Latent Impact and Differential Item Functioning Analysis for Asymmetric IRT Models
Gabriel Wallin, Qi Huang · arXiv (2026) · doi:10.48550/arxiv.2605.05684 · gemini-3.1-flash-lite
Суть роботи
Освітні тести часто припускають, що завдання працюють симетрично, але це часто суперечить реальним процесам реакції учнів. Автори пропонують статистичний метод для виявлення несправедливих завдань (DIF) та відмінностей між групами учнів, навіть коли нам невідомі мітки груп або те, які завдання є нейтральними. Це допомагає освітянам і розробникам тестів відрізняти реальну упередженість тесту від виправданих відмінностей у рівнях здібностей учнів.
Метод і вибірка: Дослідження використовувало дизайн симуляції (N=500, 1000, 3000) та два емпіричні набори даних: завдання з математики TIMSS (N=605, Сінгапур/Марокко) та університетський тест з математики (N=3000). Модель використовує зв'язок комплементарного лог-логу (CLL) та латентні риси з розподілом Гумбеля.
#IRT#психометрія#диференціальне функціонування завдань#асиметричні моделі#аналіз латентних класів#інваріантність вимірювань