KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi / 2018 / Cilt: 18 - Sayı: 1

DINA MODEL İLE GELİŞTİRİLEN BİR TESTİN PSİKOMETRİK ÖZELLİKLERİNİN BELİRLENMESİ

Elif Kübra DEMİR
Nizamettin KOÇ
Sayfa
130–156
Yayın Tarihi
2018-03-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Nihai teste ilişkin g, s ve δ parametrelerinin ortalaması ise sırasıyla 0.39, 0.26 ve 0.34 olarak hesaplanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu araştırmada Bilişsel Tanı Modellerinden biri olan DINA model ile test geliştirme süreci gerçekleştirilmiş ve teste ait psikometrik özellikler belirlenmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Geliştirilen test, 7.
💡
Sonuç & Katkı:Nihai teste ilişkin g, s ve δ parametrelerinin ortalaması ise sırasıyla 0.39, 0.26 ve 0.34 olarak hesaplanmıştır.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Bilişsel Tanı Modelleri · BTM · DINA

Özet

Bu araştırmada Bilişsel Tanı Modellerinden biri olan DINA model ile test geliştirme süreci gerçekleştirilmiş ve teste ait psikometrik özellikler belirlenmiştir. Geliştirilen test, 7. Sınıf Fen ve Teknoloji dersine ait Potansiyel ve Kinetik Enerji konu alanını kapsamaktadır. Bu amaçla belirlenen beş uzman konu alanına ilişkin dört temel özellik belirlemiştir. Maddeleri hazırlayan uzman grubundan bağımsız alanında doktora düzeyinde eğitim almış beş uzmandan maddeler ile özellikleri ilişkilendirmeleri istenmiş ve hazırlanan Q-matrisler karşılaştırılarak hem fikir olunan 65 madde testin deneme uygulamasına konmuştur. Ölçme aracının deneme uygulaması 504 kişilik öğrenci grubuna uygulanmıştır. Deneme uygulaması için maddelere ait g parametrelerinin aritmetik ortalaması 0.42, s parametrelerinin ortalaması 0.30 ve δ parametrelerine ait değerlerinin ortalaması ise 0.28 olarak hesaplanmıştır. DINA modelde elde edilen g, s ve δ parametrelerine göre 25 maddelik testler oluşturulmuş ve mevcut veri üzerinden analiz edilmiştir. Testlerin madde parametreleri ve model veri uyumları karşılaştırıldığında literatürün de desteklediği gibi nihai testin δ parametresi dikkate alınarak oluşturulmasına karar verilmiştir. Nihai test 270 kişilik öğrenci grubuna uygulanmıştır. Nihai teste ilişkin g, s ve δ parametrelerinin ortalaması ise sırasıyla 0.39, 0.26 ve 0.34 olarak hesaplanmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

DEMİR, E. K., KOÇ, N. (2018). DINA MODEL İLE GELİŞTİRİLEN BİR TESTİN PSİKOMETRİK ÖZELLİKLERİNİN BELİRLENMESİ. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Cilt: 18 - Sayı: 1, 130–156. https://ajindex.com/articles/392

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. Başokçu, T.O. (2011). Bağıl ve mutlak değerlendirme ile dına modele göre yapılan sınıflamaların geçerliğinin karşılaştırılması. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
  2. Cheng Y. ve Chang H. (2007). The modified maximum global discrimination ındex method for cognitive diagnostic computerized adaptive testing. Presented at the CAT and Cognitive Structure Paper Session, Haziran 7. de la Torre, J. (2008). An empirically-based method of Q-matrix validation for the DINA model: Development and applications. Journal of Educational Measurement, 45, 343–362. de la Torre, J. ve Douglas, J.A.(2004). Higher-order latent trait models for cognitive diagnosis. Psychometrika 69, 333–353 de la Torre, J. ve Lee, Y.S. (2010). A note on Invariance of the DINA Model Parameters, Journal of Educational Measurement, 47(1), 115-127
  3. Fischer, G.H. (1973). The linear logistic model as an instrument in educational research. Acta Psychologica 37, 359–374.
  4. Haertel, E. H. (1989). Using restricted latent class models to map the skill structure of achievement items. Journal of Educational Measurement, 26, 333-352.
  5. Henson, R. (2004).Test discrimination and test construction for cognitive diagnostic models. Yayınlanmamış doktora tezi, University of Illinois. Jang, E. E. (2008). A framework for cognitive diagnostic assessment. Natural language processing for diagnostic language assessment (pp. 117‐131). Junker, B. W. ve Sijtsma, K. (2001). Cognitive assessment models with few assumptions, and connections with nonparametric item response theory. Applied Psychological Measurement, 25(3), 258-272.
  6. Kato, K. (2009). Improving efficiency of cognitive diagnosis by using diagnostic items and adaptive testing. Yayımlanmamış Doktora Tezi, The University of Minnesota. Lee, Y., Park, Y. ve Taylan, D. (2011). A cognitive diagnostic modeling of attribute mastery in massachusetts,minnesota, and the u.s. national sample using the TIMSS 2007. International Journal of Testing, 11: 144–177, 2011
  7. Leighton, J. P. ve Gierl M. J. (2007). Why cognitive diagnostic assessment? Leighton, J. P. Gierl M. J. (Editörler). Cognitive diagnostic assessment for education. New York: Cambridge University Press.
  8. Li, D., ve Oranje, A. (2007). Estimation of standard error ofregression effects in latent regression models using Binder’s linearization (ETS Research Rep. No. RR-07-09).
  9. Princeton, NJ: ETS. Li, F. (2008). A Modified Higher-Order DINA model for detecting differential ıtem functi