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Extending the conventional item response theory(IRT) as a measurement model to explanatory IRT(EIRT) based on generalized (non)linear mixed modeling has opened a new possibility to incorporate many item and person properties in its modeling process so that their effects can be considered simultaneously. The purpose of the current study was to apply EIRT to a complex data set that consisted of a reading comprehension test, a student survey of English study, and information about the item categories of the reading test. Sequential EIRT modeling of the data set showed that some of the item and person properties consistently had significant effects on the item difficulty and on the probability of correct answers. The modeling process also revealed some statistical or computational challenges researchers might encounter when they try to apply EIRT to complex language test data.
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Adams, R. / 1997 / Multilevel Item Response Models: An Approach to Errors in Variable Regression / Journal of Educational and Behavioral Statistics 22(1):47~76
Ahmadi, A. / 2012 / Issues Affecting Item Response Theory Fit in Language Assessment: A Study of Differential Item Functioning in the Iranian National University Entrance Exam / Journal of Language Teaching and Research 3(3):401~412
Alderson, J / 1990 / Testing Reading Comprehension Skills / Reading in a Foreign Language 6(2):425~438
Alderson, J. / 2000 / Assessing Reading / Cambridge University Press
Alderson, J. / 2005 / Diagnosing Foreign Language Proficiency: the Interface Between Learning and Assessment / Continuum
Ahmadi, A. / 2012 / Issues Affecting Item Response Theory Fit in Language Assessment: A Study of Differential Item Functioning in the Iranian National University Entrance Exam / Journal of Language Teaching and Research 3(3):401~412
Alderson, J / 1990 / Testing Reading Comprehension Skills / Reading in a Foreign Language 6(2):425~438
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