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
서동기 (한림대학교) Jae Kum Kim (Korea International University in Ferghana)
저널정보
한국보건의료인국가시험원 Journal of Educational Evaluation for Health Professions Journal of Educational Evaluation for Health Professions 제18권
발행연도
2021.1
수록면
1 - 8 (8page)
DOI
https://doi.org/10.3352/jeehp.2021.18.15

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
Purpose: Diagnostic classification models (DCMs) were developed to identify the mastery or non-mastery of the attributes required for solving test items, but their application has been limited to very low-level attributes, and the accuracy and consistency of high-level attributes using DCMs have rarely been reported compared with classical test theory (CTT) and item response theory models. This paper compared the accuracy of high-level attribute mastery between deterministic inputs, noisy “and” gate (DINA) and Rasch models, along with sub-scores based on CTT. Methods: First, a simulation study explored the effects of attribute length (number of items per attribute) and the correlations among attributes with respect to the accuracy of mastery. Second, a real-data study examined model and item fit and investigated the consistency of mastery for each attribute among the 3 models using the 2017 Korean Medical Licensing Examination with 360 items. Results: Accuracy of mastery increased with a higher number of items measuring each attribute across all conditions. The DINA model was more accurate than the CTT and Rasch models for attributes with high correlations (>0.5) and few items. In the real-data analysis, the DINA and Rasch models generally showed better item fits and appropriate model fit. The consistency of mastery between the Rasch and DINA models ranged from 0.541 to 0.633 and the correlations of person attribute scores between the Rasch and DINA models ranged from 0.579 to 0.786. Conclusion: Although all 3 models provide a mastery decision for each examinee, the individual mastery profile using the DINA model provides more accurate decisions for attributes with high correlations than the CTT and Rasch models. The DINA model can also be directly applied to tests with complex structures, unlike the CTT and Rasch models, and it provides different diagnostic information from the CTT and Rasch models.
#Data collection #Data analysis #Psychometrics #Republic of Korea #Statistical models

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

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