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심리 측정의 변화: CCT의 이론과 실제, 여러분이 꼭 알고 싶은 것!
과학기술의 발달로 전통적인 심리 측정 방법은 새로운 기술로 대체되고 있습니다. 새로운 평가 시스템인 컴퓨터 분류 테스트(CCT)가 점점 더 주목을 받고 있습니다. 이는 테스트 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라, 테스트의 정확성과 효율성도 향상시킵니다. 그렇다면 CCT는 어떻게 작동할까요? 그 뒤에는 어떤 이론과 관행이 숨겨져 있을까?
컴퓨터 분류 시험은 응시자를 분류하기 위해 고안된 컴퓨터 기반 평가 시스템입니다.
작동 원리
CCT는 컴퓨터 적응형 테스트(CAT)와 비슷한 방식으로 작동합니다. 즉, 질문이 응시자에게 하나씩 제시되고, 각 질문에 답변하면 컴퓨터가 즉시 점수를 매기고 응시자가 분류되었는지 여부를 평가합니다. 그렇다면 시험은 종료되고 지원자는 분류됩니다. 그렇지 않으면 다음 문제가 제공됩니다. 이 과정은 응시자가 분류되거나 다른 최종 기준(예: 모든 질문에 답하거나 시험 길이 제한에 도달)이 충족될 때까지 반복됩니다.
심리측정 모델
CCT에는 고전적 검사 이론(CTT)과 문항 반응 이론(IRT)의 두 가지 주요 심리 측정 모델이 있습니다. 전자는 특정 표본에서 후보자를 분류하고 다양한 후보자 그룹을 기반으로 각 질문의 난이도와 변별력을 파악하지만, 후보자 선정에 많은 부담을 줍니다. 이와 대조적으로 IRT는 능력이 연속적이라고 가정하고 분류 기준은 모호하지만 더 정확할 수 있습니다. 두 접근 방식 중에서 선택하는 데는 서로 다른 고려 사항이 있습니다. CTT는 개념적 단순성을 제공하고 IRT는 리소스가 충분할 경우 더 큰 구체성을 제공합니다.
CTT는 비교적 간단하지만, 소규모 테스트 계획의 테스트 매개변수를 보정하는 데 더 효율적일 수 있습니다.
시작 지점
특정 알고리즘을 실행하려면 CCT를 특정 시작점으로 설정해야 합니다. 순차적 확률비 검정을 종료 기준으로 사용하는 경우 기본 시작 비율은 1.0입니다. 신뢰 구간 방법을 사용하는 경우 시작점을 지정해야 합니다. 일반적으로 시작점은 0.0이며 이는 분포의 중심을 나타냅니다. 그러나 후보자의 과거 데이터를 기반으로 시작점을 설정할 수도 있습니다.
주제 선택
CCT에서는 질문 선택이 유연합니다. 모든 지원자에게 고정된 질문 세트를 사용하는 기존 방식과 비교했을 때, 지원자의 성과에 따라 질문을 지속적으로 조정할 수 있습니다. 문제 선정 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 컷오프 점수 기반 선정과 추정 기반 선정이다. 전자는 합격 기준에 맞춰 제공된 정보를 최대한 활용하는 반면, 후자는 응시자의 능력에 대한 현재 추정치를 토대로 선택을 하며, 이 두 가지 선택의 효율성은 사용된 중단 기준에 따라 달라집니다.
사용된 종료 기준에 따라, 적절한 질문 선택은 테스트 성공에 직접적인 영향을 미칩니다.
종료 기준
CCT에 자주 사용되는 세 가지 종료 기준은 베이지안 결정 이론, 신뢰 구간 방법, 시퀀스 확률비 검정입니다. 이러한 방법은 각각 장단점을 가지고 있으며, 다양한 정도의 유연성과 정확성을 제공하지만, 불필요한 주관성이 생길 수도 있습니다. 신뢰 구간 방법에서는 응시자의 현재 능력 추정치가 분류 결과에 직접적인 영향을 미치는 반면, 순차 확률비 검정은 가설 검정의 형태로 분류를 수행합니다.
결론
시대가 변화함에 따라 CCT는 효율적인 시험 기준을 확립할 뿐만 아니라, 심리측정 분야의 미래에 큰 영향을 미치고 있습니다. 실제 적용이 계속 확대됨에 따라, 미래에 우리의 시험 방법과 사람들의 능력 평가에 대한 이해에 어떤 영향을 미칠까요? 이는 우리 각자가 숙고할 가치가 있습니다.
