Optimales Design für online generierte adaptive Intelligenztestverfahren (II)

In diesem Projekt sollen adaptive Intelligenztests zur Messung der allgemeinen Intelligenz entwickelt werden. Die Items werden durch einen automatischen Itemgenerator regelbasiert und online generiert und adaptiv dargeboten. Selektiert werden die Items anhand der Parameterschätzungen für erweitete linear-logistische Testmodelle. Die Parameterschätzungen erfolgen anhand optimaler Designs, so dass mit einem Minimum an darzubietenden Items ein Maximum an Präzision bei der Intelligenzmessung erzielt werden kann. Konkret sollen vier Arten regelgeleiteter Testverfahren zur Messung von allgemeiner Intelligenz konstruiert und hierfür die erforderlichen statistischen Grundlagen entwickelt werden.

In der ersten Phase wurden Items zur Verarbeitungskapazität regelbasiert entworfen und empirisch anhand D-optimaler Versuchspläne mittels linear-logistischer Testmodelle kalibriert. Dazu wurden optimale Versuchspläne für linear-logistische Testmodelle mit festen und zufälligen Faktoren entwickelt. Weiterhin entstand ein Programmsystem zur automatischen Generierung dieser Items, ihrer adaptiven Darbietung und Personenparameterschätzung.

Ziel der zweiten Phase ist es, die Arbeiten aus der ersten Phase fortzusetzen. Dazu sollen analog zu den in der ersten Phase entwickelten Items zur Verarbeitungskapazität regelbasierte Items zur Bearbeitungsgeschwindigkeit konstruiert werden, die sich für eine adaptive Testung dieser Intelligenzkomponente eignen. Da es sich hier um Speed-Tests handelt, ist es erforderlich, anstelle des logistischen Rasch-Modells erweiterte Formen des Rasch Poisson Count-Modells als statistische Grundlage heranzuziehen. Für diese Modelle sollen wiederum optimale Versuchspläne zur Itemkalibrierung und adaptiven Testung entwickelt werden.

In this project adaptive procedure are developed for intelligence tests, which aim at measuring the gneral intelligence. Test items will be generated automatically and online by a rule-based item generator and adaptively presented. The items will be selected according to the parameter  estimates in generalized linear logistic test models. Theparameter estimations will be based on optimal designs in order to obtain maximal precision in measuring the intelligence by a minimal number of items to be presented. In detail four types of rule-based test procedures will be constructed for measuring the general intelligence and the necessary basic principles of statistics wikll be developed.

In Phase I rule based items were developed for measuring the working speed and empirically calibrated based on D-optimal dsigns in linear logistic test models with fixed and random factors. Furthermore a programming system was developed for the automatic generation of these items, their adaptive presentation and the estimation of person parameters.

In Phase II of this project the work of Phase I is continued. In analogy to the items on working capacity developed in Phase I rule based items on working speed will be constructed, which are sutiable for an adaptive testing of this intelligence component. As speed tests are considered, it is necessary to use some extended versions of the Rasch Poisson Count Model as the statiscal basis instead of the Logistic Rasch Model of Phase I. For these models again optimal designs will be developed for both item calibration and adaptive testing.