ग्रेडेड स्कोर के उत्तर पैटर्न का उपयोग करते हुएlatent क्षमता का अनुमान1

संक्षिप्त: मुक्त-उत्तर आइटम के पूरे उत्तर पैटर्न का उपयोग करते हुएlatent क्षमता का अनुमान, पहले सामान्य मामले में और फिर उस मामले में जहां आइटम को ग्रेडेड तरीके से स्कोर किया जाता है, विशेष रूप से जब प्रत्येक आइटम को हल करने के लिए आवश्यक सोचने की प्रक्रिया को समान समझा जाता है। अधिकतम संभावना अनुमानक, बेयस साधारण अनुमानक, और बेयस अनुमानक को हमारे अनुमानक के रूप में लिया जाता है जोlatent परिवर्तनीय के घनत्व कार्य द्वारा गुणांकित औसत-स्क्वायर त्रुटि को हानि कार्य के रूप में उपयोग करता है। एक अद्वितीय अधिकतम संभावना अनुमानक और एक अद्वितीय बेयस साधारण अनुमानक के अस्तित्व के लिए पर्याप्त शर्तें एक व्यक्तिगत आइटम के संबंध में तैयार की जाती हैं, न कि एक पूरे सेट के संबंध में, जो विशेष रूप से उस स्थिति में उपयोगी होती हैं जहां हम एक विशेष परीक्षार्थी के लिए ऑप्टिमल आइटम चुनने के लिए स्वतंत्र होते हैं, जिसमें एक प्रयाप्त संख्या में आइटम विश्वसनीय गुणवत्ता नियंत्रण के साथ संग्रहीत होते हैं। वर्तमान विधियों के लाभों की जांच पारंपरिक द्विआधारी आइटम या परीक्षण स्कोर का उपयोग करने वाली विधियों की तुलना करके थ्योरी और अनुभवात्मक रूप से की गई है, जानकारी की मात्रा, अनुमानकों की मानक त्रुटियों और अनुमानकों की औसत-स्क्वायर त्रुटियों के मामले में। बेयस साधारण अनुमानक के लिए एक गणनात्मक समझौता के रूप में बेयस अनुमानक की उपयोगिता पर भी चर्चा की गई है और उसका अवलोकन किया गया है। आइटम विशेषता कार्य के सूत्र और स्कोरिंग के दर्शन के बीच संबंध द्विआधारी आइटम के संदर्भ में देखा जाता है।