Algunos retos metodológicos del modelamiento bayesiano de teoría de respuesta al ítem:: la calificación de pruebas estandarizadas.

• Andrés Gutiérrez ^[1] ; Diego Fernando Lemus ^[1] ; William Fernando Acero ^[1]
  1. [1] Icfes, Colombia
• Localización: Comunicaciones en Estadística, ISSN 2027-3355, ISSN-e 2339-3076, Vol. 9, Nº. 1, 2016, págs. 127-146
• Idioma: español
• DOI: 10.15332/s2027-3355.2016.0001.07
• Títulos paralelos:
  • Some methodological challenges in bayesian item response modeling:: the assessment of standardized tests.
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Originalmente los modelos para la teor´ıa de respuesta al ítem (TRI) fueron desarrollados entre los años de 1970 y 1980, principalmente desde el campo de lapsicometr´ıa, intentando evaluar rasgos latentes (como la habilidad de la persona),para as´ı obtener mayor certeza de la conclusiones que podían sacar de sus estudios, algunos de los modelos que surgieron en esta época son: Modelo de Rasch, Modelo de un parámetro (1PL), de dos parámetros (2 PL), entre otros. Sin embargo el limitante computacional era un factor clave, ya que los métodos de estimación de estos modelos requieren una carga computacional importante, que no pod´ıa ser soportada por los desarrollos de la época. Hoy en día esto ya no es una limitación y gracias a esto la combinación de los métodos bayesianos y la TRI ha sido posible.

  • English

    The Ministerio de Educaci ́on Nacional de Colombia (MEN), is increasingly concerned about the continuous improvement on teaching processes of the foreign languages teachers and has commissioned the assessment of this process to the Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (Icfes), in order to assess the knowledge of those teachers and ensure that they conforms to the quality standards of the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR). The reduction of the estimation errors results as a key objective in the rating process of the tests That are Implemented by the Icfes, in order to improve increase accuracy for Evaluating parameters: such as the difficulty of the test and the performance of Those Who present the test. In a brief comparison este documento Between classical and Bayesian methodology for Rasch model is provided, esta comparison contains the behavior and upkeep of the classic assumptions for the second methodology. Furthermore the reduction of the errors for the Ability and difficulty parameters in the Bayesian framework is presented.

• Referencias bibliográficas
  • Ayala, R. (2008), The theory and pratice of item response theory, 1 edn, The Guilford Press.
  • Fox, J. (2010), Bayesian Item Response Modeling. Theory and Applications, 1 edn, Springer.
  • Geweke, J. & Porter-Hudak, S. (1983), ‘The estimation and application of longmemory times series models’.
  • Mislevy, R. (1986), ‘Bayes model estimation in item response models’, Psychometrika 51(1), 177–195.
  • Rasch, G. (1980), Probabilistic models for some intelligence and attainment tests, 1 edn, University of Chicago Press.
  • Rigdon, S. & Tsutakawa, R. (1983), ‘Parameter estimation in latent trait models’ Psychometrika 48(1), 567–574.
  • Sinharay, S. (2003), Bayesian item fit analysis for dichotomous item response theory models, Technical report, ETS, Princeton, NJ 08541.
  • Swaminathan, H. & Gifford, J. A. (1982), ‘Bayesian estimation in the rasch model’, Journal of Educational Statistics 7(1), 175–192.