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dc.contributor.author김성훈-
dc.date.accessioned2017-09-25T05:05:33Z-
dc.date.available2017-09-25T05:05:33Z-
dc.date.issued2015-12-
dc.identifier.citation교육평가연구, v. 28, NO 4, Page. 1021-1048en_US
dc.identifier.issn1226-3540-
dc.identifier.urihttps://koseev.jams.or.kr/po/volisse/sjPubsArtiPopView.kci?soceId=INS000001602&artiId=SJ0000000576&sereId=SER000000001&submCnt=2-
dc.identifier.urihttp://scholar.dkyobobook.co.kr/searchDetail.laf?barcode=4010024758656#-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11754/29354-
dc.description.abstract검사동등화를 실시하는 검사 프로그램의 대부분은 여러 검사형에서 얻어진 문항들의 집합인 문항은행을 구축하고 있다. 문항반응이론(IRT)을 이용하여 검사동등화를 실시할 경우 문항은행에 포함된 모든 문항들은 공통의 능력척도 상에 표현된 문항 모수들을 가지게 된다. 본 연구의 목적은 공통 문항을 가진 둘 이상의 새로운 검사형들이 문항은행의 일부 문항을 가교문항으로 포함하여 개발될 때, BILOG-MG 프로그램을 사용하여 가교문항-고정 다집단 IRT 추정을 적절하게 실시할 수 있는지를 진단하는 것이다. 이를 위해 단일집단 검사 자료에 작동하는 것으로 알려진 BILOG-MG 기반 Simple Update 방법과 DeMars-Jurich 방법을 다집단-다검사형 검사 자료로 확장하여 그 기능을 진단하였다. 단일집단 및 다집단 검사 모의실험의 결과, BILOG-MG를 활용한 Simple Update 방법과 DeMars-Jurich 방법은 단일집단 검사 자료에 대해서는 올바르게 작동하지만 다집단 검사 자료에 대해서는 문항 모수들을 왜곡 추정함을 발견하였다. 이러한 결과는 BILOG-MG를 활용하여 다집단 검사 자료의 비가교문항의 모수들을 기존의 능력척도 상에서 올바르게 추정하기 위해서는 각 검사형에 대해 가교문항-고정 IRT 추정을 개별적으로 실시하거나, 통상적인 “0-1” 다집단 동시 추정 후 가교문항에 기초한 척도연계 방법을 사용하여 비가교문항의 모수 추정치를 기존의 능력척도로 변환해야 함을 의미한다. Most testing programs have item pools that consist of items from many alternate forms of a test. When analyzed by item response theory (IRT), all items in an item pool are expected to have their item parameters placed on a common IRT ability scale. When two or more test forms are developed to include some items in the pool as an anchor under the common-item nonequivalent groups equating design (in which the anchor items need not be the common items between test forms), multiple-group and multiple-form test data are obtained. The purpose of this study is to diagnose the applicability of the computer program BILOG-MG for fixed-anchor multiple-group IRT parameter estimation for such multiple-group and multiple-form test data. For this purpose, two BILOG-MG based fixed-anchor estimation methods, Simple Update and DeMars-Jurich, proposed for the analysis of single-group test data were extended to the ones for fixed-anchor multiple-group IRT estimation, and their performances were examined through simulations of both single-group and multiple-group testing. The simulation results showed that both of the Simple Update and DeMars-Jurich fixed-anchor IRT estimation methods worked well with the single-group test data, but the two methods did not properly recover the true parameters of non-anchor items with the multiple-group test data. The results suggest that when using BILOG-MG to conduct fixed-anchor IRT parameter estimation with multiple-group data, the Simple Update or DeMars-Jurich method should be applied to each group’s data.en_US
dc.description.sponsorship이 논문은 한양대학교 교내연구지원사업으로 연구되었음(HY-2015년도).en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher한국교육평가학회en_US
dc.subject문항반응이론(IRT)en_US
dc.subject다집단 검사 자료en_US
dc.subjectBILOG-MGen_US
dc.subject가교문항-고정 IRT 모수 추정en_US
dc.subjectitem response theory (IRT)en_US
dc.subjectmultiple-group test dataen_US
dc.subjectfixed-anchor IRT estimationen_US
dc.title가교문항-고정 다집단 IRT 추정을 위한 BILOG-MG 프로그램의 적용 가능성 진단en_US
dc.title.alternativeA Diagnosis on the Applicability of the Computer Program BILOG-MG for Fixed-Anchor Multiple-Group IRT Estimationen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.no4-
dc.relation.volume28-
dc.relation.page1021-1048-
dc.relation.journal교육평가연구-
dc.contributor.googleauthor김성훈-
dc.contributor.googleauthorKim, Seonghoon-
dc.relation.code2015040304-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF EDUCATION[S]-
dc.sector.departmentDEPARTMENT OF EDUCATION-
dc.identifier.pidseonghoonkim-
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COLLEGE OF EDUCATION[S](사범대학) > EDUCATION(교육학과) > Articles
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