Geri Dön

Açıklayıcı madde tepki modellerinin bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış testlerde kullanımı

Use of explanatory item response models in computer adaptive tests

  1. Tez No: 617759
  2. Yazar: OSMAN TAT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NURİ DOĞAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: bireye uyarlanmış test, açıklayıcı madde tepki modelleri, Rasch modeli, minInfo, kesinlik, randomesque, madde kullanım sıklığı, computer adaptive test, explanatory item response models Rasch model, minInfo, precision, randomesque, item exposure
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 146

Özet

Bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış testlerde madde havuzunun geliştirilmesi süreci oldukça zahmetli bir iştir. Bu geliştirme sürecinde madde parametrelerinin farklı alt gruplara, kullanım sırasına, farklı test formatlarına göre değişim göstermemesi beklenir. Bunun için yapılan analizlerde böylesi bir durumun tespit edildiği maddeler elenir. Bu çalışmanın amacı açıklayıcı madde tepki modellerinin bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış testlerde kullanımının, madde havuzu geliştirme sürecine, uygulanan madde sayısına, yetenek parametrelerinin kestiriminin kesinliğine etkisini incelemektir. Araştırmada her birinde 100 maddenin olduğu 10 madde havuzu ve 1440 katılımcıya ait cevap örüntüleri simülasyonla üretilmiştir. Geliştirilen tüm madde havuzları Rasch model, örtük regresyon, doğrusal lojistik test modeli ve örtük regresyon doğrusal lojistik test modeli ile kalibre edilmiştir. Ardından her bir modelden elde edilen cevap örüntüleri ve önsel yetenek puanları ile 10 döngüden oluşan post-hoc simülasyonları gerçekleştirilmiş ve tüm havuzlardan elde edilen sonuçların ortalamasına ulaşılmıştır. Post-hoc simülasyonlarında yetenek puan kestirimi olarak BSD (EAP), sonlandırma kuralı olarak kesinlik ve minInfo kuralı, madde kullanım sıklığı kontrol kuralı olarak randomesque kullanılmıştır. Açıklayıcı madde tepki modeli ile yapılan post-hoc simülasyonu“catR”paketine araştırmacı tarafından yazılan yeni fonksiyonlar ile gerçekleştirilmiştir. Araştırmada tüm madde havuzunda olduğu gibi post-hoc simülasyonlarında da alt gruplar göz ardı edildiğinde tüm modellerin çok yakın yetenek puan ortalaması kestirdiği belirlenmiştir. Alt gruplar dikkate alındığında ise modeller arasında manidar farklar tespit edilmiştir. Ayrıca parametre kestirim modelinin maddenin kullanım sıklığı, test uzunluğu ve test örtüşme oranı üzerinde etkisinin olmadığı tespit edilmiştir. Çalışmada madde havuzunda birey ve madde eşdeğişkenlerinin etkin olduğu maddelerin bulunduğu durumlarda, bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış testlerin açıklayıcı madde tepki modellerine dayalı parametrelerle yapılması önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

The item bank development stage in computer adaptive testing is extremely challenging. It is assumed that the item difficulties are constant among different sub-groups, different positions and various test forms. The items violate these assumptions are eliminated. This may result in more time-consuming item pool development stage. The main purpose of this research is to investigate how average test length, item exposure, test overlap and precision of ability parameters change when explanatory item response models are utilized in computer adaptive testing. The study analysis conducted with simulated 10 item pools with 100 items and 1440 candidates in each. Each item bank calibrated using Rasch model, latent regression, linear logistic test model and latent regression linear logistic test model. Next, response patterns and prior ability estimates used for post-hoc simulations conducted in 10 replications for each item bank and models. The simulations are based on EAP estimation, two stop rules (precision and minInfo) and the item exposure control rule randomesque. The computer adaptive testing simulations based on explanatory item response models conducted using a modified version of“catR”. It is reported that if the sub-groups in population are ignored in post-hoc simulations all models estimate very similar ability score mean. It also found that explanatory item response models have no effect on average test length, test overlap and item exposure rate. It is an important finding that latent regression and linear logistic test model achieved to reduce item exposure rate for the first 20 items.

Benzer Tezler

  1. Objektif yapılandırılmış sınav aracının klasik test kuramı, genellenebilirlik kuramı ve madde tepki kuramı ile değerlendirilmesi

    Evaluation of objective structured examination tool with classical testing, generalizability teory and item response theory

    MEVLÜDE YASEMİN AKŞEHİRLİ SEYFELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyoistatistikErciyes Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ÖZTÜRK

  2. Karma yapıdaki geniş ölçekli Naep fen bilimleri testinin boyutluluk yapısının çok boyutlu madde tepki kuramına göre incelenmesi

    Using Naep science achievement test data to explore the dimensional structure of a complex large scale assessment using multidimensional item response theory

    ARİFE KART ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER KUTLU

  3. Düşük okuma başarısını yordayan etkenlerin açıklayıcı madde tepki kuramıyla belirlenmesi

    Determination of the factors predicting low reading achievement by explanatory item response theory

    NESLİHAN TUĞÇE ÖZYETER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER KUTLU

  4. Matematikte akademik yılmazlığı yordayan değişkenlerin incelenmesi: Bir açıklayıcı madde tepki modellemesi uygulaması

    Investigation of variables predicting academic resilience in mathematics: An explanatory item response modeling application

    NAİME ŞAHİN BALOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVİLAY KİLMEN

  5. PISA okuma testinin ekolojik modele göre yanlılık analizi: Türkiye örneği

    Dif analysis of the pisa reading test according to the ecological model: The example of Turkey

    TALHA GÖKTENTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ FUAT ARICI

    DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR