Manzi, Jorge <br/><br/>
La necesaria complementariedad entre teoría clásica de la medición (TCM) y teoría de respuesta al ítem (IRT) / 
Jorge Manzi y Ernesto San Martín. 
 - pp. 145-183 
<br/><br/> Este artículo tiene por objetivo mostrar la complementariedad conceptual y práctica que existe entre la Teoría Clásica de Medición (TCM) y la Teoría de Respuesta al Ítem (IRT). En la primera parte se presentan las similitudes estructurales entre ambos modelos, esto es, que ambas teorías se construyen a partir de dos hipótesis fundamentales: (1) que los instrumentos miden un rasgo unidimensional no observable, y (2) el axioma de independencia local. Luego se presentan los modelos IRT como una extensión natural de la TCM, la cual permite modelar el puntaje verdadero de un individuo no sólo en función de su rasgo latente propio, sino también por medio de las características de un ítem, como son su dificultad y su grado de discriminación. En la segunda parte del artículo se destacan las ventajas que se obtienen al analizar datos educacionales con un modelo estructuralmente más rico (es decir, los modelos IRT) en comparación con la TCM. Dicha comparación se ilustra usando resultados de una prueba SIMCE aplicada a estudiantes de segundo año de enseñanza media. Los autores del artículo concluyen señalando que el enfoque IRT debe formar parte de la agenda de trabajo de todo esfuerzo serio en el ámbito de la medición educacional en gran escala.  Este artículo tiene por objetivo mostrar la complementariedad conceptual y práctica que existe entre la Teoría Clásica de Medición (TCM) y la Teoría de Respuesta al Ítem (IRT). En la primera parte se presentan las similitudes estructurales entre ambos modelos, esto es, que ambas teorías se construyen a partir de dos hipótesis fundamentales: (1) que los instrumentos miden un rasgo unidimensional no observable, y (2) el axioma de independencia local. Luego se presentan los modelos IRT como una extensión natural de la TCM, la cual permite modelar el puntaje verdadero de un individuo no sólo en función de su rasgo latente propio, sino también por medio de las características de un ítem, como son su dificultad y su grado de discriminación. En la segunda parte del artículo se destacan las ventajas que se obtienen al analizar datos educacionales con un modelo estructuralmente más rico (es decir, los modelos IRT) en comparación con la TCM. Dicha comparación se ilustra usando resultados de una prueba SIMCE aplicada a estudiantes de segundo año de enseñanza media. Los autores del artículo concluyen señalando que el enfoque IRT debe formar parte de la agenda de trabajo de todo esfuerzo serio en el ámbito de la medición educacional en gran escala.