Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, EĞİTİM BİLİMLERİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SERPİL ÇELİKTEN DEMİREL
Danışman: Mehtap Çakan
Özet:
Bu araştırmanın amacı madde yanıt süreçlerinin modellenmesinin bayesian ve nonbayesian yöntemler çerçevesinde yetenek kestirimlerinin doğruluğuna, bu yetenek kestirimlerine dayalı olarak yetenek ölçeği boyunca farklı kesme puan noktalarında sınıflama doğruluğu ve sınıflama tutarlığına olan etkisini incelemektir. Bu doğrultuda madde yanıt süreçlerinin modellenmesinde kümülatif modellerden ATM (Samejima, 1969), ideal nokta modellerinden GAMOM (Roberts, Donoghue & Laughlin, 2000) ele alınmıştır. Bu modellerin yanı sıra delta parametrelerinin (δ) dağılım ortalamasından sapmasına dayalı olarak kümülatif ve ideal nokta modellerinin birleşimi ile karma model oluşturulmuştur. Bayesian yöntemlerden MAP ve EAP; nonbayesian yöntemlerden WLE ile yetenek kestirimleri elde edilmiştir. Model ve yöntemlere bağlı olarak yetenek kestirimlerinin doğruluğu iki faktörlü tekrarlı ölçümler ANOVA ile incelenmiştir. Yetenek kestirimlerine yönelik incelemelerin ardından elde edilen yetenek kestirimleri üzerinden sınıflama indeksleri yetenek ölçeği üzerinde düşük ve yüksek uçta belirlenmiş kesme puanı noktalarında yöntem ve model türünün üç yönlü etkileşimine dayalı olarak incelenmiştir. Bu doğrultuda c(0,10, 0,90), c(0,15, 0,85) ve c(0,20, 0,80) olmak üzere yetenek ölçeği
vi
üzerinde uç kısımlardan ortalara doğru yaklaşan üç kesme puanı çifti üzerinde ayrı ayrı model ve yöntem açısından sınıflama indekslerinin değişimi ele alınmış olup üç faktörlü tekrarlı ölçümler ANOVA ile farklılıklar test edilmiştir. Araştırmadan elde edilen bulgular incelendiğinde yetenek kestirimlerinin doğruluğunun kullanılan model ve yöntem etkileşimine bağlı olarak değiştiği gözlenmiştir. Yetenek kestirimlerinin doğruluğunun en yüksek GAMOM altında elde edildiği bunu ise karma modelin takip ettiği gözlenmiştir. GAMOM ve karma model altında bayesian ve nonbayesian yöntemler açısından en doğru sonucu sağlayan modelin MAP olduğu bunu WLE’nin takip ettiği gözlenmiştir. Monotonik olmayan maddelerin kestiriminin söz konusu olduğu modellerde EAP’ın diğer yöntemlere göre yüksek hata verdiği sonucuna ulaşılmıştır. Ancak kümülatif model olan ATM altında ise yöntem sıralamasının MAP, EAP ve WLE şeklinde olduğu ve her iki bayesian yöntemin de nonbayesian yönteme göre daha yüksek doğrulukla sonuç verdiği gözlenmiştir. Yetenek kestirimlerine ilişkin incelemelerin ardından bu kestirimler üzerinden elde edilen sınıflama indekslerine yönelik incelemeler yapılmıştır. Sınıflama indekslerine yönelik incelemelerden elde edilen sonuçlara göre model ve yöntem etkileşiminin yetenek ölçeği üzerinde düşük ve yüksek uçta belirlenen kesme puan noktasına bağlı olarak farklılaştığı ve uç kısımlardaki etkinin orta kısımlara yaklaştıkça azaldığı gözlenmiştir. Yöntem ve modeller arası etkileşim etkilerinin kesme puan lokasyonunun hangi düzeylerinde gözlendiğini ortaya çıkarmak için incelemeler yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre model ve yöntemlere ilişkin etkileşim etkisinin yetenek ölçeğinin üst kısımlarında ortaya çıkma eğiliminde olduğu, yetenek ölçeğinin düşük ucunda yer alan kesme puan noktalarında ise genel olarak yöntem ve modellerin daha benzer sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Modeller açısından inceleme yapıldığında GAMOM’un üst uçlarda karma model ve ATM’den daha iyi sonuç verdiği; GAMOM’u ise karma modelin takip ettiği görülmektedir. Yöntemler açısından inceleme yapıldığında yöntemlerin etkililiğinin seçilen model türüne bağlı değiştiği gözlenmiştir. ATM altında genel olarak WLE, MAP ve EAP benzer sonuç vermesine karşın, GAMOM ve karma model altında EAP’ın daha düşük sınıflama indeksleri; WLE ve MAP’ ın ise benzer ve yüksek sınıflama indeksleri ile sonuçlandığı gözlenmiştir. Son olarak yetenek kestirimlerinin doğruluğunda bayesian yöntemlerden MAP öne çıkarken sınıflama indekslerinde nonbayesian yöntemlerden WLE’ nin öne çıktığı gözlenmiştir. Araştırmadan elde edilen bulgular gerçek veride karşılaşılabilecek olası durumlar ile ilişkilendirilerek tartışılmış olup pratikte karşılaşılacak olası ölçme durumları için model ve yöntem kullanımına ilişkin öneriler sunulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Kümülatif Model, İdeal Nokta Modeli, Karma Model, Bayesian ve Nonbayesian Yöntemler, Sınıflama İndeksleri