Değişen madde fonksiyonunun farklı koşullar altında dına ve dıno modellerinin sınıflandırma performansına etkisi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SEYHAN SARITAŞ AKYOL
Danışman: Mehtap Çakan
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bilişsel tanı modelleri öğrenci ve uygulayıcılara detaylı dönüt sağlama imkânı sunduğu için eğitim alanında kullanımı artmaktadır. Ancak bu modellerin sonuçlarına dayalı uygun kullanım ve yorumları sağlamak için değişen madde fonksiyonunun (DMF) etkisini anlamak önemlidir. Bu araştırmada bilişsel tanı modellerinden telafisel olmayan DINA ve telafisel olan DINO modelleri kapsamında nitelik sayısı (4, 6), DMF büyüklüğü (.075, .10, .15, .20), DMF türü (tek biçimli, tek biçimli olmayan), DMF'li madde yüzdesi (%20, %30) ve DMF'li maddelerin Q-matrisinde ölçtüğü nitelik sayısı (1, 2, 3) faktörlerinin nitelik ve örüntü düzeyinde sınıflandırma performanslarına olan etkisini incelemek amaçlanmıştır. Bu çalışmada belirlenen test koşullarını oluşturmak için bilişsel tanı değerlendirmeye dayalı bir Monte Carlo simülasyon çalışması yürütülmüştür. Çalışmanın amacı doğrultusunda alanyazına dayalı olarak belirlenen faktörler ve faktörlerin düzeylerine göre toplam 192 farklı koşul için referans ve odak gruplara ait veri seti oluşturulmuştur. Araştırmada belirlenen koşulları daha bilgilendirici şekilde karşılaştırabilmek için bu koşullara ek olarak ele alınan her model ve nitelik sayısı için DMF'li maddenin olmadığı durum için de veri seti oluşturulmuştur. Dolayısıyla toplam 196 farklı koşul incelenmiştir. Araştırmada her bir grup için sabitlenen faktörler olarak örneklem büyüklüğü 1000, nitelikler arası ilişki p=0.5, testteki madde sayısı 30 ve kaydırma ile tahmin madde parametrelerinin dağılımı tek düze dağılım olarak [.1, .3] belirlenmiştir. Çalışmada ele alınan faktörler DINA ve DINO modellerinde her iki grup için nitelik ve örüntü düzeyi doğru sınıflama oranları (NDSO, ÖDSO) üzerindeki etkileri için ayrı ayrı incelenmiştir. Yapılan analizler incelendiğinde nitelik sayısı 4'ten 6'ya çıktığında her iki grubun DINA ve DINO modellerindeki NDSO ve ÖDSO değerleri azalmıştır. DMF büyüklüğü arttığında odak grup NDSO değerleri DINA modelinde sistematik olarak azalırken, DINO modelinde sistematik bir değişim gözlenmemiştir. DMF büyüklüğünün tüm düzeylerinde DINO modeline ait NDSO ile ÖDSO değerleri anlamlı farkla DINA modelinden daha yüksek bulunmuştur. DMF türü tek biçimliden tek biçimli olmayana değiştiğinde referans grubun DINA ve DINO modele ait NDSO değerleri artmıştır. Odak grubun NDSO ve ÖDSO değerleri DMF türü tek biçimliden tek biçimli olmayana değiştiğinde her iki modelde de azalmıştır. DMF yüzdesine göre etkiler incelendiğinde odak grupta DMF'li madde yüzdesi arttığında DINA ve DINO modellerine ait NDSO ve ÖDSO'lar düşmüştür. DMF'li maddenin ölçtüğü nitelik sayısına göre incelendiğinde DMF gösteren maddenin Q-matrisindeki madde nitelik ilişkisinin sınıflama doğruluğu üzerinde DINA ile DINO modelleri düzeylerinde farklı etkilere sahip olduğu bulunmuştur. DMF'li maddenin ölçtüğü nitelik sayısı arttıkça NDSO ile ÖDSO'lar DINA modelde artarken aynı koşullarda DINO modelde düşme eğilimindedir. Ayrıca genel olarak çalışmada ele alınan tüm faktörlerin düzeylerinde DINO modeline ait nitelik ve örüntü düzeyinde sınıflama doğruluğu DINA modelden yüksek bulunmuştur. Ek olarak bulgulara göre farklı DMF koşullarında nitelik düzeyi sınıflama doğruluğunun tüm koşullarda sağlam kaldığı, örüntü düzeyi sınıflama doğruluğunun DMF etkilerinden daha çok olumsuz yönde etkilendiği görülmüştür.