Optimales Design für online generierte adaptive Intelligenztestverfahren

• Antragsteller: Professor Dr. Heinz Holling; Professor Dr. Rainer Schwabe
• Fachliche Zuordnung: Allgemeine, Kognitive und Mathematische Psychologie
• Förderung: Förderung von 2007 bis 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 52261310

In der ersten und zweiten Phase wurden Items zur Messung von Verarbeitungskapazität und zur Bearbeitungsgeschwindigkeit entwickelt, die regelbasiert sind und on the fly appliziert werden. Diese Items wurden anhand linear-logistischer Testmodelle bzw. Rasch Poisson Count-Modelle kalibriert. Dazu wurden optimale Versuchspläne für die beiden statistischen Familien mit festen und zufälligen Faktoren entwickelt. Weiterhin wurde ein in R programmiertes Testsystem entwickelt, das erweiterbar ist und als nun als Open Source zur Verfügung gestellt wird. Ziel der dritten Phase ist es, die Arbeiten aus den ersten beiden Phasen fortzusetzen. Dazu sollen erstens regelbasierte Items zur Messung der Gedächtniskapazität konstruiert werden und in die R-Plattform integriert werden. Damit können alle Intelligenzkomponenten des Berliner Intelligenzstrukturmodells, abgesehen von Kreativität, anhand von regelgeleiteten, on the fly konstruierten Items gemessen werden. Zweitens soll die Konstruktvalidität von regelgeleiteten Items zur Messung der Verarbeitungskapazität bei mehrfachen Testungen überprüft werden. Hier geht es um die Analyse der Varianz der Parameter innerhalb von Itemfamilien, der Invarianz der Parameterschätzungen und der Übungszuwächse.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen