Autores: María Silvia Galibert *- María Ester Aguerri ** - Horacio Félix Attorresi ***- Carlos Oscar Pano**** - Lidia Inés Nicolai - Laura Mirta Kiel

* Prof. de Matemática. Prof. reg. Adjunta Cátedra Elementos de Matemática para Psicólogos. Prof. Adjunta ad honorem Cát. I Estadística.
** Lic. en Cs Matemáticas. Prof. reg Adjunta Cát. I Estadística.
*** Lic. en Cs. Matemáticas. Prof. reg. Titular Cát. Elementos de Matemática para Psicólogos . Prof. Titular ad honorem Cát. II Estadística.
**** Lic. en Cs. Matemáticas. Prof. reg. Titular Cát. I Estadística, Fac de Psicología, UBA.

(1) Este artículo fue realizado con un subsidio de la Secretaría de Ciencia y Técnica de la Universidad de Buenos Aires. Proyecto UBACyT Ps 038/94: "Evaluación de aptitudes en los procesos y prácticas educacionales. Instrumentos de medición, marcos teóricos y fundamentos psicogenéticos."
Facultad de Psicología de la Universidad de Buenos Aires.

Resumen

En este trabajo se presenta una introducción a la Teoría de Respuesta al Item señalando las ventajas que proporciona en la modelización de los tests con respecto a la teoría clásica. Se presentan el modelo logístico de un parámetro -también conocido como modelo de Rasch-, y los modelos de dos y tres parámetros discutiendo los beneficios de uno sobre otro en sus aplicaciones. Se introduce el concepto de curva característica del ítem y se comenta la utilidad del enfoque "ítem - rasgo latente" en la construcción de un banco de ítemes y en la confección de tests a medida, entre otras interesantes aplicaciones. Finalmente se muestran los resultados obtenidos al aplicar el modelo logístico de dos parámetros a veinte ítemes que evalúan la habilidad para identificar y discriminar relaciones, exhibiendo sus curvas características.

Palabras clave: Teoría de Respuesta al Item - Curva Característica del Item - Rasgo Latente - Modelos Logísticos- Modelo de Rasch - Razonamiento Verbal.

Abstract:

This work presents an introduction to the Item Response Theory pointing out the advantages it provides in setting up models for tests as compared to classic theories. The one-parameter logistic model -also known as Rasch model -, and the two or three-parameter logistic models, with an analysis of the benefits one offers over the other in their application, are presented. The concept of item characteristic curve is introduced, and the use of the item - latent trait approach in the construction of a item bank, and in the preparation of tailored tests, among other interesting applications. Finally, results are shown on the application of the two-parameter logistic model to twenty items that assess the ability to identify and discriminate relations, with their characteristic curves.

Key Words: Item Response Theory - Item Characteristic Curve - Latent Trait - Logistic Models - Rasch Model - Verbal Reasoning