Test results with and without blueprinting: Psychometric analysis using the Rasch model
Introduction: The test blueprint bridges the teaching, learning, and assessment processes. It describes what to measure in which learning domain and at what competency level. We used Rasch analysis to compare the test results and item response patterns of two uro-reproductive tests. The Fall-2020 (T...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Elsevier
2023-05-01
|
| Series: | Educación Médica |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1575181323000128 |
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|---|---|
| author | Hussein Abdellatif |
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| author_sort | Hussein Abdellatif |
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| description | Introduction: The test blueprint bridges the teaching, learning, and assessment processes. It describes what to measure in which learning domain and at what competency level. We used Rasch analysis to compare the test results and item response patterns of two uro-reproductive tests. The Fall-2020 (Test one) exam was developed without a test blueprint, while the Fall-2021 (Test two) exam used a test blueprint. Methods: The study analyzed data from 143 Sultan Qaboos University medical students who passed the course in fall 2020 and fall 2021. 25 MCQs were chosen at random. Psychometric analysis was performed using the Rasch model. Means, measurement errors, and reliability indices were calculated. Rasch's dichotomous model computed PCAR for unidimensionality, local item independence, person separation estimate, and fit statistics for item conformity. Results: Both tests exhibited non-significant variations in test scores, person separation indices (PSI), and item reliability. On test two, item separation measures showed three difficulty levels. Unidimensionality assumptions were validated in both tests. Test one items 16 and 18 were 0.53 intercorrelated, indicating response dependence. Both tests produced acceptable infit statistics, with 8 items in test one and 6 in test two unfitting for the outfit range (0.7--1.3). Test two ICC had a wider range of item difficulty. The item-person map showed that students' abilities are greater than item difficulties in both tests, with a wider range of abilities in test two. Conclusions: Psychometrically sound tests require test blueprints. The Rasch model analyzes test psychometrics effectively. Test score accuracy, item differentiation, and item independence improved with blueprinting. Creating a test with a high correlation between item difficulty and student ability reduced score measuring errors. General research should examine blueprinting methods and educational milestones. Resumen: Introducción: El plan de pruebas une los procesos de enseñanza, aprendizaje y evaluación. Describe qué medir en qué dominio de aprendizaje y en qué nivel de competencia. Se utilizó el análisis de Rasch para comparar los resultados de las pruebas y los patrones de respuesta a ítems de dos pruebas uro-reproductivas. El examen Otoño-2020 (Prueba uno) se desarrolló sin un plan de pruebas, mientras que el examen Otoño-2021 (Prueba dos) utilizó un plan de pruebas. Métodos: El estudio analizó datos de 143 estudiantes de medicina de la Universidad Sultan Qaboos que aprobaron el curso en el otoño de 2020 y el otoño de 2021. Se eligieron 25 MCQs al azar. El análisis psicométrico se realizó mediante el modelo de Rasch. Se calcularon medias, errores de medición e índices de confiabilidad. El modelo dicotómico de Rasch calculó la PCAR para unidimensionalidad, independencia local de ítem, estimación de separación de personas y estadísticas de ajuste para la conformidad de ítem. Resultados: Ambas pruebas mostraron variaciones no significativas en las puntuaciones de las pruebas, índices de separación de personas (IPE) y confiabilidad de los ítems. En la prueba dos, las medidas de separación de ítems mostraron tres niveles de dificultad. Los supuestos de unidimensionalidad fueron validados en ambas pruebas. Los reactivos 16 y 18 estuvieron intercorrelacionados 0,53, indicando dependencia de la respuesta. Ambas pruebas produjeron estadísticas de infit aceptables, con 8 ítems en la prueba uno y 6 en la prueba dos no aptos para el rango de outfit (0,7--1,3). La prueba dos ICC tenía una gama más amplia de dificultad de elementos. El mapa ítem-persona mostró que las habilidades de los estudiantes son mayores que las dificultades ítem en ambas pruebas, con un rango más amplio de habilidades en la prueba dos. Conclusiones: Las pruebas sicométricamente sólidas requieren planos de prueba. El modelo de Rasch analiza la psicometría de las pruebas de manera efectiva. La precisión de la puntuación de prueba, la diferenciación de los elementos y la independencia de los elementos mejoraron con el diseño. La creación de una prueba con una alta correlación entre la dificultad del elemento y la capacidad del estudiante redujo los errores de medición de puntuación. La investigación general debe examinar los métodos de diseño y los hitos educativos. |
| first_indexed | 2024-03-13T05:29:21Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1575-1813 |
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