Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAyrıca hem ortak madde oranı hem de madde ayırt ediciliği arttıkça eşitlemenin standart hatasının azaldığı sonucuna varılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu araştırmanın amacı Madde Tepki Kuramına madde tepki kuramına dayalı test eşitlemede ortak madde oranının, madde ayırt ediciliğinin ve ölçek dönüştürme yönteminin eşitlemenin standart hatasına etkisini incelemektir. Bu temel araştırma kapsamında, iki madde ayırt edicilik düzeyi (orta (alog-ort = 0,00) ve yüksek (alog-ort = 0,50)) × üç ortak madde oranı (%10, %20 ve %30) × dört ölçek dönüştürme yöntemi (Stocking & Lord, Haebara, Ortalama-Standart sapma ve Ortalama-Ortalama) olmak üzere toplam 24 simülasyon koşulu bulunmaktadır ve her koşul için 100 tekrar yapılmıştır. Araştırma sonucunda eşitlemenin standart hatasının en düşük olduğu ölçek dönüştürme yönteminin Stocking & Lord'un yöntemi, en yüksek olduğu yöntemin ise ortalama-ortalama yöntemi olduğu belirlenmiştir. Ayrıca hem ortak madde oranı hem de madde ayırt ediciliği arttıkça eşitlemenin standart hatasının azaldığı sonucuna varılmıştır. Ek olarak eşitlemenin standart hatasının en düşük olduğu koşul, ölçek dönüştürme yönteminin Stocking & Lord, ayırt edicilik düzeyinin yüksek ve ortak madde oranının %30 olduğu koşuldur. Eşitlemenin standart hatasının en yüksek olduğu koşul ise ölçek dönüştürme yönteminin ortalama-ortalama, ayırt edicilik düzeyinin orta ve ortak madde oranının %10 olduğu koşuldur. Son olarak eşitlemenin standart hatasının ortak madde oranına göre madde ayırt ediciliğinden daha çok etkilendiği sonucuna varılmıştır. Bu sonuçlara dayalı olarak araştırmacılara ve test geliştiricilere öneriler sunulmuştur.
Abstract
The purpose of this research is to examine the effects of common item ratio, item discrimination and calibration method on equating error in test equating based on Item Response Theory. Within the scope of this basic research, there are a total of 24 simulation conditions [two item discrimination levels (medium (alog-mean = 0.00), high (alog-mean = 0.50), high (amean = 1.00)) × three common item ratios (10%, 20% and 30%) × four calibration methods (Stocking & Lord, Haebara, Mean-Sigma and Mean-Mean)] and 100 replications were made for each condition. As a result of the research, it was determined that the calibrating method with the lowest equating error was Stocking & Lord's method and the method with the highest equating error was the mean-mean method. Also, it was concluded that as both the common item ratio and item discrimination increased, the equating error decreased. Additionally, the lowest equating error was found when the calibration method was Stocking & Lord, the discrimination level was high and the common item ratio was 30%. The highest equating error was observed when the calibration method was mean-mean, the discrimination level was medium, and the common item ratio was 10%. Finally, it was concluded that the equating error was more affected by item discrimination than the common item ratio. Based on these results, recommendations are made to researchers and test developers.