인지진단모형을 적용한 잠재집단별 분수뺄셈검사 문제해결 전략의 차이 분석

Application of Latent Class Model to Multiple Strategy CDM Analysis

본 연구는 문항반응패턴에 따라 하나의 피험자 집단 내에 이질적 특성을 가지는 하위 집단들을 분류하고 이들이 검사 상황에서 서로 다른 문제해결 전략을 사용하는지를 확인하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 LCA모형에 의하여 하나의 피험자 집단을 두 개의 잠재집단으로 분류하고, 각 잠재집단에 서로 다른 문제해결 전략을 반영하고 있는 두 개의 Q행렬을 적용하여 DINA모형으로 문항 및 피험자 모수를 추정하였다. 또한 분석의 마지막 단계에서는 모형 적합도와 문항 변별도 등을 기준으로 각 잠재집단이 사용하는 전략을 결정하며, 이를 바탕으로 각 집단의 인지요소 숙달 정도를 분석하였다. 연구 결과, LCA모형에 의해 각각 274명과 262명으로 나누어진 잠재집단1과 잠재집단2는 분수뺄셈검사에 대하여 서로 다른 수준의 정답 확률을 보였으며, 각각 전략A와 전략B를 사용하고 있었다. 또한 잠재집단1은 높은 추측 모수와 낮은 부주의 오류 모수를 보이는 반면 잠재집단2는 낮은 추측 모수와 높은 부주의 오류 모수를 보였으며, 두 집단간 인지요소 숙달 비율에는 큰 차이가 없었다. 이처럼 본 연구는 한 집단 내에 문제해결전략이 상이한 두 집단이 존재함을 밝히고, 이들의 인지상태를 각자가 사용하는 전략에 근거하여 진단하였다는 점에서 의의를 찾을 수 있으며, 문제해결 전략을 파악하는 과정에서 변별도와 적합도 등을 이용하는 방법 역시 본 연구에서 최초로 제안한 바이다.

This study aimed to classify examinees into latent subgroups that use different strategies when solving a question. A three-stage approach was taken. In the first stage, students were classified into two latent subgroups using a latent class model. In the second stage, two Q-matrices reflecting different problem-solving strategies were used to fit the DINA model. The last stage determined the the most likely strategy used by examinees in each latent class by using model fit indices and discrimination parameter estimates from the DINA model. There were two findings. First, the LCA divided students into two latent classes; each latent class showed different levels in their probability of correct answer and different uses of problem-solving strategies. Second, the DINA parameter estimates showed that students in the latent class 1 had high guessing parameter and low slip parameter estimates, whereas students in latent class 2 had high slip parameter and low guessing parameter estimates; there were no large differences between the two latent classes. The significance of this study lies in combining CDMs with the process of multiple problem-solving strategies to identify cognitive structures in testing.