Análisis de la dimensionalidad en modelos de valor añadidoestudio de las pruebas de matemáticas empleando métodos no paramétricos basados en TRI (Teoría de Respuesta al Item)

  1. Lizasoain Hernández, Luis
  2. Joaristi Olariaga, Luis Maria
Revista:
Revista de educación

ISSN: 0034-8082

Año de publicación: 2009

Título del ejemplar: El valor añadido en educación

Número: 348

Páginas: 175-194

Tipo: Artículo

Otras publicaciones en: Revista de educación

Resumen

La evaluación basada en el valor añadido implica una metodología en la que se asumen supuestos fuertes. Se hace uso de diseños longitudinales y las puntuaciones de cada una de las mediciones deben ser situadas en una escala común. Ese escalamiento común supone un sólido diseño de equiparación. La única forma para asegurar la posibilidad de comparación dentro de los diseños longitudinales es emplear un modelo de medición donde toda escala comparte las mismas propiedades métricas. La posibilidad de la estimación en una escala común se basa en el supuesto de independencia local. El objetivo de este trabajo es analizar la estructura dimensional de las pruebas empleadas para evaluar el rendimiento académico en la asignatura de matemáticas en el contexto de la evaluación realizada en la Comunidad de Madrid en los cursos académicos 2005-06 y 2006-07 en tres cohortes: 5º y 6º de Educación Primaria, 1º-2º y 3º-4º de ESO.Para ello se evalúa su posible «unidimensionalidad» y la simplicidad o complejidad de su estructura empleando métodos no paramétricos basados en la Teoría de la Respuesta Ítem (TRI). Los resultados confirman estructuras esencialmente unidimensionales. A su vez, se comprueba que el aumento de la complejidad de los contenidos implica un aumento en la complejidad de la estructura dimensional de las pruebas. Los modelos de medida utilizados son ciertamente bastante robustos frente a las violaciones leves de los supuestos relacionados con la independencia local.

Referencias bibliográficas

  • ABAD, F.J., PONSODA, V.Y REVUELTA, J. (2006). Modelos politómicos de respuesta al ítem. Madrid: La Muralla.
  • FINCH, H. (2006). Comparison of the Performance of Varimax and Promax Rotations: Factor Structure Recovery for Dichotomous Ítems. Journal of Educational Measurement, 43, 39-52.
  • GAVIRIA, J.L.Y & RUIZ DE MIGUEL, C. (2007). Importancia de algunos supuestos psicométricos en la evaluación de los sistemas educativos. Calibración y equiparación en las prue-bas de Estándares Nacionales de México. Revista de Educación, 343, 223-248.
  • HATTIE, J., KRAKOWSKI, K., ROGERS H.J. & SWAMINATHAN, H. (1996). An Assessment of Stout's Index of Essential Unidimensionality. Applied Psychological Measurement. 20, 1-14.
  • JANG, E.E. & ROUSSOS, L. (2007). An Investigation into the Dimensionality of TOEFL Using Conditional Covariance-Based Nonparametric Approach. Journal of Educational Measurement, 44, 1, 1-21.
  • MARTÍNEZ, M.R., HERNÁNDEZ, M.J.Y HERNÁNDEZ, M.V. (2006). Psicometría. Madrid: Alianza.
  • MONAHAN, P.O., STUMP, T.E., FINCH, H. & HAMBLETON, R.K. (2007). Bias of Exploratory and Cross-Validated DETECT Index Under Unidimensionality. Applied Psychological Measurement, 31, 483-503.
  • NANDAKUMAR, R. & STOUT, W. (1993). Refinements of Stout's procedure for assessing uni-dimensionality. Journal of Educational Statistics.18, 41-68.
  • ROUSSOS, L.A. & OZBEK, O.Y. (2006). Formulation of the DETECT Population Parameter and Evaluation of DETECT Estimator Bias. Journal of Educational Measurement, 43, 3, 215-243.
  • ROUSSOS, L.A. & STOUT, W. (2007). Dimpack. Version 1.0. The Roussos-Stout Software Development Group. St. Paul, MN: Assesment Systems Corp.
  • STOUT, W.F. (1987). A nonparametric approach for assessing latent trait dimensionality. Psychometrika, 52, 589-617.
  • STOUT, W.F. (1990). A new item response theory modelling approach with applications to unidimensional assessment and ability estimation. Psychometrika, 55, 293-326.
  • STOUT, W., HABING, B., DOUGLAS, J., KIM, H., ROUSSOS, L. & ZHANG, J. (1996). Conditional Covariance-Based Nonparametric Multidimensionality Assessment. Applied Psychological Measurement, 20, 331-354.
  • STOUT, W., NANDAKUMAR, R. & HABING, R. (1996) Analysis Of Latent Dimensionality Of Dichotomously And Polytomously Scored Test Data. Behaviormetrika, 23, 1, 37-65.
  • STOUT, W., FROELICH, A. G. & GAO, F. (2001). Using resampling methods to produce an improved DIMTEST procedure. En A.BOOMSMA, M.A.J.DUIJN,& T.A.B.SNIDJERS (Eds.), Essays on item response theory (357-376). NY: Springer-Verlag.
  • WALKER, C.M., AZEN, R. & SCHMITT, T. (2006). Statistical Versus Substantive Dimensionality. The Effect of Distributional Differences on Dimensionality Assessment Using DIM- TEST. Educational and Psychological Measurement. 66, 5, 721-738.
  • WILSON, D.T., WORD, R. & GIBBONS, R. (1998). TESTFACT. Test scoring, Item Statistics and Item Factor Analysis. Chicago: Scientific Software Internacional, Inc.
  • ZHANG, J. & STOUT, W. (1999). The theoretical Detect index of dimensionality and its application to approximate simple structure. Psychometrika, 64, 2, 213-249.
  • ZHANG, J. (2007). Conditional Covariance Theory And Detect For Polytomous Items. Psychometrika, 72, 1, 69-91.