IRTree 모형을 활용한 TIMSS 2019 자료의 극단응답양식 탐색

Exploring the patterns and degrees of extreme response styles of TIMSS 2019 data using the IRTree model

본 연구에서는 IRTree 모형을 활용하여 극단응답양식과 이를 통제한 응답자 모수를 추정하고 동일한 자료를 GRM으로 분석한 결과와 비교하였다. 또한 극단응답양식이 성별, 학년, 성취수준에 따라 어떤 양상으로 나타나는지 탐색하였다. 이를 위해 TIMSS 2019 설문 자료 중 과학에 대한 자신감과 흥미 척도를 이용하였고, 참여국 중 유럽, 아시아, 북미 문화권에서 9개 국가를 선정하였다. 연구 결과, GRM 모형보다 IRTree 모형이 자료에 더 적합한 것으로 나타났다. 과학에 대한 자신감 척도와 흥미 척도에 대해 IRTree 모형을 적용하여 추정된 극단응답양식과 응답자 모수는 정적 상관을 보였으며, IRTree 모형과 GRM 모형에서 산출된 응답자 모수들도 정적 상관을 나타내었다. 성별, 학년, 과학 성취수준에 따라 극단응답양식의 크기는 차이를 보였으며, 극단응답양식의 크기에 따라 응답자 모수의 왜곡 정도가 다름을 확인할 수 있었다.

The purpose of this study is to measure extreme response styles using the IRTree model, estimate the difference between examinee parameters measured before and after controlling the extreme response styles, and explore the relationship of the parameters representing extreme response styles and ability of the examinees. This study used TIMSS 2019 science achievement data and student questionnaires measuring science-related attitudes such as confidence and interest in science. Among the participating countries in TIMSS 2019, nine countries from Europe, Asia, and North America were selected. It was found that the model-data fit of the IRTree model was better than the fit of the GRM model. Examinee parameters estimated from the GRM and IRTree models were different and the patterns and degrees of the difference varied across countries, gender, grades, and academic performance levels. It was also observed that patterns of extreme response styles were fairly consistent within individuals across the confidence and interest scales.