Questa tesi di dottorato, svolta in collaborazione con l'INVALSI, illustra la costruzione di una prova adattativa multilivello computer based per la stima delle abilità in matematica degli studenti del grado 10. La tesi mostra che la prova supera alcuni dei limiti delle prove lineari e delle prove adattative classiche. Essa risulta essere più informativa di una prova lineare costruita sulla stessa banca di item. Permette infatti di stimare con maggiore attendibilità l'abilità degli studenti entro un ampio intervallo del continuo, migliorando le stime per tutti gli studenti e in particolare per coloro che si collocano agli estremi dell'intervallo. La prova riesce al contempo ad offrire a studenti con abilità scarse un congruo numero di item a cui sono effettivamente in grado di rispondere e agli studenti con abilità molto alte item che risultano ancora sfidanti. In fase di costruzione della prova è stato possibile rispettare stringenti vincoli di copertura del costrutto che hanno garantito che la prova fosse equilibrata rispetto ad esso. L'analisi dei risultati ottenuti dalla somministrazione della prova sul campo ha inoltre fornito utili spunti per ulteriori ricerche.
EAN
9788833653730
Data pubblicazione
2021 03 12
Lingua
ita
Pagine
238
Tipologia
Libro
Altezza (mm)
240
Larghezza (mm)
170
Come si presenta questo libro
Contenuto orientato a capire con rigore
Qui il focus è sul capire bene: ordine, rigore e progressione contano molto più dell’effetto immediato.
Cosa trovi dentro
Dentro trovi soprattutto matematica, fisica e chimica.
Perché può piacerti
Può funzionare bene per studenti e appassionati di scienza, con un tono facile e analitico e un approccio facile.
Ideale per
Ideale per studio e approfondimento
Funziona bene per chi vuole consolidare basi o affrontare il contenuto con un approccio più analitico che intuitivo.
Product Information
Shipping & Returns
Edizione
Acquisto
Non disponibile
From €27.00
Sperimentazione di un modello adattativo multilivello per la stima delle abilità in matematica nelle rilevazioni su larga scala—