사전 정보를 활용한 컴퓨터 적응 검사의 측정 정확성 및 효율성 향상 방안

Improving Measurement Accuracy and Efficiency of Computerized Adaptive Testing Using Prior Information

목적 본 연구에서는 중학생의 기초학력을 예측할 수 있는 사전 정보를 활용하여 CAT의 측정 정확성과 효율성을 검증하였다. 방법 이를 위하여 CAT의 알고리즘 중 초기 문항 제공 방법, 응시자 집단, 검사 종료 기준 등에 대하여 다양한 조건을 설정하여 CAT 모의실험 연구를 실시하였다. 결과 무작위 문항, 중간 수준 난이도의 문항 제공에 비해 기초학력 예측 변수들을 활용하여 초기 문항을 선정하였을 때 CAT의 측정 정확성 및 효율성이 유의미하게 향상되었다. 특히, 저수준 성취 집단에서 가장 효과가 크게 나타났다. 결론 다양한 교육적 맥락에서 기초학력 예측 변수의 적용 가능성을 추가로 검토하여 CAT 시스템의 정확성 및 효율성을 개선할 수 있는 방안 모색이 필요하다.

Objectives This study investigates the accuracy and efficiency of Computerized Adaptive Testing (CAT) by utilizing prior information to predict students' basic academic levels. Methods To achieve this, a simulation study was conducted with varied conditions, including initial item, partic-ipant groups, and test stopping rule. Results Results indicate that selecting initial items based on predictors of basic academic levels significantly im-proved the accuracy and efficiency of CAT measurements, with the most substantial improvements observed in low-achieving groups. Conclusions The findings suggest the need for further exploration of the applicability of basic academic level pre-dictors across different educational contexts to identify strategies for improving the precision and efficiency of CAT systems.