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Continuous norming methods have seldom been subjected to scientific review. In this simulation study, we compared parametric with semi-parametric continuous norming methods in psychometric tests by constructing a fictitious population model within which a latent ability increases with age across seven age groups. We drew samples of different sizes (n = 50, 75, 100, 150, 250, 500 and 1,000 per age group) and simulated the results of an easy, medium, and difficult test scale based on Item Response Theory (IRT). We subjected the resulting data to different continuous norming methods and compared the data fit under the different test conditions with a representative cross-validation dataset of n = 10,000 per age group. The most significant differences were found in suboptimal (i.e., too easy or too difficult) test scales and in ability levels that were far from the population mean. We discuss the results with regard to the selection of the appropriate modeling techniques in psychometric test construction, the required sample sizes, and the requirement to report appropriate quantitative and qualitative test quality criteria for continuous norming methods in test manuals.
Die raschen Fortschritte der medizinischen, insbesondere der genetischen Diagnostik sind für Eltern von Kindern mit Behinderung Fluch und Segen zugleich: Einerseits stellt Unsicherheit hinsichtlich der Ursache der Behinderung für Eltern eine massive Belastung dar, die den Coping-Prozess wesentlich erschwert. Die Ausschöpfung der diagnostischen Möglichkeiten und das dann mögliche Auffinden des Grundes der Behinderung kann den effektiven Einsatz von Bewältigungsstrategien wesentlich erleichtern. Vorgeburtlich dagegen führt ein mit denselben Diagnosemethoden erhobener auffälliger Befund aufgrund des Mangels an therapeutischen Möglichkeiten sehr häufig zum Abbruch der Schwangerschaft. Mittels einer Fragebogenstudie an 925 Eltern von Kindern mit Down-Syndrom, Eltern von Kindern mit einem Kind mit geistiger Behinderung unklarer Ursache und Eltern nicht-behinderter Kinder wurde untersucht, ob diese Entwicklung zur Herausbildung eines neo-eugenischen Automatismus von pränataler Diagnose und Schwangerschaftsabbruch führt, als dessen Folge Menschen mit angeborener Behinderung als „vermeidbare Last“ erscheinen und Eltern von Kindern mit angeborenen Behinderungen gesellschaftlich ausgegrenzt werden.
One of the major drawbacks in the implementation of intelligent tutoring systems is the limited capacity to process natural language and to automatically deal with unexpected or unknown vocabulary. Latent Semantic Analysis (LSA) is a statistical technique of automatic language processing, which can attenuate the “language barrier” between humans and tutoring systems. LSA-based intelligent tutoring systems address the goals of modelling human tutoring dialogues (AutoTutor), enhancing text comprehension and summarisation skills (State-The-Essence, Summary Street®, conText, Apex), training of comprehension strategies (iStart, a French system in development) and improving story and essay writing (Write To Learn, Select-a-Kibitzer, StoryStation). The systems are reviewed concerning their efficacy in modelling skilled human tutors and regarding their effects on the learner.
