Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightYapılan Karar çalışması sonucunda ise G katsayısının 0.911, phi katsayısının ise 0.898 olduğu ve puanlayıcı sayısını arttırıp azaltmanın; görev sayısını arttırıp azaltmaya oranla daha fazla ölçümün güvenirliğine etkisi olduğu bulunmuştur
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu araştırmada, performansa dayalı durum belirlemeden elde edilen ölçümlere Genellenebilirlik Kuramı’nda karışık desen uygulanmış ve dört facetli desende Genellenebilirlik ve Karar çalışmaları yürütülmüştür. Araştırma verileri 2011- 2012 bahar döneminde Kütahya ilinde bir ilköğretim okulunda 6-7-8. sınıf 132 öğrenciyle gerçekleştirilen performansa dayalı durum belirleme uygulamasından rastgele seçilen 90 öğrencinin sergiledikleri performansların dört puanlayıcı tarafından yanıt tanıma kodları ve göreve özgü analitik dereceli puanlama anahtarı kullanarak puanlanmasından elde edilmiştir. Araştırma sonucunda, ölçmenin nesnesi olan bireyin en fazla toplam varyansı açıklama yüzdesine sahip olduğu, sınıf düzeyinin önemsenmeyecek düzeyde değişkenlik kaynağı olduğu, bunun yanında farklı sınıflardaki bireylerin puanlarının puanlayıcıdan puanlayıcıya kısmen değişebileceği görülmüştür. Yapılan Karar çalışması sonucunda ise G katsayısının 0.911, phi katsayısının ise 0.898 olduğu ve puanlayıcı sayısını arttırıp azaltmanın; görev sayısını arttırıp azaltmaya oranla daha fazla ölçümün güvenirliğine etkisi olduğu bulunmuştur