정답률만으로 등급컷을 예측할 수 있을까?
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《문항 예측정답률과 문항반응이론을 이용한 원점수 분포 추정》이라는 논문과 문항 반응 이론의 기초를 이용해서 여러 표본들로 실험한 결과 적당한 통계적 처리 방법을 만들었습니다.
보수적(높은 등급컷)으로 추정됩니다.
1~3컷은 비교적 잘 나오는데 5컷 이후는 정확성이 떨어집니다.
입력되어 있는 정답률들은 18수능 국어입니다.
선택과목형 국어 수학은 각 과목별로 랜덤 표본들 생성한 후에 모두 합쳐서 아래에서 수동으로 등급컷을 내야겠습니다.
( https://orbi.kr/00068816342/ 참고)
2등급 블랭크가 날 정도의 쉬운 시험에서는 정확성이 떨어집니다.
올해 6모 영어처럼 극단적으로 실 등급컷이 낮아도 정확성이 떨어집니다. 그렇지만 전자보다는 낫습니다.
예상 등급컷 발표 이전에 실시간 정답률? 같은 거 보고 생각해 볼 수 있겠습니다.
그리고 소규모로 시험을 진행하고 나서 정답률들을 바탕으로 등급컷을 추정해볼 수도 있겠습니다.
등급컷에 99점이나 49점(탐구의 경우)이 나온다면 그것은 만점으로 생각하세요.
그리고 시트의 값을 바꾸거나 아니면 다른 이유로 새로 고침 되면 등급컷이 변할 수 있습니다.
그것은 2000개의 랜덤 표본을 생성하기 때문에 그렇습니다. 여러 번 새로 고침 해서 나오는 평균 정도를 등급컷으로 생각하세요.
등급컷은 네 번째 시트 B318 부근에 있습니다.
수정해야 할 사항
1) 탐구의 경우 네번째 시트에서 표준점수 평균과 표준편차를 각각 50과 10으로 조정 (D4~D5)
2) 물시험의 경우
국영수의 경우 정답률 45% 미만 4개 미만
탐구의 경우 정답률 55% 미만 1개 미만 정도?
체감 난이도 등 상황에 따라 팩터는 수동으로 조절합니다.
=> 두번째 시트의 GV3 셀의 값을 0.7로 바꾸기
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