• AI글쓰기 2.1 업데이트
PARTNER
검증된 파트너 제휴사 자료

DINA 모형에 의한 인지요소숙달 추정 방법간 비교 및 초등학생의 인지요소숙달 변화 (A Comparison of Skill Mastery Estimation Methods for DINA and Changes of Skill Masteries of Elementary Students)

24 페이지
기타파일
최초등록일 2025.04.09 최종저작일 2012.12
24P 미리보기
DINA 모형에 의한 인지요소숙달 추정 방법간 비교 및 초등학생의 인지요소숙달 변화
  • 미리보기

    서지정보

    · 발행기관 : 한국교육평가학회
    · 수록지 정보 : 교육평가연구 / 25권 / 4호 / 721 ~ 744페이지
    · 저자명 : 반재천, 김선

    초록

    본 연구의 목적은 첫째, 초등학교 5학년 수학과의 성취도를 연중 측정한 자료를 이용하여 인지요소숙달 추정을 위한 MLE(maximum likelihood estimation), MAP(maximum a posteriori), EAP(expected a posteriori) 방법간 인지요소 숙달의 분류일관성 정도를 알아보고, 둘째, 수학과에서 도출된 인지요소(attributes)의 숙달 비율이 연중 어느 정도 변화하는지를 알아보는 것이었다. 연구를 위해 먼저 4개의 검사(가, 나, 다, 라 형)를 동일한 검사계획표에 따라 개발하고, 약 500명 내외의 4개 무선 집단에 4개의 검사형을 시행했다. 이렇게 해서 구해진 4개 검사형의 문항모수는 동일한 척도에 있도록 했다. 다음으로 125명의 학생들에게 연중 4회에 걸쳐 가, 나, 다, 라형을 차례로 시행했다. 4회 시행된 응시생의 문항반응 자료와 4개 무선집단에서 구한 문항모수를 이용하여 인지요소숙달 여부를 세 가지 방법으로 추정했다. 연구결과 인지요소숙달 추정 방법간 일치도 평균은 .68로 높지 않았다. MAP와 EAP간 분류일치도(.90)가 가장 높았고, MLE와 EAP간 분류일치도(.68)가 가장 낮았다. EAP를 사용하되 MLE나 EAP방법도 함께 추정하여 결과를 비교 검토할 것을 권장했다. 응시생들의 인지요소숙달 평균은 전체적으로 증가하지만 인지요소별로 변화 패턴에 있어 차별성이 있었다.

    영어초록

    The purposes of this study were twofold. First, this study was to examine the classification consistencies among the maximum likelihood estimation (MLE), maximum a posteriori (MAP), expected a posteriori (EAP) using the DINA model. Second, this study was to examine the extent to which the proportions of skill masteries in attributes at Mathematics were changed during the school year of grade 5. We developed four forms as similar as possible and administered to four randomly equivalent groups, each group having about 500 examinees. The item parameters were estimated with the DINA model separately for each form and on the same scale. A total 125 Grade 5 examinees took the four forms sequentially during their school year. There were 6 attributes. With the item parameters obtained the random groups and the item responses of 125 examinees, skill patterns of the 125 examinees were estimated with the MLE, MAP, and EAP methods. The results showed that the average percent of exact agreements among MLE, MAP, and EAP methods across times and methods were .684, which was somewhat low. However, the exact agreement between MAP and EAP tended to produce higher results (.90) than any other combinations of the methods. The MLE and EAP methods produced the worst agreement (.68). The proportions of skill masteries were increased as times go on, but the growth patterns in the attributes were different by the 6 attributes.

    참고자료

    · 없음
  • 자주묻는질문의 답변을 확인해 주세요

    해피캠퍼스 FAQ 더보기

    꼭 알아주세요

    • 자료의 정보 및 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 않으며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다.
      자료 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재∙배포는 금지되어 있습니다.
      저작권침해, 명예훼손 등 분쟁 요소 발견 시 고객센터의 저작권침해 신고센터를 이용해 주시기 바랍니다.
    • 해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.
      파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
      파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우

“교육평가연구”의 다른 논문도 확인해 보세요!

문서 초안을 생성해주는 EasyAI
안녕하세요 해피캠퍼스의 20년의 운영 노하우를 이용하여 당신만의 초안을 만들어주는 EasyAI 입니다.
저는 아래와 같이 작업을 도와드립니다.
- 주제만 입력하면 AI가 방대한 정보를 재가공하여, 최적의 목차와 내용을 자동으로 만들어 드립니다.
- 장문의 콘텐츠를 쉽고 빠르게 작성해 드립니다.
- 스토어에서 무료 이용권를 계정별로 1회 발급 받을 수 있습니다. 지금 바로 체험해 보세요!
이런 주제들을 입력해 보세요.
- 유아에게 적합한 문학작품의 기준과 특성
- 한국인의 가치관 중에서 정신적 가치관을 이루는 것들을 문화적 문법으로 정리하고, 현대한국사회에서 일어나는 사건과 사고를 비교하여 자신의 의견으로 기술하세요
- 작별인사 독후감
해캠 AI 챗봇과 대화하기
챗봇으로 간편하게 상담해보세요.
2026년 01월 29일 목요일
AI 챗봇
안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
12:18 오후