Über eine Verallgemeinerung der lokalen Unabhängigkeitsannahme in der Item Response Theory

• Antragsteller: Stefano Noventa, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Allgemeine, Kognitive und Mathematische Psychologie
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 450766602

Lokale Unabhängigkeit ist eine grundlegende Annahme der Item Response Theorie (IRT) und erfasst die Idee, dass es, abhängig vom Wert einer latenten Variablen (z.B. Fähigkeit), keinen Zusammenhang zwischen manifesten Variablen (z.B. Antworten auf Elemente in psychologischen oder pädagogischen Tests) gibt. In der Praxis können jedoch mehrere Effekte (z.B. Müdigkeit, Formatänderungen, Abhängigkeiten zwischen Items) die lokale Unabhängigkeit erheblich verletzen. Dies bedroht die Gültigkeit des Modells und der Likelihood und führt zu problematischen Parameterschatzungen und grundlegend falschen Schlussfolgerungen. Trotz umfangreicher Forschung bleiben Verletzungen der lokalen Unabhängigkeit ein offenes Problem mit unscharfen Grenzen. In dem Versuch die beteiligten Konzepte zu entwirren, wurde kürzlich eine Verallgemeinerung von lokaler Unabhängigkeit im Kontext der Wissensraumtheorie (WRT) vorgeschlagen, die `invasive' Beziehungen zwischen Items berücksichtigt – unter Beibehaltung der üblichen Charakterisierung von lokaler Unabhängigkeit. Der kombinatorische und mengen-theoretische Ansatz der WRT wird verwendet, um die Halbordnung zu identifizieren, die die Abhängigkeiten zwischen den Items darstellt, und um eine generalisierte Klasse von Likelihoods zu erhalten, die die `response-‘und `trait-‘ Abhängigkeit von Merkmalen berücksichtigt. Darüber hinaus ermöglicht der KST-IRT-Ansatz die Verallgemeinerung und Übertragung von Techniken von polytomen Items auf Sammlungen von dichotomen Items, wodurch ein weiterer Ansatz für die Modellierung lokaler Abhängigkeit und ein alternativer itembasierter Ansatz für Testlets bereitgestellt werden. Im vorliegenden Projekt soll untersucht werden, ob der KST-IRT-Ansatz zur formalen Systematisierung und Untersuchung der verschiedenen Formen der lokalen Abhängigkeit und der verschiedenen - und oft nicht miteinander verbundenen - Ansätze, die in der Literatur zu finden sind, verwendet werden kann. Weiterhin wird eine neue Perspektive auf die Modellierung und das Testen von lokaler Abhängigkeit, von polytomen Items und von Testlets betrachtet, die auf der Zusammenführung verschiedener Definitionen und Ansätze aus Bereichen der Psychometrie und der mathematischen Psychologie beruht. Zur Anwendung des Ansatzes zielt das Projekt darauf ab, Schätzverfahren für die KST-IRT-Modelle im Open-Source-Programm R zu implementieren. Das vorliegende Projekt wird sowohl Techniken als auch Software liefern, von denen ein Einfluss auf die Interpretation und Anwendung der lokalen Unabhängigkeit in den Assessment-Modellen erwartet wird. Um dies zu erreichen wird ein Postdoktorand benötigt, der den PI bei der Entwicklung des Projekts und bei der Stärkung des kollaborativen Netzwerks des neu gegründeten Methodenzentrums der Universität Tübingen unterstützt. Insbesondere werden der Postdoc und der PI mit erfahrenen Psychometrikern und mathematischen Psychologen der Universität Tübingen und der Universität Padua (Italien) zusammenarbeiten.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen