Çalışmanın amacı: Bu çalışma simülasyon verilerine dayalı olarak sağlık eğitiminde farklı niteliklere göre oluşturulan Q matrislerini temel alarak DINA, DINO, HO-DINA ve HO-DINO modellerinin parametrelerini farklı örneklem büyüklüğü (500, 2000, 5000) ve farklı madde sayılarına (60, 120) göre karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Materyal ve Yöntem: Simülasyon veride her bir koşul için 50 replikasyon yapılmıştır. Çalışmada, nitelik ile madde eşleştirmesinin yapıldığı Q-Matrisinde nitelik boyutları olarak 2018 TUS İlkbahar Değerlendirme Raporu göz önüne alınarak belirlenen öğrenme alanları ve Miller’in 1990 yılındaki çalışmasında belirlediği Klinik değerlendirme çerçevesinde yer alan taksonomi temel alınarak iki farklı Q- Matrisi belirlenmiştir. Çalışmada RMSEA, g ve s parametreleri ve sınıflama doğrulukları karşılaştırılmış ve DINA, DINO, HO-DINA ve HO-DINO modellerinin hangi koşullar altında benzer ya da farklı sonuç verdikleri incelenmiştir. Bulgular: Araştırmanın bulgularına göre nitelik boyutu olarak Alanlar düzeylerinin kullanıldığı Q-Matrisi tüm modellerde en iyi parametre sonuçları veren matris olmuştur. Ayrıca yapılan analizlerde en iyi RMSEA, g ve s parametreleri ve sınıflama doğruluklarını veren modellerin DINO ve HO-DINO modelleri olduğu tespit edilmiştir. Önemli Vurgular: Bulgulara dayanarak Temel Tıp ve Klinik Tıp Bilimleri testi için sonuçlar incelendiğinde Alanlara göre belirlenen Q matrisinin veriye daha iyi uyum sağladığı görülmekle birlikte Alanlara göre belirlenen Q matrisinin TUS sınavı için kullanılmasının daha avantajlı olduğu ortaya konulmuştur.
Purpose: This study aims to compare the parameters of DINA, DINO, HO-DINA and HO-DINO models according to different sample sizes (500, 2000, 5000) and different item numbers (60, 120) based on the Q matrices created for different attributes in health education based on simulation data. Design/Methodology/Approach: In the simulation data, 50 replications were performed for each condition. In the study, two different Q-Matrixes were determined based on the learning domain determined by considering the 2018 TUS Spring Assessment Report and the taxonomy included in the Clinical assessment framework determined in Miller's 1990 study as the attributes dimension in the Q-Matrix in which matching of attribute and item is carried out. In the study, RMSEA, g and s parameters and classification accuracies were compared and under which conditions DINA, DINO, HO-DINA and HO-DINO models gave similar or different results were investigated. Findings: According to the research findings, the Q-Matrix, in which Fields levels were used as the attribute dimension, was the matrix that gave the best parameter results in all models. In addition, it has been determined that the models that give the best RMSEA, g and s parameters and classification accuracies are DINO and HO-DINO models in the analysis. Highlights: Based on the findings, when analyzing the results for the Basic Medical Sciences and Clinical Medical Sciences tests, it is evident that the Q matrix determined by Fields provides a better fit to the data, and moreover, it is advantageous for the Q matrix determined by Fields to be used for the TUS exam.
