PISA 2022 matematik alt testinde değişen madde fonksiyonunun Mantel Haenszel lojistik regresyon ve Rasch Ağacı yöntemiyle incelenmesi
An investigation of differential item functioning in the PISA 2022 mathematics subtest by Mantel-Haenszel, logistic regression and Rasch Tree methods
- Tez No: 968058
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEÇİL ÖMÜR SÜNBÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Bu çalışmanın amacı PISA 2022 verilerinin ülke, sınıf ve cinsiyet değişkenleri bakımından aynı zamanda farklı yöntemlerle analiz edildiğinde değişen madde fonksiyonu gösterip göstermediğini incelemektir. Çalışmanın veri setini Türkiye, Macaristan ve İngiltere'ye ait veriler oluşturmaktadır. Çalışmaya 9 ve 10. sınıf öğrencileri dahi edilmiştir. Bu bağlamda matematik alt testi için 1 numaralı form seçilmiş ve bu formda yer alan 50 madde analizlere dahil edilmiştir. Değişen madde fonksiyonu analizleri gerçekleştirilmeden önce kayıp veri analizleri yapılmış, betimsel istatistikler gerçekleştirilmiş güvenirlik ve geçerlik çalışmaları yapılmıştır. DMF analizleri Mantel-Haenszel, Lojistik Regresyon ve Rasch Ağacı yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. Ülke değişkeni analizlerinde Türkiye-Macaristan, Türkiye-İngiltere ve Macaristan-İngiltere, sınıf değişkeninde 9 ve 10. sınıflar, cinsiyet değişkeninde ise kız-erkek gruplamaları yapılmıştır. Yapılan analizler en geniş kapsamlı değişen madde fonksiyonu saptamasını Mantel-Haenszel yöntemi gerçekleştirmiştir. Rasch ağacı analizleri, ülkeler bağlamında orta sayıda maddeyi işaret ederken Lojistik Regresyon yalnızca tek bir madde tespit etmiştir. Cinsiyet değişkeni bakımından Mantel Haenszel yöntemi birden fazla maddede Değişen madde fonksiyonu bulgusu üretirken, Lojistik regresyon ve Rasch ağacı yöntemleri cinsiyette Değişen madde fonksiyonu saptamamıştır. Sınıf değişkeni bağlamında Mantel-Haenszel yöntemi yüksek sayıda maddeyi Değişen madde fonksiyonu tespit ederek en kapsamlı bulgu setini sunmuştur. Lojistik Regresyon sınıf ekseninde Değişen madde fonksiyonu bulgusu üretmezken, Rasch Ağacı yöntemleri özellikle belirli alt grup yapılarında (örneğin Macaristan alt grubu) sınırlı sayıda maddeyi seçici biçimde işaret etmiştir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to examine whether the PISA 2022 data demonstrate differential item functioning (DIF) across country, grade, and gender variables, as well as when analyzed through different methods. The dataset consists of data from Turkey, Hungary, and the United Kingdom. Ninth- and tenth-grade students were included in the study. In this context, Form 1 of the mathematics subtest was selected, and the 50 items in this form were included in the analyses. Before conducting DIF analyses, missing data analyses were carried out, followed by descriptive statistics, and reliability and validity studies. DIF analyses were performed using the Mantel-Haenszel (MH), Logistic Regression (LR), and Rasch Tree (RAY) methods. For country comparisons, the following pairs were analyzed: Turkey–Hungary, Turkey–United Kingdom, and Hungary–United Kingdom. For grade level, ninth- and tenth-grade groups were compared, and for gender, female–male groupings were considered. The analyses revealed that the MH method identified the largest number of items showing DIF. The RAY analyses flagged a moderate number of items in the context of countries, while LR identified only a single item. Regarding the gender variable, the MH method detected DIF in multiple items, whereas LR and RAY did not identify DIF for gender. With respect to grade level, the MH method marked a high number of items as DIF, offering the most comprehensive set of findings. In contrast, LR did not detect DIF in terms of grade, while RAY selectively flagged a limited number of items, particularly within specific subgroups (e.g., the Hungarian subgroup).
Benzer Tezler
- 2018 yılı PISA formlarının eş zamanlı eşitleme yöntemi ile eşitlenmesi: Türkiye, İngiltere ve İtalya örneklemi
Equating of the 2018 PISA forms with the concurrent equating: Türkiye, UK and İtaly sample
ZEYNEP UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimEge ÜniversitesiEğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCAY ÖĞRETMEN
- Singapur, Almanya ve Türkiye ilkokul matematik öğretim programlarının program ögeleri bağlamında karşılaştırılması
A comparative analysis of the elementary school mathematics curricula in Singapore, Germany, and Turkey in the context of curriculum elements
NİHAL KIRBIYIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimOndokuz Mayıs ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KASIM KIROĞLU
- Ortaokul matematik uygulamaları ders kitaplarının PISA yeterlik düzeyleri açısından incelenmesi
Examination of secondary school mathematics applications textbooks in terms of PISA proficiency levels
BETÜL KÜBRA SARIKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KÜRŞAT YENİLMEZ
- Ortaokul matematik kitaplarındaki geometri sorularının PISA matematik yeterliliklerine göre incelenmesi
Analysing of geometry questions in secondary school mathematics books in terms of PISA mathematics proficiency
NAGİHAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimGiresun ÜniversitesiMatematik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN AKSU
- Türkiye, Çin (Hong Kong) ve Singapur Fen Bilimleri öğretim programlarının pedagojik alan bilgisi bileşenleri bağlamında incelenmesi
Analyzing Turkey's, Chine's and Singapore's science curriculum regarding the context of pedagogical content knowledge
MUHAMMET SAMİ KİRİŞCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiAlanya Alaaddin Keykubat ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜCAHİT KÖSE