.

0 (hodnocen0 x )

EB

EB

ONLINE

Prague : Charles University in Prague, Karolinum Press, 2019

1 online zdroj (134 stran)

ISBN 978-80-246-3984-0 (online ; pdf)

ISBN 978-80-246-3918-5 (print)

Cílem této publikace je představení stále populárnější metody počítačového adaptivního testování (CAT) v oblasti kinantropologie. Přizpůsobením testu úrovni jednotlivých respondentů nabízí CAT řadu teoretických a metodologických výhod, které mohou výrazně ovlivnit testování teoretických konstruktů.První část monografie se věnuje historickým, teoretických a koncepčním základům CAT včetně popisu Teorie odpovědi na položku (IRT). Praktická aplikace CAT je posléze ve druhé části hodnocena pomocí Monte-Carlo simulací na příkladu Physical Self-Description Questionnaire – nástroje, který je široce používán k hodnocení tělesného sebepojetí v oblasti psychologie a psychologie sportu..

Popsáno podle online zdroje

001472972

Acknowledgements // 1. Brief Introduction to Measurement (in Kinanthropology) 11 // 2. Historical Paths to Modem Test Theory 14 // 3. Groundwork for Item Response Theory 17 // 4. Item Response Theory (IRT) 19 // 4.1 Introduction 19 // 4.2 Unidimensional dichotomous IRT models 20 // 4.3 Unidimensional polytomous IRT models 24 // 4.4 Assumptions required for unidimensional IRT models 30 // 4.5 Parameter estimation in IRT models 32 // 4.5.1 Latent trait (Ö) estimation 33 // 4.5.2 Item parameters estimation 37 // 4.6 Information and standard error of the ? estimates 38 // 5. Computerized Adaptive Testing (CAT): Historical // and Conceptual Origins 44 // 6. Testing Algorithms in Unidimensional IRT-based CAT 51 // 6.1 Starting 53 // 6.2 Continuing 54 // 6.3 Stopping 59 // 6.4 Practical issues related to item selection in CAT 59 // 6.4.1 Item pool 60 // 6.4.2 Content balancing 61 // 6.4.3 Exposure control 62 // 6.5 Evaluation of item selection and trait estimation methods used in computerized adaptive testing algorithms // 63 // 7. Empirical Part - Problem Statement 66 // 8. Aims and Hypotheses 68 // 9. Methods // 9.1 Item pool, IRT model used for item calibration, dimensionality analysis // 9.1.1 General description of the item pool // 9.1.2 Item calibration // 9.1.3 Dimensionality analysis // 9.2 CAT simulation design and specifications // 9.2.1 Step 1. Simulate latent trait values (true ?) // 9.2.2 Step 2. Supply item parameters for the intended item pool // 9.2.3 Step 3. Set CAT algorithm options // 9.2.4 Step 4. Simulate CAT administration // 9.3 Analysis of simulation results //

10. Results 78 // 10.1 Dimensionality 78 // 10.2 Number of administered items in CAT simulation 79 // 10.3 Bias of the CAT latent trait estimates 87 // 10.4 Correlations 91 // 11. Discussion 95 // 12. Conclusions // 102 // Summary 103 // References 105 // Appendices 117 // Appendix A - IRT parameters (o - discrimination and b’s - thresholds) for the Physical Self-Description Questionnaire items (source: Flatcher & Hattie, 2004) 117 // Appendix B - R code used for the simulation of the PSDQ CAT 122 // Appendix C - Test information and corresponding standard error // for the Physical Self-Description Questionnaire item pool 125 // Appendix D - Example of R code used to create Figure 1 Appendix E - Online application for adaptive testing using the Physical Self-Description Questionnaire // List of Tables // List of Figures //

2097812

(OCoLC)1091899500

(EBSC)2097812