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Adaptives Testen von Textverständnis in der Grundschule
Author(s) -
Ulrich Ludewig,
Matthias Trendtel,
Theresa Schlitter,
Nele McElvany
Publication year - 2022
Publication title -
diagnostica
Language(s) - German
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.442
H-Index - 48
eISSN - 2190-622X
pISSN - 0012-1924
DOI - 10.1026/0012-1924/a000279
Subject(s) - physics , humanities , political science , psychology , philosophy
Zusammenfassung. Die vorliegende Studie befasst sich mit Entwicklung eines Itempools für einen computeradaptiver Test (CAT) zur Erfassung von Textverständnis in der Grundschule. Der Effizienzgewinn von CATs im Vergleich zu Tests mit festgelegter Itemabfolge (FITs) wird untersucht. Für die Kalibrierung eines Textverständnisitempools wurden Stichproben von N = 1 975 Schülerinnen und Schülern aus der 3. und 4. Klassenstufe erhoben. Der finale Itempool umfasst 132 auf Messgüte geprüfte Items. Eine CAT Simulation mit 25 Items zeigte, dass ein CAT das Textverständnis mit sehr guter Reliabilität ( Rel eap  ≈ .92) erfassen kann. Ein CAT mit 8 Items erreichte eine gute Reliabilität ( Rel eap  ≈ .80). Analysen zur Konstruktvalidierung werden berichtet. Ein CAT basierend auf dem Itempool misst bis zu 19 % effizienter als ein vergleichbarer FIT und wäre besonders für die Erfassung von Textverständnis bei Schülerinnen und Schülern eines breiten Leistungsspektrums und für die Lernverlaufsdiagnostik geeignet.

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