Geri Dön

Karar ağacı algoritmasının bilişsel tanı modellerine dayalı bilgisayarda bireyselleştirilmiş testlerde kullanımı

The use of decision tree algorithm in computerized adaptive tests based on cognitive diagnostic models

  1. Tez No: 883596
  2. Yazar: HÜSEYİN YILDIZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HÜLYA KELECİOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  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: 82

Özet

Bilişsel tanı modelleri (BTM) ve bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış testler (BBT) eğitimde ölçme ve değerlendirme alanında halen gelişmekte olan ve alan yazında popülerliğini koruyan konulardandır. Bu çalışmada Bilişsel Tanı Modellerine dayalı bireyselleştirilmiş testler için (BT-BBT), karar ağacı algoritmalarına dayalı başlangıç, ilerleme ve sonlandırma kurallarını kapsayan bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemi geleneksel BT-BBT uygulamaları ile farklı madde havuzu büyüklüğü, örneklem büyüklüğü ve test uzunluğu koşulları altında örtük sınıf ve beceri kestirim tutarlılığı açısından karşılaştıran simülasyon verileri ile yürütülmüştür. Ayrıca gerçek öğrenci tepkileri kullanılarak da benzer karşılaştırmalar yapılmıştır. Araştırmada kullanılan verilerin türetilmesi ve analizler R programlama dilinde çeşitli paket programlar kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmada gerçek veri kullanılarak elde edilen sonuçlara göre, karar ağacına dayalı yöntem kullanılarak elde edilen başarılı sınıf ve beceri tahmini oranlarının geleneksel yöntemlere göre daha yüksek olduğu gözlenmiştir. Ayrıca 18 ve 24 madde uzunluklarının kullanıldığı simülasyon koşullarında karar ağacına dayalı yöntem daha başarılı olurken 12 maddelik test uzunluklarının kullanıldığı koşullarda Global Discrimination Index (GDI) ilerleme kuralının kullanıldığı geleneksel uygulamalar daha yüksek başarılı sınıf tahmini oranları elde etmiştir.

Özet (Çeviri)

Cognitive Diagnostic Models (CDM) and Computerized Adaptive Testing (CAT) remain topics of ongoing development and popularity in the field of educational measurement. This study proposes a method for adaptive tests based on Cognitive Diagnosis Models (CDM-CAT) that incorporates starting, item slection, and termination rules grounded in decision tree algorithms. Simulations were conducted to compare the proposed method with traditional CDM-CAT applications under varying conditions of item pool size, item discrimination levels, and test length, assessing accuracy of latent class and skill estimation. Additionally, similar comparisons were made using real student responses. Data derivation and analysis were carried out using various packages in the R programming language. Results show that the decision tree-based method achieved higher rates of successful class and skill estimation compared to traditional methods when using real data. Moreover, under simulation conditions with test lengths of 18 and 24 items, the decision tree-based method demonstrated better performance. In contrast, traditional applications employing the Global Discrimination Index (GDI) progression rule yielded higher successful classification rates in conditions utilizing 12-item test lengths.

Benzer Tezler

  1. Implementation of some medical data in Apriori algorithm

    Apriori algoritmasının bazı tıbbı verilere uygulanması

    FAWAD SADIQMAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NILÜFER YURTAY

  2. Diyabet hastalığının makine öğrenmesi algoritmaları ile en iyi doğru tahmininin elde edilmesi

    Obtaining the best prediction with the machine learning algorithms of the diabetes

    GİZEM OĞUZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ERBAY

  3. Kadın sporcuların antrenörlük kariyerine ilgisinin sosyal bilişsel kariyer teorisi temelli incelenmesi

    Social cognitive career theory-based investigation of female footballers' interest in coaching careers

    ÖZGE AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    SporÇukurova Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YELİZ ERATLI ŞİRİN

  4. Adaptive symbol glossary for pattern based cognitive communication system

    Örüntü tabanlı bilişsel haberleşme sistemi için uyarlamalı sembol sözlüğü

    HUSAM Y. I ALZAQ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  5. Discovering discourse role of converbs in Turkish discourse

    Türkçe söylemde ulaçların söylem rolü

    AHMET FARUK ACAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    DilbilimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ ZEYREK BOZŞAHİN