본 연구의 목적은 개인별 변화점수 산출을 위한 동등화 방법의 활용 가능성을 확인하고, 변화점수 산출방식에 따른 척도점수 간의 차이점 및 그 관계를 탐색하는 데 있다. 분석에 이용된 자료는 중학교 1학년 236명이 자신의 수학에 대한 태도를 5번에 걸쳐서 반복적으로 평가한 결과였다. 활용된 동등화 방법은 터커의 선형동등화, 빈도추정 동백분위동등화, 능력모수동등화, 진점수동등화, 역진점수동등화의 5가지였다. 반복측정한 경우였지만 측정시점 간의 변화를 반영하기 위해서 단일집단 설계가 아닌 비동등집단 설계로 동등화하였다. 동등화 방법을 적용하기 위해서 전체 문항의 절반을 가교검사로 간주하였다. 특히 동등화 방법으로 추정한 5가지 변화점수들을 평가하기 위해서 전체 검사에 대한 ‘반복측정점수’와도 비교하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 가교문항을 포함한 반복측정 자료에 비동등집단 설계로 5가지 방법으로 동등화를 시도한 결과 개인별 변화점수를 산출할 수 있었다. 둘째, 6가지 방법으로 개인별 변화점수를 산출한 결과 이들 간의 시점별 평균과 표준편차는 다소의 차이가 확인되었다. 변화를 가장 민감하게 반영하는 변화점수 산출방식은 ‘진점수동등화’였고 가장 둔하게 반영하는 방식은 ‘역진점수동등화’였다. ‘반복측정점수’의 시점별 평균 변화양상과 가장 유사한 결과를 보인 변화점수 산출방식은 ‘진점수동등화’였다. 셋째, 동등화는 그 방법에 따라서 피험자의 순위를 바뀌게 하는 동등화와 그렇지 않은 동등화, 곡선적인 관계로 변환하는 동등화와 직선적인 관계로 변환하는 동등화 등으로 나눌 수 있었다. 넷째, 6가지 산출방식으로 추정한 개인별 변화점수에 잠재변인 성장모형을 적용한 결과, 초기값과 변화율 및 적합도에 있어서 차이가 발견되었다. 향후 연구 과제로 동등화 방법을 활용한 개인별 변화점수 산출방식을 성취도 평가에 적용하는 연구를 제안하였다. 그리고 피험자 수준의 시점 간 차이에 따른 가교검사의 문항 수와 배점이 동등화 오차에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구도 이루어져야 함을 논의하였다.

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The purpose of this study is to identify the possibility of using the equating method for producing individual change scores and to explore what difference that makes in individual scores. The data used in this study were the results from 236 7th graders who responded to a questionnaire on students' attitude towards mathematics over five times. The equating methods used in this study were Tucker's linear equating, equi-percentile equating, ability parameter equating, and true score equating and inverse true score equating. A nonequivalent-groups design was used to reflect the changes between five measurements instead of a single-group design. The half of the items were regarded as an anchor-test to use the equating method. In particular, the individual change scores estimated through the five different equating methods were compared with the repeated measures obtained from the whole test. The findings of the research are as follows: First, through repeated measures including anchor items and by applying five equating methods to the data, individual change scores were produced. Second, the means and standard deviations of individual change scores over time were different depending on the six methods. The most sensitive method reflecting the difference was the true score equating method and the least one was the inverse true score equating method. Third, equating methods can be differentiated in terms of whether the method changes the sequence of subjects' scores or not, and whether it transforms subjects' scores into curvilinear relationship or linear relationship. Fourth, there found some differences in initial status, slope and fitness when the latent variable growth modeling was applied to individual change scores calculated by the six methods for producing individual change scores. Further studies, however, are required to investigate whether it's possible to apply how to calculate individual change scores using equating methods to achievement tests and how the difference in the subjects' scores between measurements and the ratio of anchor items affect the equating error.

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