Common-Item Scale-Linking Methods for the Bi-factor Generalized Partial Credit Model in Multidimensional IRT
Seonghoon Kim, Woojung Cho · 교육평가연구 · 2020
이요인 일반화부분점수(BGPC) 모형은 다차원 문항반응이론(IRT) 모형의 하나로 여러 부분점수로 채점되는 검사 문항의 특성을 일반 요인과 집단-특수 요인으로 분석하고자 할 때 사용할 수 있다. 본 연구의 목적은 BGPC 모형을 위한 공통-문항 기반 척도연계 방법으로 최소제곱(LSQ), 평균-최소제곱(MLS), 문항유목반응함수(IRF) 및 검사반응함수(TRF) 방법 등을 제시하고 모의실험을 통해 이 방법들의 특성과 상대적 기능을 탐구하는 데 있다. 각 척도연계 방법은 공통 문항의 BGPC 모형 모수의 개별 추정(separate calibration)에서 사용된 두 다차원 IRT 능력척도를 연계하기 위해 팽창 계수와 이동 계수를 추정한다. 네 척도연계 방법들의 기능을 평가하기 위해, 선행 연구와 유사하게, 피험자 집단 간 능력의 비동등성 수준, 표본의 크기, 공통 문항의 수 등을 요인으로 포함하는 모의실험을 수행하였다. 주요 결과로, 네 가지 척도연계 방법은 고려된 모의실험 조건 모두에서 팽창 계수를 적절히 추정하였다. 그러나 이동 계수의 추정에 있어서, IRF, LSQ 및 MLS 방법은 적절히 기능한 반면 TRF 방법은 비교적 저조한 수행 결과를 보였다. 척도연계를 통한 능력모수와 문항모수의 복원에 있어서, 전반적으로 IRF 방법이 가장 우수하였고, LSQ 혹은 MLS방법이 그 다음으로 우수하였으며, 일부 조건을 제외하고 TRF 방법이 가장 열등하였다.