그런 다음 루브릭의 점수 구성 요소 범주가 참가자의 요약 성과의 다양한 수준을 설명하는지 여부를 결정하기 위한 증거를 찾았습니다. 왜냐하면 측정값이 각 상위 범주에 따라 증가하지 않으면 "더 큰 응답 점수가 일치한다는 생각에 의심이 생기기 때문입니다." 변수를 '더' 늘리는 것”(Linacre, 2011 , p.186). 이를 위해 FACETS 프로그램에서 제공하는 보정 점수에 대한 정보를 얻었습니다. 여기에는 평균 측정값(표 3 ), 임계값 추정치(표 4 ) 및 확률 곡선(그림 1 , 2 , 3 및 4 )이 포함되었으며 구성 요소 범주의 성능이 양호하다는 증거를 크게 보여주었습니다. 그러나 INT, LU 및 SU 구성 요소의 범주 2와 3은 이러한 구성 요소의 다른 범주보다 잠재 변수에 대한 간격이 훨씬 덜 넓기 때문에 문제가 있는 것처럼 보였습니다. 이번 발견은 규모 개발 과정을 조사한 이전 연구에서 직면했던 우려를 드러냈습니다. 예를 들어 Asención( 2004 )은 루브릭의 밴드가 모든 수준의 성과를 명확하게 구분할 수 없다는 것을 발견했습니다.오피뷰성인용품성인용품오산출장마사지동탄출장마사지수원출장마사지동탄출장마사지해외스포츠중계스포츠중계솔루션스포츠중계제작스포츠중계솔루션토토솔루션 제작소액결제정책백링크 작업배민컨설팅77