Journals / Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi / 2017 / Cilt: 8 - Sayı: 3

Okul Performansının Katma-Değerli Değerlendirilmesinde Kullanılan Yaygın İstatistik Modellerinin Karşılaştırmalı Analizi

Comparative Analysis of Common Statistical Models Used for Value-Added Assessment of School Performance

Pages
303–320
Publication Date
2017-09-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bu nedenle, okulların sıralamasına göre SFEM ve iki HLM modelinden elde edilen sonuçlar arasında çok fazla fark bulunmamıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada iki yıllık bir standart test verisi kullanılarak bu veriden elde edilen katma-değerli ölçümler vasıtasıyla basit sabit etki modeli (SFEM) ve iki hiyerarşik doğrusal model (UHLMM ve AHLMM) analiz edilmiştir.
📊
Key Findings & Data:Bu üç modelden elde edilen katma-değer ölçümleri, her modelin farklılıklarının etkisini belirlemek için analiz edildi.
💡
Conclusion & Impact:Bu nedenle, okulların sıralamasına göre SFEM ve iki HLM modelinden elde edilen sonuçlar arasında çok fazla fark bulunmamıştır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Okul etkililiği · katma-değerli değerlendirme · katma-değerli modeller

Abstract

Bu çalışmada iki yıllık bir standart test verisi kullanılarak bu veriden elde edilen katma-değerli ölçümler vasıtasıyla basit sabit etki modeli (SFEM) ve iki hiyerarşik doğrusal model (UHLMM ve AHLMM) analiz edilmiştir. Bu üç modelden elde edilen katma-değer ölçümleri, her modelin farklılıklarının etkisini belirlemek için analiz edildi. Bu katma değerli modellerin sonuçları arasında anlamlı ilişki olup olmadığını görmek için korelasyon analizine başvurulmuştur. SFEM ve UHLMM modelleri okul etkilerini benzer derecede sıralarken, SFEM ve AHLMM sonuçları orta derecede bir korelasyona sahiptir. Bu nedenle, okulların sıralamasına göre SFEM ve iki HLM modelinden elde edilen sonuçlar arasında çok fazla fark bulunmamıştır.

Özet

The purpose of this study was to compare four popular value-added models used in measuring school effectiveness based on their distinguishing characteristics. In this study, the simple fixed effects model (SFEM), two hierarchical models (UHLMM and AHLMM), and the layered mixed effects model (LMEM) were analyzed using value-added measures obtained from a common data set with two years standard assessment data. Value-added measures obtained from these four models were analyzed to determine the impact of the differences of each model. Correlational analyses were also conducted to see whether there were meaningful relationships among these value-added models. SFEM and UHLMM models produced very similar rank orders of school effects while SFEM and AHLMM had only a moderate correlations. Thus there was not much difference between SFEM and two HLM models in terms of the rank orders of schools. Further, there was no agreement between LMEM and the other models. Bu çalışmanın amacı, okul etkililiğini ölçmede yaygın olarak kullanılan üç katma-değerli modeli ayırt edici özelliklerine dayanarak karşılaştırmaktır.

🔖

Cite This Article

Sen, S., Kim, S., Cohen, A. S. (2017). Okul Performansının Katma-Değerli Değerlendirilmesinde Kullanılan Yaygın İstatistik Modellerinin Karşılaştırmalı Analizi. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 3, 303–320. https://ajindex.com/articles/137365

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Amrein-Beardsley, A. (2008). Methodological concerns about the education value-added assessment system. Educational Researcher, 37(2), 65–75.
  2. Aitkin, M., & Longford, N. (1986). Statistical modeling in school effectiveness studies. Journal of the Royal Statistical Society, A, 149,1–43.
  3. Ballou, D., Sanders, W. L., & Wright, P. (2004). Controlling for student background in value-added assessment of teachers. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 29, 37–66.
  4. Braun, H. I. (2004). Value-added modeling: What does due diligence require? Princeton, NJ: Educational Testing Service. Bryk, A. S., & S.W. Raudenbush. (1992). Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods. Newbury Park, CA: Sage. Doran, H., & L.T. Izumi. (2004). Putting education to the test: A value-added model for California. San Francisco, CA: Pacific Research Institute. Doran, H. C., & Cohen, J. (2005). The confounding effect of linking bias on gains estimated from value-added models. In R. Lissitz (Ed.), Value-added models in education: Theory and application (pp.80–104).
  5. Maple Grove, MN: JAM Press.
  6. Doran, H. C., & S. Fleischman. (2005). Challenges of value-added assessment. Educational Leadership, 63(3), 85–87.
  7. Florida Department of Education. (2005). Florida Comprehensive Assessment Test (FCAT): Assessment and School Performance. Hanushek, E. A. (1972). Education and Race: An Analysis of the Educational Production Process. Lexington, MA: Lexington Books. Ladd, H. F., & Walsh, R. P. (2002), Implementing value-added measures of school effectiveness: Getting the incentives right. Economics of Education Review, 21, 1–17.
  8. McCaffrey, D., Lockwood, J.R., Koretz, D, & Hamilton, L. (2003). Evaluating value-added models for teacher accountability. Washington, DC: RAND. Murnane, R. J. (1975). The impact of school resources on the learning of children. Cambridge, MA: Ballinger Publishing Co. Olson, L. (2004, November 16). “Value added” models gain in popularity. Education Week. Retrieved from http://www.edweek.org/ew/articles /2004/11/17/12value.h24.html Raudenbush, S. W. (2004). What are value-added models estimating and what does this imply for statistical practice? Journal of Educational and Behavioral Statistics, 29, 121–129.
  9. Raudenbush, S., & Bryk, A. S. (1986). A hierarchical model for studying school effects. Sociology of Education, 59, 1–17.
  10. Raudenbush, S., & Bryk, A. (1988-89). Methodological advances in studying effects of schools and classrooms on student learning. In