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Fused SDT/IRT Models for Mixed-Format Exams

项目反应理论 概念化 协变量 心理学 罗伊特 比例(比率) 计量经济学 心理测量学 统计 计算机科学 社会心理学 认知心理学 人工智能 数学 发展心理学 量子力学 物理
作者
Lawrence T. DeCarlo
出处
期刊:Educational and Psychological Measurement [SAGE Publishing]
卷期号:84 (6): 1076-1106 被引量:1
标识
DOI:10.1177/00131644241235333
摘要

A psychological framework for different types of items commonly used with mixed-format exams is proposed. A choice model based on signal detection theory (SDT) is used for multiple-choice (MC) items, whereas an item response theory (IRT) model is used for open-ended (OE) items. The SDT and IRT models are shown to share a common conceptualization in terms of latent states of “know/don’t know” at the examinee level. This in turn suggests a way to join or “fuse” the models—through the probability of knowing. A general model that fuses the SDT choice model, for MC items, with a generalized sequential logit model, for OE items, is introduced. Fitting SDT and IRT models simultaneously allows one to examine possible differences in psychological processes across the different types of items, to examine the effects of covariates in both models simultaneously, to allow for relations among the model parameters, and likely offers potential estimation benefits. The utility of the approach is illustrated with MC and OE items from large-scale international exams.

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