메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성훈 (한양대학교)
저널정보
한국교육평가학회 교육평가연구 교육평가연구 제29권 제2호
발행연도
2016.6
수록면
255 - 278 (23page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
문항반응이론(IRT) 모형의 모수 추정을 위해 사용되는 대표적인 두 가지 방식은 JMLE(결합최대우도추정) 방식과 MMLE(주변최대우도추정) 방식이다. 본 연구의 목적은 Rasch 모형을 사용한 가교-고정 IRT 추정에서 JMLE 방식과 MMLE 방식의 상대적 기능을 탐구하는 데 있다. 이 목적을 달성하기 위해 가교-고정 IRT 추정을 위해 JMLE 방식을 사용하는 WINSTEPS 프로그램과 MMLE 방식을 사용하는 ICL 프로그램의 상대적 기능을 모의실험을 통해 검토하였다. 피험자 집단의 기저 능력분포, 검사의 구성과 길이, 표본크기 및 가교문항의 수를 변화시켜 형성한 모든 가교-고정 IRT 추정 조건에서 두 프로그램은 기본 능력척도 상의 Rasch 모형 곤란도 모수를 별 문제 없이 복원하였다. 그러나 두 프로그램의 상대적 우수성을 살펴본 결과, ICL은 RSB(절대편향), SD(표준편차), RMSE(평균오차) 모두에 대해 WINSTEPS보다 더 작은 값을 가지는 Rasch 모형 곤란도 모수 추정치를 산출하였다. 다시 말해, 모든 가교-고정 IRT 추정 조건에서 ICL은 WINSTEPS보다 기본 능력척도 상의 곤란도 모수를 더 정확하고 안정적으로 복원하였다. 가교-고정 IRT 추정을 위해 JMLE 및 MMLE 방식이 성공적으로 사용될 수 있으나, MMLE 방식이 JMLE 방식보다 우수성을 보인 이유에 대해 논하였다.
#Rasch 모형 #가교-고정 문항 모수 추정 #WINSTEPS #ICL #문항반응이론 #Rasch model #fixed-anchor parameter estimation #WINSTEPS #ICL #item response theory

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
김성훈 / 2012 / BILOG-MG를 사용한 IRT 모형 모수의 추정에서 기저 능력분포의 경험적 추정이 문항모수 추정에 미치는 영향 / 교육평가연구 25(2):317~336 dbpia 김성훈 / 2013 / 유한혼합분포에 대한 EM 알고리듬을 사용한 다집단 IRT 추정 방법의 원리와 기능 / 교육평가연구 26(4):801~822 dbpia 김성훈 / 2015 / 강한 베이지안 사전분포를 사용한 가교문항-고정 IRT 추정 방법의 원리와 기능 / 교육평가연구 28(1):25~51 dbpia 김성훈 / 2016 / Rasch 모형하에서 공통 능력척도 개발을 위한 적률 및 특성곡선 척도연계 방법들의 기능 비교 / 교육평가연구 29(1):79~99 dbpia Andersen, E. B. / 1973 / Conditional inference for multiple-choice questionnaires / British Journal of Mathematical and Statistical Psychology 26(1):31~44 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0