For item banking or computerized adaptive testing to be successful, it is of vital importance to ensure the accuracy of item parameter estimation, especially when calibration needs to be conducted with the limited number of examinees for security reasons. This study investigated whether judgmental information about item difficulty would improve the accuracy of parameter estimation when used as prior information. Performance of using predictions of judges with various degrees of accuracy was evaluated in terms of item parameter invariance as well as effects on test equating, with reference to performances of other estimation methods under various simulation conditions. The findings of this study suggest that using priors based on judgmental information may increase the accuracy of b-parameter estimation and test equating in a considerable amount, unless predictions about item p-values are extremely inaccurate. The effects were even more obvious for the 1PL model and for smaller sample sizes. In estimating a-parameters and overall equating results for larger sample sizes, mixed results were found for the superiority of using judgmental information as priors.문제은행이나 컴퓨터 적응 검사 등이 성공적으로 이루어지기 위해서는 문항 모수 추정의 안정성을 확보하는 것이 매우 중요하다. 특히 보안 문제로 인하여 매우 적은 수의 표본을 활용해야 하는 상황에서 모수 추정의 안정성 문제는 매우 중요한 이슈라고 할 수 있다. 본 연구는 문항의 예상난이도를 사전 정보로 한 모수 추정법이 문항 모수 추정 및 검사 동등화의 정확성을 향상시키는 데 얼마나 효과적인지를 탐색하였다. 이를 위하여 난이도 예측의 정확성 수준, 표본 크기, 측정 모형 등을 다양한 조건으로 변화시켜 모의실험을 실시하였으며, 그 결과를 모수추정의 안정성 및 검사 동등화의 정확성 차원에서 각각 평가하였다. 본 연구의 결과, 예측의
정확성이 어느 정도 확보된 상태에서는 예상난이도를 사전 정보로 활용하여 모수를 추정하는 방법이 다른 방법에 비하여 b-모수 추정 및 검사 동등화에 있어서 상대적으로 효과적임을 알 수 있었다. 이러한 효과는 1모수 모형을 사용한 경우와 표본 크기가 매우 작을 때 더 명백하게 나타났다. 그러나 a-모수 추정 및 표본 크기가 상대적으로 큰 경우에 실시한 동등화 결과에 있어서는 이러한 방법의 상대적인 우월성에 있어서 일관되지 않은 결과가 관측되었다.