ScholarGate
المساعد
Latent structureItem response theory / latent variable multilevel models

Multilevel Item Response Theory

Multilevel item response theory (MLIRT) joins two powerful frameworks: an IRT measurement model that turns item responses into a latent ability, and a multilevel structural model that explains how that ability varies across nested groups such as classrooms, schools, or countries. Instead of first scoring a test and then running a multilevel regression on the scores, MLIRT does both at once, so that measurement error in ability is properly carried into the group-level analysis. It is the rigorous way to study how student and school characteristics relate to a latent trait measured by a test.

افتح في MethodMindقريبًاطبّق، قارن، واحصل على إرشادات
الأدوات والموارد
تنزيل الشرائح
التعلّم والاستكشاف
فيديوقريبًا

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Fox, J.-P. (2010). Bayesian Item Response Modeling: Theory and Applications. Springer. DOI: 10.1007/978-1-4419-0742-4
  2. De Boeck, P., & Wilson, M. (Eds.). (2004). Explanatory Item Response Models: A Generalized Linear and Nonlinear Approach. Springer. ISBN: 9780387402758

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 22). Multilevel Item Response Theory Models for Clustered Test Data. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/education/multilevel-irt

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب
ScholarGateMultilevel Item Response Theory (Multilevel Item Response Theory Models for Clustered Test Data). استُرجع بتاريخ 2026-06-24 من https://scholargate.app/ar/education/multilevel-irt · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026