Yüksek LisansAçık Erişim

Bilişsel tanı modellerinden DINA ve fusion modellerinin madde parametreleri, olasılık dağılımları ve öğrenci örtük sınıf kestirimleri üzerinden karşılaştırılması

Bu tez size mi ait?

Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.

2019
0 görüntülenme
0 i̇ndirme

Özet (TR)

Bu teze, 115K531 numaralı TÜBİTAK projesi olan "Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği." isimli projenin araştırma problemleri kapsamında çalışılmıştır. Bilişsel Tanı Modelleri ile geliştirilmiş ve analiz edilmiş bir testte, toplam puan yerine testi alan her bireyin testte bulunan becerilerden hangilerine sahip olduğu ve hangilerine sahip olmadığı konusunda bir ölçme yapılır. Bu anlamda Bilişsel Tanı Modelleri ile geliştirilmiş testler sadece değerlendirme sürecine hizmet etmektense öğrenci ihtiyaçlarının belirlenmesinde de etkilidir. Bu alanda geliştirilen birçok model bulunmaktadır. Bu tezde, Bilişsel Tanı Modelleri içinde daha yaygın olan ve yazılım desteği bulunan modellerden DINA ve Fusion model kullanılmıştır. DINA model ikili yetenek modellerine benzeyen bir örtük sınıf analizidir. DINA model cevaplayıcının gözlenen yeteneğinin altında yatan örtük özelliği ortaya çıkartmayı amaçlamaktadır. Modelden s ve g parametreleri şeklinde iki adet madde parametresi elde edilir. DINA modelin diğer BTM'lerden en önemli farkı, bir madde için gerekli olan özelliklerden sadece birine bile sahip olmayan bireyi yokluk sınıfında görmesidir. Öğrenci hakkındaki kararlarda DINA kadar katı olmayan Fusion model, cevaplayıcıların bilişsel profili hakkında detaylı bir bilgi verme ve test ile maddelerin tanılama kapasitesi hakkındaki parametreler şeklinde iki şekilde bilgi sağlamaktadır. Fusion modelde yetenek parametreleri ile birlikte rik*, πi* ve ci şeklinde madde parametreleri elde edilir. Tezde, belirlenen iki Bilişsel Tanı Modelinin istatistiksel yapıları dışında, yaptıkları kestirimler üzerinden bir çalışma yürütülmüştür. Yapılan analizler sonucunda DINA ve Fusion model parametrelerinin değişmediğine (rs = -0,382; P > 0,05), her iki modelin sonsal kestirimlerinin farklılaşmadığına karar verilmiştir. Bir sonraki aşamada ise model uyumu ve madde parametrelerinin benzer olmasına rağmen öğrenci örtük sınıfları kestirimlerinin değiştiği ve öğrencilerin sadece %54,94'ünün her iki model ile aynı sınıfa atandığı görülmüştür.

Yazar

Gamze Akbaba

Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır

Gamze Akbaba (Yüksek Lisans Tezi). Bilişsel tanı modellerinden DINA ve fusion modellerinin madde parametreleri, olasılık dağılımları ve öğrenci örtük sınıf kestirimleri üzerinden karşılaştırılması, 2019, Ege University.

Lisans

Tüm Hakları Saklıdır

Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.

Ege University tezlerinden daha fazlası