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Methoden der Psychologischen Diagnostik

  • Verlag: Hogrefe Verlag
eBook (PDF)
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Methoden der Psychologischen Diagnostik

Die Forschung der letzten Jahre hat neue Implikationen für die Entwicklung und den Einsatz psychologisch-diagnostischer Messinstrumente mit sich gebracht. Der Band stellt die hierfür notwendigen methodischen Grundlagen der psychologischen Diagnostik unter Einbezug dieser aktuellen Erkenntnisse dar. Einführend behandeln die Autoren die Klassische Testtheorie und ihre erweiterte Anwendung auf hetero-gene Tests und Mehrfacettenmodelle. Large Scale Assessments und ihre grundlegenden psychometrischen Methoden werden am Beispiel der PISA-Studien ausführlich vorgestellt. Weitere Kapitel erläutern die Prinzipien und aktuellen Anwendungen der Item- und Skalenkonstruktion, die automatisierte Itemgenerierung, Verfahrensklassen der kriteriumsorientierten Diagnostik, die Verhaltensbeobachtung und das Interview sowie die Besonderheiten bei der vergleichenden Untersuchung psychologischer Konstrukte in unterschiedlichen Kulturkreisen.

Produktinformationen

    Format: PDF
    Kopierschutz: watermark
    Seitenzahl: 498
    Sprache: Deutsch
    ISBN: 9783840915246
    Verlag: Hogrefe Verlag
    Größe: 4179kBytes
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Methoden der Psychologischen Diagnostik

4. Kapitel Automatisierte Itemgenerierung: Aktuelle Ansätze, Anwendungen und Forschungen (S. 215-216)

Martin Arendasy und Markus Sommer
1 Einleitung

In Zeiten häufig eingesetzter psychologischer Testverfahren (Schuler, 2000) und der damit einhergehenden, immer weniger kontrollierbaren Verbreitung von Testmaterialien wird dem Aspekt der Testsicherheit und der Validität von Testverfahren immer größere Bedeutung beigemessen werden müssen. Um beidem konstruktiv zu begegnen, wird die Automatisierte Itemgenerierung (AIG, Irvine & Kyllonen, 2002) besonders relevant.

1.1 Testsicherheit

Unter dem relativ breiten Konzept der Testsicherheit können all jene Aspekte subsumiert werden, die dem Schutz von Testmaterialien vor unkontrollierter, nicht intendierter Verbreitung von Testmaterialien dienen. Bezüglich des Qualitätsmanagements wird versucht, den Zugang zu und die fachgerechte Verwendung von psychologischen Testverfahren zu steuern (vgl. Hornke & Winterfeld, 2004). Darüber hinaus werden zunehmend spezielle Softwareprodukte eingesetzt, mit deren Hilfe dem Diebstahl und dem Kopieren von Items während eines Online-Assessments vorgebeugt werden kann (Edelblut, Elliot, Mikulas & Bosley, 2002). Schon zu Beginn der 1980er Jahre wurden erste Versuche unternommen, die Testsicherheit durch den Einsatz von "computergestützen adaptiven Tests" (CAT) zu erhöhen (vgl. Sands, Waters & McBride, 1997, Wainer, 2000, van der Linden & Glas, 2000). Der grundlegende Gedanke war, dass der umfangreiche Itempool eines CAT deutlich schlechter erinnert werden kann, als die Items eines konventionellen linearen Tests mit fester Itemreihenfolge (Green, 1983). CATs erfordern jedoch einen möglichst umfangreichen Pool an Items, die bereits in vorangehenden Erprobungen mithilfe von Item-Response- Theorie-Modellen (IRT-Modellen) wie dem einparametrischen logistischen Modell (1PLM, im Folgenden als Rasch-Modell bezeichnet, Rasch, 1980) oder dem zweiparametrischen logistischen Modell (2PLM, Birnbaum, 1968) kalibriert sein müssen. Dies erhöht nicht nur die finanziellen Kosten und zeitlichen Aufwendungen der Testkonstruktion, sondern stellt auch deutlich erhöhte Anforderungen an die Itemkonstruktion. In den folgenden Jahren wurde jedoch immer deutlicher, dass beim adaptiven Testen bestimmte Items aus dem umfangreichen Pool häufiger verwendet werden als andere. So kommt beispielsweise Wainer (2000) zu dem Schluss, dass bei CAT und Anwendung des klassischen Maximum-Information-Auswahl-Algorithmus 15 bis 20 % der Items innerhalb eines Pools immerhin rund 50 % der tatsächlich administrierten Items darstellen. In Abhängigkeit von der Größe des Itempools stellt dies ein mehr oder weniger großes Problem für die Testsicherheit dar.

Zu bedenken ist hierbei jedoch, dass sich die Items eines Pools – abhängig von der Verteilung der Itemparameter in einem Pool – hinsichtlich ihrer "Overexposure" zum Teil drastisch unterscheiden. Vor allem die Items in der Startphase eines CAT mit einem fixen Startitem scheinen besonders stark von dieser Overexposure betroffen zu sein. Aufgrund dieser Overexposure einzelner Items ist die tatsächlich genutzte Größe des Itempools ungleich kleiner als sein Gesamtumfang. Um Overexposure zu kontrollieren, wurden in der Folge verschiedene Item-Exposure-Control-Algorithmen entwickelt (z. B. Sympson & Hetter, 1985, Stocking & Lewis, 2000). Wenngleich das Problem der Overexposure durch die Anwendung dieser Algorithmen kompensiert werden kann, zeigen aktuelle Studien (Yi, Zhang & Chang, 2006), dass mithilfe von Item-Exposure-Control-Algorithmen immer noch kein hinreichender Schutz vor einem möglichen Itemdiebs

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