Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권1호
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pp.113-120
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2012
수시입학이나 면접에서 여러 조가 동시에 면접을 진행하고, 그 점수로 합격을 결정지을 때 면접관에 따른 편차를 조정하기 위한 점수의 표준화는 필수적인 과정이다. 그리고 대부분은 표준편차를 이용하여 표준화를 취한다. 그러나 이 과정에서 자칫 표준편차가 큰 그룹에 속한 후보자는 표준편차가 작은 그룹에 속한 후보자에 비하여 불이익을 당할 우려가 있다. 본 논문에서는 표준편차를 이용한 표준화가 최상의 선택이며, 또한 위험도는 어느 정도 되는지를 알아보기 위하여 다른 표준화 방법과 비교 연구하였다.
본 연구는 진료수행 시험 상황을 재연하여 실제 의사가 채점한 결과와 표준화 환자가 채점한 결과의 차이가 있는지, 첫째 날 응시한 학생과 정보가 노출된 둘째 날 응시한 학생의 점수 차이를 비교하고자 하였다. 의과대학 4학년 101명이 4가지 세트(본태성고혈압, 수면장애, 기분저하, 무월경)로 구성된 진료수행 시험에 응시하였다. 학생들은 첫째 날과 둘째 날 중 표준화환자 채점 세트와 의사 채점 세트로 구성된 평가 일정하나에 무작위로 배정되었다. 각 진료수행의 평가지침은 병력청취, 신체진찰, 환자교육, 환자의사관계, 진찰태도로 영역을 구분하여 구성하였다. 각 상황별, 영역별 성취점수를 표준점수로 변환하여 집단 간 차이를 비교하였다. 모든 영역에서 여학생의 성취점수가 남학생의 성취보다 유의하게 높았다(P=.001). 표준화 환자가 채점한 집단과 의사가 채점한 집단의 평균의 유의한 차이는 없었다(p=.425). 연속되는 시험일자 중 둘째 날 응시한 군이 병력청취와 신체진찰영역에서 유의한 차이를 보였다. 본 연구에서는 채점자의 신분에 따른 평가 결과에 차이가 없음을 다시 한 번 밝히면서 표준화 환자를 활용한 평가의 가능성을 확인하였다.
지휘ㆍ통제ㆍ통신 체계와 같이 보안이 요구되고, 새로운 기술을 적용하여 새롭게 개발되어야 하는 무기체계의 업체선정은 정성적 평가인 제안서평가를 주로 적용하고 있다. 제안서평가의 주요 문제는 평가자의 주관적 성향에 따라 선호도가 달라 평가위원 구성과 점수 성향에 따라 우선순위가 달라지고, 기술능력평가의 변별력 저하 시 입찰 가격에 의해 업체가 선정된다는 것이다. 따라서 평가자의 주관적 성향을 보정함과 동시에 변별력을 높일 수 있는 방법이 필요하다. 일반적으로 적용되는 표준화 방법은 평균과 편차를 일치시키는 방법이나, 제안서평가와 같이 평가대상이 소규모이고, 평가대상별 수준이 유사한 경우 적용이 제한되었다. 이에 따라 제안서평가에 적용 가능한 새로운 표준화방법을 제시하였다. 이 방법은 평가자의 점수가 아니라 평가대상의 우선순위를 보정하는 방법으로 기존 표준화방법보다 성능이 우수하였고, 원점수를 최대한 반영함으로써 변별력을 높일 수가 있었으며 특히 평가대상수가 소규모인 경우에 더욱 성능이 우수하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.189-196
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2011
이 연구에서는 면접점수 표준화 방법으로 흔히 사용되고 있는 절사평균 방법, 순위평균 방법 및 z-점수평균 방법을 모의실험을 통해 비교하고자 한다. 모의실험 기법은 피면 접자의 참값 점수와 이것과 독립적인 잡음 변수가 심사자의 전문성에 의해 가중평균 형태로 심사자의 평가점수에 영향을 미친다고 가정한다. 다시 말해 심사자의 전문성이 커지면 개인의 참값 점수에 가까운 심사자의 점수가 관측되고, 심사자의 전문성이 작아지면 참값 점수 대신에 잡음 변수에 더 가까운 심사자의 점수가 관측된다. 여기에 심사자의 성향편의가 더해져 심사자의 최종 평가점수가 관측된다고 가정한다. 이 모의실험에서는 각 표준화 방법에 의한 심사자의 평균점수와 참값의 순위상관 값을 계산하여 이 값이 큰 방법을 좋은 방법으로 평가하였다. 그 결과 참값의 분포가 정규분포이면 z-점수평균이 가장 좋은 성능을 보였으며, 라플라스 분포이면 전체면접에서는 z-점수평균이 순위평균보다 다소 성능이 좋았으나 반분면접에서는 순위평균이 z-점수평균보다 다소 성능이 좋았다. 절사평균은 일반적으로 성능이 가장 낮게 나타났다.
한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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pp.113-122
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1998
1999년 대학입학 수학능력고사(이하 수능)부터 새롭게 선택과목제와 표준점수제가 도입된다. 선택과목제는 수리탐구II 영역에서 공통과목외 한 개의 과목을 수험생 개인이 선택해서 보는 것을 의미하고, 표준점수제는 영역별 난이도를 조정하기 위해 각 영역의 원점수를 평균 50, 표준편차 10인 점수로 표준화시키는 것을 뜻한다. 선택과목이 있는 영역의 경우는 난이도차뿐만 아니라 각 선택과목 집단별로 일반적인 학업능력의 차이가 존재할 수 있다. 따라서 점수를 표준화시킬 때 과목별 난이도뿐만 아니라 그룹별 학업능력의 차이도 고려해야 한다. 지금까지 발표된 등화방법은 대표적으로 모수적 방법인 선형등화와 비모수적 방법인 백분위수등화가 있는데 이 두 가지 방법은 모두 각 그룹의 학업능력이 동일하다는 가정 하에 전개되어왔다. 따라서 본 논문에서는 우리 나라 입시상황에 적절한 그룹별 능력차이를 보정한 선형등화와 분위수 등화 방법을 비교해 보았다.
A standardized scoring system for college interview entrance examination means we standardize the score of examination to adjust the degree of difficulty among questions and difference of panel's disposition. A standardized scoring system were newly enforced at college interview entrance examination from 2001. Colleges want to choose the most suitably qualified students, taking full advantage of interview examination. Also they should always prepare for questions, plan the answers and a standardized scoring system so that all candidates get a fair shake. The main purpose of this paper is to provide a standardized scoring system for interview examination. The results of interview examination are ranked from highest to lowest and each candidate have different rank from several panels. So some unit scores from panels are given for each candidate using standard normal distribution. Then we calculate the mean unit score for each candidate and final interview entrance examination scores are given using the mean unit score for each candidate.
목적 : 아동감각처리척도(Sensory Processing Scale-Children; SPS-C)의 표준화를 위한 예비연구로써, 도구의 결과 해석을 위한 표준점수를 제시하고 단축감각프로파일(Short Sensory Profile; SSP)과의 상관관계를 통해 공인타당도를 알아보고자 한다. 연구방법 : 부산·경남 지역 소재의 일반 어린이집과 유치원을 다니고 있는 일반 아동 만 3~5세 337명을 대상으로 표준점수와 공인타당도를 확인하였다. 연구도구는 아동의 감각처리능력을 평가하기 위한 도구로 아동감각처리척도(SPS-C)와 단축감각프로파일(SSP)을 사용하였다. 아동감각처리척도(SPS-C)의 표준점수를 확인하기 위해 기술통계를 실시하여 평균-1 표준편차, 평균-2 표준편차를 확인하였고, 공인타당도 검증을 위해 아동감각처리척도(SPS-C)와 단축감각프로파일(SSP)간의 피어슨 상관분석을 하였다. 결과 : 아동감각처리척도의 총점에 대한 표준점수를 확인한 결과, 총점이 115~150점일 때 '정상', 105~114점일 때 '문제 가능성', 50~104점일 때 '확실한 문제'로 선별할 수 있다. 아동감각처리척도(SPS-C)와 단축감각프로파일(SSP)간의 피어슨 상관관계를 통해 공인타당도를 확인한 결과, 총점 간의 상관계수는 .755로 강한 양의 관계가 있는 것으로 나타났다. 결론 : 아동감각처리척도(SPS-C)의 임상적 사용을 위해 결과 해석을 위한 표준점수를 제시하였고, 다른 평가도구와 공인타당도를 검증하여 만3~5세 아동의 감각처리능력을 평가하기에 타당한 도구임을 확인한 점에서 의미가 있다.
본 연구의 목적은 공업 기술 영어 교과의 교수요목을 설계하기 위한 요구분석의 한 모형을 제안하는 데 있다. 이는 학습자 중심의 교육이 보편화됨에 따라 학습자들의 요구를 학습 내용에 효율적으로 반영하기 위한 방법론을 모색하고자 하는 것이다. 기존의 표준화 점수에 의해 교수요목 순위 선정을 하는 연구에서는 최댓값과 최솟값의 차이가 설문지에서의 Likert 5점 척도보다 크기 때문에 자료를 해석할 때 왜곡될 수 있는 단점을 갖고 있으므로 이에 대한 보완책이 필요하다. 이러한 자료해석의 왜곡을 최소화 해줄 수 있는 방법이 Max-Min 방법이다. 이 논문에서는 기존의 표준화 점수 방법을 이용한 교수요목 선정과 Max-Min 점수 방법에 의한 교수요목 선정의 차이를 밝히고 그 의의를 제시해 본다. 순위 변화율은 기계 금속 관련 항목, 토목 건축 관련, 화공 섬유 관련이 각각 25%, 25%, 55%의 변화율을 보였다. 요구분석은 상황에 맞게 다양하게 선택되어야 하며, 또한 요구분석이 언어 교수요목 설계의 출발점이라고 할 때 이에 대한 정교한 방법론이 필요하다. 따라서 앞으로의 요구분석과 관련한 연구에서는 표준화 방법이나 Max-Min 방법 문제뿐만 아니라 심층연구를 통해서 각 집단의 중요도 차이를 반영할 수 있는 방법론에 대해서도 다각도의 연구가 진행되어 궁극적으로는 요구분석 전반을 아우를 수 있는 방법론 개발이 필요하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1285-1291
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2016
추상적 개념을 계량화 하기 위해 상대적으로 구체적인 여러 개의 문항을 조사한 후 이들 점수의 합 또는 이들 점수를 표준화한 후 합을 구하는 리커드 (Likert) 척도 (합산등급척도법)를 많이 사용한다. 합산등급척도법은 각 항목의 크기가 차이가 많이 나는 경우에 원자료가 아닌 표준화 값을 사용하여 합하기도 한다. 이와 같은 상황은 평가 시스템에서도 발생한다. 예를 들어 기초지방자치단체들을 발전정도에 따라 분류하기 위해 인구, 세수현황 등의 값을 표준화하고 이를 단순합산하여 분류의 기초로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 위의 같은 추상적 개념의 수치화 또는 평가 시스템에 많이 적용되는 합산등급척도법의 문제점을 개선하는 한 방법으로 가중치를 자료에서 계산하는 데이터 구동 방식의 평가 시스템을 제안하고, 이 시스템을 실자료에 적용한다.
수학 학습에서 학생들의 정의적 성취 여부를 판단할 수 있도록 본 연구는 준거 참조 평가의 준거인 기준 점수를 설정하였다. 타당도와 신뢰도가 확보된 표준화된 정의적 성취 검사 도구에 대하여 변형된 Angoff 방법을 적용하였고 수학교사 전문가 협의회를 통하여 합의된 점수가 설정되었다. 이 점수는 학습지향성, 자기통제, 불안, 흥미, 가치인식, 자신감의 6가지 요소에 대하여 각각 설정되었다. 학습지향성은 20점 만점에 기준 점수가 12점, 자기통제는 24점 중 14점, 불안은 16점 중 11점, 흥미는 20점 중 13점, 가치 인식은 24점 중 16점, 자신감은 16점 중 10점이었다. 우리나라 중학교 2학년 학생들은 수학에 대한 가치 인식을 성취한 비율이 가장 높았고, 성별이나 수준별 수업 시행 여부 별로 정의적 성취 비율의 차이는 나타나지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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