강한 베이지안 사전분포를 사용한 가교문항-고정 IRT 추정 방법의 원리와 기능
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김성훈 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-07T07:37:07Z | - |
dc.date.available | 2022-07-07T07:37:07Z | - |
dc.date.created | 2021-05-13 | - |
dc.date.issued | 2015-03 | - |
dc.identifier.issn | 1226-3540 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/143789 | - |
dc.description.abstract | 비동등집단-가교문항(nonequivalent-groups anchor-items test) 설계를 통해 얻어진 검사 자료를 문항반응이론(IRT)을 통해 분석할 때, 가교문항-고정 IRT 추정 방법은 기존의 능력척도 상에서 추정된 가교문항의 모수를 고정한 채 기저 능력분포를 추정함으로써 비가교문항의 모수들을 기존의 능력척도 상에서 추정하기 위해 사용된다. 가교문항-고정 IRT 추정을 성공적으로 수행하기 위해 선행 연구들은 가교문항의 모수를 추정에서 명시적으로 제외하는 특수한 주변최대우도-기대최대(MML-EM) 방법(‘고정문항-추정제외 MML-EM 방법’)을 사용하였다. 본 연구는 가교문항-고정 IRT 추정을 위한 대안적 방법으로 고정할 가교문항의 모수에 대해 강한 베이지안 사전분포를 사용할 수 있는 일반적인 베이지안 최빈(BM)-EM 방법(‘강한-사전분포 BM-EM 방법’)을 제시하고, 사전분포의 강도에 따라 이 대안적 방법이 어떻게 기능하는지를 검토하였다. 강한-사전분포 BM-EM 방법에서 각 가교문항의 모수는 해당 베이지안 사전분포의 최빈치(mode)를 그 모수 값으로 지정하고 표준편차(SD)를 0.000001~0.01의 작은 값으로 지정하여 “고정” 추정한다. 다양한 검사 조건을 포함한 모의실험의 결과, 강한-사전분포 BM-EM 추정 방법은 사전분포의 표준편차를 SD=0.01까지 약하게 지정하더라도 성공적으로 기능함을 확인하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국교육평가학회 | - |
dc.title | 강한 베이지안 사전분포를 사용한 가교문항-고정 IRT 추정 방법의 원리와 기능 | - |
dc.title.alternative | The Principle and Performances of Fixed-Anchor IRT Calibration Methods Using Strong Bayesian Priors | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김성훈 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 교육평가연구, v.28, no.1, pp.25 - 51 | - |
dc.relation.isPartOf | 교육평가연구 | - |
dc.citation.title | 교육평가연구 | - |
dc.citation.volume | 28 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.citation.startPage | 25 | - |
dc.citation.endPage | 51 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001974699 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 가교문항-고정 IRT 추정 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 베이지안 사전분포 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 베이지안 최빈 추정 | - |
dc.subject.keywordAuthor | EM 알고리듬 | - |
dc.subject.keywordAuthor | fixed-anchor IRT calibration | - |
dc.subject.keywordAuthor | Bayesian priors | - |
dc.subject.keywordAuthor | Bayesian modal estimation | - |
dc.subject.keywordAuthor | EM algorithm | - |
dc.identifier.url | http://scholar.dkyobobook.co.kr/searchDetail.laf?barcode=4010024423192 | - |
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