Yüksek LisansAçık Erişim

Bilişsel tanı modellerinde data/q matris genişletme yönteminin örtük sınıf dağılımları üzerine etkisi

Bu tez size mi ait?

Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.

2019
0 görüntülenme
0 i̇ndirme

Özet (TR)

Bu araştırmada çoktan seçmeli ve yapılandırılmış yanıtlı madde formatlarında kısmi puanlamanın bilişsel tanı modellerine göre örtük sınıf değişmezliği üzerine etkisi incelenmiştir ve karma maddelerden oluşan test üzerinde data ve Q matris genişletme yöntemleri kullanılarak daha hassas yetenek kestirimi yapılması amaçlanmıştır. Ayrıca Q matrisinin genişletilip yeniden yapılandırılmasının bilişsel tanı modellerinde kullanılabilirliği incelenmektedir. Tezde kullanılan ölçme aracı, yapılandırılmış yanıtlı ve çoktan seçmeli maddelerden oluşan BTM kullanılarak yetenek kestirimlerinin yapılabilmesi amacıyla oluşturulmuş testlerdir. Testler 115K531 no'lu TÜBİTAK Projesi kapsamında yapılan araştırma için hazırlanmıştır ve çalışmanın verileri,115K531 no'lu TÜBİTAK Projesi kapsamında 6.sınıf düzeyindeki öğrencilere uygulanılan matematik alanına ait testlerden elde edilmiştir. Testte maddeler üst düzey düşünme becerilerini ölçecek nitelikte hazırlanmıştır. Maddelerin hazırlanması için öncelikle üst düzey düşünme becerileri ile ilgili madde yazma eğitimi verilmiştir. Sonra maddeler soru havuzundan, içlerinde alan uzmanlarının da bulunduğu hakemlerce puanlanarak seçilmiştir. Pilot uygulamalar sonrasında test hazırlanmış ve esas uygulamalar yapılmıştır. Oluşturulan testin PISA ve TIMMS ile aynı düzeye ve psikometrik özelliklere sahip olduğu yapılan analizler ile ortaya koyulmuştur. Araştırmada bilişsel tanı modeline uygun analizlerin gerçekleştirilebilmesi için test ve maddelerin ilişkilendirilebilecekleri özellik kümeleri belirlenmiş ve buna göre Q matrisler oluşturulmuştur. Alan uzmanları tarafından belirlenmiş Q matris ile maddeler 1-0 şeklinde puanlanıp yetenek kestirimi yapılmıştır. Daha sonra Q matris yeniden yapılandırılarak kısmi puanlanabilecek maddeler belirlenmiştir. Ardından maddeler tekrar puanlanarak yetenek kestirimi yapılmıştır. Bu şekilde madde sayısı iki katına çıkmıştır. Genişletilen datalar ile sınıflama düzeyinde yetenek kestirimleri yapılmıştır ve elde edilen veriler ilk datalardan elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca çoktan seçmeli ve yapılandırılmış yanıtlı maddelerin kısmi puanlanmasının parametre kestirimlerine etkisi incelenmiştir. Araştırmanın sonuçları incelendiğinde, maddenin yapısına göre kısmi puanlanacak şekilde Q matris ve data genişletildiğinde öğrencilere ilişkin daha detaylı bilgiler elde etme, öğrencileri daha geniş bir yetenek düzleminde görebilme ve onlara daha net bir geri bildirim verme imkanına sahip olunduğu gözlenmiştir.

Yazar

Simge Ceylan

Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır

Simge Ceylan (Yüksek Lisans Tezi). Bilişsel tanı modellerinde data/q matris genişletme yönteminin örtük sınıf dağılımları üzerine etkisi, 2019, Ege University.

Lisans

Tüm Hakları Saklıdır

Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.

Ege University tezlerinden daha fazlası