【試題特性曲線】

豐碩

【試題特性曲線】

 

ItemCharacteristicCurve,ICC

 

【辭書名稱】教育大辭書

 

試題特性曲線是描述答對試題的機率和潛在特質間的數學函數關係。

 

各學者所提之模型如「潛在特質理論」中之圖所示。

 

在項目反應理論(IRT)中四參數模型可寫為：其中，D為計算常數，其值為1.7，目的為可使logistic的曲線和常態肩形(normalogive)模型的曲線一致。

 

四參數模型其所涉及的參數可分為下列四種：(1)參數b：b值是試題難度。

 

它代表在ICC中答對機率，為0.5時所對應的潛在能力。

 

因此，b值愈大表示難度愈大，它將使試題特性曲線向右平移；

 

反之，則向左平移。

 

(2)參數a：a值是試題鑑別度。

 

它和試題特性曲線反曲點處的切線斜率成正比。

 

它代表當潛在能力改變時，答對機率的變化情形。

 

因此，a值愈大，將使試題特性曲線在反曲點處愈陡峭；

 

反之，則愈平緩。

 

(3)參數c：c值是指猜測參數，即受試者因猜測或因獲得試題本身所帶給的知識及線索，而答對試題的機率。

 

因此，c值也稱為假性機會分數(psuedo-chancescorelevel)。

 

亦即當潛在特質趨近負無限大時的試題答對機率。

 

因此，可近似看成試題特性曲線的Y軸截距。

 

(4)參數γ：γ值是排除因粗心而答錯試題的指標，即當潛在特質趨近正無限大時的答對機率。

 

當γ＝1時，即為三參數logistic模型：當c＝0時，即為二參數logistic模型：當a＝1時，即為單參數logistic模型：其中，單參數模型因型式單純，最具數學完整性，例如，存在各參數的充分統計量、其參數估計值的存在性與唯一性、特定客觀性(specificobjectivity)等。

 

因此，常類化為更一般的測驗模型，例如LLTM(Linearlogistictraitmodel)、LLRA(Linearlogisticrelaxedassumptions)、CLTM(componentlatenttraitmodel)等。

 

 

轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary