Geri Dön

Bireye uyarlanmış bilgisayarlı test ortamında maksimum fisher madde seçme yönteminin incelenmesi

Investigation of maximum fisher item selection method on computerized adaptive testing

  1. Tez No: 428820
  2. Yazar: MEVRA KAÇAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEMA SULAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Bireye uyarlanmış bilgisayarlı test uygulaması, madde seçme yöntemi, Maksimum Fisher Bilgisi, Adaptive Testing, item selection, Maksimum Fisher İnformation
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İlköğretim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sınıf Öğretmenliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Bireyselleştirilmiş bilgisayarlı test uygulamalarında Maksimum Fisher Bilgisi madde seçme yönteminin etkililiğinin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla farklı madde havuzları simule edilerek MFB madde seçme yönteminin madde sayısına göre nasıl farklılaştığı araştırılmıştır. MFB madde seçme yönteminin, test başlangıcında yüksek a parametresine sahip maddeleri seçme eğiliminde olduğu çeşitli araştırmalarda ele alınmıştır. Bu araştırmada da madde havuzu genişliğinin MFB madde seçme yönteminin bu durumu üzerindeki etkisi incelenmiştir. Eldeki araştırma simülasyon çalışması olarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın verisi SIMULCAT bilgisayar programı aracılığıyla üretilmiştir. Bilgisayar ortamında bireyselleştirilmiş test uygulamalarında Maksimum Fisher Bilgisi madde seçme yöntemine göre kestirilen yetenek düzeyinin standart hatası, RMSE, BIAS ve yanlılığın, madde havuzu genişliğine göre nasıl bir değişim gösterdiği incelenmiştir. Tahminin standart hatasının madde havuzu genişliğine göre incelenmesi sonucunda; en yüksek değerin madde havuzu 500 iken, en düşük değerin ise madde havuzu 1500 iken elde edildiği görülmüştür. Bilgisayar ortamında bireyselleştirilmiş test uygulamalarında Maximum Fisher Bilgisi madde seçme yöntemine göre elde edilen madde havuzu kullanım sıklığının, madde havuzu genişliğine göre nasıl bir değişim gösterdiği araştırılmıştır. Bu problemin analizi için bütün simülasyon koşullarında her bir cevaplayıcının cevap örüntüsü kullanılmıştır. Cevap örüntülerinde madde havuzundan çekilen maddelerin frekansları ve a parametre değerleri incelenmiştir. Madde havuzu genişliğinin bu durumu nasıl etkilediğini belirlemek için her üç simülasyon koşulunda ilk on maddenin a parametre değerleri bulunmuştur. Madde havuzu genişliği 500, 1000 ve 1500 iken elde edilen a parametre değerlerinin anlamlı farklılık gösterdiği bulunmuştur. Madde havuzu genişliği arttıkça yüksek a parametresine sahip maddelerin kullanıldığı görülmüştür. MFB madde seçme yönteminin farklı yetenek kestirim yöntemleri ve durdurma kurallarına göre incelenmesi önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

The effectiveness of Maximum Fisher Information item selection method on computerized adaptive testing was investigated. For this aim, different item pools were simulated in order to search as to whether MFB item selection method differ based on item number. Several research concluded that MFB item selection method has tendency to choose items that are higher a parameters at the beginning of the test. In this research, the impacts of MFB item selection method and item pool extension on this aforementioned situation was investigated. The data of the study was created utilising SIMULCAT computer program. It was investigated how the extension of item pool effect standard error of estimation, RMSE, BIAS, and inaccuracy of estimated ability levels, that are based on MFB item selection method, during computerized adaptive testing. As a result of how estimated standard error differ based on item selection method, it was found that the maximum was when item pool was 500 and the minimum was when the item pool was 1500. Moreover, how item pool extension differs based on item pool selection frequency, that are based on MFB item selection method during computerized adaptive testing was investigated. In order to analyse this question, each responders' answer patterns in every simulation situation was used. on these answer patterns item frequencies and a parameters were searched. In order to determine how item pool extension impacts this situation, a parameters of first ten questions from three simulation situations were found.It was found that when item pool extension was 500, 1000, and 1500; a parameters were significant. Additionally, higher a parameters items were used when item pool extension increases. It was further recommended to investigate MFB item selection method according to different ability estimation method and stopping rules.

Benzer Tezler

  1. Bilişsel tanı modelinde geleneksel ve bilgisayarlı sınıflamalı test uygulamalarının psikometrik özelliklerinin karşılaştırılması

    Comparing the psychometric features of traditional and computerized adaptive classification test in the cognitive diagnostic model

    CANSU AYAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHİME NÜKHET DEMİRTAŞLI

  2. Türkı̇ye'de bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış test (BOBUT) çalışmaları: Sı̇stematı̇k bir derleme

    Computerized adaptive testing (CAT) studies in Turkey: A systematic review

    RUMEYSA EKİZ KUZUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimHarran Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDAT ŞEN

  3. Bilişsel tanıya dayalı bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış testlerde madde seçim yöntemlerinin incelenmesi

    Investigating item selection methods in cognitive diagnosis computerized adaptive testing

    SEMİH AŞİRET

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimMersin Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇİL ÖMÜR SÜNBÜL

  4. Minnesota çok yönlü kişilik envanteri için makine öğrenmesi temelli bireyselleştirilmiş bilgisayarlı test uygulamasının geliştirilmesi

    Development of machine learning based computerized adaptive testing application for Minnesota multiphasic personality inventory

    ŞEYMA ERBAY MERMER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN GELBAL

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ULAŞ VURAL

  5. Bireye uyarlanmış bilgisayar destekli ölçme ve değerlendirme yazılımı geliştirilmesi

    Software development of computer assisted measurement and evaluation adapted to individuals

    MUSTAFA CÖMERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA