Optimal design for online generated intelligence tests
Final Report Abstract
In der dritten Phase dieses Projekts „Optimales Design für online generierte adaptive Intelligenztestverfahren“ging es um die Entwicklung von regelgeleiteten, on the fly generierten Aufgaben zur Messung der Gedächtniskapazität bzw. der Merkfähigkeit. Dazu wurde ein R-Programm, das als Open Source zur Verfügung steht, programmiert. Die so entwickelten Aufgaben wurden erfolgreich anhand von Rasch-Poisson Counts-Modellen kalibriert. Im Weiteren ging es um die Analyse von Retest-Effekten bei kognitiven Testverfahren. Dazu wurden zunächst Meta-Analysen zur Analyse der Zuwächse von Scores aus kognitiven Leistungstests, die anhand des Berliner Intelligenzstrukturmodells differenziert wurden, und von Scores von Arbeitsgedächtnistests untersucht. Auf der sehr umfassenden Grundlage von insgesamt 190 Studien ergaben sich generell nichtlineare Zuwächse für die kognitiven Intelligenzscores bis zur dritten Testadministration und bei den Arbeitsgedächtnistests bis zum vierten Messzeitpunkt. Die Effekte werden durch eine Vielzahl von moderierenden Variablen beeinflusst. Ausgehend von den Resultaten der Meta-Analysen wurde eine umfangreiche empirische Studie zur Analyse von Retest-Effekten unter Einbezug von Testängstlichkeit durchgeführt sowie Versuchspläne für entsprechende longitudinale Studien entwickelt. In der empirischen Studie wurden Testwiederholungseffekte bei der Messung kognitiver Fähigkeiten über sieben Messzeitpunkten anhand von parallele Versionen eines regelbasierten figuralen Matrizentests analysiert. Zusätzlich wurde zu jedem Messzeitpunkt die Testängstlichkeit erhoben, um ihren potentiellen Einfluss auf die Wiederholungseffekte zu erfassen. Es wurde ein theoretisches Modell entwickelt und zur Überprüfung dieses Ansatzes ein Strukturgleichungsmodell mit latenten Wachstumskurven im Sinne des Baseline-Change-Modells eingesetzt. Signifikante Einflüsse der Testängstlichkeit ergaben sich im Wesentlichen beim ersten Messzeitpunkt und - in schwächerem Ausmaß - zum zweiten Messzeitpunkt. Dabei wurde die größten Testwiederholungseffekt-Stärken vom ersten auf den zweiten Messzeitpunkt beobachtet, wahrend darauffolgende Testwiederholungseffekte signifikant schwächer ausfielen. Nach dem vierten Messzeitpunkt wurden keine signifikanten Testwiederholungseffekte beobachtet. Optimale Versuchspläne wurden für longitudinale linear-logistische Testmodelle und Rasch-Poisson-Counts-Modelle entwickelt. Für die Veränderung der Testleistungen bei Retestungen wurde der Wachstumsverlauf der Erwartungswerte der zufälligen Effekte (Fähigkeiten) durch geeignete Funktionen erfasst. Dabei erfolgte die Modellierung über eine sigmoide (logistische) Süttigungskurve (4-PL-Modell) und für die Rasch-Poisson-Counts-Modelle uber eine exponentielle Sättigungskurve. Hier wurden für die linearlogistische Testmodelle optimale Allokationen der Items über fest vorgegebene Testzeitpunkte für eine sigmoide Sättigungskurve bei unterschiedlichen, zugrundeliegenden Korrelationsstrukturen (Blockeffekt, Autokorrelation) untersucht und numerisch bestimmt. Für die Rasch-Poisson-Counts-Modelle wurden unter Annahme gamma-verteilter Fähigkeiten und unter Berücksichtigung von Blockeffekten die optimale Allokationen bei vorliegender exponentieller Sättigungskurve untersucht und für praktisch relevante Parameterkombinationen numerisch ermittelt.
Publications
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