Optimales Design für online generierte adaptive Intelligenztestverfahren (III)

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 erweiterte 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.

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

Ziel der dritten Phase ist es, in Fortsetzung und Ergänzung der Arbeit in den ersten beiden Phasen bei der Modellierung der Intelligenzkomponenten zeitliche, zumeist nichtlineare Trends in longitudinalen Studien zu berücksichtigen und hierfür optimale Designs zu entwickeln, die adaptiv eingesetzt werden können. Darüber hinaus werden Designs für Itempools unter Nebenbedingungen an die Anzahl der verwendeten Regeln bereitgestellt.

Optimal Design for online generated adaptive methode for intelligence testing (III)

In this project adaptive procedure are developed for intelligence tests, which aim at measuring the general 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. The parameter 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 has been continued. In analogy to the items on working capacity developed in Phase I rule based items on working speed were constructed, which are suitable for an adaptive testing of this intelligence component. As speed tests were considered, it was necessary to use some extended versions of the Rasch Poisson Count Model as the statistical basis instead of the Logistic Rasch Model of Phase I. For these models again optimal designs were developed for both item calibration and adaptive testing.

In Phase III of this project time trends will be considered for the modelling of intelligence components in longitudinal studies. Also for this situation optimal designs will be constructed which can be used adaptively both within one session as well as over time. Additionally, optimal designs will be provided for the generation of item pools under constraints on the number of rules used.