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Search Results
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Interpretative Aspekte der Operationalisierung
Da das vorangehende Kapitel aufzeigte, dass die Gütekriterien eines Messinstruments maßgeblich von der Sorgfältigkeit der Operationalisierung...
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Vorschläge für Operationalisierungsregeln
In diesem Kapitel werden Regeln für den Operationalisierungsprozess und insbesondere für die Itemkonstruktion benannt und hinsichtlich ihrer...
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Beispielhafter Ablauf einer Operationalisierung
Nachdem wir in den vorherigen Kapiteln die theoretischen Grundlagen für die Operationalisierung dargelegt haben, widmen wir uns nun unter...
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Skalenniveaus und Skalenformen
Wir haben bereits in den vorherigen Kapiteln die Skalenniveaus angesprochen. Im Kontext unseres Verständnisses von Operationalisierung befinden wir...
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Analyseverfahren zur Fehlerfindung und Verbesserung von Operationalisierungen
Im Anschluss an die Operationalisierung ist es notwendig, diese im Hinblick auf ihre Güte und Qualität empirisch zu überprüfen. Nachdem wir im...
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Beispiele für gelungene und weniger gelungene Operationalisierungen
In diesem Kapitel werden exemplarisch gut gelungene Operationalisierungen anhand der Konstrukte Persönlichkeit und Prokrastination analysiert, um ein...
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Die Bedeutsamkeit von Operationalisierungen für die Validität eines Messinstrumentes
In diesem Kapitel werden die Gütekriterien quantitativer Sozialforschung (Objektivität, Reliabilität und Validität) dargestellt und im Hinblick auf...
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Begriffsklärung Operationalisierung
In diesem Kapitel setzen wir uns damit auseinander, was unter dem Begriff Operationalisierung verstanden werden kann. Der Begriff wird einerseits...
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Collecting Data and Creating Databases
While data on learning outcomes are essential for monitoring improvement on those learning outcomes, other data are important for interpreting the...
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Looking Back and Looking Forward
This final chapter recapitulates and comments on the main ideas and findings of the book, reflects on the significance of those ideas and findings,...
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Interpreting Data: Creating Meaning
Data interpretation is seen as a process of meaning making. This requires attention to the purpose in analysing the data, the kinds of questions...
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Develo** Engagement with Data
Whichever approach to the use of data to improve student learning is taken, the key locus of decision making eventually lies with the teacher....
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Different Approaches to Data Use
In this chapter, seven different approaches to improving student learning through the use of data are identified: Data Driven Decision Making (DDDM);...
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Unsupervised Machine Learning
The chapter introduces the concept of machine learning with an emphasis on unsupervised learning algorithms and applications. The discussion starts...
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Text Mining and Automated Scoring
Natural Language Processing (NLP) is playing an increasingly important role in learning and assessments. Some typical applications of NLP in...
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Concepts and Models from Psychometrics
The concepts and methods of psychometrics originated under trait and behavioral psychology, with relatively simple data, used mainly for purposes of...
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Next Generation Learning and Assessment: What, Why and How
Computational psychometrics is a blend of stochastic processes theory, computer science-based methods, and theory-based psychometric approaches that...
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Introduction to Computational Psychometrics: Towards a Principled Integration of Data Science and Machine Learning Techniques into Psychometrics
In this chapter we articulate what is computational psychometrics, why we need a volume focused on it, and how this book contributes to the expansion...
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Knowledge Inference Models Used in Adaptive Learning
This chapter provides an overview of adaptive learning and examines the student model component used in adaptive learning systems. Established and...
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Bayesian Inference in Large-Scale Computational Psychometrics
This chapter provides an introduction to Bayesian inference using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. We focus on two popular MCMC methods:...