Rule-based item construction: Analysis with and comparison of linear logistic test models and cognitive diagnostic models with two item types

Die Dissertation behandelt die Darstellung und Evaluierung regelgeleiteter Aufgabenkonstruktion am Beispiel von figuralen Reasoning- und mathematischen Textaufgaben sowie die Anwendung und den Vergleich von linear logistischen Testmodellen (LLTMs) und Kognitiven Diagnosemodellen (CDMs) als statistische Analysemethoden. Die Ergebnisse zeigen Rasch-Skalierbarkeit der Aufgaben und demonstrieren einen präzisen Aufgabenkonstruktions- und Analyseprozess. Die LLTM-Varianten liefern wichtige Einblicke in kognitive Lösungsprozesse und in die Zusammensetzung der Aufgabenschwierigkeit für beide Aufgabentypen genauso wie für einen implementierten Aufgabencloning-Ansatz und longitudinale Datenstrukturen. In der CDM-Anwendung zeigen sich erhebliche Modellierungsprobleme und Unangemessenheit des Ansatzes für die vorliegenden Aufgabenbeispiele. Hinweise bezüglich der Aufgabenkonstruktion, der statistischen Modelle und der Interpretation der Ergebnisse für Anwendung und Forschung werden herausgestellt.