서답형이 포함된 행렬표집 가교문항 설계에서 베이지안 IRT 동등화의 위계적 모형화 가능성A Bayesian hierarchical modeling for IRT equating in the matrix-sampled anchor items design with mixed-format test
- Other Titles
- A Bayesian hierarchical modeling for IRT equating in the matrix-sampled anchor items design with mixed-format test
- Authors
- 남현우
- Issue Date
- 2017
- Publisher
- 한국교육평가학회
- Keywords
- 베이지안 문항반응이론 동등화; 사전정보; 위계적 상위 사전정보; 고정 상위 모수; 행렬표집설계; 다차원성; WinBUGS; Bayesian IRT Equating; Priors; Hierarchical Hyper Priors; Fixed Hyper Parameters; Matrix-sampled Anchor Items Design; Multidimensionality; WinBUGS
- Citation
- 교육평가연구, v.30, no.4, pp 639 - 664
- Pages
- 26
- Journal Title
- 교육평가연구
- Volume
- 30
- Number
- 4
- Start Page
- 639
- End Page
- 664
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/sch/handle/2021.sw.sch/7964
- ISSN
- 1226-3540
2713-8712
- Abstract
- 특정 구획에 배정된 피험자의 능력 수준이 같지 않으며, 문항 유형이 섞여 있고 단일 차원을 가정하기 어려운 검사의 가교 문항들이 행렬 방식으로 표집 될 때에도 안정적으로 모수를 추정하고 동등화를 수행할 수 있는 위계적 상위 사전 정보 방안을 찾고자 하는 목적으로 이 연구가 수행되었다. 국가수준학업성취도평가 2006년-2007년의 고1 영어 검사 자료를 바탕으로 모의 자료를 생성했다. 모의 자료 생성 조건은 가교 문항의 표집 방식, 구획 간 피험자 능력의 차이, 검사의 차원성 등이었다. 상위 사전 정보를 위계적으로 고려하는 방식이 특정 값으로 상위 모수를 고정하는 방식에 비해 모수 추정과 동등화 오차를 줄일 수 있는지를 알아봤다. 양분 문항은 2-로지스틱 모형을, 다분 문항은 등급반응모형을 가정하여 WinBUGS 프로그램으로 IRT 모수를 추정하고 동등화를 수행했다. 연구 결과는 평균제곱편차를 계산해서 평가했다. 상위 모수 고정 방식보다는 위계적 사전 정보 방식이 더 효과적이라는 선행 연구의 일반적인 결과와 달리, 가교 문항의 모수를 점 사전 정보 방식으로 부여하고 채점 문항의 모수를 추정하고 동등화하는 본 연구는 위계적 방식보다 고정 방식이 더 효과적인 것으로 나타났다. 별난 데이터인 경우에는 위계적 방식이 더 효과적이지만, 활용될만한 사전 정보가 존재하고 또 그 정보가 적절하다면 분산을 작게 하는 상위 모수 고정 방식도 잘 작동된다는 선행 연구와 상충되지 않는다는 결론에 도달했다.
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Collections - College of Humanities and Social Sciences > Department of Youth Education and Counseling > 1. Journal Articles
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