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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성훈 (한양대학교)
저널정보
한국교육평가학회 교육평가연구 교육평가연구 제34권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
337 - 362 (26page)

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검사 동등화 연구에서 자료 수집 설계로 랜덤집단 설계가 종종 사용된다. 최근 들어, 두 검사형 간 동등점수 관계를 찾기 위해 전통적인 동백분위 동등화 방법보다는 문항반응이론(IRT) 기반 동등화 방법이 더 많이 활용되고 있다. 본 연구의 첫째 목적은 랜덤집단 설계하에서 IRT 동등화 방법에 대한 동등화 표준오차의 점근 공식을 혼합형 검사에 적용할 수 있도록 일반적으로 제시하는 데 있다. 둘째 목적은 점근 공식에 기초하여 IRT 방법과 동백분위 방법에 의해 산출되는 동등화 표준오차가 어떻게 다른지를 경험적 자료를 통해 검토하는 것이다. 둘째 목적과 관련하여, 다양한 동등화 조건들을 포함하여 실시한 비교 연구를 통해 다음의 주요 결과를 얻었다. 첫째, IRT 관찰점수 동등화 방법은 IRT 진점수 동등화 방법보다 평균적으로 더 작은 동등화 표준오차를 산출하였으며, 두 IRT 동등화 방법은 동백분위 동등화 방법보다 더 작은 동등화 표준오차를 산출하였다. 둘째, 각 동등화 방법은 검사의 길이가 증가할수록 더 큰 동등화 표준오차를 산출하였다. 셋째, 각 동등화 방법은 표본의 크기가 커질수록 더 작은 동등화 표준오차를 산출하였으며, 평균 동등화 표준오차는 대략적으로 표본 크기의 제곱근에 반비례하였다.
#동등화 표준오차 #문항반응이론(IRT) 동등화 #동백분위 동등화 #랜덤집단 설계

목차

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참고문헌 (27)

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김성훈 / 2019 / Bock의 명명반응 모형의 재모수화: 원형 모형과 개정 모형 / 교육평가연구 32(3):397~420 Crossref Andersson, B. / 2016 / Asymptotic standard errors of observed-score equating with polytomous IRT models / Journal of Educational Measurement 53:459~477 google schola Angoff, W. H. / 1971 / Educational measurement / American Council on Education :508~600 google schola Bock, R. D. / 1981 / Marginal maximum likelihood estimation of item parameters : Application of an EM algorithm / Psychometrika 46:443~459 google schola Cai, L. / 2017 / flexMIRT (version 3.51) / Vector Psychometric Group google schola

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