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Autor/inn/enHolling, Heinz; Bertling, Jonas P.; Zeuch, Nina
TitelAutomatic Item Generation of Probability Word Problems
QuelleIn: Studies in Educational Evaluation, 35 (2009) 2-3, S.71-76 (6 Seiten)Infoseite zur Zeitschrift
PDF als Volltext Verfügbarkeit 
Spracheenglisch
Dokumenttypgedruckt; online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN0191-491X
DOI10.1016/j.stueduc.2009.10.004
SchlagwörterWord Problems (Mathematics); Probability; Automation; College Students; Mathematics Tests; Evaluation Methods; Student Evaluation; Educational Assessment; Psychometrics; Test Items; Educational Testing; Models; Competence; Foreign Countries; Test Construction; Germany
AbstractMathematical word problems represent a common item format for assessing student competencies. Automatic item generation (AIG) is an effective way of constructing many items with predictable difficulties, based on a set of predefined task parameters. The current study presents a framework for the automatic generation of probability word problems based on templates that allow for the generation of word problems involving different topics from probability theory. It was tested in a pilot study with N = 146 German university students. The items show a good fit to the Rasch model. Item difficulties can be explained by the Linear Logistic Test Model (LLTM) and by the random-effects LLTM. The practical implications of these findings for future test development in the assessment of probability competencies are also discussed. (Contains 2 figures and 2 tables.) (As Provided).
AnmerkungenElsevier. 6277 Sea Harbor Drive, Orlando, FL 32887-4800. Tel: 877-839-7126; Tel: 407-345-4020; Fax: 407-363-1354; e-mail: usjcs@elsevier.com; Web site: http://www.elsevier.com
Erfasst vonERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update2017/4/10
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