Desde el punto de vista de la TRI, lo que define una pregunta es su curva característica, que en su caso viene dado por los parámetros de factor de discriminación, factor de dificultad, factor de adivinanza y el factor de distracción, en el modelo de cuatro parámetros: ¹⁾

$$p_i(\theta) = c_i + (1-c_i-d_i)\frac{1}{1+e^{-Da_i(\theta-b_i)}}$$

La curva característica ofrece mucha información sobre el comportamiento del ítem. La dificultad corresponde al punto de inflexión de la curva. Teóricamente, y descontando el factor de adivinanza y distracción, es el valor del nivel de conocimiento tal que la mitad de los alumnos contestan correctamente a esta pregunta y la otra mitad la fallan. Aunque la definición es diferente, está relacionado con el índice de dificultad de la TCT.

El factor de discriminación es una medida similar al índice de discriminación, pero ofrece una mayor información, ya que determina la pendiente de la curva característica. Un factor de discriminación bajo, indicaría que independientemente del nivel de conocimiento, los alumnos tienen una probabilidad similar de contestar correctamente al ítem.

El factor de adivinanza, como su nombre indica, señala la probabilidad de que un alumno sin conocimiento alguno de la materia conteste correctamente a la pregunta. Nótese, que en los ítems de múltiple opción y respuesta única, este valor es al menos superior al inverso del número de opciones, aunque podría incluso ser mayor, si por algún defecto alguna de las opciones puede ser descartada. Por otra parte, aunque teóricamente es nulo en las preguntas de respuesta libre, en la práctica no lo es, ya que siempre puede existir la posibilidad de que se infiera la respuesta por el contexto de la pregunta, alguna pista del enunciado o el mero azar. Por otra parte, un mayor valor de este factor implica que la pendiente de la curva sea menor, para un mismo valor del factor de discriminación.

El factor de distracción no es habitual en los modelos paramétricos de la TRI. Se ha incorporado en Siette como modificación de la curva para adaptarla a casos prácticos en los que se ha detectado que esta circunstancia ocurre. A veces, aunque un alumno tenga un conocimiento completo de un tema, la respuesta a alguna pregunta puede ser incorrecta, simplemente debido al cansancio o a una distracción momentánea. Este fallo espurio no debe interpretarse como falta de conocimiento, sino simplemente como una distracción. Aún así, los valores de este factor deben ser siempre bajos.

La función de información del ítem puede calcularse mediante la formula:

$$I(\theta) = D^2a^2 \left( \frac{(P(\theta)-c+d)^2}{(1-c+d)^2} \frac{(1-P(\theta))}{P(\theta)} \right)$$

Esta curva deriva de la curva característica del ítem y tiene su máximo cerca del valor de la dificultad, del ítem. Los valores altos de esta curva indican los niveles de conocimiento para los cuales este ítem da una mayor información. Para valores bajos, el ítem no es apropiado ya que con alta probabilidad los alumnos acertarán o fallarán previsiblemente. Esta curva resumen los razonamientos efectuados anteriormente sobre la curva característica teniendo en cuenta conjuntamente la influencia de los distintos factores.