Geri Dön

Rasch Karar Ağacı Yöntemi ile değişen madde fonksiyonu kaynağı olabilecek değişkenlerin belirlenmesi ve farklı tekniklerle incelenmesi

Determination of variables that could be a source of differential item functioning using the Rasch Decision Tree Method and analysis with different techniques

  1. Tez No: 868083
  2. Yazar: MERT CEYHAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CELAL DEHA DOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara 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: 81

Özet

Bu çalışmanın amacı PISA 2018 uygulamasında fen okuryazarlığı alt testinde yer alan maddelerin öğrencilerin göç etme durumu, ailelerindeki okur yazarlık oranı, okul dışı zamanda öğrenmeye harcadıkları zaman, kültürler arası iletişim farkındalığı, okul türü, akademik yılmazlık, teknolojiye duyulan ilgi, diğer kültürlere duyulan merak, okuma yeterliliği algıları, teknoloji okur yazarlığı, sosyoekonomik düzey, okulda kullanılan teknolojik aletler, okul öncesi eğitim süresi, evdeki teknolojik alet sayısı gibi PISA tarafından belirlenen değişkenlere göre değişen madde fonksiyonu (DMF) gösterip göstermediğini belirlemektir. Fen okuryazarlığı alanında iki kategorili puanlanan 104 madde bulunmaktadır. Çalışma kapsamında yanıtlanmayan madde oranı en az olan ve 104 maddenin tamamını kapsayan 13, 15 ve 17 numaralı kitapçıklar incelenmiştir. Araştırmanın örneklemini bu kitapçıkları yanıtlayan 790 öğrenci oluşturmaktadır. DMF analizlerinden önce kitapçıkların ve PISA tarafından uygulanan anketlerin her değişken için kayıp veri oranı incelenmiştir. Tek boyutluluk varsayımının kontrolü için DFA gerçekleştirilmiş, yamaç birikinti grafiği incelenmiştir. Yerel bağımsızlık varsayımının kontrolü için Q3 analizleri gerçekleştirilmiştir. DMF analizleri iki aşamalı olarak ele alınmıştır. Birinci aşamada değişkenlerin DMF kaynağı olup olmadığı Rasch Ağacı Yöntemi (RAY) ile belirlenmiş, ikinci aşamada DMF gösteren maddeler RAY, Lojistik Regresyon (LR) ve Mantel Haenzhel (MH) yöntemleriyle tespit edilmiştir. Sonuç olarak 13 numaralı kitapçığın“öğrenme hedefleri”değişkenine, 15 numaralı kitapçığın“kültürleri öğrenme ilgisi”ve“okuma eylemine yönelik teşvik edilme algısı”değişkenlerine, 17 numaralı kitapçığın ise“küresel sorunlar hakkında farkındalık”ve“Okuma benliği yetkinlik algısı”değişkenlerine göre DMF gösterdiği diğer değişkenlere göre DMF göstermediği tespit edilmiştir. PISA 2018 fen okuryazarlığı alt testinde yer alan 104 maddenin 13 tanesinde üç farklı yöntemle DMF tespit edilmiştir. Üç farklı yöntemle DMF tespit edilen 13 maddeden ikisi birden fazla değişken için DMF göstermektedir. 22 Farklı madde yalnızca RAY ile, 1 madde yalnızca MH yöntemi ile, 8 madde yalnızca LR yöntemi ile tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study is to determine whether the items in the science literacy subtest of the PISA 2018 assessment exhibit Differential Item Functioning (DIF) according to variables identified by PISA such as students' migration status, literacy rate in their families, time spent on learning outside of school hours, intercultural communication awareness, type of school, academic resilience, interest in technology, curiosity about other cultures, perceptions of reading proficiency, technological literacy, socioeconomic level, technological devices used in school, duration of preschool education, and number of technological devices at home. In the field of science literacy, there are 104 items scored in two categories. Within the scope of the study, Booklets numbered 13, 15, and 17, which cover all 104 items and have the lowest proportion of unanswered items, were examined. The sample of the study consists of 790 students who answered these booklets. Before conducting the DIF analyses, the missing data rates for each variable of the booklets and the surveys administered by PISA were examined. or checking the assumption of unidimensionality, a Confirmatory Factor Analysis (CFA) was conducted, and the scree plot was examined. To check the assumption of local independence, Q3 analyses were conducted. The DIF analyses were conducted in two stages. In the first stage, it was determined using the Rasch Tree Method (RTM) whether the variables were sources of DIF. In the second stage, items showing DIF were identified using RTM, Logistic Regression (LR), and Mantel-Haenszel (MH) methods. As a result, it was determined that Booklet 13 exhibited DIF for the variable“learning objectives,”Booklet 15 exhibited DIF for the variables“interest in learning about cultures”and“perceived encouragement for reading action,”and Booklet 17 exhibited DIF for the variables“awareness of global issues”and“perception of reading self- efficacy.”In the PISA 2018 science literacy subtest, DIF was detected in 13 out of the 104 items using three different methods. Out of the 13 items where DIF was detected using three different methods, two of them exhibit DIF for more than one variable. 22 different items were identified solely using the RTM, 1 item was identified solely using the MH method, and 8 items were identified solely using the LR method.

Benzer Tezler

  1. PISA 2015 matematik ve fen bilimleri alt testlerinde değişen madde fonksiyonunun Rasch Ağacı yöntemiyle belirlenmesi

    An investigation of differantial item functioning in PISA 2015 mathematics and science subtests with Rasch Tree method

    TURGUT DAŞKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL KARAKAYA

  2. Öğrencilerin istatistiksel okuryazarlıklarının kendi ürettikleri örnekler bağlamında incelenmesi

    Examination of students statistical literacy within the context of learner generated examples

    BEHİCE NUR KALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN SAĞLAM KAYA

  3. Hasta aktiflik düzeyinde klinisyen desteği ölçüm aracının (Clinician support for patient activation measure) Türkçeye uyarlanması: Geçerlik ve güvenirlik çalışması

    Adaptation of clinician support for patient activation measure into Turkish: Reliability and validity study

    ERCAN KULAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Halk SağlığıMarmara Üniversitesi

    Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NADİYE PINAR AY

    DOÇ. DR. SEYHAN HIDIROĞLU

  4. Santralların yap işlet devret modeli ile özelleştirilmesinin üretim yönetimi yönünden incelenmesi

    The Investigation on the view of the product management of the privatisation of hydroelectric power plant by built operate transfer system

    ERHAN İSLAMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    İşletmeGazi Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RASİH DEMİRCİ

  5. Yeşil lojistikte depo yeri seçimi

    Warehouse location selection in green logistics

    HASAN RASİH BOZTEPE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECDET ÖZÇAKAR