Bilişsel tanı ve çok boyutlu madde tepki modellerinin sınıflama doğruluğu ve parametrelerinin karşılaştırılması
Comparison of classification accuracy and parameters of cognitive diagnostic and multidimensional item response models
- Tez No: 619338
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜLYA KELECİOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: bilişsel tanı modelleri, çok boyutlu madde tepki kuramı, uyarlama, doğru sınıflama oranı, cognitive diagnostic models, multidimensional item response theory, retrofitting, correct classification rate
- Yıl: 2020
- 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: 184
Özet
Bu çalışmada, 3PL çok boyutlu madde tepki kuramı (ÇB-MTK) ve bilişsel tanı modelleri (BTM) ile kestirilen birey parametrelerinin sınıflama doğruluğunu incelemek üzerine simülasyon çalışması ve gerçek veri uygulaması yapılmıştır. Modelleri karşılaştırmak için birey parametre kestirimlerine ilişkin RMSE, yanlılık ve nitelik ve nitelik profilleri için doğru sınıflama oranları hesaplanmıştır. Araştırmanın sonucunda tüm test koşulları için verinin üretildiği 3PL ÇB-MTK modelinin en düşük hata ve yanlılık değerine sahip olduğu bulunmuştur. Test uzunluğu ve nitelikler arası korelasyonun artması ile hata değerlerinin azaldığı ancak hata değerlerinin düşmesindeki en etkili değişkenin madde sayısı olduğu görülmüştür. Yanlılık değerleri ise test uzunluğu ve nitelikler arası korelasyonun artması ile birkaç istisnai durum dışında azalma eğilimi göstermiştir. Daha fazla soru ile ölçülen 1. ve 4. nitelikler için nitelik ve nitelik profillerinin eşit sayıda ölçüldüğü Q-matrisinin kullanılması hata ve yanlılığı arttırırken, diğer nitelikler için hata ve yanlılığın azaldığı gözlenmiştir. Tüm simülasyon koşulları için nitelik ve nitelik profili bazında en yüksek doğru sınıflama oranına 3PL ÇB-MTK'nın sahip olduğu görülmüştür. Nitelik bazında doğru sınıflama oranlarının 0.728 ile 0.890, nitelik profili bazında doğru sınıflama oranlarının ise 0.135 ile 0.711 arasında değiştiği belirlenmiştir. Testteki madde sayısı ve nitelikler arası korelasyonun artması ile tüm modeller için nitelik ve nitelik profili bazında yapılan doğru sınıflama oranları monotonik olarak artmıştır. Nitelik ve nitelik profillerinin eşit sayıda ölçüldüğü Q-matrisinin kullanılması ise daha yüksek oranda doğru sınıflama yapılmasına neden olmuştur. Gerçek veri uygulamasına dayalı sonuçlar incelendiğinde, G-DINA modelinin diğer BTM'lere göre mutlak ve göreceli model uyumu ve madde uyumu indekslerine göre daha iyi uyum gösterdiği bulunmuştur. Her bir nitelik sınıfı için geçen kişi yüzdeleri incelendiğinde ise bireylerin büyük bir çoğunluğunun (1,1,1) ve (0,0,0) sınıflarında toplandığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
This study investigated the classification accuracy of person parameters estimated by 3PL multidimensional item response theory (MIRT) and cognitive diagnostic models (CDMs) via simulation and real data analysis. To compare the models, RMSE, bias, and correct classification rates of attributes and attribute profiles were calculated. As a result of the study, it was found that for all test conditions, 3PL MIRT had the lowest RMSE and bias values. The increase in test length and the correlation between attributes decreased the RMSE and test length had the greatest positive impact on decreasing RMSE values than the correlation between attributes. By increasing test length and the correlation between attributes, bias tended to decrease except for a few exceptional cases. The use of Q-matrix which was designed to measure the attributes and attributes profiles in equal number, increased the RMSE and bias for the attributes 1 and 4 which were measured by more items, and reduced RMSE and bias for other attributes. For all test conditions, 3PL MIRT had the highest attribute and attribute profile correct classification rates. It was found that the correct classification rates based on attributes ranged from 0.728 to 0.890 and the correct classification rates of attribute profiles were between 0.135 and 0.711. As the test length and correlation increased, attribute and attribute profile based correct classification rates increased monotonically. Similarly, the use of the Q-matrix which measured the attributes and the attribute profiles in equal number, increased the correct classification rates. In real data applications, G-DINA model had the best relative and absolute model fit and item fit among the other CDMs. When examining the attribute mastery probabilities, it was found that the majority of the examinees were clustered in (1,1,1) and (0,0,0) attribute classes.
Benzer Tezler
- Bilişsel tanı ve çok boyutlu madde tepki kuramı modellerinin karşılıklı uyumlarının incelenmesi
Retrofitting of cognitive diagnosis and multidimensional item response theory models
LEVENT YAKAR
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURİ DOĞAN
- Classification of pediatric snoring episodes using deep convolutional neural networks
Pediyatrik horlama episodlarının derin evrişimsel sinir ağları ile sınıflandırılması
OZAN FIRAT CİVANER
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Bipolar bozuklukta eşlik eden psikoz yüksek risk sendromunun bilişsel fonksiyonlar ve işlevsellikle ilişkisi
The relationship of psychosis high-risk syndrome in bipolar disorder with cognitive functions and functionality
SİMGE UZMAN ÖZBEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
PsikiyatriDokuz Eylül ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM EMRE BORA
- Düzenlileştirme ve bilişsel tanı modellerine dayalı değişen madde fonksiyonu incelemesi
Examination of differential item functioning based on regularization and cognitive diagnostic models
SİNEM ŞENFERAH
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAVUZ ATAR
- Alkol kullanım bozukluğu olan kişilerde aleksitimi, emosyonel disregülasyon, impulsivite ve ağrı duyarlılığının interosepsiyon ile ilişkisinin değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
FİGEN SEVEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
PsikiyatriTrakya ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BÜLENT SÖNMEZ