수학 학습부진·학습장애학생에게 적절한 교육서비스를 제공하기 위해서는 수학에서 이들이 어려움을 겪는 부분이 무엇인지를 정확히 파악하는 것이 가장 중요하다. 그러나 학교 수학교육...

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=T13439465
서울 : 서울대학교 대학원, 2014
학위논문(박사) -- 서울대학교 대학원 , 협동과정 특수교육전공 , 2014. 2
2014
한국어
수학문장제 문제해결과정 ; 수학 학습부진⋅학습장애학생 ; 인지상태 ; 규칙장모형
371.9 판사항(22)
서울
Cognitive states of students with mathematical difficulties in word problem solving process : an application of rule space model
xii, 182 p. : 삽화 ; 26 cm
참고문헌 수록
0
상세조회0
다운로드수학 학습부진·학습장애학생에게 적절한 교육서비스를 제공하기 위해서는 수학에서 이들이 어려움을 겪는 부분이 무엇인지를 정확히 파악하는 것이 가장 중요하다. 그러나 학교 수학교육...
수학 학습부진·학습장애학생에게 적절한 교육서비스를 제공하기 위해서는 수학에서 이들이 어려움을 겪는 부분이 무엇인지를 정확히 파악하는 것이 가장 중요하다. 그러나 학교 수학교육에서의 문제해결력에 대한 중요성과 관심에도 불구하고, 교육현장에서는 학생들의 사고과정보다는 결과에 더욱 관심을 보이고 있다. 학습자는 다양한 오개념을 가지고 있음에도 불구하고 같은 점수를 받은 개인들은 같은 능력자로 취급되어왔다. 그러나 이들의 각각의 인지과정은 전혀 다를 수 있다. 즉, 같은 총점을 받은 개인이라도 이들의 인지상태는 질적으로는 명백히 서로 다른 상태일 수 있다. 최근 교육계에서는 기존에 실시해오던 총점 위주의 평가에 대한 부정적인 시각과 비판으로 평가결과를 교수와 직접적으로 연계하도록 유용한 정보를 제공할 수 있다는 점에서 인지진단모형이 주목받고 있다. 인지진단모형은 학생들의 잠재적인 인지상태를 진단하고, 보다 효과적이고 세밀한 피드백을 제공하기 위해 교육 측정 분야에서 활발히 연구되어지고 있다. 인지진단모형은 개별 문항 응답을 통해 학생들의 문항 반응과 인지요소의 관계를 바탕으로 인지요소의 숙달 여부와 숙달 정도를 파악하여, 학생들의 능력, 과정, 기능 등을 나타내는 인지요소에 대한 상세 정보 프로파일을 제공해주는 통계적 모형이다(김희경, 한정아, 최숙기, 김부미, 2012).
인지진단모형 중에서도 본 연구에서는 규칙장모형을 적용하고자 한다. 규칙장모형은 대다수의 인지진단모형의 바탕이 되는 Q-행렬을 제안한 방법이면서, 다른 모형들과는 다르게 응답자의 반응 정보를 패턴으로 인식하고 처리한다는 특징을 가진다. 규칙장모형을 적용한다는 것은 학생들의 상태가 미리 상정된 인지상태로 분류되어진다고 가정하는 것이다(Birenbaum, Tatsuoka, & Yamada, 2004; Lee, Park, & Taylan, 2011).
학교 교육현장에서 교사들은 규칙장모형의 진단결과를 통해 문항을 풀 때 사용한 수학적 인지요소의 숙달 여부 및 개별 프로파일을 확인하여 학습자의 문제해결 과정에 관한 대략적인 정보를 파악할 수 있다. 교사는 학습자의 인지적 오류에 관한 정보를 바탕으로 학생들 각자 어떤 능력이 숙달되어 있고 어떤 능력이 부족한지에 대한 상세한 정보를 얻고 학습자가 왜 그렇게 사고하였는지를 더 깊이 파악할 수 있는 것이다.
따라서 본 연구에서는 수학 학습부진⋅학습장애학생들이 수학문장제 문제해결과정에서 어떠한 인지상태를 보이는지를 진단하고자 한다. 이를 위해 수학문장제 문제해결과정을 반영하는 인지요소를 추출하여 Q-matrix를 작성하고, 규칙장모형을 적용하여 분석하고자 하였다. 구체적으로 설정한 본 연구의 연구문제는 다음과 같다.
연구문제 1. 수학문장제 문제해결과정을 반영하여 제시한 Q-matrix는 타당한가?
연구문제 2. 일반학생과 수학 학습부진⋅학습장애학생의 수학문장제 문제해결관련 인지요소 숙달비율 및 인지요소 성취확률은 차이가 있는가?
연구문제 3. 수학문장제 문제해결과정에서 수학 학습부진⋅학습장애학생들의 인지상태는 어떻게 분류되는가?
연구대상은 서울, 수도권(경기·인천), 부산지역의 초등학교 4학년에 재학 중인 학생 977명이었으며, 977명의 학생 중 ‘수학 학습부진⋅학습장애학생’은 수학 검사결과가 백분위 점수를 중심으로 10% 이하인 학생들로 선정하였다. 검사의 내용은 초등학교 4학년 수학내용 중 ‘자연수의 사칙연산에 관한 수학문장제 문제’를 다루었다. 수학문장제 문제해결력 검사 개발은 2013년 1월부터 4월까지 문헌연구, 교육과정 분석 및 전문가 협의회를 실시하여 개발되었다. 우선 초등학교 교과서, 익힘책, 교사용 지도서 및 여러 국내·외 문헌연구를 통해 수학문장제 문제해결 관련 요소들을 추출하였다. 그 후, 10명의 전문가로 구성된 전문가 협의를 거쳐 9개의 인지요소(덧셈개념과 연산, 뺄셈개념과 연산, 곱셈개념과 연산, 나눗셈개념과 연산, 받아올림, 받아내림, 곱셈에서의 ‘0’처리, 단위개념, 유무관 정보 구별하기)를 최종적으로 확정하였다.
추출된 인지요소에 대하여서는 위계를 설정하여, 인지요소들 간의 직접적인 관계를 규명하는〔인지요소x인지요소〕차원의 A-matrix, 인지요소들 간의 직접적, 간적접인 관계를 규명하는〔인지요소x인지요소〕차원의 R-matrix를 작성하였다. 이를 토대로 문항과 인지요소 간의 관계를 나타내주는 최종적인 Q-matrix를 개발하고, 수학문장제 문제해결력 검사의 문항 수를 확정하였다. 또한 4학년 수학교육과정의 수와 연산 영역 내용체계를 분석하여 본 연구에서 사용할 수학문장제 문제해결력 검사 30문항을 개발하였다.
두 번의 예비검사를 통해 검사의 신뢰도, 문항의 난이도와 변별도 및 검사사행 지침을 수정하였고, 검사를 시행하기에 앞서, 검사시행 지침을 토대로 검사자 훈련을 실시하였다. 본 연구의 검사는 2013년 6월 개별 학교 검사 일정에 따라 각 반의 담임 교사들에 의해 수업시간에 50분 동안, 각 반 교실에서 실시되었다. 정답은 1점, 오답은 0점으로 채점되었으며, 채점자간 일치도는 100%였다.
연구문제에 따라 최종 코딩된 데이터들은 다음의 순서로 분석되었다. 먼저, 인지진단모형에서 학생을 정확하게 진단하고 이에 맞는 교수를 결정하는 가장 기본적이고 결정적인 역할을 하는 것이 Q-matrix이므로, Q-matrix가 전문가들의 합의된 의견임과 동시에, 각 인지요소가 포함된 이 Q-matrix가 과연 타당한 지를 통계적으로 확인해 볼 필요가 있다. 이를 위해 문항수준과 학생수준에서 중다회귀분석을 실시하여 Q-matrix의 타당도를 확인하였다.
또한 수학 학습부진⋅학습장애학생과 일반학생은 수학적으로 다른 특성을 가지고 있기 때문에 수학 학습부진⋅학습장애학생만이 가지고 있는 수학문장제 문제해결과제 상에서의 어려움이 무엇인지 파악할 필요가 있다. 이를 위해서 본 연구에서는 일반학생과의 비교를 통해 수학 학습부진⋅학습장애학생에게 우선적으로 교정되어야할 부분을 확인하고자 하였다. 이를 위하여 일반학생과 수학 학습부진⋅학습장애학생의 각 인지요소별 숙달비율과 성취확률의 차이를 t-검증을 통해 확인하였다.
마지막으로, 같은 점수를 보이는 학생들이 보유한 인지요소가 동일한지를 살펴보기 위하여, 규칙장모형 분석에 따라 개별적 수준에서 학생들의 인지상태를 분류하고자 하였다. 이를 위해 모수를 추정하고, 각 학생들의 인지요소 유형, 실제 관찰반응유형과 이상반응유형, 그에 따른 학생들의 능력모수(θ) 및 문항특이성 지수(ζ)를 AnyRSM(KSES, 2004) 프로그램을 활용하여 산출하였다. 산출된 각 응답자의 능력(θ, IRT 능력모수)과 문항특이성 지수(ζ)를 공간좌표로 변환하여 규칙장이라는 2차원 공간에 투영하여, Mahalanobis distance(D2)의 비교를 통해 가장 가까운 이상반응유형에 대응하여 분류하였다. 끝으로, 분류된 각 인지상태별 수학적 특성을 살펴보고, 이를 바탕으로 학습경로를 제시하였다.
분석결과 및 논의점은 다음과 같다.
첫째, 본 검사에서 제안한 Q-matrix를 통계적으로 검증한 결과, 유의하게 타당하였다. 문항수준과 학생수준에의 중다회귀분석 결과와 인지요소 위계와 학생의 인지요소 숙달비율을 관련지어 살펴본 결과, 문항과 인지요소의 관계를 나타내어주는 Q-matrix가 학생들의 인지상태를 잘 유추될 수 있을 만큼의 높은 설명력을 가지고 있었다.
이는 본 연구가 Q-matrix가 지향하는 방향대로 교사가 중점적으로 교수하고자 하는 내용영역에서 인지요소가 먼저 추출된 후, Q-matrix와 검사문항이 개발되고, 학생들에게 직접 실시되어졌다는 점에서 큰 의의가 있다. 문제를 해결하기 위해 필요한 인지요소를 정확하게 산출하고 이를 문항과 잘 연결하기 위해서는 전문가 합의과정과 함께 교육과정 분석이 이루어져야하며, Q-matrix의 타당성을 검증할 수 있는 다양한 방법들이 연구되고 제시되어야할 것이다.
둘째, 일반학생과 수학 학습부진⋅학습장애학생들의 각 인지요소별 숙달비율과 성취비율은 유의하게 차이를 보였다. 전체적으로 수학 학습부진⋅학습장애학생들의 인지요소 숙달비율과 성취확률이 일반학생들보다 모든 인지요소에서 낮게 나타났다. 인지요소 4(나눗셈개념과 연산)의 성취확률은 일반학생들과 수학 학습부진⋅학습장애학생들에게서 모두 가장 낮게 나타났으며, 수학 학습부진⋅학습장애학생들은 사칙연산 문장제에 관한 인지요소 숙달비율이 덧셈-곱셈-뺄셈-나눗셈 순으로 나타났다. 특히, 수학 학습부진⋅학습장애학생의 숙달비율과 성취확률은 인지요소 1(덧셈개념과 연산)을 제외하고는 거의 대부분의 인지요소들에서 낮은 수준이었으며, 특히 인지요소 4(나눗셈 개념과 연산)과 인지요소 6(받아내림)에서 매우 낮았다.
이러한 연구결과는 학교현장에서 교사들이 수학 학습부진⋅학습장애학생을 가르칠 때 집중적으로 지도해야할 부분에 대한 정보를 제공하였다는 점에서 의의가 있다. 이러한 차이점을 고려하여 교사들은 수학 학습부진⋅학습장애학생들에게 중점적으로 다루어야할 영역과 교수할 내용을 결정하고 학습 내용 간의 위계룰 설정할 수 있을 것이다. 또한 수학 학습부진⋅학습장애학생을 위한 교육과정 내용과 교수방법에도 이를 반영할 수 있을 것이다.
셋째, 본 연구에서는 인지요소 간의 위계관계가 설정되어 있었기 때문에 Boolean Algebra 연산법칙에 따라 총 108개의 인지요소 유형이 산출 가능하였으며, 본 연구 결과에서는 51개의 유형이 나타나 4명을 제외한 총 973명이 미리 상정한 인지상태로 분류되었다. 일반학생들이 대표적으로 보인 5개의 인지요소 패턴은〔111001111〕,〔111110111〕,〔111111011〕,〔111110110〕,〔110011010〕이었으며, 공통적으로 인지요소 1(덧셈개념과 연산), 인지요소 2(뺄셈개념과 연산), 인지요소 8(단위개념)을 가지고 있었으며, 일반적으로 5-8개의 인지요소를 가지고 있었다. 수학 학습부진⋅학습장애학생들이 가장 많이 분류된 5개의 인지요소 패턴은〔000000000〕,〔100000000〕,〔101000111〕,〔100000011〕,〔110011000〕이었으며, 공통적으로 보유하고 있는 인지요소보다 공통으로 보유하고 있지 않는 인지요소가 더 많은 것으로 나타났다. 또한, 각 점수대별 인지요소 유형을 확인하여 총점이 같은 경우라도 개인별로 보유한 인지상태는 다를 수 있음을 확인하였다.
이는 한 개인이 지금 현재 무엇을 알고 무엇을 모르고 있는지에 관한즉, 학생이 보유한 인지상태의 강점과 약점, 인지상태에 대한 구체적인 질적 정보를 파악할 수 있도록 해준다. 또한 수학문장제 문제해결 영역에서의 오류유형화가 보다 객관적으로 실시되었다는 점에서 의의를 찾을 수 있다. 더불어 결과에서 나타난 인지상태를 바탕으로 학습경로를 제시할 수 있는데, 이는 학습자가 스스로 자신의 위치를 파악하고 학생, 교사, 학부모가 원활히 의사소통하도록 도움을 줄 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 끝으로, 이러한 인지진단적 자료는 진단과 교육이 유기적으로 연계될 수 있도록 방향성을 제시할 수 있을 것이다.
마지막으로, 후속연구를 제안하면 다음과 같다.
인지진단모형에 기반한 평가도구 개발이 이루어질 수 있어야할 것이며, 컴퓨터화 된 프로그램과 함께 개발되어야할 것이다. 또한 인지진단모형을 토대로 한 진단과 진단결과에 따른 교정학습을 실시하여 감소한 오류빈도나 개선된 학업성취도를 확인해보는 실험연구가 실시되어져야할 것이며, 진단과 교수가 유기적으로 연계되어질 수 있도록 인지진단검사가 스마트 교육과 연계되어질 수 있도록 기술적인 노력도 이루어져야할 것이다. 더불어 교사들을 위한 인지진단 프로그램 개발 및 이에 대한 교사연수가 제공되어져야 실효성을 높일 수 있을 것이며, 인지진단 평가보고 방법에 있어서도 변화가 필요하다.
한편, 몇 개의 인지요소를 추출하여야 분석을 정확하게 실시하고 평가결과를 활용함에 있어 유용할 것인지에 대한 합의점을 찾을 수 있어야할 것이다.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1. Introduction, Pautrot, J.-L., L'ESPRIT CREATEUR, , 2012
2. How To Solve it?, G.Polya, 우정호, How to solve it, , 1957
3. 초등수학교육론, 강완, 동명사, , 2003
4. 특수아동교육 3판, 박인호, , 2011
5. 학습부진 영재아동, 김동일, 원미사, , 1999
6. BILOG-MG3 [Computer software], Mislevy, Zimowski, Bock, , 2002
7. The mathematica book (3rd ed.), Wolfram, , 1996
8. Cognitively diagnostic assessment, Chipman, Brennan, Nichols, , 1995
9. Helping Children Learn Mathematics, Reys, Robert E, Prentice-Hall, Inc., , 1984
10. 문항반응이론의 이해와 적용, 성태제, 교육과학사, , 2001
1. Introduction, Pautrot, J.-L., L'ESPRIT CREATEUR, , 2012
2. How To Solve it?, G.Polya, 우정호, How to solve it, , 1957
3. 초등수학교육론, 강완, 동명사, , 2003
4. 특수아동교육 3판, 박인호, , 2011
5. 학습부진 영재아동, 김동일, 원미사, , 1999
6. BILOG-MG3 [Computer software], Mislevy, Zimowski, Bock, , 2002
7. The mathematica book (3rd ed.), Wolfram, , 1996
8. Cognitively diagnostic assessment, Chipman, Brennan, Nichols, , 1995
9. Helping Children Learn Mathematics, Reys, Robert E, Prentice-Hall, Inc., , 1984
10. 문항반응이론의 이해와 적용, 성태제, 교육과학사, , 2001
11. 학습부진아 선별 및 진단모형, 이상희, 김계현, , 2002
12. On thestructure of educational assessment, Almond, Mislevy, Steinberg, , 2003
14. Caution indices based on item responsetheory, Tatsuoka, , 1984
15. Cognitive diagnostic assessmentfor education, Leighton, Gierl, , 2007
16. 학습장애아동의 이해와 교육(2판), 신종호, 이대식, 김동일, , 2009
17. The demand for cognitivediagnostic assessment, Goodman, Huff, , 2007
18. A framework for cognitive diagnostic assessment, Jang, , 2008
19. Principles and standards for school mathematics, National Council of Teachers of Mathematics, National Council of Teachers of Mathematics, Principles andstandards for school mathematics, , 2000
20. 수학 저성취 아동의 연산 오류 분석, 이주영, 서울대학교 대학원, , 2006
21. Bug distribution andstatistical pattern analysis, Tatsuoka, , 1987
22. 인지진단측정의 교육적 효과성 연구, 김명화, 고려대학교 교육문제연구소, "교육문제연구, , 1998
23. Linking for the general diagnosticmodel (RR-08-08), von Davier, , 2008
24. Estimating multiple classification latent class models, Maris, , 1999
25. Identifying content andcognitive dimensions on the SAT, Gierl, Tan, Wang, , 2005
26. Diagnostic measurement : theory, methods, and applications, Rupp, Andre A, Guilford Press, "DiagnosticMeasurement: Theory Methods, , 2010
27. Educational assessment of mathematics skills and abilities, Bryant, Pedrotty, , 1997
28. Errors in Arithmetic: AssessingStudents with Special Needs, Coben, Gable, , 1990
29. A class of stochasticprocedures for assessment of knowledge, Doignon, Falmagne, , 1988
30. Validation of cognitive sensitivity for itemresponse curves, Tatsuoka, K. K., Tatsuoka, , 1987
31. A framework for developing cognitivelydiagnostic assessments, Nichols, , 1994
32. 초등학교 3학년 학생들의 수학 기초학력 분석, 김선희, 김경리, 이화여자대학교 교과교육연구소, "교과교육학연구, , 2007
33. Development ofchildren's problem-solving ability in arithmetic, Heller, Greeno, Riley, Development ofChildren's Problem Solving Ability in Arithmetic, , 1983
34. Cognitive assessment : an introduction to the rule space method, Tatsuoka, Kikumi K, Routledge, , 2009
35. Implications of cognitive psychologyfor educational measurement, Lohman, Snow, , 1989
36. Diagnosingknowledge states in algebra using the rule-space model, Kelly, Birenbaum, Tatsuoka, , 1993
37. Q행렬 변화에 다른 혼합모형(Fusion Model) 모수 비교, 송미영, , 2011
38. 인지진단을 위한 진단적 준거설정과 교육적 활용, 김경리, , 2013
39. http://wwwcollegeboard.com/student/testing/psat/scores/report.html, College Board, , 2012
40. 나눗셈의 오류 유형별 지도에 따른 학습 효과 분석, 정인선, 부산교육대학교 교육대학원, 석사학위논문. 부산교육대학교 교육대학원, , 2006
41. 문제해결전략에 따른 문항반응유형의 통계적 분류, 김성훈, , 1992
42. 초등 수학 수업에서의 계산 오류 활용에 관한 연구, 이영선, 이영선, 경인교육대학교 교육대학원, 석사학위논문. 경인교육대학교 교육대학원, , 2004
43. 초등 수학의 문장제 해결 과정에 나타난 오류 분석, 백석윤, 석경희 , 한국초등수학교육학회, , 2004
44. A cognitive diagnosticmodeling of attribute mastery in Massachusetts, Lee, Taylan, Park, , 2011
45. A general diagnostic model applied tolanguage testing data (RR-05-16), von Davier, , 2005
46. Single-case research design: Methods forclinical and applied settings, Kazdin, , 1982
47. A multidimensional latent trait model formeasuring learning and change, Embreston, , 1991
48. Fitting the structured generaldiagnostic model to NAEP data (RR-08-27), von Davier, , 2008
49. An empirical classification model for errors in high school mathematics, Movshovitz-Hadar, Zaslavsky, Inbar, , 1987
50. Measurement of psychological disorders using cognitive diagnosis models, Templin, Templin, J., Henson, Measurement of psychologicaldisorders using cognitive diagnosis models, , 2006
51. 문제 해결력 지도의 수학 교과 학업 성취 수준별 영향, 허기영, 박혜숙, 서원대학교 교육연구소, "수학발전, , 2000
52. Spotting erroneous rulesof operation by the individual consistency index, Tatsuoka, , 1983
53. 수학문장제 해결에 있어서 전략선택과 장애 유형 분석, 김진숙, , 1988
54. I tem attributes for exploring TIMSS advancedmathematics test performance, Dean, , 2006
55. Mathematical thinking in second-grade children with different forms of LD, Jordan, Hanich, Mathematical thinking insecond-grade children with different forms of LD, , 2000
56. Toward an integration of item-responsetheory and cognitive error diagnoses, Tatsuoka, , 1990
57. 초등학교 3학년 수학 기초학력 미도달 학생의 특징 분석, 고정화(Ko Jung Hwa), 대한수학교육학회, "수학교육학연구, , 2008
58. A general cognitive diagnosismodel for expert-defined polytomous attributes, Chen, de la Torre, , 2013
59. Effects ofresponse format on diagnostic assessment of scholasticachievement, Tatsuoka, Birenbaum, Gutvirtz, , 1992
61. 문자식에 대한 오류분석을 통한 효율적인 지도방안 연구, 박미연, , 2003
63. 오개념 진단 및 교정을 위한 규칙장 모델의 알고리즘개발, 김성훈, 박영선, 한국교육평가학회, "교육평가 연구, , 2004
64. Learning Disabilities: The interaction of learner, task,and settings(3rd ed.), Smith, "Learning Disabilities: The interaction of learner, , 1994
65. Review of cognitivediagnostic assessment and a summary of psychometric models, DiBello, Rousses, Stout, , 2007
66. Statistical consequences of attribute misspecification ofthe rule space model, Im, , 2007
67. Item construction and psychometric modelsappropriate for constructed responses, Tatsuoka, , 1993
68. Review ofcognitively diagnostic assessment and a summary ofpsychometric models, Stout, DiBello, Roussos, , 2007
69. Statistical Consequences of AttributeMisspecification in the Rule Space Method, Corter, , 2011
70. Instructional technology and the measurement oflearning outcomes: Some questions, Glaser.R.L, Instructional technology and the measurement oflearning outcomes: Some questions, , 1963
71. Mathematical disabilities: Cognitive, neuropsychological, and genetic components, Geary, "Mathematical disabilities: Cognitive neuropsychological, , 1993
72. On thestability of students’ rules of operation for solving arithmeticproblems, Tatsuoka, Arnold, Birenbaum, , 1990
73. 문장제 유형 및 그 구성요소가 문제해결에 미치는 영향 분석, 김성준, 김한나, , 2006
74. Unifactor latent trait models applied tomultifactor test: Results and implications, Reckase, , 1979
75. Bugs are not enough: Empirical studies of bugs,impasse repairs in procedural skills, VanLehn, "Bugs are not enough: Empirical studies of bugs, , 1982
76. 초등학교 6학년의 수학 성취 분석을 위한 인지진단모형의 적용, 이경은, 이화여자대학교 대학원, , 2012
77. Attribute-mastery patterns from rule space as the basis forstudent models in algebra, Gutvirtz, Birenbaum, Tatsuoka, , 1994
78. Cognitive strategy instruction in mathematics forstudents with learning disabilities, Montague, , 1997
79. Validity of aJapanese vocabulary test: Cognitive analysis with rule spacemethodology, Kasai, Kuramoto, Scott, , 2003
80. Comparing eight grade diagnostic test results for Korean,Czech, and American students, Um, "Comparing eight grade diagnostic test results for Korean, , 2003
81. Rule space: An approach for dealing with misconceptions based on item response theory, Tatsuoka, Tatsuoka, K. K., Rule space : An approach for dealing withmisconceptions based on item response theory, , 1983
82. 3학년 학생들의 곱셈과 나눗셈 문장제 종류에 따른 문제해결능력, 손영례, 한국교원대학교 교육대학원, 석사학위논문. 한국교원대학교 교육대학원, , 2011
83. Systematic errors in the four vertical algorithms innormal and handicapped populations, Cox, , 1975
84. 오답원인 자기평가의 외적타당화: 고 2 수학과와 영어과수업사례, 김성훈, , 2011
85. 초등학교 수학 교과서에 나오는 자연수의 사칙 연산 문장제 분석, 노현옥, 정은실, 진주교육대학교 초등교육연구소, "수학교육연구, , 2005
86. 학습장애 아동을 위한 수학 문장제 코스웨어의 개발 및 적용 효과, 문향, 공주대학교 대학원, 학습장애 아동을 위한 수학 문장제 코스웨어의 개발 및적용 효과, , 2000
87. Diagnosingstudents’ misconceptions in algebra: Results from anexperimental pilot study, Miranda, O’Dwyer, Russeell, , 2009
88. 학생들의 수학적 사고에 기반한 수학학습부진아 지도의 효과 분석, 김지희, , 2009
89. Middles school students'mathematical problem solving: An analysis of think-aloudprotocols, Montague, Applegate, , 1993
90. 수학연산문제 구성형식에 따른 수학부진학생의 수행결과 차이 분석, 신종호, 이미영, 한국학습장애학회, "학습장애연구, , 2004
91. Defining a family ofcognitive diagnosis models using log-linear models with latentvariables, Willse, Templin, Henson, , 2009
92. Linkage between teacherquality student achievement, and cognitive skills: A rule spacemodel, Xin, Tatsuoka, "Linkage between teacherquality student achievement, , 2004
94. 새로운 교육평가를 위한 인지심리학적 교육측정의 활용 가능성 탐색, 김성훈, 한국교육개발원, 새로운 교육평가를 위한 인지심리학적 교육측정의 활용가능성 탐색, , 1993
95. 초등수학의 영역별 오류 유형에 대한 종합적 고찰 -4학년을 중심으로-, 정미자, 초등수학의 영역별 오류 유형에 대한 종합적 고찰?4학년을 중심으로-, , 2011
96. A cognitive design system approach togenerating valid test: Application to abstract reasoning, Embreston, , 1998
97. A probabilistic model for diagnosing themisconceptions by the pattern classification approach, Tatsuoka, K. K., Tatsuoka, , 1985
98. A psychometricallysound cognitive diagnosis model: Effect of remediation asempirical validity, Tatsuoka, , 1992
99. Cross-cultural validity of the TIMSS-1999 mathematicstest: Verification of the cognitive model, Chen, , 2008
100. Unified cognitive/psychometric diagnostic assessment likelihood-basedclassification techniques, Stout, Rousses, DiBello, , 1995
101. 중학교 3학년 학생들의 도형 문장제 해결 과정에서 나타나는 오류 분석, 김현주, 김현주, 한국교원대학교 교육대학원, , 2006
102. 자기조절학습전략 훈련이 자기효능감과 수학문장제 해결에 미치는 효과, 문병상, 자기조절학습전략 훈련이 자기효능감과 수학문장제 해결에 미치는 효과, , 1999
103. Open-ended versusmultiple-choice response formats it does make a difference fordiagnostic purpose, Tatsuoka, Birenbaum, , 1987
104. 수학 저성취 아동과일반 아동의 연산 오류 출현양상 차이: HLM을 활용하여, 이주영, 김동일, , 2007
105. 초등학교 수학 학습 장애아동과 일반 아동간의 연산 오류 유형 비교 연구, 안성우, 전영례, 김미경, 한국특수아동학회, "특수아동교육연구, , 2003
106. Diagnostic testing by measuring learningprocesses: Psychometric considerations for dynamic testing, Embreston, , 1990
107. Extending the rule space model to a semantically-richdomain: Diagnostic assessment in architecture, Katz, , 1993
108. An empirically-based method of Q-matrix validation for the DINA model: Development and applications, de la Torre, J, de la Torre, An empirically based method of Q-matrixvalidation for the DINA model: Development and applications, , 2008
109. The attributehierarchy model: An approach for intergrating cognitive theorywith assessment practice, Gierl, Leighton, Hunka, , 2004
110. Using theattribute hierarchy method to make diagnostic inference aboutexaminees’ cognitive skills, Leighton, Hunka, Gierl, , 2007
111. 지적장애학생의 인지처리양식과 수학문장제 문제의 오류유형 및 관계분석, 최진성, 신진숙, , 2011
112. Indices for detecting unusualpatterns: Links between two general approaches and potentialapplication, Tatsuoka, Linn, , 1983
113. Patterns of diagnosedmathematical content and process skills in TIMSS-R across asample of 20 countries, Tatsuoka, Corter, , 2004
115. 지필식 수행평가가 수학 학습부진아동의 분수영역 학업성취도에 미치는 영향, 강옥려, 임소영, 한국학습장애학회, "학습장애연구, , 2008
116. Subgroup difference on theGRE quantitative test based on the underlying cognitiveprocesses and knowledge, Tatsuoka, Boodoo, , 2000
117. Cognitive assessment models with few assumptions, and connections with nonparametric item response theory, Sijtsma, Junker, Cognitive assessment modelswith few assumptions and connections with non parametric itemresponse theory, , 2001
118. 수학 문장제 해결에 영향을 주는 언어적 ? 인지적 요인 -혼합물문제를 중심으로, 김선희, 수학 문장제 해결에 영향을 주는 언어적 · 인지적 요인-혼합물 문제를 중심으로-, , 2004
119. 수학과 문제해결력 신장을 위한 교수-학습자료 개발연구: 국민학교를 중심으로, 강문봉, 강옥기, 박영아, , 1989
120. 표상학습 전략 훈련이 수학학습부진아의 문장제 문제해결력 향상에 미치는 효과, 김춘미, 권명옥, 서화자, 표상학습전략 훈련이 수학학습부진아의문장제 문제해결력 향상에 미치는 효과, , 2004
121. 이분점수와 다분점수에 대한 인지진단모형 적용 결과 비교: Fusion Model을 중심으로, 김희경, , 2013
122. R: A language and environment for statisticalcomputing R Foundation for Statistical Computing, Vienna,Austria, R Core Team, "R: A language and environment for statisticalcomputing R Foundation for Statistical Computing, , 2013
123. The subskills of reading:Rule-space analysis of a multiple-choice test of secondlanguage reading comprehension, Buck, Kostin, Tatsuoka, , 1997
124. 인지구조모형에 근거한 학생의 지식상태의 진단: 규칙장이론(Rule-space theory)의 적용, 김성훈, 인지구조모형에 근거한 학생의 지식상태의 진단?규칙장이론(Rule-space theory)의 적용-, , 2005
125. 인지진단모형을 통한 국가수준 학업성취도 평가 결과 분석 및 성적 보고 방법 탐색, 이영선, 송미영, 박윤수, , 2011
126. Cognitivediagnosis modeling application to TIMSS: A comparisonbetween the U. S. and Korea via CTT, IRT, and DINA, Lee, "Cognitivediagnosis modeling application to TIMSS: A comparisonbetween the U. S. and Korea via CTT, , 2009
127. The development of computerized adaptive testing withcognitive diagnosis for an English achievement test in China, Liu, , 2013
128. Application of the rule-space procedure to language testing: Examining attributes of a free response listening test, Tatsuoka, Buck, Application of the rule-spaceprocedure to language testing: Examining attributes of a freeresponse listening test, , 1998
129. Unique characteristics ofcognitive diagnosis models: A comprehensive review of thecurrent state-of-the-art measurement, Rupp, Templin, , 2008
130. An international comparison usinga diagnostic testing model: Turkish students’ profile ofmathematical skills on TIMSS-R, Dogan, Tatsuoka, , 2008
131. Architecture of knowledge structures andcognitive diagnosis: A statistical pattern recognition andclassification approach, Tatsuoka, , 1995
132. 또래와의 수학적 의사소통이 학습부진학생의 수학 학업성취도와 자기효능감에 미치는 영향, 김수연, 윤보경, 한국학습장애학회, "학습장애연구, , 2011
133. Diagnosticassessment in TIMSS-R: Between countries and within-countrycomparisons of eighth graders’ mathematics performance, Tatsuoka, Birenbaum, Yamada, , 2004
134. Mathematical problem-solving profiles of students with mathematics disabilities with and without comorbid reading disabilities, Fuchs, Mathematical problem-solvingprofiles of students with mathematics disabilities with andwithout comorbid reading disabilities, , 2002
136. The relationshipbetween working memory and mathematical problem solving inchildren at risk and not at risk for math difficulties, Beebe-Frankenberger, Swanson, , 2004
137. Establishing construct validity of the mathematicssubtest of the University entrance examination in Turkey: Arule space application, Dogan, , 2006
138. Large-scale diagnosticassessment: Comparison of eighth graders’ mathematicsperformance in the United States Singapore, and Israel, Birenbaum, Tatsuoka, Xin, "Large-scale diagnosticassessment: Comparison of eighth graders’ mathematicsperformance in the United States Singapore, , 2005
139. 집단수준의 점수해석 기준을 이용한 개인수준의 진단: ACT 수학평가자료, 학습발달표준, 규칙장이론활용, 김성훈, "집단수준의 점수해석 기준을 이용한 개인수준의 진단:ACT 수학평가 자료 학습발달표준, , 2007
140. Mathematical word-problem solvinginstruction for students with mild disabilities and students atrisk for math failure: A research synthesis, Xin, Jitendra, Mathematical word-problem-solvinginstruction for students with mild disabilities and students atrisk for math failure: A research synthesis, , 1997
142. 미시적 수준에서의 학습자 인지과정 차이 분석 : 수학 문제해결과제를 이용한 규칙장 모형 적용을 중심으로, 박일, 서울大學校 大學院, , 2000
143. The effects of cognitive and metacognitive strategy instruction on the mathematical problem solving of middle school students with learning disabilities, Montague, The effects of cognitive and meta-cognitivestrategy instruction on the mathematical problem solving ofmiddle school students with learning disabilities, , 1992
144. Cross-sectional comparisons of the mathematical performance of children with learning disabilities: Are we on the right track toward comprehensive programming?, Cawley, Miller, Cross-sectional comparisons ofthe mathematical performance of children with learningdisabilities: Are we on the right track toward comprehensiveprogramming?, , 1989
145. A longitudinal study ofmathematical competencies in children with specific mathematicsdifficulties versus children with comorbid mathematics and readingdifficulties, Jordan, Kaplan, Hanich, , 2003
146. Rule space the product spaceof two score components in signed-number subtraction: Anapproach to dealing with inconsistent use of erroneous rules(Technical Report, 82-3-ONR), Braillie, Tatsuoka, "Rule space the product spaceof two score components in signed-number subtraction: Anapproach to dealing with inconsistent use of erroneous rules(Technical Report, , 1987