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초록 차별 항목 기능(DIF) 분석은 교육 테스트의 공정성과 타당성을 평가하는 데 중요한 요소입니다. 본 프로젝트의 목표는 ETS DIF 분석 절차의 현황을 검토하는 것으로, 세 가지 측면에 중점을 두었습니다: (a) 항목을 플래그하는 데 사용되는 통계 규칙의 성격 및 엄격함, (b) 현재 DIF 분석을 위해 설정된 최소 샘플 크기 요구사항, (c) 기준 개선의 효율성. 검토의 주요 발견은 다음과 같습니다: • ETS C 규칙은 샘플이 클 경우에도 낮은 DIF 탐지율을 자주 보입니다. • 향상된 플래깅 규칙이 적용되면 최소 샘플 크기 요구사항을 완화할 수 있을 것입니다. 또한, 관리 간 데이터를 결합하는 데 대한 업데이트된 규칙은 DIF 분석을 보다 넓은 범위의 상황에서 수행할 수 있도록 허용할 수 있습니다. • 일치 기준의 개선은 DIF가 주로 한 방향일 때 탐지율을 개선하지만, DIF가 균형일 때 탐지율을 저하시킬 수 있습니다. DIF의 가능한 패턴에 대해 아무것도 알 수 없는 경우, 개선이 권장됩니다. 이러한 발견 각각은 이분법적 항목의 사례에 초점을 맞춰 자세히 논의됩니다.
Rebecca Zwick (금요일)은 이 질문을 연구했습니다.