교실내 인지진단을 위한 인지요소별 문항점수평균(ABISA) 활용 모형과 그 신뢰도

Attribute Based Item Score Average(ABISA) and its Reliability for Cognitive Diagnosis in a Classroom

이 연구는 교실내평가(classroom assessment)로써 학생의 인지(상태)진단을 설명하기 위하여 고전검사이론에 근거한 인지진단의 논리를 제안하고자 한다. 이는 기존의 인지진단이론모형(CDM)은 교실에서의 실제 평가와 괴리가 있다는 반성에 근거한다. 교실내평가에서의 학생의 진단과 후속 지도는 실천되고 있다고 할 수 있다. 그러한 실천을 설명하는 동시에 그 체계화를 위하여 고전검사이론에 근거하는 논리로서, 인지요소별 문항점수평균(ABISA: Attribute Based Item Score Average)과 그 신뢰도를 제시할 수 있음을 제안한다. ABISA는 각 문항의 변별도와 난이도를 어떻게 가중하는가에 따라 단순가중(가중치=1), 변별도 가중(가중치=변별도), 난이도 가중(가중치=1-난이도), 변별도×난이도 가중(가중치=변별도×(1-난이도)) 등 4가지의 경쟁적인 ABISA 모형으로 제안한다. 이들은 가상적인 검사 자료와 Q-행렬을 이용하여 엑셀에서 분석될 수 있음을 보여준다. 후속적 연구과제로서 Q-행렬의 타당화, 경쟁적 ABISA 모형들 간 효율성 비교, 그리고 인지진단 결과와 그 검사 전체 점수 간의 관계 이론화 등을 논의한다.

This study is to suggest the logic of cognitive diagnosis based on classical test theory to explain the student s cognitive (state) diagnosis as a classroom assessment. It is based on the reflection that there are discrepancy between the actual evaluation in the classroom from cognitive diagnostic model. It can be said that it is being practiced the diagnosis and follow-up remedy to student in the classroom evaluation. It is suggested that ABISA(Attribute Based Item Score Average) and its reliability can be presented as a logic based on classical test theory for systematization while explaining such practice. Four competitive ABISA models, such as simple weighting, discrimination weighting, difficulty weighting, discrimination and difficulty weighting, are suggested depending on how each item is differentiated and difficulty. They show that they can be analyzed in Excel using virtual test data and Q-matrix.. As a follow-up research, we discuss the validity of the Q-matrix, the efficiency comparison between competitive ABISA models, and the theoreticalization of the relationship between the cognitive diagnosis results and the total score of the test.