북마크 기준설정 방법에서 반응 확률 .67에 대응하는 능력추정치를 구하기 위한 Bifactor IRT와 Testlet IRT모형의 활용

반재천; 김선

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자료유형: 학술저널

저자정보: 반재천 김선

저널정보: 한국교육평가학회 교육평가연구 교육평가연구 제30권 제4호

발행연도: 2017.1

수록면: 549 - 568 (20page)

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Testlet IRT모형과 Bifactor IRT모형을 북마크 기준설정에 활용하기 위해 이들 모형을 일차원 IRT모형과 같은 형태로 변환할 수 있다. 주변화된 Testlet IRT모형(mTIRT)과 주변화된 Bifactor IRT모형(mBIRT)은 단위검사효과를 적분하여 주변화(marginalize)함으로써 일차원 로지스틱 IRT모형과 같은 형태로 변환한 것이다. 본 연구의 목적은 mTIRT모형, mBIRT모형, 2모수 로지스틱 IRT모형을 이용하여 반응 확률(RP)=.67에 대응하는 능력추정치(Bookmark difficulty location: BDL)를 구했을 때, 단위검사효과와 검사난이도에 따라 세 IRT모형의 BDL간에 차이가 있는지를 알아보는 데 있다. 모의실험을 위해 검사난이도와 단위검사효과 크기를 달리하여 문항모수 및 문항반응을 무선 생성하여 세 모형에 의한 BDL을 구했다. 연구결과 첫째, 세 모형의 BDL간 상관은 본 연구조건에서 최소 .987로 높았다. 그렇지만 단위검사효과가 클수록 BDL간 상관계수 평균은 점차 낮아졌다. 둘째, BDL간 차이 절댓값은 최대 약 |0.1|만큼으로 세 모형간 BDL이 유사했다. 그렇지만 단위검사효과가 크고 난이도가 어려운 검사일수록 BDL간 차이가 커졌다. 셋째, 순서화된 문항집의 각 페이지에 최종 기준이 설정되었을 때 단위검사효과가 클수록 세 모형간 BDL차이도 커지는 경향이 있었다.

#반응확률 #북마크 기준설정 방법 #Testlet IRT모형 #Bifactor IRT모형 #Response Probability #Bookmark Standard Setting #Testlet IRT Model #Bifactor IRT Model

참고문헌 (30)

참고문헌 신청

/ / http://www.r-project.org Bradlow, E. T. / 1999 / A Bayesian random effects model for testlets / Psychometrika 64 : 153 ~ 168

Cai, L. / 2011 / Generalized full-information item bifactor analysis / Psychological Methods 16 (3) : 221 ~ 248

Chalmers, P. / / MIRT (R Package version 1.24)

Chalmers, P. / 2012 / mirt: A multidimensional item response theory package for the R environment / Journal of Statistical Software 48 : 1 ~ 29

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