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Bloom의 신 교육목표 분류학에 근거한 2015 개정 고등학교 수학과 교육과정 성취기준 분석
조우정(Cho Woojung),김성훈(Kim Seonghoon) 학습자중심교과교육학회 2020 학습자중심교과교육연구 Vol.20 No.1
본 연구는 Bloom의 신 교육목표 분류학에 근거하여 2015 개정 고등학교 수학과 교육과정의 성취기준을 분석하고자 하였다. 이를 위해 복문의 형태로 진술된 성취기준을 단문으로 바꾸었고, 그 결과 확인된 성취기준 316개를 분석하였다. 주요 분석결과로, 지식 차원에서는 ‘개념적 지식’과 ‘절차적 지식’이 높은 비중을 차지한 반면, ‘메타인지 지식’의 비중은 매우 낮게 나타났다. 인지과정 차원에서는 ‘이해하다’와 ‘적용하다’가 높은 비중을 차지한 반면, ‘분석하다’, ‘평가하다’, ‘창안하다’의 비중은 매우 낮게 나타났다. 또한 성취기준에 사용된 서술어도 ‘이해한다’, ‘안다’, ‘구할 수 있다’에 집중되어 있었다. 이러한 결과로 볼 때, 고등학교 수학과 교육과정의 성취기준은 6가지 핵심 역량을 구현하고자 한 수학과 교육목표를 잘 반영하고 있다고 보기 어렵다. 교수·학습에서 교사와 학생에게 가장 직접적으로 보여주는 것은 성취기준이다. 따라서 다양한 탐구와 수업활동을 통해 학생들이 높은 수준의 지식과 사고를 경험할 수 있도록 성취기준에 대한 개선이 필요할 것으로 보인다. This study analyzed the achievement standards of 2015 revised high school mathematics curriculum, based on Bloom s revised taxonomy of educational objectives. The achievement standards stated in complex sentences were converted into short sentences, and the results of analysis on 316 achievement standards were obtained as follows. In terms of knowledge dimension, it was found that most standards were associated with both conceptual knowledge and procedural knowledge, but few standards with meta-cognitive knowledge. In terms of cognitive process dimension, it was found that most standards involved the processes of understand and apply, but few standards the processes of analyze, evaluate and create. Also the descriptions of the achievement standards were focused on specific verbs such as understand, know, and solve. These results suggest that the goals of mathematics education, associated with the alleged six core competencies, should not be appropriately reflected in the achievement standards of 2015 revised mathematics curriculum. It seems that the achievement standards need to be improved to ensure that students may experience higher levels of knowledge and thinking through a variety of inquiry learning and class activities.
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이요인 일반화부분점수 모형을 위한 공통-문항 기반 다차원 IRT 척도연계 방법
김성훈(Seonghoon Kim),조우정(Woojung Cho) 한국교육평가학회 2020 교육평가연구 Vol.33 No.1
이요인 일반화부분점수(BGPC) 모형은 다차원 문항반응이론(IRT) 모형의 하나로 여러 부분점수로 채점되는 검사 문항의 특성을 일반 요인과 집단-특수 요인으로 분석하고자 할 때 사용할 수 있다. 본 연구의 목적은 BGPC 모형을 위한 공통-문항 기반 척도연계 방법으로 최소제곱(LSQ), 평균-최소제곱(MLS), 문항유목반응함수(IRF) 및 검사반응함수(TRF) 방법 등을 제시하고 모의실험을 통해 이 방법들의 특성과 상대적 기능을 탐구하는 데 있다. 각 척도연계 방법은 공통 문항의 BGPC 모형 모수의 개별 추정(separate calibration)에서 사용된 두 다차원 IRT 능력척도를 연계하기 위해 팽창 계수와 이동 계수를 추정한다. 네 척도연계 방법들의 기능을 평가하기 위해, 선행 연구와 유사하게, 피험자 집단 간 능력의 비동등성 수준, 표본의 크기, 공통 문항의 수 등을 요인으로 포함하는 모의실험을 수행하였다. 주요 결과로, 네 가지 척도연계 방법은 고려된 모의실험 조건 모두에서 팽창 계수를 적절히 추정하였다. 그러나 이동 계수의 추정에 있어서, IRF, LSQ 및 MLS 방법은 적절히 기능한 반면 TRF 방법은 비교적 저조한 수행 결과를 보였다. 척도연계를 통한 능력모수와 문항모수의 복원에 있어서, 전반적으로 IRF 방법이 가장 우수하였고, LSQ 혹은 MLS방법이 그 다음으로 우수하였으며, 일부 조건을 제외하고 TRF 방법이 가장 열등하였다. The bi-factor generalized partial credit (BGPC) model, which is among the polytomous multidimensional item response theory (IRT) models, can be used to analyze the partially scored item response data of bi-factor latent structures. The purpose of this study is to present four scale-linking methods for the BGPC model under the common-item equating/linking design and investigate their characteristics and performances through computer simulations. The four linking methods presented are the least squares (LSQ), mean-least squares (MLS), item-category response function (IRF), and test response function (TRF) methods. The four linking methods estimate the dilation and translation coefficients in linear transformations, with the assumption of independence among all general and group-specific factors. Computer simulations that included three factors of (a) nonequivalence level between two examinee groups, (b) sample size, and (c) number of the common items to be used for linking were conducted to examinee the performances of the four methods. Overall, the four methods properly estimated the dilation coefficients. In estimation of the translation coefficients, however, the IRF, LSQ, and MLS methods functioned properly but the TRF method did not. In the recovery of both ability and item parameters, the IRF method performed best in mose cases, the LSQ or MLS method second best, and the TRF method worst, with few exceptional cases.
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