Beceri ve kavram yanılgılarının tanımlanmasında bilişsel tanı modeli: SISM model performansının değerlendirilmesi ve dına, bug-dıno modeller ile karşılaştırılması
Cognitive diagnostic model for identifying skills and misconceptions: Evaluation of SISM model performance and comparison with dina, bug-dino models
- Tez No: 801530
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞEREF TAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 195
Özet
Bu çalışmanın amacı, bilişsel tanı modellerinde beceri ve kavram yanılgılarını eş zamanlı olarak ölçen modelin performansını farklı koşullar altında karşılaştırarak modelin hangi koşullar altında benzer ya da farklı sonuçlar verdiğini göstermek ve modeli beceriler ile kavram yanılgılarını ayrı ayrı tanımlayan modellerin performanslarıyla karşılaştırmaktır. Becerileri ve kavram yanılgılarını eş zamanlı olarak ölçen modelin performansına ilişkin kapsamlı bilgilere ulaşmak amacıyla örneklem büyüklüğü, test uzunluğu, madde ayırt edicilik düzeyi ve ölçülen nitelik sayısı olmak üzere farklı simülasyon çalışmalarında sıklıkla kullanılan dört faktör çalışmaya dahil edilmiştir. Olası bilgi durumlarına dayalı olarak ana simülasyon tasarımı modelin performansını dört faktörün birleştirilmesiyle 72 simülasyon koşulu altında karşılaştırmıştır. Çalışmanın birinci ve ikinci alt problemleri kapsamında modele ilişkin madde parametre tahminlerine ait“mutlak sapma”ve“ortalama mutlak sapma”değerleriyle birlikte model kapsamında yer alan dört madde parametresine ilişkin ortalama standart hata değerleri tüm koşullar için özetlenerek sunulmuştur. Çalışmanın üçüncü alt problemi kapsamında ise becerileri ve kavram yanılgılarını eş zamanlı olarak ölçen modelin sınıflama doğruluğu performansı, beceri ve kavram yanılgılarını ayrı ayrı ölçen modellerle karşılaştırılmıştır. Birinci ve ikinci alt problemlerden elde edilen bulgular test uzunluğuyla örneklem büyüklüğünün nispeten arttığı ve madde ayırt edicilik düzeyinin yüksek olduğu koşullar altında dört madde parametresine ait tahminlerin beklenti maksimizasyon algoritmasıyla doğru bir şekilde tahmin edilebildiğini göstermiştir. Üçüncü alt problemden elde edilen bulgular ise simülasyon çalışması sonucu beceri ve kavram yanılgılarını eş zamanlı olarak ölçen modelin dört faktörde değişimlenen koşullarda diğer modellere göre daha yüksek sınıflama doğruluğu performansı sergilediğini ortaya koymuştur. Bu modeli sırasıyla kavram yanılgıların ölçen model ve becerileri ölçen model takip etmiştir. Beceri ve kavram yanılgılarını eş zamanlı olarak ölçen modelin kısa testlerin kullanıldığı koşullarda dahi kabul edilebilir sınıflama doğruluğu değerleri aldığı ve madde ayırt edicilik düzeyi arttıkça sınıflama doğruluğu değerlerinin arttığı görülmüştür. Ancak ölçülen nitelik sayısının artmasıyla birlikte modelin sınıflama doğruluğu performansı daha az karmaşık olan Q-matrislerin kullanıldığı koşullara kıyasla azalmıştır. Beceri ve kavram yanılgılarının eş zamanlı olarak ölçülmesi için tasarlanmış modele ait analizlerden elde edilen sonuçlar ümit verici olsa da, literatürde yeni bir model olarak yer aldığından elde edilen bulgulardan genellenebilir sonuçlara ulaşılamamıştır. Bu nedenle modelin güvenilir kullanımları sağlanmadan önce doğasını daha iyi anlamak adına simülasyon çalışmalarının tasarlanması ya da gerçek veri setlerinin analizleriyle ek çalışmaların yürütülmesine ihtiyaç vardır. Ancak bu sayede becerilerin ve kavram yanılgılarının bilişsel tanısı, eğitim öğretim reformlarına yardımcı olabilir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to compare the performance of model, which can simultaneously measure skills and misconceptions in cognitive diagnosis models, under different conditions in order to determine which conditions the model produces similar or different results, and to compare model to the performance of models that define skills and misconceptions separately. Four factors, including sample size, test length, item discrimination level, and number of attributes measured, which are often utilized in various simulation studies, were included in the study to obtain comprehensive information on the model performance of simultaneously measure skills and misconceptions. The main simulation design compared the performance of model under 72 simulation conditions based on possible knowledge states by combining four factors. For all conditions within the scope of the study's first and second sub-problems, the“absolute deviation”and“mean absolute deviation”values of the item parameter estimations related to the model, as well as the mean standard error values of the four item parameters included in the model, were summarized. The classification accuracy performance of the model that measures skills and misconceptions simultaneously was compared with the models measuring skill and misconceptions separately in the scope of the study's third sub-problem. The results of the first and second sub-problems demonstrated that the expectation maximization algorithm could accurately estimate the four item parameters under conditions of relatively increased test length and sample size and high item discrimination level. The results of the third sub-problem demonsrated that model for simultaneously identifying skills and misconceptionsoutperformed other models in classification accuracy under conditions that varied across four factors. This model was followed by the model measuring misconceptions and the model measuring skills, respectively. It has been observed that the model, which simultaneously measures skills and misconceptions, has acceptable classification accuracy values even under the conditions where short tests are used, and the classification accuracy values increase as the item discrimination level increases. However, as number of attributes measured increased, the model's classification accuracy performance deteriorated when compared to conditions where less complex Q-matrices were used. Although the results of the model designed to measure skills and misconceptions simultaneously are promising, generalizable results could not be reached from the findings, since it is a new model in the literature. As a result, before the model can be used reliably, simulation studies or additional studies involving the analysis of real data sets are required to better understand its nature. Only in this manner can cognitive diagnosis of skills and misconceptions support education reforms.
Benzer Tezler
- 2011 ve 2013 fizik öğretim programlarının karşılaştırılması
Comparsion of 2011 and 2013 Turkish national high school physics curricula
MELTEM SU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiFizik Eğitimi Bilim Dalı
PROF. DR. BİLAL GÜNEŞ
- Fen eğitiminde rehberli sorgulamaya dayalı öğrenmenin etkisi
Effective learning based on guided inquiry in science education
CANSU EBREN OZAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimAmasya ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİLAY KARAMUSTAFAOĞLU
- Effectiveness of conceptual change text oriented instruction on understanding electrochemical cell concepts
Kavram değiştirme metinleri kullanılarak hazırlanan öğretim yönteminin elektrokimyasal piller konusunu anlamaya olan etkisi
NECLA YÜRÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiOrtaöğretim Fen ve Matematik Alanları Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER GEBAN
- İlköğretim 8. sınıf öğrencilerinin olasılıkla ilgili kavramsal ve işlemsel bilgi düzeyleri ve kavram yanılgılarının belirlenmesi
The determination of conceptual and procedural knowledge lewel and misconception of elementary education 8th grades students about probability
FATİH HAYAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Eğitim ve ÖğretimAtatürk Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CEMALETTİN IŞIK
- 21. yüzyıl becerileri öğretim programının ters yüz öğrenme yaklaşımı temele alınarak tasarlanması, uygulanması ve değerlendirilmesi
Design, implementation and evaluation of the 21st century skills curriculum based on the flip learning approach
AHMET DOLMACI
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimDüzce ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ EVRAN ACAR