g.: sesgo) debido al procedimiento de estimación. Para ello, se desarrolló un programa para calcular el sesgo teórico como función del nivel de habilidad (Lord, 1983; Samejima, 1993a). En primer lugar, se analizó el sesgo teórico para el TO. En segundo lugar, se estudió la convergencia entre los resultados teóricos, simulados y empíricos considerado las estimaciones del TAI como las menos sesgadas. Los resultados muestran que las diferencias entre el TAI y el TO no pueden explicarse por el procedimiento de estimación y deben atribuirse a otras causas.

Referencias bibliográficas

  • 1. Baker, F.B. (1992): Item Response Theory. Parameter estimation techniques. New York:Marcel Dekker.
  • 2. Bock, R.D. & Aitkin, M. (1981): Marginal maximum likelihood estimation of item parameters: an application of an EM algorithm. Psykometrika, 46, 443-459.
  • 3. Bock, R.D. & Mislevy, R.J. (1982): Adaptative EAP estimation of ability in a microcomputer environment. Applied Psychological Measurement, 6, 431-444.
  • 4. De Ayala, R.J., Schafer, W.D. & Sava-Bolesta, M. (1995):An investigationofthe standard errors of expected a posteriori ability estimates. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 47, 385-405.
  • 5. Hambleton, R.K., Slater, S.C., Narayanan, P. ySetiadi, H. (1996):Construcciónautomatizada de los tests:conceptos básicos, avances técnicos y aplicaciones. En J. Muñiz (Coor.). Psicometría. Madrid: Universitas.
  • 6. Kim, J.K. & Nicewander, A.(1993).Abilityestimationfor conventionaltests. Psychometrika, 58 (4), 587-599.
  • 7. Lord, F. M. (1983). Unbiased estimators of abilityparameters, oftheir variance, and of their parallelforms reliability. Psychometrika, 48, 2, 233-245.
  • 8. Lord, F. M. (1984). Maximum likelihood and bayesian parameter estimation in item response theory. Educational Testing Service, Princeton, N.J.
  • 9. Lord, F.M. (1986). Maximum likelihood and Bayesian parameter estimation in itemresponse theory. Journal of Educational Measurement, 23, 157-162.
  • 10. Mislevy, R.J. & Bock, R. D. (1990). BILOG 3: item analysis and test scoring with binary logistic models. Mooresville, IN: Scientific-Software International.
  • 11. Muraki, E. & Bock, R.D.(1997). PARSCALE:IRTitem analysis and test scoring forrating-scale data. Chicago, IL: Scientific-Software International.
  • 12. Olea,J. & Ponsoda, V. (1996). Tests AdaptativosInformatizados. En J. Muñiz (Coor.).Psicometría. Madrid: Universitas
  • 13. Olea,J.;Ponsoda, V.;Revuelta,J.; Belchí, J. (1996). Propiedades psicométricas de untest adaptativo de vocabulario inglés. Estudios de Psicología, 55, 61-73.
  • 14. Olea, J., Revuelta, J., Ximénez, C. y Abad, F.J. (2000). Psychometric and psychological effects of review on computerized fixed and adaptive tests. Psicológica, 21(1-2), 157-173.
  • 15. Ponsoda, V.; Olea, J.; Revuelta, J. (1994). ADTEST: A computer-adaptive test based on the maximum information principle. Educational and Psychological Measurement, 54 (3), 680-686.
  • 16. Ponsoda, V.; Wise, S.L.; Olea, J.; Revuelta, J. (1997).An investigation of self-adapted testing in a Spanish high school population. Educational and Psychological Measurement, 57 (2), 210-221.
  • 17. Revuelta, J. y Ponsoda,V. (1997). Una solución a la estimación inicial en los tests adaptativos informatizados, R.E.M.A., 2(2), 1-6.
  • 18. Revuelta, J.; Ponsoda, V. (1998). A comparison of item exposure control methods in computerized adaptive testing. Journal of Educational Measurement, 35 (4), 311-327.
  • 19. Samejima, F. (1969). Estimation of latent ability using a response pattern of graded scores. Psychometrika Monograph, 17.
  • 20. Samejima, F. (1993a). An approximation for the bias function of the maximum likelihood estimate of a latent variable for the general case where the item responses are discrete. Psychometrika, 58, 119-138.
  • 21. Samejima, F. (1993b). The bias function of the maximum likelihood estimate of ability for the dichotomous response level. Psychometrika, 58, 195-209.
  • 22. Segall,D.O.; Moreno, K.E.(1999). Development ofthe Computerized Adaptive Testing versionofthe Armed Services Vocational Aptitude Battery. En Drasgow, F.; Olson-Buchanan, J. (Eds.) Innovations in computerized assessment. Mahwah, NJ, USA: Lawrence Erlbaum Associates.
  • 23. Stroud, A.H. & Secherst, D. (1966). Gaussian quadrature formules. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
  • 24. Thissen, D. (1991).MULTILOG user’sguide: multiple, categorical item analysis and test scoring using item response theory. Chicago, IL: Scientific-Software International.
  • 25. Vispoel, W.P., Wang, T. & Bleiler, T. (1997): The efficiency, reliability, and concurrent validity of adaptative and fixed-itemmusic listening tests. Journal of Educational Measurement,34,43-63.
  • 26. Wang, T. (1997). Essentially unbiased estimates in computerized adaptive testing. Paper presented at the annual meeting of the AERA, Chicago.
  • 27. Wang, T.; Vispoel, W.P. (1998). Properties of ability estimation methods in computerized adaptive testing. Journal of Educational Measurement, 35(2), 109-135.
  • 28. Warm, A. W. (1989). Weigthed likelihood estimation of ability in item response theory with tests of finite length. Psychometrika, 54, 427-450.
  • 29. Wise, S.L. (1999). Tests autoadaptados informatizados: fundamentos, resultados de investigación e implicaciones para la aplicación práctica. EnOlea, J., Ponsoda, V. & Prieto, G. (Eds): Tests Informatizados. Fundamentos y aplicaciones. Madrid: Pirámide.