사전 정보를 활용한 컴퓨터 적응 검사의 측정 정확성 및 효율성 향상 방안

• 영문명: Improving Measurement Accuracy and Efficiency of Computerized Adaptive Testing Using Prior Information
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 이문수(Moonsoo Lee)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제24권 20호, 825~840쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.10.31

국문 초록

목적 본 연구에서는 중학생의 기초학력을 예측할 수 있는 사전 정보를 활용하여 CAT의 측정 정확성과 효율성을 검증하였다. 방법 이를 위하여 CAT의 알고리즘 중 초기 문항 제공 방법, 응시자 집단, 검사 종료 기준 등에 대하여 다양한 조건을 설정하여 CAT 모의실험 연구를 실시하였다. 결과 무작위 문항, 중간 수준 난이도의 문항 제공에 비해 기초학력 예측 변수들을 활용하여 초기 문항을 선정하였을 때 CAT의 측정 정확성 및 효율성이 유의미하게 향상되었다. 특히, 저수준 성취 집단에서 가장 효과가 크게 나타났다. 결론 다양한 교육적 맥락에서 기초학력 예측 변수의 적용 가능성을 추가로 검토하여 CAT 시스템의 정확성 및 효율성을 개선할 수 있는 방안 모색이 필요하다.

영문 초록

Objectives This study investigates the accuracy and efficiency of Computerized Adaptive Testing (CAT) by utilizing prior information to predict students' basic academic levels. Methods To achieve this, a simulation study was conducted with varied conditions, including initial item, partic-ipant groups, and test stopping rule. Results Results indicate that selecting initial items based on predictors of basic academic levels significantly im-proved the accuracy and efficiency of CAT measurements, with the most substantial improvements observed in low-achieving groups. Conclusions The findings suggest the need for further exploration of the applicability of basic academic level pre-dictors across different educational contexts to identify strategies for improving the precision and efficiency of CAT systems.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

컴퓨터 적응형 검사 초기 제시 문항 사전 정보 교육 빅데이터 Computerized Adaptive Testing Initial Item Prior Information Educational Big Data