Zusammenfassung
Im vorliegenden Kapitel geht es um die Anwendung von IRT-Modellen im Rahmen der empirischen Bildungsforschung. Bei großen Schulleistungsstudien werden spezifische Vorteile der IRT genutzt, um beispielsweise das Matrix-Sampling von Testaufgaben, die Erstellung paralleler Testformen und die Entwicklung computerisierter adaptiver Tests zu ermöglichen. Ein weiterer wesentlicher Vorteil von IRT-Modellen ist die Möglichkeit der kriteriumsorientierten Interpretation IRT-basierter Testwerte. Diese wird durch die gemeinsame Verortung von Itemschwierigkeiten und Personenfähigkeiten auf einer Joint Scale durchführbar. Bei Gültigkeit des Rasch-Modells können individuelle Testwerte durch ihre Abstände zu Itemschwierigkeiten interpretiert werden. Auf dieser zentralen Eigenschaft von Rasch-Modellen bauen auch sog. „Kompetenzniveaus“ auf. Zur leichteren Interpretation wird die kontinuierliche Skala in Abschnitte (Kompetenzniveaus) unterteilt, die dann als Ganzes kriteriumsorientiert beschrieben werden. In diesem Kapitel werden an einem gemeinsamen Beispiel die Definition und Beschreibung von Kompetenzniveaus anhand eines Vorgehens mit Post-hoc-Analysen der Items und die Verwendung von A-priori-Aufgabenmerkmalen veranschaulicht.
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Rauch, D., Hartig, J. (2020). Interpretation von Testwerten in der Item-Response-Theorie (IRT). In: Moosbrugger, H., Kelava, A. (eds) Testtheorie und Fragebogenkonstruktion. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-61532-4_17
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