지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이규민
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
최근 교육 현장에서는 학생들의 기초적인 지식부터 고등정신능력까지 종합적으로 평가할 수 있는 혼합형 검사(mixed-format test)가 많이 사용되고 있다. 이러한 혼합형 검사 내에는 서로 다른 유형의 문항이 공존하고 있기 때문에 다차원성이 나타날 가능성이 있다. 따라서 혼합형 검사에서 문항반응이론을 적용하여 연구를 진행할 때에는 보다 정확한 결과 산출을 위해 다차원 문항반응모형을 적용해야 할 필요성이 있다.
하지만 현재까지 혼합형 검사에 다차원 문항반응모형을 적용하여 동등화를 진행한 연구는 지극히 소수에 불과하며, 이들은 모두 무선 집단 설계를 기반으로 진행되었다. 무선 집단 설계는 동등화 할 검사형들이 모두 동시에 실시되어야 한다는 제약 때문에 실제로는 사용되기 어려운 경우가 많다. 반면, 공통문항 비동등집단 설계는 현실적인 문제로 인하여 모든 검사형을 동시에 실시할 수 없을 때 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 아직까지 공통문항 비동등집단 설계를 기반으로 한 혼합형 검사 자료에 다차원 문항반응모형을 적용하여 동등화를 진행한 연구는 찾아볼 수 없었다.
따라서 본 연구에서는 모의실험을 통해 혼합형 검사 자료에 Bi-Factor 다차원 문항반응모형을 적용하여 관찰점수 동등화를 진행한 후, 그 결과가 공통문항의 구성 방식과 비율, 그리고 문항 유형 간 상관에 따라 어떠한 차이를 보이는지 확인해보고자 하였다. 동등화를 진행할 때 오차를 최소화하는 것이 중요한데 이를 평가하기 위한 절대적인 기준이 존재하지는 않기 때문에, 기존 연구에서 많이 사용되었던 2모수 일차원 문항반응모형의 오차를 상대적인 기준으로 삼았다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 구체적으로 설정한 연구문제는 다음과 같다. 공통문항 비동등집단 설계를 바탕으로 한 혼합형 검사에 Bi-Factor 모형을 적용하여 산출한 관찰점수 동등화 오차는 공통문항의 비율, 공통문항의 구성 방식, 문항 유형 간 상관에 따라 어떠한 차이를 보이는가?
연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 우선 공통문항의 비율이 증가함에 따라 Bi-Factor 모형의 전체 동등화 오차(root mean squared error: RMSE)는 대부분의 경우 감소하는 것으로 나타났다. 다음으로 공통문항의 구성 방식에 따라서는 대체로 전체 검사의 선택형, 서답형 문항 수와 동일한 비율로 공통문항이 구성되었을 때의 RMSE가 가장 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로 문항 유형 간 상관에 따라서는 상관이 0.5, 0.7인 경우, 공통문항의 구성 방식과 비율에 관계없이 모든 조건에서 Bi-Factor 모형의 RMSE가 2모수 일차원 문항반응모형에 비해 더 양호한 것으로 나타났다. 이에 반해 0.9인 경우에서는 모든 조건에서 2모수 일차원 문항반응모형의 RMSE가 Bi-Factor 모형에 비해 더 낮은 것으로 나타났다.
이를 바탕으로 도출한 결론은 다음과 같다. 혼합형 검사에서 문항반응이론을 이용하여 동등화를 진행할 때, 보다 정확한 결과를 얻기 위해서는 자료의 구조(차원성)를 더 잘 반영한 문항반응모형을 사용해야 한다는 것이다. 또한, 공통문항 비동등집단 설계를 기반으로 한 혼합형 검사에서 동등화 오차를 줄이기 위해서는 공통문항을 구성할 때, 전체 검사의 문항 별 비중을 잘 대표하며 그 수가 충분히 많도록 설정해야 한다는 것이다.
하지만 현재까지 혼합형 검사에 다차원 문항반응모형을 적용하여 동등화를 진행한 연구는 지극히 소수에 불과하며, 이들은 모두 무선 집단 설계를 기반으로 진행되었다. 무선 집단 설계는 동등화 할 검사형들이 모두 동시에 실시되어야 한다는 제약 때문에 실제로는 사용되기 어려운 경우가 많다. 반면, 공통문항 비동등집단 설계는 현실적인 문제로 인하여 모든 검사형을 동시에 실시할 수 없을 때 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 아직까지 공통문항 비동등집단 설계를 기반으로 한 혼합형 검사 자료에 다차원 문항반응모형을 적용하여 동등화를 진행한 연구는 찾아볼 수 없었다.
따라서 본 연구에서는 모의실험을 통해 혼합형 검사 자료에 Bi-Factor 다차원 문항반응모형을 적용하여 관찰점수 동등화를 진행한 후, 그 결과가 공통문항의 구성 방식과 비율, 그리고 문항 유형 간 상관에 따라 어떠한 차이를 보이는지 확인해보고자 하였다. 동등화를 진행할 때 오차를 최소화하는 것이 중요한데 이를 평가하기 위한 절대적인 기준이 존재하지는 않기 때문에, 기존 연구에서 많이 사용되었던 2모수 일차원 문항반응모형의 오차를 상대적인 기준으로 삼았다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 구체적으로 설정한 연구문제는 다음과 같다. 공통문항 비동등집단 설계를 바탕으로 한 혼합형 검사에 Bi-Factor 모형을 적용하여 산출한 관찰점수 동등화 오차는 공통문항의 비율, 공통문항의 구성 방식, 문항 유형 간 상관에 따라 어떠한 차이를 보이는가?
연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 우선 공통문항의 비율이 증가함에 따라 Bi-Factor 모형의 전체 동등화 오차(root mean squared error: RMSE)는 대부분의 경우 감소하는 것으로 나타났다. 다음으로 공통문항의 구성 방식에 따라서는 대체로 전체 검사의 선택형, 서답형 문항 수와 동일한 비율로 공통문항이 구성되었을 때의 RMSE가 가장 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로 문항 유형 간 상관에 따라서는 상관이 0.5, 0.7인 경우, 공통문항의 구성 방식과 비율에 관계없이 모든 조건에서 Bi-Factor 모형의 RMSE가 2모수 일차원 문항반응모형에 비해 더 양호한 것으로 나타났다. 이에 반해 0.9인 경우에서는 모든 조건에서 2모수 일차원 문항반응모형의 RMSE가 Bi-Factor 모형에 비해 더 낮은 것으로 나타났다.
이를 바탕으로 도출한 결론은 다음과 같다. 혼합형 검사에서 문항반응이론을 이용하여 동등화를 진행할 때, 보다 정확한 결과를 얻기 위해서는 자료의 구조(차원성)를 더 잘 반영한 문항반응모형을 사용해야 한다는 것이다. 또한, 공통문항 비동등집단 설계를 기반으로 한 혼합형 검사에서 동등화 오차를 줄이기 위해서는 공통문항을 구성할 때, 전체 검사의 문항 별 비중을 잘 대표하며 그 수가 충분히 많도록 설정해야 한다는 것이다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
최근 본 자료
댓글(0)
0