The purpose of this study is to identify the item characteristics that are supposed to affect item difficulty and to estimate the regression equations for predicting item difficulty of mathematics in the College Scholastic Ability Test(CSAT). We selected six variables related to item characteristics based on learning theories: contents, cognitive domain, novelty, item type, number of concepts, and the amount of computation. With data of the CSAT mathematics test administered in 2004-2006, item difficulty was regressed on the six variables, the location of an item, and the item writer's judgment on difficulty. The novelty of an item was found to be a statistically insignificant variable in explaining item difficulty. Four regression equations with different sets of independent variables could explain $70%{\sim}80%$ of the item difficulty variance and were validated as predicting item difficulty of the mock CSAT in 2006.
많은 연구에서 E-Learning 시스템에서 학습효과를 높이기 위하여 문항난이도가 적용되었다. 그러나 보다 정확한 난이도 산출을 위해서는 문항교정난이도가 고려되어야 한다. 또한 학습자가 스스로 학습을 계획하고 진행하는 자기 주도적 학습과정이 지원되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 문항교정난이도를 이용한 자기 주도적 E-Learning 시스템을 개발하였다. 또한 시스템 개발의 효율성을 위하여 컴포넌트 기반 개발방법으로 구현 및 합성하였다. 본 연구의 적용결과 보다 정확한 문항교정난이도를 학습자에게 지원할 수 있었고, 컴포넌트를 기반으로 합성된 자기 주도적 E-Learning 시스템이 효과적으로 운용됨을 보였다.
본 연구의 목적은 대학수학능력시험에서 출제되는 수리 영역의 문항에 대한 난이도를 결정짓는 변인을 탐색하고, 난이도를 측정할 수 있는 구체적인 검토도구를 개발하는 것이다. 이를 위해 문헌 분석과 기출 수능 문항에 대한 내용 및 난이도 분석을 시도하였다. 여기서 추출된 변인을 토대로 1차 검토도구를 만들고 오답률과 추출된 변인들 사이의 상관분석을 시도하여 상관도가 비교적 낮은 변인은 삭제하거나 수정 보완하여 2차 검토도구를 만들었다. 2차 검토도구를 이용하여 여러 가지 예측 모형을 개발하고, 각 모형에 대하여 회귀계수를 비교하고, 교차타당도를 분석한 결과 안정성과 정확성이 가장 높은 최적의 예측모형은 '통합 회귀방정식 모형'으로 나타났다. 또한 통합 회귀방정식 모형을 토대로 분석하였을 때 오답률에 대한 설명력은 답지의 형식, 내용 영역, 행동 영역, 문항의 생소성 등의 순으로 나타났다. 본 연구는 난이도 관련 변인에 대한 연구가 전무한 상태에서 이루어졌기 때문에 많은 한계가 있으며 추후에 난이도를 보다 정확하게 추정할 수 있는 연구 방법이 기대 된다.
본 연구의 목적은 무도수련만족 척도를 경호무도 수련자에게 적용할 수 있도록 Many-Facets Rasch 모형에 의한 문항적합성을 검증하는데 있다. 이를 위해 경호무도를 수련하고 있는 255명의 자료를 분석에 사용하였다. 또한 단일차원성 검증을 위해 AMOS 20.0 프로그램을 사용하였으며, 문항적합도 검증을 위해 Facets 3.61 프로그램을 활용하였다. 이에 따른 구체적인 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 단일차원성 검증결과 모형적합도, 신뢰도 및 표준화 ${\beta}$값 모두 적합한 것으로 나타났다. 둘째, 문항적합도를 분석한 결과 문항 1,2,3은 부적합, 문항 4,8,11,13,14번은 과적합문항인 것으로 나타났다. 또한 문항곤란도 분석결과 문항 1번이 가장 높은 곤란도를 보유한 것으로 나타났으며, 문항 7번이 가장 낮은 곤란도를 보유한 것으로 나타났다. 셋째, 국면에 따른 문항곤란도 및 반응차이검증 결과 여성 집단이 남성 집단에 비해 높은 곤란도를 나타내었으며, 문항적합도는 모두 적합한 것으로 나타났다. 경호무도 수련경력에 따른 문항곤란도 및 반응차이검증결과 수련경력에 따른 반응차이는 없는 것으로 나타났으나 4년이상~5년미만 수련자와 5년이상~6년미만 수련자에서 과적합 특징을 나타내었다. 학년에 따른 문항곤란도 및 반응차이검증 결과 1학년이 문항곤란도를 가장 높게 인식하고 있었으며 4학년은 문항곤란도를 가장 낮게 인식하고 있었다. 넷째, 응답범주분석 결과 6점 응답 범주는 적절하지 않은 것으로 나타났다.
많은 이러닝 시스템들은 기존의 설정된 문항난이도를 기반으로 학습자에게 학습정보를 제공하고 있으며, 학습자는 정해진 학습과정에 따라 학습을 수행하고 있다. 이는 학습과정 중에서 학습자마다 학습을 이해하는 정도가 다름에도 불구하고 학습자는 정해진 난이도와 학습과정을 따라야 함으로 효율적인 학습효과를 나타내기 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습과정중에 이해하는 정도를 시스템이 파악하여 능동적으로 난이도 및 학습과정을 조절하는 학습자 적응형 이러닝 시스템을 제시하고자 한다. 이를 통하여 학습자는 오프라인에서의 학습과 같은 대화형 학습을 통해 온라인 학습이 가져오는 획일적 학습에서 벗어나 보다 높은 학습효과를 높일 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권3호
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pp.327-335
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2010
문항반응이론은 문항의 난이도와 변별도가 검사를 치른 집단에 무관하게 항상 일정하며, 학생들이 매번 다른 검사를 치른다고 해도 자신의 고유한 능력점수를 받도록 하기위한 문항분석방법이다. 본 연구에서는 2000년부터 2009년까지 최근 10년 동안 대학수학능력시험에 출제되었던 통계영역 문제에 대하여 문항반응이론을 통한 분석을 실시하고 문항변별도와 문항난이도 등에 대해서 알아보았다. 그 결과 거의 60%의 문항이 어려운 문항으로 나타났다. 그러나 문항변별도는 비교적 양호한 것으로 판명되었다.
Background: Rasch analysis estimates the probability that a respondent will endorse an item and select a particular rating for that item. It has the advantage of placing both the items and the person along a single ration scale and calibrates person ability and item difficulty onto an interval scale by logits. In addition, Rasch analysis is a useful tool for exploring the validity of questionnaires that have been developed using traditional methods. Therefore, it has been recommended as a method for developing and evaluating functional outcome measures. Objects: The purpose of this study was to investigate the item fit, item difficulty, and rating scale of the Korean version of the Fullerton Advanced Balance Scale (KFAB) using Rasch analysis. Methods: Total 97 subjects (39 males and 58 females) with dwelling elderly adults were participated, but 3 people were excluded for misfit persons. Rasch analysis was then done by means of the Winsteps program to determine the item fit, item difficulty, rating scale, and reliability of the KFAB. Results: In this study, the 'standing with feet together and eyes closed', 'two-footed jump', 'walk with head turns', and 'stand on foam, eyes closed' items shown misfit statistics. The most difficult item was 'stand on one leg', whereas the easiest item was 'turn in full circle'. The rating scale was acceptable with all criteria. Both item and person separation indices and reliability showed acceptable values. This would indicated that each domain covers a useful range of item difficulty that is appropriate for measuring a person with a wide range of functional ability. Conclusion: The KFAB has been proven reliable, valid and an appropriate tool with which to evaluate the balance of the elderly people.
The purpose of this study was to validate the Korean version of the Gross Motor Function Measure (GMFM) using Rasch analysis. The data was obtained from the assessments of 59 children with cerebral palsy in Korea and were applied to Rasch's rating scale model to estimate the difficulty and goodness-of-fit of each item. Rasch modeling helped us to identify 76 items from the original 88-item GMFM that form an unidimensional hierarchical scale to rearrange 76 items in order of difficulty. Reliability coefficients of the 88-item and 76-item GMFM were .99 and .99, respectively. In this preliminary report, the Korean version of GMFM seems to have significant validity and reliability. These results may be useful in assessment of gross motor functions in children with cerebral palsy.
본 연구는 2005년, 2006년 대학수학능력시험 직업탐구영역의 "컴퓨터 일반" 문항을 질적 연구와 양적연구로 분석하였다. 질적 연구로 내용 타당도 검사를 실시하고, 양적연구로 2-모수 문항 반응 모형에 근거한 베이지안(Bayesian) 1.0을 이용하여 문항의 난이도 및 변별도를 측정하였으며 고전검사이론 프로그램인 테스트안(Testan) 1.0을 이용하여 문항의 신뢰도 및 오답지를 분석하였다. "컴퓨터 일반" 영역의 문항들을 분석하여 문항의 질을 높이고 난이도의 정확한 예측을 하여 보다 신뢰도와 변별력 있는 문항을 개발하기 위한 자료로 제시하고자 한다.
많은 학습시스템이 학습자의 학습효율을 높이기 위하여 학습 난이도를 평가 및 적용하고 있다. 그러나 대부분의 적용방법들은 학습 전 또는 학습 후 학습결과를 분석할 때 산출되어 학습자가 학습도중에 난이도를 변경하면서 학습 콘텐츠를 제공받기 어렵다. 본 연구에서는 학습자의 수준을 학습 과정 중에 적용하고, 이 수준에 맞는 학습 콘텐츠를 다음 학습에 바로 적용시키는 방법을 제시하였다. 이를 통해 학습자는 사전 검사를 통해 설정된 난이도에 따라 다음 학습 콘텐츠를 제공 받을 수 있어 학습향상에 도움이 될 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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