Kompetenzkonstrukte in der empirischen Bildungsforschung werden in der Regel auf kontinuierlichen Skalen abgebildet. Bei der Verwendung von Messmodellen der Item-Response-Theorie (IRT) kann auf Basis der gemeinsamen Metrik für individuelle Kompetenzausprägungen und Itemschwierigkeiten eine kriteriumsorientierte Testwertbeschreibung vorgenommen werden. Da die gemessene Kompetenz hierbei bezogen auf Itemschwierigkeiten beschrieben wird, ist es von großem Interesse, warum bestimmte Items empirisch schwieriger sind als andere. Der vorliegende Beitrag stellt zunächst den generellen Nutzen der Vorhersage von Itemschwierigkeiten dar. Dieser besteht (1) in der Prüfung von Hypothesen über die gemessene Kompetenz im Sinne einer Konstruktvalidierung, (2) in der Fundierung einer kriteriumsorientierten Skaleninterpretation und (3) in der Steuerung und Optimierung der Itemkonstruktion. Die IRT-basierte Vorhersage von Itemschwierigkeiten wird auf Basis von Daten aus dem DFG-Schwerpunktprogramm-Projekt zur Kompetenzmodellierung in Englisch als Fremdsprache illustriert (N = 9409). Für den Bereich Leseverstehen in Englisch als Fremdsprache kann gezeigt werden, dass sowohl die sprachlichen Anforderungen des Textes als auch die Anforderungen hinsichtlich der Informationsverarbeitung für das Konstrukt bedeutsam sind.