Computer based testing -evaluation of question classification for computer adaptive testing-
Bilgisayar destekli sınav -bilgisayar uyarlamalı sınav için soru sınıflandırma değerlendirmesi-
- Tez No: 244706
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, İstatistik, Science and Technology, Engineering Sciences, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Bu çalışmanın amacı kullancının bir soruya verdiği cevaba göre sınavdaki bir sonraki soruyu tespit edecek bilgisayar destekli bir sınav sisteminde kullanılmak üzere hazırlanan soruların zorluk derecesini en iyi şekilde belirlemektir Kullanıcının bir soruya verdiği cevaba göre bir sonraki soruyu seçen bilgisayar destekli sınavlara bilgisayar uyarlamalı sınav denir. Öncelikle hazırlanan soruların zorluklarını belirleyebilmek için bu soruları kullanıcıya bilgisayar üzerinden aktaracak bir uygulama geliştirilmiştir. Kullanıcıların geliştirilen uygulama üzerinden verdikleri cevaplar farklı istatistiksel yöntemlerle değerlendirilerek soruların zorlukları belirlenmiştir. Buna bağlı olarak soru zorluğunu en iyi tespit eden yöntem bulunmuştur. Soru zorlukları en iyi tespit eden yöntem bulunduktan sonra, hazırlanan sorular RRT yöntemi ile sınıflandırılmıştır. Bu sınıfandırma bu çalışmanın gelecekteki yolunu çizmiştir. İlki bilgisayar uyarlamalı sınav yazılımlarında soruları sınıflandırmak için en iyi yöntemin ne olduğudur. İkinci sonuç ise soru sınıflandırmalarında soru havuzunun büyüklüğünün önemidir.Bunlara ek olarak, bu tez daha önce yapılmış bilgisayar uyarlamalı test uygulamalarını, bilgisayar destekli ve bilgisayar uyarlamalı testler arasındaki farkı, bu çalışmanın bilgisayar uyarlamalı test yazılımı geliştirmek için nasıl kullanılacağını da özetler.
Özet (Çeviri)
The objective of this thesis is to determine the item difficulties in a test that are going to be used on Computer Adaptive Testing (CAT). Computer Based Testing (CBT) software has been developed to collect user responses to sample items. According to these user responses, item difficulties have been found using different approaches. Consequently, best approach to find item difficulty has been determined by a simple classification tool. Since using this classification tool, the best method to find item difficulties is determined, items have been classified using RRT algorithm. This classification ended up with two different results that define the future work of this study. First one tries to reveal which algorithm is the best method for classifying the questions for CAT software; and the second one has determined whether the size of item pool is important for question classification.In addition, this thesis outlines the previous work about CAT software, differences between CAT and CBT, how the current work will be used to further to implement CAT software. Finally, the benefits and potential limitations of this research are also presented here.
Benzer Tezler
- Intelligent question classification for e-learning environments by data mining techniques
Veri madenciliği teknikleri ile e-öğrenme platformunda akıllı soru sınıflandırması
İBRAHİM FURKAN İNCE
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- Item parameter drift in computer adaptive testing due to lack of content knowledge within sub-populations
Başlık çevirisi yok
BEYZA AKSU DÜNYA
- Cellular automata based reservoir computing in sequence learning
Dizi öğrenmesinde hücresel otomat temelli rezervuar hesaplama
MRWAN A.H MARGEM
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN SERDAR GEDİK
- Yapay zekâ ve demokrasi
Artificial intelligence and democracy
AYŞE NUR YAZICILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖZSOY BOYUNSUZ
- Bilgisayarlı görü ile dijital ergonomik risk değerlendirme sistemi: REBA, RULA ve OWAS uygulaması
Digital ergonomic risk assessment system with computerized vision: REBA, RULA and OWAS application
ANIL ÖZKAN GEÇİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER KİRAZ
- İplik tüylülüğü ölçümünde farklı yaklaşımlar
Effects of fibre and yarn characterictics for polyester/viscose blends on yarn hairiness
YEŞİM İRİDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. BÜLENT ÖZİPEK