Stima pesata delle abilità degli studenti nei test standardizzati di profitto attraverso modelli IRT multidimensionali.

In questo capitolo introduciamo una nuova metodologia endogena per attribuire i pesi alle variabili, o item, per costruire una misura composita di abilità degli studenti nei test standardizzati di profitto. Tale procedura è sviluppata attraverso un’estensione dei modelli Item Response Theory (IRT) e tiene conto della dimensionalità del dataset. In particolare, la procedura si sviluppa attraverso due fasi consecutive. Nella prima si applica un algoritmo gerarchico di clustering, con lo scopo di determinare il numero di dimensioni misurate dai dati. Nella seconda invece vengono stimati i parametri di discriminazione, tenendo conto della struttura di dimensionalità dei dati accertata nella prima fase. Questa tecnica di attribuzione dei pesi viene illustrata attraverso un’applicazione a un test standardizzato di profitto, sviluppato e raccolto dall’Istituto nazionale per la valutazione del sistema educativo di istruzione e di formazione (INVALSI). Questa procedura può essere molto utile anche in termini di valutazione degli item più informativi all’interno di ciascuna dimensione, consentendo di ridurre la lunghezza del test (in fase di pre-test), oppure di semplificare la fase di restituzione dei risultati alle scuole (in fase post-somministrazione).