LAUSR

Zusammenfassung. Beim computerisierten adaptiven Testen (CAT) werden geschatzte Itemparameter als bekannt und gultig fur alle moglichen Darbietungspositionen im Test angesehen. Diese Annahme ist jedoch problematisch, da sich geschatzte Itemparameter empirisch wiederholt als abhangig von der Darbietungsposition erwiesen haben. Die Nichtbeachtung existierender Itempositionseffekte wurde zu suboptimaler Itemauswahl und verzerrter Merkmalsschatzung bei CAT fuhren. Als Losungsansatz wird ein einfaches Vorgehen zum Umgang mit Itempositionseffekten bei der CAT-Kalibrierung vorgeschlagen. Hierbei werden Item-Response-Theorie-Modelle mit zunehmender Komplexitat bezuglich der Modellierung von Itempositionseffekten geschatzt und das angemessenste Modell aufgrund globaler Modellgeltungskriterien ausgewahlt. Das Vorgehen wird an einem empirischen Datensatz aus der Kalibrierung von drei adaptiven Tests (N = 1 632) illustriert. Es zeigten sich Itempositionseffekte, die unterschiedlich differenziert in den einzelnen Test...