Multidimensionale IRT-Modelle und Adaptives Testen mit R

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Die Item-Response-Theorie (IRT, auch probalistische Testtheorie genannt) ist eine Ergänzung zur klassischen Testtheorie (KTT), die es erlaubt, von dem Antwortmuster in einem Fragebogen oder eines diagnostischen Testverfahrens auf zugrundeliegende Merkmale eines Konstrukts (Einstellung, Fähigkeit oder Erkrankung) zu schließen. Diese Informationen können genutzt werden, um diagnostische Tests mit hoher Konstruktvalidität zu entwickeln bzw. im Rahmen des computergestützten adaptiven Testens (CAT) mit einer gezielten Auswahl von Testitems zu einem validen und reliablen Testergebnis zu gelangen. In den letzten Jahren wurde das Verfahren weiterentwickelt, um mit multidimensionalen IRT-Modellen mehrere zusammenhängende Aspekte eines Konstrukts beim computergestützten adaptiven Testen (CAT) zu erfassen. In dem Seminar wird neben den theoretischen Grundlagen der klassischen und der probalistischen Testtheorie verschiedene IRT-Modelle unterrichtet, mit denen multidimensionale computergestützte adaptive Testverfahren (CAT) realisiert werden können. Die Beispiele und Übungsaufgaben erfolgen mit der statistischen Analyseumgebung RStudio mit R.

Alle Bewertungen stammen ausschließlich von Seminarteilnehmern
von Dr. Haug Leuschner. Die Bewertungen werden von einem unab-
hängigen Dienstleister gesammelt, geprüft und ausgewertet.

Zielgruppe

Anwender aus den Bereichen der psychologischen, pädagogischen und medizinischen Forschung (Sozial- und Humanwissenschaften im weitesten Sinn)

Voraussetzungen

Die Grundlagen der schließenden Statistik werden vorausgesetzt (Korrelationen und Signifikanztests sollten vertraut sein). Grundkenntnisse in der Anwendung der statistischen Programmiersprache R sollten vorhanden sein. Fehlende Vorkenntnisse können in dem Grundlagenkurs Grundlagen der Statistik mit R erworben und aufgefrischt werden. Bei einem Firmenseminar kann die Schulung auf den vorhandenen Schulungsbedarf ausgerichtet werden.

Lernziele

Unidimensionale und multidimensionale IRT-Modelle mit R entwickeln, interpretieren und beim computergestützten adaptiven Testen (CAT) einsetzen können, Kriterien zur Auswahl von Items und zur Beendigung des diagnostischen Testverfahrens beim computergestützten adaptiven Testen (CAT) anwenden können. Es wird Wert auf den Anwendungsbezug gelegt, im Kurs wird ein Datensatz zur Entwicklung eines multidimensionalen CAT verwendet und die damit verbundenen Probleme aufgezeigt.

Multidimensionale IRT-Modelle und Adaptives Testen mit R

Inhouse-Seminar Multidimensionale IRT-Modelle und Adaptives Testen mit R
Inhalte
  • Einführung in die Item-Response-Theorie
    • Eindimensionale IRT-Modelle
      • Rasch-Modelle (1PL)
      • Birnbaum-Modelle (2PL und 3PL)
    • Multidimensionale IRT-Modelle (IFA, Item-Faktor-Analysen)
      • Explorative und konfirmatorische Rasch-Modelle (2PL)
      • Explorative und konfirmatorische Birnbaum-Modelle (3PL und 4PL)
  • Ein- und Multidimensionales Adaptives Testen (CAT)
    • Itemauswahl zu Beginn des Tests
    • Itemauswahl während des Tests
    • Kriterien für die Beendigung des Tests
    • Ermitteln der Reliabilität eines Tests
  • Umsetzung mit R
    • Ein- und multidimensionale IRT-Modelle mit dem R-Paket mirt
    • Ein- und multidimensionales adaptives Testen mit dem R-Paket mirtCAT
    • Beispiele und Übungsaufgaben an einem durchgängigen Datensatz
Voraussetzungen
Seminartyp und Dauer
  • Inhouse-Seminar für 1-18 Teilnehmer für 3 Tage
  • Zusätzlicher Tag bei fehlenden Grundkenntnissen in R/RStudio
  • Unterricht 9-17 Uhr
Termine
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