• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.2 s.19
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• pp.239-250
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• 2004

수학적 힘의 함양과 문제해결력의 신장을 위한 수학교육에서 확률영역은 중요한 학습소재임에도 불구하고, 확률영역은 어려운 것으로 고착되었다. 이 연구에서는 학생들이 확률영역의 어떤 부분을 어려워하고 이해하기 힘들어하는지를 구체적 문항분석을 통하여 알아봄으로서 교수-학습의 기초자료를 제공하고자한다. 이를 위하여, 지난 10년간 출제되었던 대학수학능력시험의 확률영역 16문항을 고등학교 학생 220명에게 실시하고, 고전검사이론과 문항반응이론울 적용하여 그 결과를 분석하였다. 고전검사이론에서는 신뢰도와 변별도를 측정하였고, 문항반응이론에서는 Rasch 1-모수 문항반응모형에 근거한 BIGSTEP을 사용하여 내적타당도와 난이도를 측정하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.1 no.1
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• pp.192-205
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• 1994

본 논문에서는 피험자의 능력과 검사문항에 정답할 확률과의 관계에 기초한 문항반응 이론의 기본 가정과 통계적 모형을 소개하였다. 또한 검사의 목적상 필요한 피험자의 능력을 정확히 추정하는 방법과, 검사에 사용되는 각 문항을 특성지우는 문항모수의 여러가지 통계적 추정 방법에 대하여 정리하였다. 그 방법들은 결합 최우추정법, 조건부 최우추정법, 주변 최우추정법, 베이지안 추정법 및 이들의 혼합에 의한 방법이다. 문항반응이론의 적용의 한 예로서 93년도 대입학력고사의 수학 시험문항을 BILOG 라는 컴퓨터 프로그램을 이용하여 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.526-528
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• 2014

본 논문은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 시뮬레이션을 위한 피험자들의 문항 응답 데이터를 생성하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적으로 하였다. 본 알고리즘은 시험지를 구성하고 있는 문항들의 모수를 읽고, 각각의 차원에 대해 피험자들의 능력 수준을 나타내는 정규 분포 확률 변수를 생성한다. 본 알고리즘은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 피험자들이 각 문항에 대해 정답으로 응답할 확률을 계산한다. 피험자들의 문항 응답을 결정하는 균일 분포 난수와 비교한다. 만약 확률이 난수보다 크면 피험자는 올바른 답을 한 것으로 보고 그렇지 않을 경우 틀리게 답할 것으로 한다. 본 프로그램은 피험자 수, 문항 수를 조절할 수 있다. 본 알고리즘을 통해 교육 측정 분야에서 다차원 문항반응 이론을 이용하여 학습자들의 문항 응답 데이터를 이용한 시뮬레이션 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.01a
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• pp.107-110
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• 2018

본 연구에서는 컴퓨팅 사고력 평가도구로써 비버 챌린지 문항을 활용하기 위하여 문항반응이론을 통해 비버 챌린지 문항을 분석하고, 비버 챌린지에서 기존에 제시하는 난이도와 문항반응이론을 통한 난이도 간의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 비버 챌린지는 쉽고 변별력이 높은 검사로 나타났으나, 비버 챌린지에서 제시하는 난이도와 문항반응이론을 통한 난이도 간의 상관관계는 없었다. 난이도에 따라 가점과 감점이 이루어지는 비버 챌린지 채점 기준을 고려할 때 정확한 컴퓨팅 사고력 측정을 위해서는 난이도에 대한 수정 및 보완이 필요하다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.6
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• pp.127-133
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• 2007

The u-learning environment has been developed through a number of iterations, and has now been formally evaluated, through analysis of student learning results and the use of quantitative and qualitative measures, Generally, for advance learning effect and analysis of student learning results, the most learning system be use to the item analysis method. But, nowadays, it has using the IRT(Item Response Theory) instead of the item analysis method, The IRT adopts explicit models for the probability of each possible response to a test. Therefore, I proposed the lightweight component based u-learning system using the IRT. Applied device of u-learning is PDA which is in Windows mobile 5.0 environments.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.3
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• pp.327-335
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• 2010

Item response theory provides a fixed results about students, regardless of the item difficulty and discrimina-tion and it is also a kind of item analysis methods which provides the same proper competence scores to students in spite of them taking different test repeatedly. In this paper, we researched item difficulty and item discrimina-tion and analyzed items in the national academic aptitude test which were given from 2000 to 2009 in the past 10 years through item response theory, especially, in connection with given items about statistical unit. As a result, we found that about 60 percents of the items were too difficult for high school students to solve, however, item discrimination proved to be great.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.1 no.1
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• pp.206-214
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• 1994

본 논문은 1994학년도 부터 부활된 대학별고사 실시에 따른 문항분석, 표준 점수제 그리고 검사동등화의 문제점을 지적하기 위하여 교육측정이론의 기본 개념을 소개하는데 있다. 대학별고사의 타당성과 신뢰성을 보장받기 위하여는 양질의 문항제작이 우선하여야하며, 이를 위하여 문항분석은 종전에 사용하던 고전검사이론 보다는 문항반응이론을 이용하는 것이 바람직하다. 문항반응이론에 의한 문항분석은 피험자 집단의 특성에 의하여 문항특성이 달리 분석되지 않는 특징을 지니고 있기 때문이다. 문항이 논술형일 경우 채점자간 신뢰도와 채점자 내 신뢰도를 간과하여서는 안될 것이다. 다양한 선택과목을 채택하는 대학별 고사에서 입학 사정을 위하여 원점수를 사용하거나, 표준점수 혹은 검사동등화 방법을 이용하고 있으나 이는 교육측정이론에 위배된다. 다른 과목에 대한 인가의 능력을 상대비교 할 수 없으며, 표준점수와 검사동등화는 동일 능력에 대한 상대비교를 위한 방법이다. 특히 검사동등화는 동일 특성, 공정성, 모교집단 불변성, 대칭성을 전제한다. 표준점수제에 의하여 수험생들의 다른 능력을 상대 비교하는 방법은 다른 능력이 점수로 표현되기 때문에 가능하나 그 점수가 무엇을 의미하는 가를 분석할 때는 교육평가의 기본 철학에도 위배된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.566-568
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• 2003

본 논문에서는 SCORM을 기반으로 한 e-Learning 시스템에서 학습자의 학습 활동을 트래킹하여 학습자의 수준을 적응적으로 판단하는 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 모집단의 크기가 작을 경우 교수자가 지정한 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하고, 모집단의 크기가 충분히 클 경우에는 문항반응이론을 적응한 난이도에 의해 학습자의 수준을 판단하였다. 문항반옹이론을 적용할 시점에서 교수자가 지정한 난이도가 문항반응이론에서 추정한 난이도와 차이가 날 경우, 교수자가 지정한 난이도를 문항반응이론의 난이도로 수정하는 적응적인 기법을 제시하였다. SCORM의 트래킹 기능을 이용하여 실험한 결과 문제를 푼 학습자의 수가 적을 경우에는 학습자 수의 변화에 따라 학습자의 수준이 계속 바뀌는 문제점이 있음을 알 수 있었다. 따라서 모집단의 크기가 작을 경우, 본 논문에서 제안한 방법에 의해 교수자가 지정한 문항의 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하는 것이 효과적이었다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.7-12
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• 2003

문항반응이론(IRT)에서 문항특성곡선(ICC)의 모수를 추정하는 경우에 발생되는 초기값(initial value) 문제를 비선형 로지스틱모형을 선형 회귀모형으로 근사화하여 해결하고자 하였다. 특히, 신규 또는 잡음이 섞인(local fluctuation) 문항의 직접적인 평가와 소규모집단별 검사가 이루어질 수 있는 현실적 문제에서 모수추정의 대안으로서 그 의의가 있을 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.5
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• pp.145-152
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• 2009

Applications such as study guides and adaptive tutoring must rely on a fine grained student model to tailor their interaction with the user. They are useful for Computer Adaptive Testing (CAT), for example, where the test items can be administered in order to maximize the information. I study how to design learner tailoring question process for recommendation. And this process can be applied the CAT and I use the formal language such as CSP in each process development for efficient process design. I use the item difficulty of item response theory for question recommendation process and learner can choice the difficulty step for learning change to control the difficulty of question in next learning. Finally, this method displayed the structural difference to compare between existent and this process.