申論題

Transcript of irt 又稱項目反應理論，指依據受試者面對試題所做的反應，即試題的呈現係依據考生的能力提供適切的試題予以考驗。 概念 理論之發展 古典測驗理論 古典測驗理論缺失 樣本依賴性 當代測驗理論的缺失 多使用艱深數學概念，一般人不易理解。 能力不變性 又稱為項目特性函數，表示受試者真實能力與正確答題機率的關係。 當θ越高時，在某一試題上正確反應的機率也越高。 ◎編制測驗 試題反應理論基本原理 一、單維性(Unidimensionality) 試題反應理論優點 (一)、題目參數不變性 (二)、適合模式要求 試題反應理論 Item response theory 目的在於反應受試者隱藏的真實能力。 試題反應理論 信度 效度 鑑別指數 常模 難度指數 難度參數 鑑別指數 猜測參數 難度、鑑別度、誘答力依據不同的受試者有不同的結果。 受試者能力隨難度改變 給予難題則受試者能力低，題目簡單受試者能力高。 測驗的誤差 古典理論所有受試者均使用相同的測量標準誤，無法真實反映出受試者間個別差異。 測驗結果的解釋 原始得分相同者其反應組型不一定相同，故即使得分相同者能力可能不同。 複本測量 複本在題目數量、型式、難度等皆相同，但在實際情境中並不存在。 需要電腦設備的配合，成本較高 基本原理假設相當嚴苛，能適用教育與心理測驗資料有限，且需大量樣本配合施行。 單向度假設不易滿足，許多測驗常需測量不同異質特性，且相同題目給不同經驗背景的人做答，可能包含不同能力混合。 基本假設 受試者在測驗項目的表現可由一組能力做預測與解釋 受試者在測驗項目的表現與受試者隱藏真實能力的關係可以用一個連續性遞增函數描述，即ICC曲線。 試題特性曲線 Item Characteristic Curve 能力 正確答題的機率 0.8 0.6 0.2 1.0 0.4 1 2 (θ) p(θ) 以圖形方式摘要試題參數： 鑑別參數： 又稱a參數，是能力θ變化時，答對機率的變化程度。a參數表示ICC陡峭的程度，越陡鑑別度越高，越平坦鑑別力越低。 難度參數 猜測參數 又稱b參數，當答對機率為0.5時，此時θ代表題目難易程度。b越大，表題目越困難，反之則越簡單。 又稱為c參數，指能力極低時仍能答對的機率。c越小題目越有效，一般以0.3為抉擇題目的標準，超過0.3的試題則予以刪除或修改。 c b a 指題目只測單一特質能力或潛在特質，所以測驗試題間具有顯著高相關。 如果測驗不具單維性，則可將其細分為多個測驗，分別加以測量，尋找其單維性。 二、局部獨立性(Local Independence) 假設試題間彼此獨立無關，受試者不會因為作答某一試題而影響另一試題答對機率。 單維性與局部獨立性兩者關係非常密切。如果只需了解受試者某一特質的測驗(單維性)，則試題間應無相互關係，及局部獨立性真正涵義。 試題反應理論基本原理 IRT最常用的模式為三參數模式，即包含所謂的鑑別度參數、難度參數、猜測度參數。 (一)單參數模式 由學者Rasch提出，除假定單維性、局部獨立性、答題時間不受限制、非速度測驗外，尚需假定： 1.等鑑別度：使用Rasch時項目鑑別力參數大致相同，即a參數為一固定常數。 2.最小猜測：猜測度為0，排除猜測因素。