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Schames Kreitchmann, Rodrigo

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search.filters.applied.f.accessLevel: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional × Autor: Sorrel, Miguel A. ×

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    Publicación
    On bank assembly and block selection in multidimensional forced-choice adaptive assessments
    (SAGE, 2023-04-01) Sorrel, Miguel A.; Abad, Francisco; Schames Kreitchmann, Rodrigo
    Multidimensional forced-choice (FC) questionnaires have been consistently found to reduce the effects of socially desirable responding and faking in non-cognitive assessments. Although FC has been considered problematic for providing ipsative scores under the classical test theory, IRT models enable the estimation of non-ipsative scores from FC responses. However, while some authors indicate that blocks composed of opposite-keyed items are necessary to retrieve normative scores, others suggest that these blocks may be less robust to faking, thus impairing the assessment validity. Accordingly, this article presents a simulation study to investigate whether it is possible to retrieve normative scores using only positively keyed items in pairwise FC computerized adaptive testing (CAT). Specifically, a simulation study addressed the effect of 1) different bank assembly (with a randomly assembled bank, an optimally assembled bank, and blocks assembled on-the-fly considering every possible pair of items), and 2) block selection rules (i.e., T, and Bayesian D and A-rules) over the estimate accuracy and ipsativity and overlap rates. Moreover, different questionnaire lengths (30 and 60) and trait structures (independent or positively correlated) were studied, and a non-adaptive questionnaire was included as baseline in each condition. In general, very good trait estimates were retrieved, despite using only positively keyed items. Although the best trait accuracy and lowest ipsativity were found using the Bayesian A-rule with questionnaires assembled on-the-fly, the T-rule under this method led to the worst results. This points out to the importance of considering both aspects when designing FC CAT.
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    Publicación
    FoCo: A Shiny app for formative assessment using cognitive diagnosis modeling
    (Colegio Oficial de la Psicología de Madrid, 2023-05-03) Sanz, Susana; Nájera, Pablo; Moreno, José David; Sorrel, Miguel A.; Schames Kreitchmann, Rodrigo; Martínez Huertas, José Ángel
    La combinación de evaluaciones formativas y sumativas podría mejorar la evaluación. El modelado de diagnóstico cognitivo (MDC) se ha propuesto para diagnosticar fortalezas y debilidades de estudiantes en la evaluación formativa. Sin embargo, ningún software permite implementarlo fácilmente. Así, se ha desarrollado FoCo (https://foco.shinyapps.io/FoCo/), permitiendo realizar análisis MDC y teoría clásica de tests. Se analizaron respuestas de 86 estudiantes de grado a un examen de métodos de investigación, diagnosticándose sus fortalezas y necesidades en cuanto a su dominio de los contenidos de la asignatura y las tres primeras competencias de la taxonomía de Bloom y se analizó la validez de los resultados. El análisis ha sido informativo, ya que para estudiantes con puntuaciones similares ha sido posible detectar diferentes fortalezas y debilidades. Además, se encontró que estos atributos predicen criterios relevantes. Se espera que FoCo facilite el uso de MDC en contextos educativos.