<table cellspacing="0" cellpadding="0" border="0" ><tr><td valign="top" style="font: inherit;"><DIV><BR>Dear Andrew,</DIV>
<DIV>&nbsp;</DIV>
<DIV>This is true that knowing more words brings with&nbsp;better reading ability but reading is not knowing words. Besides, comparing native speakers with learners is wrong. Native speakers have already had known thousands of words when they start their literacy while learners in EFL context starts with less than&nbsp;4000 essential words (you may not believe it but sometimes they know 500 or even 200 vocabulary when they start reading). </DIV>
<DIV>Lexile was a great achievement in estimating readability in terms of learners' ability and I </DIV>
<DIV>am sure that in future many more facts will be illuminated.</DIV>
<DIV>&nbsp;</DIV>
<DIV>&nbsp;</DIV>
<DIV>Best,</DIV>
<DIV>Parisa<BR>--- On <B>Wed, 11/10/10, Andrew Kyngdon <I>&lt;AKyngdon@lexile.com&gt;</I></B> wrote:<BR></DIV>
<BLOCKQUOTE style="BORDER-LEFT: rgb(16,16,255) 2px solid; PADDING-LEFT: 5px; MARGIN-LEFT: 5px"><BR>From: Andrew Kyngdon &lt;AKyngdon@lexile.com&gt;<BR>Subject: RE: [Rasch] Empirical order &amp; Theoretical order<BR>To: "Parisa Daftari Fard" &lt;pdaftaryfard@yahoo.com&gt;, "rasch list" &lt;rasch@acer.edu.au&gt;<BR>Date: Wednesday, November 10, 2010, 1:20 AM<BR><BR>
<DIV id=yiv453007995>
<STYLE>
<!--
#yiv453007995  
 _filtered #yiv453007995 {font-family:"Cambria Math";
panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
 _filtered #yiv453007995 {font-family:Calibri;
panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;}
 _filtered #yiv453007995 {font-family:Tahoma;
panose-1:2 11 6 4 3 5 4 4 2 4;}
#yiv453007995  
#yiv453007995 p.yiv453007995MsoNormal, #yiv453007995 li.yiv453007995MsoNormal, #yiv453007995 div.yiv453007995MsoNormal
        {margin:0cm;
margin-bottom:.0001pt;
font-size:12.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 p.yiv453007995MsoBodyText, #yiv453007995 li.yiv453007995MsoBodyText, #yiv453007995 div.yiv453007995MsoBodyText
        {


margin-right:0cm;

margin-left:0cm;
font-size:12.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 a:link, #yiv453007995 span.yiv453007995MsoHyperlink
        {
color:blue;
text-decoration:underline;}
#yiv453007995 a:visited, #yiv453007995 span.yiv453007995MsoHyperlinkFollowed
        {
color:purple;
text-decoration:underline;}
#yiv453007995 p.yiv453007995yiv70282393msonormal, #yiv453007995 li.yiv453007995yiv70282393msonormal, #yiv453007995 div.yiv453007995yiv70282393msonormal
        {

margin-right:0cm;

margin-left:0cm;
font-size:12.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 span.yiv453007995BodyTextChar
        {


font-family:"serif";}
#yiv453007995 p.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal, #yiv453007995 li.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal, #yiv453007995 div.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal
        {

margin-right:0cm;

margin-left:0cm;
font-size:12.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 p.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msochpdefault, #yiv453007995 li.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msochpdefault, #yiv453007995 div.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msochpdefault
        {

margin-right:0cm;

margin-left:0cm;
font-size:12.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 p.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal1, #yiv453007995 li.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal1, #yiv453007995 div.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal1
        {

margin-right:0cm;

margin-left:0cm;
font-size:12.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 p.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msochpdefault1, #yiv453007995 li.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msochpdefault1, #yiv453007995 div.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msochpdefault1
        {

margin-right:0cm;

margin-left:0cm;
font-size:12.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 p.yiv453007995yiv70282393msochpdefault, #yiv453007995 li.yiv453007995yiv70282393msochpdefault, #yiv453007995 div.yiv453007995yiv70282393msochpdefault
        {

margin-right:0cm;

margin-left:0cm;
font-size:12.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393msohyperlink
        {}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393msohyperlinkfollowed
        {}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msohyperlink1
        {}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msohyperlinkfollowed1
        {}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072emailstyle171
        {}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072emailstyle181
        {}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393emailstyle29
        {}
#yiv453007995 p.yiv453007995yiv70282393msonormal1, #yiv453007995 li.yiv453007995yiv70282393msonormal1, #yiv453007995 div.yiv453007995yiv70282393msonormal1
        {
margin:0cm;
margin-bottom:.0001pt;
font-size:12.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393msohyperlink1
        {
color:blue;
text-decoration:underline;}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393msohyperlinkfollowed1
        {
color:purple;
text-decoration:underline;}
#yiv453007995 p.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal2, #yiv453007995 li.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal2, #yiv453007995 div.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal2
        {

margin-right:0cm;

margin-left:0cm;
font-size:12.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 p.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msochpdefault2, #yiv453007995 li.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msochpdefault2, #yiv453007995 div.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msochpdefault2
        {

margin-right:0cm;

margin-left:0cm;
font-size:12.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 p.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal11, #yiv453007995 li.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal11, #yiv453007995 div.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal11
        {
margin:0cm;
margin-bottom:.0001pt;
font-size:12.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 p.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msochpdefault11, #yiv453007995 li.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msochpdefault11, #yiv453007995 div.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msochpdefault11
        {

margin-right:0cm;

margin-left:0cm;
font-size:10.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msohyperlink11
        {
color:blue;
text-decoration:underline;}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msohyperlinkfollowed11
        {
color:purple;
text-decoration:underline;}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072emailstyle1711
        {
font-family:"sans-serif";
color:#1F497D;}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393yiv1126450072emailstyle1811
        {
font-family:"sans-serif";
color:#1F497D;}
#yiv453007995 span.yiv453007995yiv70282393emailstyle291
        {
font-family:"sans-serif";
color:#1F497D;}
#yiv453007995 p.yiv453007995yiv70282393msochpdefault1, #yiv453007995 li.yiv453007995yiv70282393msochpdefault1, #yiv453007995 div.yiv453007995yiv70282393msochpdefault1
        {

margin-right:0cm;

margin-left:0cm;
font-size:10.0pt;
font-family:"serif";}
#yiv453007995 span.yiv453007995EmailStyle46
        {
font-family:"sans-serif";
color:#1F497D;}
#yiv453007995 .yiv453007995MsoChpDefault
        {}
 _filtered #yiv453007995 {
margin:72.0pt 72.0pt 72.0pt 72.0pt;}
#yiv453007995 div.yiv453007995WordSection1
        {}
-->
</STYLE>

<DIV class=yiv453007995WordSection1>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Hello Parisa,</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">You said</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">“</SPAN><SPAN style="COLOR: black">Well... Based on your explanation, <STRONG><U>you reduced Reader into a machine</U></STRONG> with a <STRONG><U>measurable memory</U></STRONG> in the sense to equate&nbsp;his or her&nbsp;reading ability to that factor in a reproducible&nbsp;way.”</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">I did nothing of the sort, actually. I said that in the Lexile Framework for Reading, individual differences in the ability to read continuous prose text are due to differences in verbal working memory capacity and vocabulary. Nothing to do with factors or machines.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">When log mean sentence length and mean log word frequency are linearly regressed against Rasch item difficulty estimates (from a reading test consisting of embedded sentence cloze items), we have found that almost 90% of the variance in the Rasch estimates is accounted for by these two quantities. Of course, MetaMetrics would be all to willing to incorporate other attributes into the Lexile theory (we actually have done investigations in this vein already). But what we have found is that sentence length and word frequency simply are the most powerful predictors. Sure, there is 10% variance left but we haven’t uncovered an attribute which mops that up yet.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">So if there are other attributes which cause individual differences in the ability to read continuous prose text, they are relatively weak.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">I am happy to answer any more questions you have, but please, spare me the bold font and underlining.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Cheers,</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Andrew</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<DIV style="BORDER-BOTTOM: medium none; BORDER-LEFT: medium none; PADDING-BOTTOM: 0cm; PADDING-LEFT: 0cm; PADDING-RIGHT: 0cm; BORDER-TOP: #b5c4df 1pt solid; BORDER-RIGHT: medium none; PADDING-TOP: 3pt">
<P class=yiv453007995MsoNormal><B><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; FONT-SIZE: 10pt" lang=EN-US>From:</SPAN></B><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; FONT-SIZE: 10pt" lang=EN-US> rasch-bounces@acer.edu.au [mailto:rasch-bounces@acer.edu.au] <B>On Behalf Of </B>Parisa Daftari Fard<BR><B>Sent:</B> Tuesday, 9 November 2010 2:28 PM<BR><B>To:</B> rasch@acer.edu.au<BR><B>Subject:</B> Re: [Rasch] Empirical order &amp; Theoretical order</SPAN></DIV></DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>&nbsp;</DIV>
<TABLE class=yiv453007995MsoNormalTable border=0 cellSpacing=0 cellPadding=0>
<TBODY>
<TR>
<TD style="PADDING-BOTTOM: 0cm; PADDING-LEFT: 0cm; PADDING-RIGHT: 0cm; PADDING-TOP: 0cm" vAlign=top>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><BR>Dear Andrew,</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>Thank you so much for your informative email. I take some notes as I read them carefully and will respond to each later in a separate email to the list. Just one point I need to mention here which is related to your claim</DIV></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Your criticism that text is only one side of the story is simplistic. It ignores the substantial research literature in cognitive psychology that has found that text features are vitally important in the cognitive psychology of reading. Let me mention some of it briefly.</SPAN></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="COLOR: black">Well... Based on your explanation, <STRONG><U>you reduced Reader into a machine</U></STRONG> with a <STRONG><U>measurable memory</U></STRONG> in the sense to equate&nbsp;his or her&nbsp;reading ability to that factor in a reproducible&nbsp;way.</SPAN></DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>You kindly provided us with a list of different resources to prove this claim. I suggest you read more on the other side of story (Mind, text and interacton ) for example, Alderson (1990), and specially one book by </DIV></DIV>
<P style="LINE-HEIGHT: 150%; MARGIN-BOTTOM: 0pt; MARGIN-LEFT: 36pt; MARGIN-RIGHT: 0cm" class=yiv453007995MsoBodyText>Swaffar, J. K., Arens, K. M., &amp; Byrnes, H. (1991). <I>Reading for meaning, an integrated approach to language learning.</I> USA: Prentice-Hall, Inc.</DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>Recently, please read the book "Building a validity argument for the test of english as a foreign language" edited by Carol Chapelle, Mary Enright and Joan Jamieson. </DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal><STRONG>Memory is what is highlighed in cognitive psychology with more behavioral approach,</STRONG> which is very important and might be the result of many many many other factors rather than ability. </DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>there are many other factors involved the most important of which is Cognitive ability along with literacy. I believe that Lexile is a great success but in first language acquisition context at least with those whose reading ability has shaped. I have done research in second language context or let me say forieng language context. All problems we have here in terms of theoretical and practical ordering of items in Rasch model is bounded to this situation where students are in the process of shaping their reading cognitive ability. </DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>Review of the literature on different subkills of reading comprehension abounds. you can refer to reading taxonomy in the Google search engine and come up with thousands of sources which delineate different names as part of reading comprehension ability. This is true for other skills as well. </DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>The problem of Lexile, again I emphasized, is that it does not address those subksills in&nbsp; a technical sense. </DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>Moreover, new research on activity theory, dynamic assessment, Vygtosky's idea on what cognition might be, VanLier's ecological perspective would require us to think about reading more that what Lexile is offering. It would be a great idea if you correlate the resutls of lexile with those tests again with heterogeneous learners to see if you come up with that neat result or not. Heterogeneous I mean in terms of the IELTS band score from bandscore below 4 to 9. </DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>Best,</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>Parisa</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995MsoNormal>&nbsp;<BR>--- On <B>Tue, 11/9/10, Andrew Kyngdon <I>&lt;AKyngdon@lexile.com&gt;</I></B> wrote:</DIV></DIV>
<BLOCKQUOTE style="BORDER-BOTTOM: medium none; BORDER-LEFT: #1010ff 1.5pt solid; PADDING-BOTTOM: 0cm; MARGIN-TOP: 5pt; PADDING-LEFT: 3pt; PADDING-RIGHT: 0cm; MARGIN-BOTTOM: 5pt; MARGIN-LEFT: 3pt; BORDER-TOP: medium none; BORDER-RIGHT: medium none; PADDING-TOP: 0cm">
<P style="MARGIN-BOTTOM: 12pt" class=yiv453007995MsoNormal><BR>From: Andrew Kyngdon &lt;AKyngdon@lexile.com&gt;<BR>Subject: RE: [Rasch] Empirical order &amp; Theoretical order<BR>To: "Parisa Daftari Fard" &lt;pdaftaryfard@yahoo.com&gt;, "rasch list" &lt;&gt;<BR>Date: Tuesday, November 9, 2010, 3:20 AM</DIV>
<DIV id=yiv453007995yiv70282393>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Dear Parisa,</SPAN></DIV></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Those who teach psychometrics have to strike a balance between breadth of material, the mental demand made upon students and limited time. Hence most courses focus upon one or two of the more simpler members of a family of models so as to not overwhelm students. Moreover, “student demand” is usually only for these simple models and nothing more.</SPAN></DIV></BLOCKQUOTE>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">I would not base the judgment of any descriptive, psychological theory upon model fit alone. Choices between pairs of simple lotteries will fit the paired comparison Rasch model quite well. However, this model is a descriptively false account of the utility of gains and losses under conditions of risk or uncertainty. For example, it treats preference reversals as “error”. Such reversals are not error at all, but are experimentally robust phenomena caused by the way people weigh the risk of uncertain events (Allais, 1953; Kahneman &amp; Tverksy, 1979). </SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Remember that some of psychology’s most influential thinkers – Pavlov, Skinner and Freud, for example – did not use statistical data analysis models at all.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">I would like to respond to a couple of your criticisms of the Lexile Framework. </SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Firstly, the Framework is not limited to narrative continuous prose text, either empirically or theoretically. The text of Australian High Court and US Supreme Court decisions is typically around 1700L in difficulty. These decisions are examples of persuasive text, not narrative. Furthermore, polemical, political monographs such as “The Female Eunuch” (1350L) by Germaine Greer and “Animal Liberation” (1360L) by Peter Singer are also non-narrative texts, yet their difficulty is putatively measurable in Lexiles. Informative text, such as newspaper and magazine articles, can also be assessed within the Lexile Framework. The Sydney Morning Herald and The Australian newspapers, for example, are around 1400L.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Secondly, the Lexile Framework is not based on simplistic, atheoretical text readability formulae. It is concerned with those text features which are viable proxies for the demands made upon the cognitive processes that cause individual differences in reading ability. These processes are verbal working memory (VWM) capacity and vocabulary. In short, people with larger vocabularies and verbal working memories are more able readers.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Your criticism that text is only one side of the story is simplistic. It ignores the substantial research literature in cognitive psychology that has found that text features are vitally important in the cognitive psychology of reading. Let me mention some of it briefly.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">Cognition research has found that VWM capacity is critical in the comprehension of prose text (e.g. Daneman &amp; Carpenter, 1980; Daneman &amp; Merikle, 1996; Jincho, Namiki &amp; Mazuka, 2008; Just &amp; Carpenter, 1992; Kintsch &amp; van Dijk, 1978; McDonald, Just &amp; Carpenter, 1992). Working memory is both a storage buffer with limited capacity (Miller, 1956) and a processing unit (Baddeley, 1986). Reading makes processing as well as storage demands upon VWM (Daneman &amp; Merikle, 1996). People with greater VWM capacity have greater facility with syntactic complexity, as they can hold in VWM multiple interpretations of sentences containing syntactical and lexical ambiguities (McDonald, Just &amp; Carpenter, 1992; Miyake, Just &amp; Carpenter, 1994) and are better able comprehend sentences with centre-embedded relative clauses (King
 &amp; Just, 1991). Longer sentences, in addition to greater storage demand, can contain both more and more elaborate syntactic complexities than smaller sentences, which place greater processing demands on VWM. Sentence length is thus hypothesised to be a good proxy variable for the demands prose text places upon VWM capacity (Crain &amp; Shankweiler, 1988; Klare, 1963; Liberman, Mann, Shankweiler &amp; Werfelman, 1982; Shankweiler &amp; Crain, 1986).</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">In the Lexile Framework, the demand continuous prose text places upon a reader’s VWM capacity is proxied by log mean sentence length. This is simply the common logarithm of a ratio of two counts - the ratio of the number of words in a text passage to the number of sentence endings.</SPAN></DIV>
<P style="TEXT-ALIGN: justify" class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P style="TEXT-ALIGN: justify" class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">Word frequency is highly predictive of eye fixation times and total gaze duration in eye movement studies of reading (Rayner, 1998). Readers fixate and gaze at low frequency words for several hundred milliseconds longer than for high frequency words in passages of continuous prose text (Just &amp; Carpenter, 1980). This phenomenon is not attenuated when either word length is controlled for (Inhoff &amp; Rayner, 1986; Rayner, Ashby, Pollatsek &amp; Reichle, 2004) or by the presence of other variables, such as number of letters, subjective word familiarity or age of word acquisition (Juhaz &amp; Rayner, 2003). Low frequency words are also skipped less than high frequency words when words consist of six letters or less (O’Regan, 1979; Rayner, Sereno &amp; Raney, 1996). Rarer words require greater lexical processing
 as new information from prose text is obtained only when the eyes fixate (Rayner, 1998).</SPAN></DIV>
<P style="TEXT-ALIGN: justify; TEXT-INDENT: 9pt" class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">Lexical decision task experiments have found significantly greater word recognition reaction times for low frequency words than for high frequency words (Balota &amp; Chumbley, 1985; Hudson &amp; Bergman, 1985; Jastrzembski, 1981). Word recognition involves vocabulary (Lewellen, Goldinger, Pisoni, &amp; Greene, 1993; Kitzan, Ferraro, Petros &amp; Ludorf, 1999) and vocabulary plays a role independent of VWM in prose text comprehension (Baddeley, Logie, Nimmo-Smith &amp; Brereton, 1985; Dixon, LeFevre &amp; Twilley, 1988; Engle, Nations &amp; Cantor, 1990; Jincho, Namiki &amp; Mazuka, 2008, Shiotsu &amp; Weir, 2007). However, many different vocabulary variables may cause individual differences in test performance. Stenner, et al (1983) investigated 50 vocabulary variables including parts of speech, number of letters, number of syllables,
 content classification, modal grade at which words appeared in school books, word frequency and various algebraic transformations of these variables. Consistent with the eye movement and lexical decision task literature, they found that word frequency was the most predictive of the difficulty of vocabulary items on Forms L and M of the <I>Peabody Picture Vocabulary Test – Revised</I> (Dunn &amp; Dunn, 1981).</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">In the Lexile Framework, the demand placed by text upon a reader’s long term memory word store (vocabulary) is proxied by mean log word frequency. The frequency with which each word appears in written expression is calculated using a text corpus. MetaMetrics uses a 500 million word corpus. The common logarithm of each word’s frequency is obtained and an arithmetic mean calculated.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">Thirdly, those who created the Lexile Framework do not believe that reading ability is static. The award winning work of Dr Gary Williamson found that whilst students grew in reading ability across the whole of their school lives, at the end of Grade 12 their reading ability was approximately 200L beneath the mean difficulty level of texts used in introductory courses in tertiary education programs. A non technical white paper on this work can be found here <A href="http://lexile.com/m/uploads/whitepapers/What_is_Expected_Growth.pdf" rel=nofollow target=_blank>http://lexile.com/m/uploads/whitepapers/What_is_Expected_Growth.pdf</A> So it would seem that reading ability is dynamic rather than static. Moreover, there is the well known phenomenon of “summer loss” where students’ reading abilities decline slightly over the long summer
 holidays due to lack of exposure to texts.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">The Lexile Framework for Reading has been successfully equated to around 40 different reading tests, most of which have been created with different ideas of what constitutes reading ability. If the Lexile Framework was not a general theory of individual differences in the ability to read continuous prose text, I cannot see why it should have been so successfully equated with so many reading tests. </SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">To my knowledge only one reading test failed to equate with the Lexile Framework. This test of reading ability utilises an item type where students “cloze” out passages of text using words they produce themselves (i.e., they do not choose the correct words from a list as in multiple choice item types). A list of acceptable word choices that students can use appears in the marking manual for each test. A “desktop linking” study found that the Lexile Framework did not equate well to this test. Why? Because the item type used by the test assesses not only a reader’s semantic and syntactic “receptive store”, but their “productive store”. That is, it assesses both a test taker’s reading and writing abilities. To use a commonly abused parlance, the test is “multidimensional”. Rather predictably, the organisation that
 created this test blamed the Lexile Framework rather than their own assessment.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">Anyway, I hope you find this somewhat lengthy response to be useful.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">Cheers,</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">Andrew</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #17365d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<DIV style="BORDER-BOTTOM: medium none; BORDER-LEFT: medium none; PADDING-BOTTOM: 0cm; PADDING-LEFT: 0cm; PADDING-RIGHT: 0cm; BORDER-TOP: #b5c4df 1pt solid; BORDER-RIGHT: medium none; PADDING-TOP: 3pt">
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><B><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; FONT-SIZE: 10pt" lang=EN-US>From:</SPAN></B><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; FONT-SIZE: 10pt" lang=EN-US> rasch-bounces@acer.edu.au [mailto:rasch-bounces@acer.edu.au] <B>On Behalf Of </B>Parisa Daftari Fard<BR><B>Sent:</B> Saturday, 6 November 2010 10:52 AM<BR><B>To:</B> rasch list<BR><B>Subject:</B> Re: [Rasch] Empirical order &amp; Theoretical order</SPAN></DIV></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>&nbsp;</DIV>
<TABLE class=yiv453007995MsoNormalTable border=0 cellSpacing=0 cellPadding=0>
<TBODY>
<TR>
<TD style="PADDING-BOTTOM: 0cm; PADDING-LEFT: 0cm; PADDING-RIGHT: 0cm; PADDING-TOP: 0cm" vAlign=top>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>Dear Andrew,</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>Thank you for your comments. I am sorry for being late in responding.</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">You can shape a Rasch model to be more in accordance with theory. Take the Lexile Framework for Reading, for example. This psychometric framework uses a modified version of the simple dichotomous item Rasch model. When person reading ability and item difficulty are equal, the item response probability is .75. </SPAN></DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: black; FONT-SIZE: 11pt">I guess you are right. As&nbsp;I mentioned before, my major is not statistics and I have learned to work with Rasch through conferences, classes, books and this great list. </SPAN></DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: black; FONT-SIZE: 11pt">Concerning Lexile, I think, based on my understanding, that it does not take skill-based approach into account and texts are mostly narratives. It approaches readability from text based factors whereas, text is only one side of the story although some believe that reading narratives and knowing words Will bring other skills automatically (Grabe, 2008 personal communication).</SPAN></DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>When items show good fit in Rasch but the orders are not expected, I believe that we have taken a wrong approach in our theory of cognitive ability say reading comprehension.</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>In a recent paper I examined item patterning through Dynamic assessment. Although the differences were not statistically significant, the result showed that after mediation I have a better and explainable item ordering in terms of cognitive difficulty. I approached to Reading dynamically than statically.</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>Best,</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>Parisa </DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>Parisa Daftarifard</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>PhD student of TEFL</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>IAU<BR>--- On <B>Fri, 11/5/10, Andrew Kyngdon <I>&lt;AKyngdon@lexile.com&gt;</I></B> wrote:</DIV></DIV>
<BLOCKQUOTE style="BORDER-BOTTOM: medium none; BORDER-LEFT: #1010ff 1.5pt solid; PADDING-BOTTOM: 0cm; MARGIN-TOP: 5pt; PADDING-LEFT: 3pt; PADDING-RIGHT: 0cm; MARGIN-BOTTOM: 5pt; MARGIN-LEFT: 3pt; BORDER-TOP: medium none; BORDER-RIGHT: medium none; PADDING-TOP: 0cm">
<P style="MARGIN-BOTTOM: 12pt" class=yiv453007995yiv70282393msonormal><BR>From: Andrew Kyngdon &lt;AKyngdon@lexile.com&gt;<BR>Subject: Re: [Rasch] Empirical order &amp; Theoretical order<BR>To: "rasch list" &lt;rasch@acer.edu.au&gt;<BR>Date: Friday, November 5, 2010, 8:14 AM</DIV></BLOCKQUOTE>
<DIV id=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Parisa,</SPAN></DIV></DIV></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">I think your Point 1 is valid (as is 2 and 3, of course). What is meant casually by “Rasch model” is the simple dichotomous item case, when in fact there exists a whole family of Rasch models (e.g., paired comparison, Poisson Counts, extended frame of reference). It is quite plausible that one member of this family is more suitable than another for a given empirical / theoretical situation.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">You can shape a Rasch model to be more in accordance with theory. Take the Lexile Framework for Reading, for example. This psychometric framework uses a modified version of the simple dichotomous item Rasch model. When person reading ability and item difficulty are equal, the item response probability is .75. This was done because it would be unlikely that a reader has genuinely understood the content of an “embedded sentence cloze” reading item if the response probability was the conventional .5. This modification is not to the detriment of raw score sufficiency or invariant comparisons.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">There is more scope for stimulus – theory – &nbsp;model interplay than what is commonly perceived in psychometrics. Look at utility theory, for example.</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Cheers,</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">Andrew</SPAN></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; COLOR: #1f497d; FONT-SIZE: 11pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<DIV style="BORDER-BOTTOM: medium none; BORDER-LEFT: medium none; PADDING-BOTTOM: 0cm; PADDING-LEFT: 0cm; PADDING-RIGHT: 0cm; BORDER-TOP: #b5c4df 1pt solid; BORDER-RIGHT: medium none; PADDING-TOP: 3pt">
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><B><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; FONT-SIZE: 10pt" lang=EN-US>From:</SPAN></B><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; FONT-SIZE: 10pt" lang=EN-US> rasch-bounces@acer.edu.au [mailto:rasch-bounces@acer.edu.au] <B>On Behalf Of </B>Parisa Daftari Fard<BR><B>Sent:</B> Wednesday, 3 November 2010 9:53 AM<BR><B>To:</B> rasch list<BR><B>Subject:</B> Re: [Rasch] Empirical order &amp; Theoretical order</SPAN></DIV></DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal>&nbsp;</DIV>
<TABLE class=yiv453007995MsoNormalTable border=0 cellSpacing=0 cellPadding=0>
<TBODY>
<TR>
<TD style="PADDING-BOTTOM: 0cm; PADDING-LEFT: 0cm; PADDING-RIGHT: 0cm; PADDING-TOP: 0cm" vAlign=top>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal>The topic sounds interesting. I believe that When we do not have an agreement between Rach model and Theoretical model, there are three possibilities</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal>1.&nbsp; Rasch model requires revision</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal>2.&nbsp; Theory requires revision</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal>3.&nbsp; Items requires revision</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal>One of the 1, 2, or 3 should be revised.</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal>&nbsp;</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal>Best,</DIV></DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal>Parisa<BR><BR>--- On <B>Tue, 11/2/10, Trevor Bond <I>&lt;trevor.bond@jcu.edu.au&gt;</I></B> wrote:</DIV></DIV>
<BLOCKQUOTE style="BORDER-BOTTOM: medium none; BORDER-LEFT: #1010ff 1.5pt solid; PADDING-BOTTOM: 0cm; MARGIN-TOP: 5pt; PADDING-LEFT: 3pt; PADDING-RIGHT: 0cm; MARGIN-BOTTOM: 5pt; MARGIN-LEFT: 3pt; BORDER-TOP: medium none; BORDER-RIGHT: medium none; PADDING-TOP: 0cm">
<P style="MARGIN-BOTTOM: 12pt" class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><BR>From: Trevor Bond &lt;trevor.bond@jcu.edu.au&gt;<BR>Subject: Re: [Rasch] Empirical order &amp; Theoretical order<BR>To: "Raschlist" &lt;rasch@acer.edu.au&gt;<BR>Date: Tuesday, November 2, 2010, 11:18 AM</DIV></BLOCKQUOTE>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal>In a nutshell<BR><BR>you might use Rasch info to reject items<BR><BR>but who wrote the items?<BR><BR>Unlikely , it was the theorist...and even if it was<BR>is the theorist a good item writer (not equivalent skills)?<BR><BR>over to you...<BR><BR>Prof Trevor G BOND<BR>Adjunct Professor<BR>School of Education<BR>James Cook University<BR>AUSTRALIA<BR>mob: +61 416 82 70 83<BR>_______________________________________________<BR>Rasch mailing list<BR><A href="http://us.mc1200.mail.yahoo.com/mc/compose?to=Rasch@acer.edu.au" rel=nofollow target=_blank>Rasch@acer.edu.au</A><BR>Unsubscribe: <A href="https://mailinglist.acer.edu.au/mailman/options/rasch/pdaftaryfard%40yahoo.com" rel=nofollow target=_blank>https://mailinglist.acer.edu.au/mailman/options/rasch/pdaftaryfard%40yahoo.com</A></DIV></DIV></TD></TR></TBODY></TABLE>
<P class=yiv453007995yiv70282393yiv1126450072msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; FONT-SIZE: 10pt">&nbsp;</SPAN></DIV>
<P style="MARGIN-BOTTOM: 12pt" class=yiv453007995yiv70282393msonormal><BR>-----Inline Attachment Follows-----</DIV>
<DIV>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal>_______________________________________________<BR>Rasch mailing list<BR><A href="http://us.mc1200.mail.yahoo.com/mc/compose?to=Rasch@acer.edu.au" rel=nofollow target=_blank>Rasch@acer.edu.au</A><BR>Unsubscribe: <A href="https://mailinglist.acer.edu.au/mailman/options/rasch/pdaftaryfard%40yahoo.com" rel=nofollow target=_blank>https://mailinglist.acer.edu.au/mailman/options/rasch/pdaftaryfard%40yahoo.com</A></DIV></DIV></TD></TR></TBODY></TABLE>
<P class=yiv453007995yiv70282393msonormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; FONT-SIZE: 10pt">&nbsp;</SPAN></DIV></TD></TR></TBODY></TABLE>
<P class=yiv453007995MsoNormal><SPAN style="FONT-FAMILY: 'sans-serif'; FONT-SIZE: 10pt">&nbsp;</SPAN></DIV></DIV></DIV></BLOCKQUOTE></td></tr></table><br>