Predicción de la dificultad de la prueba de Habilidades Cuantitativas de la Universidad de Costa Rica
 

Resumen: El objetivo de este artículo es plantear un modelo estadístico que permita predecir la dificultad de los ítems de la prueba de Habilidades Cuantitativas de la Universidad de Costa Rica. Para esto se plantearon una serie de atributos de los ítems utilizados en la prueba, con el fin de estimar su influencia en la predicción de la dificultad del modelo de Rasch y la probabilidad de acierto de cada uno de los ítems. Para lograr dicho propósito se ha recurrido principalmente al uso del modelo LLTM y al análisis de sus supuestos; sin embargo, también se utilizan otros modelos como el lineal múltiple y el logístico multinivel para encontrar similitudes y diferencias entre los resultados y así poder establecer criterios de comparación. En este estudio se obtuvo que las dificultades estimadas por el modelo LLTM y las dificultades estimadas por el modelo de Rasch tuvieron un coeficiente de correlación de 0.80, además se estimó que un 63.80% de la variabilidad de la dificultad de los ítems de la prueba es explicada por las variables tomadas en cuenta, de las cuales resultaron significativas: visualización, cantidad de contenidos, planteamiento de relación y cantidad de algoritmos algebraicos.

Palabras clave:  Razonamiento cuantitativo, atributos del ítem, modelo de Rasch, LLTM, modelo logístico multinivel.

Abstract: The aim of this article is to pose a statistical model that allows predicting difficulty of Quantitative Abilities test´s items of Universidad de Costa Rica. A series of attributes from items used in the test were posed in order to estimate its influence on Rash prediction of difficulty and the success probability of every single item. For accomplishing this purpose LLTM model was applied and also the analysis of its suppositions, however, other models like linear multiple model and the logistic multilevel model were also applied for finding similitude and differences among the results and therefore establishing comparative criteria. It was found that the difficulties estimated by LLTM model with those estimated by Rasch model had a coefficient of relation of 0.80, a 63.80% of the variability of the test´s items explained by the variables that were taken into account, the attributes with a higher impact on the difficulty of the item are: visualization, content´s quantity, the approach of relation and the quantity of algebraic algorithms.

KeyWords:  Quantitative reasoning, item´s attributes, Rasch’s model, LLTM, logistic multilevel model

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