Parametrik olmayan Bayes yöntemiyle ortak değişkenlere göre yapılan test eşitlemelerinin karşılaştırılması
The comparison of test equating with covariates using Bayesian nonparametric method
- Tez No: 516810
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜLYA KELECİOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Bu araştırma ortak değişkenler kullanılarak parametrik olmayan bayes modeliyle eşitlenmiş puanların elde edilmesini temel almaktadır. Araştırmada ortak değişken olarak; cinsiyet, matematik öz yeterlik puanları ve ortak madde puanları kullanılmıştır. Ortak maddelerin ve ortak değişkenlerin kullanılması ile elde edilen eşitlenmiş puanlara ait dağılımların hedef teste olan uzaklıkları hesaplanmıştır. Bu uzaklıklar, madde tepki kuramına dayalı yöntemlerden elde edilen eşitlenmiş puanların dağılımlarının hedef teste olan uzaklıkları ile karşılaştırılmıştır. Araştırma, PISA 2012 uygulamasındaki Kanada ve İtalya örneklemleri üzerinde yürütülmüştür. Çalışma kapsamında; madde parametrelerinin kestiriminde PARSCALE, ölçek dönüştürme işleminde IRTEQ programları, parametrik olmayan Bayes modelinde R yazılımı kullanılmıştır. Parametrik olmayan Bayes yaklaşımında elde edilen eşitlenmiş puanlara ait dağılımların ortak değişkenlere göre değiştiği sonucuna ulaşılmıştır. Cinsiyet, matematik öz yeterlik puanları ve ortak madde puanları modelde ortak değişken olarak kullanıldığında elde edilen eşitlenmiş puanların hedef teste olan uzaklık değerleri birbirlerine yakınlık gösterse de dağımları farklılık göstermiştir. Hedef teste en yakın dağılımın modelde cinsiyet ve matematik öz yeterlik puanlarının birlikte ortak değişken olarak kullanıldığında, en uzak dağılımların ise madde tepki kuramı yöntemlerinde elde edildiği sonucuna ulaşılmıştır. Araştırma sonucunda modelin klasik yöntemlere kıyasla daha bilgilendirici olduğu, ortak değişkenlerin ortak maddeler yerine kullanılabileceği hatta bazı durumlarda daha iyi sonuç verebileceği ve model ile elde edilen eşitlenmiş puanların hedef teste daha yakın sonuçlar verebileceği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
This research is based on the use of covariates to obtain equated scores with Bayesian nonparametric model. As covariates in the study; gender, mathematics self-efficacy scores and common item scores were used. The distances of equated scores obtained by using common items and covariates are calculated from distances to target test. These distances were compared with distances of equated scores obtained from methods based on Item Response Theory to target test. The study was conducted on Canadian and Italian samples of PISA 2012 application. The scope of work, PARSCALE was used for estimation of material parameters, IRTEQ was used for scale transformation, and R software was used for Bayesian nonparametric model. Distributions of equated scores obtained in the Bayesian nonparametric approach changed according to the covariates. When gender, mathematics self-efficacy scores, and common item scores were used as covariates in the model, distance values of obtained equated scores to target test are close to each other but their distributions are different. The closest distribution to target test was achieved when gender and mathematics self-efficacy scores were used together as covariates in the model and the farthest distributions was obtained from item response theory methods. As a result of research, it was determined that model is more informative than the classical methods. Covariates can be used instead of common items and even better in some cases, and that equated scores obtained with model can give closer results to target test.
Benzer Tezler
- Yarı parametrik ve parametrik olmayan eşitleme yöntemleri ile bir yetenek testinin farklı formlarının eşitlenmesi
Equating parallel forms of an aptitude test using semiparametric and nonparametric methods
ŞERİFE ZEYBEKOĞLU
Doktora
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAAN ZÜLFİKAR DENİZ
- Bayesian compressive sensing approach for ultra-wideband channel estimation
Ultra geniş bant kanal kestirimi için bayes sıkıştırılmış algılama yaklaşımı
MEHMET ÖZGÖR
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Coating of silver doped titanium by biodegradable pcl to delay antibacterial silver release in dental implants
Diş implantlarındaki antibakteriyel gümüş salınımını geciktirmek için gümüş katkılı titanyumun biyoçözünür pcl ile kaplanması
GİZEM ÖZGE KAYAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MOHAMMADREZA NOFAR
- Value of information obtained using structural health monitoring of an rc bridge subjected to seismic hazard
Deprem tehlikesine maruz kalan bir betonarme köprü için yapısal sağlık izleme yöntemiyle elde edilen verilerin değeri
SIAMAK TAHAEI YAGHOUBI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği ve Afet Yönetimi Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. UFUK YAZGAN
- Learning adjectives of yacht hulls for customer oriented smart design
Müşteri odaklı akıllı tasarım için yat gövde sıfatları öğrenme
KEMAL MERT DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERKAN GÜNPINAR