Calibración de un banco de Ítems mediante el modelo de Rasch para medir razonamiento numérico, verbal y espacial

DOI:  https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/apl/a.7760

Barra lateral del artículo

PDF HTML Lector Inteligente ePub

Publicado: mar 30, 2020
Número: Vol. 38 Núm. 1 (2020): Avances en Psicología Latinoamericana
Sección Artículos


Palabras clave: rendimiento académico; inteligencia; aptitudes cognitivas específicas; modelo de Rasch; banco de ítems

Contenido principal del artículo

Autores/as

  Fernanda Belén Ghio
Universidad Nacional de Córdoba.
Valeria Estefanía Morán
Universidad Nacional de Córdoba.
  Sebastian Jesús Garrido
Universidad Nacional de Córdoba.
Ana Estefanía Azpilicueta
Universidad Nacional de Córdoba.
Franco Cortéz
Universidad Nacional de Córdoba.
  Marcos Cupani
Universidad Nacional de Córdoba.

Resumen

En el ámbito educativo, las pruebas de inteligencia son consideradas una de las mejores predictoras del rendimiento académico de los estudiantes. El propósito de este estudio es la adaptación de un grupo de reactivos y la conformación de un banco de ítems (BI) que permita evaluar de manera precisa y objetiva algunas aptitudes cognitivas específicas (razonamiento verbal, numérico y espacial) y generar un indicador general de inteligencia. Para ello, se seleccionaron, tradujeron y administraron 255 preguntas del BI propuesto por los autores Russell y Carter. La muestra estuvo compuesta por 1140 estudiantes pertenecientes a la Universidad Nacional de Córdoba (Argentina), 616 del sexo femenino, 392 del sexo masculino y 132 que no reportaron el sexo, con edades comprendidas entre los 17 y 49 años (M = 20.29; DE = 3.25). Los datos se analizaron mediante el modelo de Rasch. Los resultados expresan que los ítems, en general, poseen adecuadas propiedades psicométricas tanto para las aptitudes específicas, como para los ítems que conforman un indicador general de inteligencia. Se recomienda la utilización del modelo de Rasch para la construcción o adaptación de pruebas y se discuten las implicancias de la utilización de este modelo en las pruebas de aptitudes cognitivas.

Cómo citar
Ghio, F. B., Morán, V. E., Garrido, S. J., Azpilicueta, A. E., Cortéz, F., & Cupani, M. (2020). Calibración de un banco de Ítems mediante el modelo de Rasch para medir razonamiento numérico, verbal y espacial. Avances En Psicología Latinoamericana , 38(1), 157–171. https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/apl/a.7760
Referencias bibliográfica

Ackerman, P. L. (2006). Cognitive sex differences and mathematics and science achievement. Amer-ican Psychologist, 61(7), 722-723. https://doi.org/10.1037/0003-066x.61.7.722

Ackerman, P. L., & Beier, M. E. (2006). Determinants of domain knowledge and independent study learning in an adult sample. Journal of Edu-cational Psychology, 98(2), 366 -381. https://doi.org/10.1037/0022-0663.98.2.366

Almeida, L. S., Guisande, M. A., Primi, R., & Lemos, G. (2008). Contribuciones del factor general y de los factores específicos en la relación entre inteligencia y rendimiento escolar. European Journal of Education and Psychology, 1(3), 5-16. https://doi.org/10.30552/ejep.v1i3.13

Alves, A. F. (2015). Inteligência e rendimento esco-lar: Implicações para a sala de aula. Revista de Estudios e Investigación en Psicología y Edu-cación, 2(2), 113-121. https://doi.org/10.17979/reipe.2015.2.2.1329

Atorresi, I., Lozzia, G., Abal, F., Galibert, S., & Aguerri, M. (2009). Teoría de respuesta al ítem: conceptos básicos y aplicaciones para la medición de constructos psicológicos. Revista Argentina de Clínica Psicológica, 18(2), 179-188. Recuperado de https://www.redalyc.org/pdf/2819/281921792007.pdf

Barca-Enriquez, E., Brenlla, J. C., Peralbo, M., Almeida, L. S., Porto, A., & Barca, A. (2015). Habilidades cognitivas, autoeficacia y estrategias de apren-dizaje: indicadores y determinantes del rendi-miento académico en el alumnado de educación secundaria. Revista de Estudios e Investigación en Psicología y Educación, (1), 083-089. https://doi.org/10.17979/reipe.2015.0.01.460

Bresgi, L., Alexander, D. L. M., & Seabi, J. (2017). The predictive relationships between working memory skills within the spatial and verbal do-mains and mathematical performance of grade 2 South African learners. International Journal of Educational Research, 81, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2016.10.004

Bond, T. G., & Fox, C. M. (2003). Applying the Rasch Model: Fundamental measurement in the human sciences. Journal of Educational Measurement, 40(2), 185–187. https://doi.org/10.1111/j.1745-3984.2003.tb01103.x

Carroll, J. B. (1993). Human cognitive abilities: A survey of factor-analytic studies. Cambrigde: Cambridge University Press.

Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. New York: Routledge.

Colom, R., García, L. F., Juan-Espinosa, M., & Abad, F. J. (2002). Null sex differences in general in-telligence: Evidence from the wais-III. Spanish Journal of Psychology, 5(1), 29-35. https://doi.org/10.1017/s1138741600005801

Engelhard, G. Jr. (2013). Invariant measurement: Using Rasch models in the social, behavioral, and health sciences. New York: Routledge.

Gambari, A. I., Kutigi, A. U., & Fagbemi, P. O. (2014). Effectiveness of computer-assisted pronunciation teaching and verbal ability on the achievement of senior secondary school students in oral English. Gist Education and Learning Research Journal, 8, 11-28. Recupe-rado de https://gistjournal.unica.edu.co/index.php/gist/article/view/111

Gershon, R. C. (2005). Computer adaptive testing. Journal of Applied Measurement, 6(1), 109-127.

Gibbons, R. D., Weiss, D. J., Kupfer, D. J., Frank, E., Fagiolini, A., Grochocinski, V. J., ... Immekus, J. C. (2008). Using computerized adaptive testing to reduce the burden of mental health assessment. Psychiatric Services, 59(4), 361-368. https://doi.org/10.1176/appi.ps.59.4.361

Halpern, D. F., Beninger, A. S., & Straight, C. A. (2011). Sex differences in intelligence. In R. J. Sternberg & S. B. Kaufman (Eds.), Cambridge handbooks in psychology. The Cambridge handbook of intelli-gence (pp. 253-272). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511977244.014

Hammouri, H., & Sabah, S. A. (2010). Analysis and assessment of the Jordan National Test for Con-trolling the Quality of Science Instruction (ntc-qsi): Rasch measurement perspective. Educa-tional Research and Evaluation, 16(6), 451-470. https://doi.org/10.1080/09243453.2010.550469

Kaya, F., Juntune, J., & Stough, L. (2015). Intelligence and its relationship to achievement. Elementary Education Online, 14(3), 1060-1078. https://doi.org/10.17051/io.2015.25436

Kohút, M., Halama, P., Dockal, V., & Zitný, P. (2016). Gender differential item functioning in Slovak version of intelligence structure test 2000-re-vised. Studia Psychologica, 58(3), 238-250. https://doi.org/10.21909/sp.2016.03.720

Linacre, J. M. (2016). Winsteps® (Version 3.92.0) [Computer software]. Beaverton, Oregon. Re-cuperado de http://www.winsteps.com/

Lozzia, G. S., Abal, F. J. P., Blum, G. D., Aguerri, M. E., Galibert, M. S., & Atorresi, H. F. (2015). Construcción de un banco de ítems de analogías verbales como base para un test adaptativo in-formatizado. Revista Mexicana de Psicología, 32(2), 134-148. Recuperado de https://www.redalyc.org/pdf/2430/243045364004.pdf

Lubinski, D. (2004). Introduction to the special section on cognitive abilities: 100 years after Spearman’s (1904) “General intelligence, ob-jectively determined and measured”. Journal of Personality and Social Psychology, 86(1), 96-111. https://doi.org/10.1037/0022-3514.86.1.96

McDonald, R. P. (1989). An index of goodness-of-fit based on non-centrality. Journal of Classification,6(1), 97-103. https://doi.org/10.1007/bf01908590

Mills C.N., Steffen M. (2000). The gre computer adap-tive test: Operational issues. En W. J. van der Lin-den & C. A. Glas (Eds.), Computerized adaptive testing: Theory and practice (pp. 75-99). Springer. https://doi.org/10.1007/0-306-47531-6_4

Mingorance, A. C., Trujillo, J. M., Cáceres, P., & Torres, C. (2017). Mejora del rendimiento académico a través de la metodología de aula invertida centrada en el aprendizaje activo del estudiante universitario deficiencias de la edu-cación. Journal of Sport and Health Research, 9(1), 129-136. Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6026403

Pérez, E., Cupani, M., & Ayllón, S. (2005). Predic-tores de rendimiento académico en la escuela media: habilidades, autoeficacia y rasgos de personalidad. Avaliação Psicológica, 4(1), 1-11. Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/serv-let/articulo?codigo=6674814

Pluut, H., Curşeu, P. L., & Ilies, R. (2015). Social and study related stressors and resources among university entrants: Effects on well-being and academic performance. Learning and Indi-vidual Differences, 37, 262-268. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2014.11.018

Prieto, G., & Delgado, A. R. (2003). Análisis de un test mediante el modelo de Rasch. Psicothema, 15(1), 94-100. Recuperado de http://www.psi-cothema.com/pdf/1029.pdf

Reise, S. P., & Waller, N. G. (2009). Item response theory and clinical measurement. Annual Re-view of Clinical Psychology, 5, 27-48. https://doi.org/10.1146/annurev.clinpsy.032408.153553

Rimfeld, K., Kovas, Y., Dale, P. S., & Plomin, R. (2016). True grit and genetics: Predicting aca-demic achievement from personality. Journal of Personality and Social Psychology, 111(5), 780-789. https://doi.org/10.1037/pspp0000089

Russell, K., & Carter, P. (2015). Ultimate iq tests: 1000 practice test questions to boost your brain-power. Londres: Kogan Page Publishers.

Santhya, K. G., Zavier, A. J. F., & Jejeebhoy, S. J. (2015). School quality and its association with agency and academic achievements in girls and boys in secondary schools: Evidence from Bihar, India. International Journal of Educational De-velopment,41, 35-46. https://doi.org/10.1016/j.ijedudev.2014.12.002

Schillinger, F. L., Vogel, S. E., Diedrich, J., & Grab-ner, R. H. (2018). Math anxiety, intelligence, and performance in mathematics: Insights from the German adaptation of the Abbreviated Math Anxiety Scale (amas-G). Learning and Indi-vidual Differences, 61, 109-119. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2017.11.014

Soares, D. L., Lemos, G. C., Primi, R., & Almeida, L. S. (2015). The relationship between intelli-gence and academic achievement throughout middle school: The role of students’ prior ac-ademic performance. Learning and Individual Differences, 41, 73-78. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2015.02.005

Solano Luengo, L., O. (2015). Rendimiento aca-démico de los estudiantes de secundaria obligatoria y su relación con las aptitudes mentales y las actitudes ante el estudio.(Tesis doctoral, Universidad Nacional de Edu-cación a Distancia, España). Recuperado de http://e-spacio.uned.es/fez/view/tesisuned: Educacion-Losolano.

Spearman, C. (1927). The abilities of man: Their nature and measurement. Londres: Macmillan.

Spinath, B., Freudenthaler, H. H., & Neubauer, A. C. (2010). Domain-specific school achievement in boys and girls as predicted by intelligence, personality and motivation. Personality and Individual Differences, 48(4), 481-486. https://doi.org/10.1016/j.paid.2009.11.028

Sternberg, R. J. (2014). Teaching about the nature of intelligence. Intelligence, 42, 176-179. https://doi.org/10.1016/j.intell.2013.08.010

Stocking, M. L., & Lewis, C. (2000). Methods of con-trolling the exposure of items in cat. En: W. J. Van der Linden & C. A. Glas (Eds.), Com-puterized adaptive testing: Theory and practice(163-182). Springer. https://doi.org/10.1007/0-306-47531-6_9

Tanaka, J. S. (1993). Multifaceted conceptions of fit in structure equation models. En K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models (pp. 10-39). Newbury Park, CA: Sage.

Thomas, P., Rammsayer, T., Schweizer, K., & Tro-che, S. (2015). Elucidating the functional re-lationship between working memory capacity and psychometric intelligence: A fixed-links modeling approach for experimental re-peated-measures designs. Advances in Cog-nitive Psychology, 11(1), 3-13. https://doi.org/10.5709/acp-0166-6

Thompson, N. (2011). Advantages of computerized adaptative testing. Assessment systems. Recu-perado de http://www.assess.com/wp-content/uploads/2014/03/Advantages-of-CAT-Test-ing.pdf

van der Linden, W. J., & Glas, C. A. (Eds.). (2000). Computerized adaptive testing: Theory and practice. Kluwer Academic Publishers. https://doi.org/10.1007/0-306-47531-6

van de Weijer-Bergsma, E., Kroesbergen, E. H., & van Luit, J. E. (2015). Verbal and visual-spatial working memory and mathematical ability in different domains throughout primary school. Memory & Cognition, 43(3), 367-378. Doi: 10.3758/s13421-014-0480-4

Wai, J., Lubinski, D., & Benbow, C. P. (2009). Spa-tial ability for stem domains: Aligning over 50 years of cumulative psychological knowledge solidifies its importance. Journal of Educa-tional Psychology, 101(4), 817-835. https://doi.org/10.1037/a0016127

Wechsler, D. (2008). Wechsler adult intelligence scale-fourth edition (wais-IV). San Antonio, TX: Harcourt Assessment.Wechsler, D. (2014). wisc-V:Administration and scoring manual. Bloomington: ncs Pearson Incorporated.

Wendt, H., Bos, W., & Goy, M. (2011). On appli-cations of Rasch models in international com-parative large-scale assessments: A historical review. Educational Research and Evaluation, 17(6), 419-446. https://doi.org/10.1080/13803611.2011.634582

Woodcock, R. W., McGrew, K. S., & Mather, N. (2001). Woodcock-Johnson III. Itasca, IL: Riverside Publishing.

Estadísticas de consulta

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.
Métricas de publicación

731 95




 

Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC
Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.

Los autores conservan los derechos de autor y garantizan a la revista el derecho de ser la primera publicación del trabajo al igual que licenciado bajo una Creative Commons Attribution License que permite a otros compartir el trabajo con un reconocimiento de la autoría del trabajo y la publicación inicial en esta revista.

Artículos similares

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.