L'attività di ricerca
affronta prevalentemente temi nell'ambito dei modelli
a variabili latenti, e in particolare dell'Item Response Theory
(IRT). Gli approfondimenti trattati riguardano lo
sviluppo di soluzioni per migliorare l'efficienza delle procedure
di stima con particolare riferimento a soluzioni di tipo bayesiano, basate su metodi Markov
chain Monte Carlo. I principali
contributi metodologici hanno riguardato l'integrazione di
distribuzioni a priori empiriche negli algoritmi di stima, la
multidimensionalità, i test adattativi, metodi di assemblaggio
di test e il l'impiego dei tempi di risposta nella stima. Queste procedure sono
state testate in studi di simulazione e applicate a dati su test di
intelligenza e a dati di tipo educazionale. Altri
approfondimenti si concentrano sullo studio delle caratteristiche
di alcuni modelli di IRT multidimensionali e in particolare di
modelli compensativi con una struttura gerarchica delle abilità.
Gli sviluppi metodologici proposti sono applicati prevalentemente
in studi sulla valutazione delle competenze in ambito educativo,
prendendo a riferimento le principali indagini nazionali (test
INVALSI) ed internazionali (OECD PISA, IEA,..).
Un altro contesto di
ricerca importante affronta il tema della didattica della
statistica nei diversi livelli di istruzione non universitaria. Più
i dettaglio si studiano i rendimenti degli studenti in statistica
utilizzando metodi per valutare le conoscenze acquisite per un
confronto anche in un'ottica internazionale.
