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Tags
#SpezielleMethoden #has-images
Question
Item Response Theory: Item Characteristic Curve

Answer
  • Itemantwort (z.B. Richtig/Falsch, Bejahung/Verneinung) hängt von der Merkmalsausprägung θ ab und dieser Zusammenhang wird oft mit Hilfe von ICC verdeutlicht
    • x Achse : Merkmalsausprägung θ, z.B. Fähigkeit
    • y Achse: Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Antwort, z.B. Lösungs bzw. Bejahungswahrscheinlichkeit (Wertebereich: 0-1)
    • θ𝑗als latente Merkmalsausprägung der Person j
    • Theta Werte variieren zwischen Personen (z.B. Intelligenz)
  • In der Regel ist die latente Variable θ so skaliert, dass die durchschnittliche Ausprägung bei 0 liegt
  • Oft betrachtet man nur einen bestimmten θ Bereich (z.B. von 3 bis + 3)
    • Wenn das Merkmal normalverteilt ist, dann müssten fast alle Personen in diesem Bereich liegen
    • Andere Werte sind aber prinzipiell möglich

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Item Response Theory: Item Characteristic Curve
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?

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Item Response Theory: Item Characteristic Curve

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  • Itemantwort (z.B. Richtig/Falsch, Bejahung/Verneinung) hängt von der Merkmalsausprägung θ ab und dieser Zusammenhang wird oft mit Hilfe von ICC verdeutlicht
    • x Achse : Merkmalsausprägung θ, z.B. Fähigkeit
    • y Achse: Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Antwort, z.B. Lösungs bzw. Bejahungswahrscheinlichkeit (Wertebereich: 0-1)
    • θ𝑗als latente Merkmalsausprägung der Person j
    • Theta Werte variieren zwischen Personen (z.B. Intelligenz)
  • In der Regel ist die latente Variable θ so skaliert, dass die durchschnittliche Ausprägung bei 0 liegt
  • Oft betrachtet man nur einen bestimmten θ Bereich (z.B. von 3 bis + 3)
    • Wenn das Merkmal normalverteilt ist, dann müssten fast alle Personen in diesem Bereich liegen
    • Andere Werte sind aber prinzipiell möglich
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Summary

statusnot learnedmeasured difficulty37% [default]last interval [days]               
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scheduled repetition interval               last repetition or drill

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No repetitions


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