Xcalibre：如何使用项目响应理论设置分数线？

如何使用项目响应理论设置分数线？

有两种方法：直接使用IRT，或使用CTT然后转换为IRT。

某些标准设置方法直接与IRT一起使用，例如Bookmark方法。在这里，您可以使用IRT校准您的测试，按难度对项目进行排名，并让专家小组在排名列表中放置“书签”。然后，他们书签的平均IRT难度是一个可辩护的IRT分数线。对比组方法和Hofstee方法也可以直接与IRT一起使用。

使用经典测试理论（例如Angoff、Nedelsky或Ebel方法）设置的分数线在经典评分时很容易实现。但是，如果您的测试是使用 IRT 范式评分的，则需要将分数线转换为theta量表。简单的方法是从IRT反向计算测试响应函数（TRF）。

测试响应函数

TRF（有时称为测试特征曲线）是IRT范式中表征测试性能的重要方法。TRF根据IRT分数预测经典分数，如下图所示。与项目响应函数和测试信息函数（项目响应和测试信息函数）一样，它使用theta刻度作为X轴。Y轴可以是数字校正指标，也可以是比例校正指标。

在此示例中，您可以看到-0.3的theta转换为估计的数字正确分数约为7，即 70%。

经典分数线到IRT

那么，这对我们转换经典分数线有什么帮助呢？好吧，我们特此有一种方法可以翻译任一数字正确分数或比例正确分数。因此，任一经典的分数线都可以反向计算为theta值。如果您的Angoff研究（或Beuk）建议的分数线为7分（满分10分70%），您可以将其转换为-0.3的θ分数线，如上所述。如果建议的分数线为8（80%），则theta分数线约为0.7。

因为IRT的工作方式是，只要这些项目是链接/等同研究的一部分，它就会对任一一组项目进行相同量表的考生评分。因此，对一组项目的单个研究可以等同于任一其他线性测试形式、LOFT池或CAT池。这使得将经典的Angoff方法应用于以IRT为主的程序成为可能。您还可以在线性意义上使用项目池的子集设置分数线，以便以后将其应用于CAT测试。

请注意，数字正确指标仅适用于线性或LOFT考试，其中每个考生都会收到相同数量的项目。在CAT考试的情况下，只有比例正确的指标才有意义。

如何实施IRT？

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