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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Psychometric Challenges in Modeling Scientific Problem-Solving Competency: An Item Response Theory Approach

verfasst von : Ronny Scherer

Erschienen in: Data Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

The ability to solve complex problems is one of the key competencies in science. In previous research, modeling scientific problem solving has mainly focused on the dimensionality of the construct, but rarely addressed psychometric test characteristics such as local item dependencies which could occur, especially in computer-based assessments. The present study consequently aims to model scientific problem solving by taking into account four components of the construct and dependencies among items within these components. Based on a data set of 1,487 German high-school students of different grade levels, who worked on computer-based assessments of problem solving, local item dependencies were quantified by using testlet models and Q 3 statistics. The results revealed that a model differentiating testlets of cognitive processes and virtual systems fitted the data best and remained invariant across grades.

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Metadaten
Titel
Psychometric Challenges in Modeling Scientific Problem-Solving Competency: An Item Response Theory Approach
verfasst von
Ronny Scherer
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Data Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery

Print ISBN: 978-3-662-44982-0

Electronic ISBN: 978-3-662-44983-7

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-44983-7_33