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논문KCI 등재

청소년용 인터넷 게임중독 척도 자료에 대한 이상점반응모형 적용 가능성 탐색

An exploratory research on the applicability of the ideal point model to an internet game addition scale for adolescents

강태훈|오민아
한국교육방법학회 (The Korean Journal Of Educational Methodology Studies)|2014.05|교육방법연구 (The Korean Journal of Educational Methodology Studies)|제26권 제2호|pp. 201-223|DOI 10.17927/tkjems.2014.26.2.201

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dominance process model일반화부분점수모형generalized partial credit model우세반응모형이상점반응모형일반화등급전개모형누적기제전개기제ideal point modelgeneralized graded unfolding modelcumulative mechanismunfolding mechanism
주제분류교육학

초록

문항반응이론은 전통적으로 피험자의 특성수준이 높아질수록 검사 문항을 맞히거나 이에 대하여 긍정적으로 응답할 확률이 높아진다는 우세반응모형 혹은 누적기제를 가정하지만, 정의적 특성 검사의 경우 피험자의 특성 수준과 해당 문항이 측정하고자 하는 구인 수준에 부합할수록 긍정적으로 응답하며 자신의 의견 및 태도와 진술문이 나타내는 의견 및 태도가 다를수록 이에 긍정하지 않을 경향성이 커질 것이라는 이상점반응모형이 대안적 가정이 될 수 있다는 주장이 최근에 제기되었다. 본 연구에서는 인터넷게임중독에 관한 개념과 이를 진단하는 척도 및 우세반응모형과 이상점반응모형에 부합한 두 문항반응모형을 소개하고 해당 모형을 통하여 한국정보문화진흥원에서 개발한 청소년용 인터넷 게임중독 척도 진단 결과를 분석하였다. 이를 통하여 각 모형에 따라 문항분석 상 어떠한 차이가 발생하는지 탐색해보고 검사연구자나 수행자가 검사 자료 분석 방법을 선택할 때 고려해야 할 사항에 대하여 고찰해 보았다. 이상점반응모형을 적용하여 문항분석을 수행함으로써 피험자의 특성 수준이 높을 경우 문항에 대한 긍정적 응답확률이 낮아지는 상황을 고려할 수 있고, 결과적으로 청소년들의 문항별 반응 양상에 대해 보다 깊은 이해를 도모할 수 있었다.

Abstract

This study analyzed polytomous testing data of an internet game addiction scale for adolescents developed by Korea Agency for Digital Opportunity and Promotion using generalized partial credit model that hypothesizes cumulative mechanism and generalized graded unfolding model for unfolding mechanism to explore how these two models interpret items differently and what test experts or practitioners should consider when they choose models for item analysis. Item response theory uses dominance process model(DPM) or cumulative mechanism traditionally that examinee high on the trait assessed are assumed to answer positively with high probability. But recently, ideal point model that hypothesized that the probability of endorsement is assumed to be directly related to the proximity of the statement to the examinee’s location on the assessed trait could be applied to affective testing data. By analyzing testing data with IPM, we could consider not only cumulative item characteristic curve but also unfolding item characteristic curve, then deeper understanding could be obtained about adolescents’ response patterns to each item

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