Dergiler / Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi / 2018 / Cilt: 9 - Sayı: 2
Bireyselleştirilmiş Bilgisayarlı Sınıflama Testi Kriterlerinin Test Etkililiği ve Ölçme Kesinliği Açısından Karşılaştırılması
- Sayfa
- 161–177
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmada Bireyselleştirilmiş Bilgisayarlı Sınıflama Testleri’nin (BBST) etkililiğinin sınıflama kriterlerine, madde seçme ve yetenek kestirim yöntemlerine göre nasıl değiştiğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla 3 Parametreli Lojistik Model temel alınmış; belirlenen kesme noktası ve etrafında yüksek bilgi verecek şekilde 500 maddelik bir havuz oluşturulmuş; birey yetenekleri (N(0,1)) 3000 kişi üzerinden türetilmiş ve bireylerin madde cevap örüntüleri R yazılımda rasgele türetilmiştir. Sınıflama kriterlerinden Ardışık Olasılık Oran Testi (AOOT), Genelleştirilmiş Olabilirlik Oranı (GOO) ve Güven Aralığı (GA) yöntemleri; yetenek kestirim yöntemlerinden Beklenen Sonsal Dağılım (BSD) ve Ağırlıklandırılmış Olabilirlik Kestirimi (AOK) yöntemleri; madde seçme yöntemlerinden ise kesme noktasında (KN) ve kestirilen yetenek (KY) temelinde Maksimum Fisher Bilgisi (MFB) ve Kullback-Leibler Bilgisi (KLB) yöntemleri çaprazlanarak 48 koşul oluşturulmuştur. R yazılımında yürütülen BBST simülasyonu sonunda, ortalama test uzunluğu (OTU), ortalama sınıflama doğruluğu (OSD), bireylerin gerçek yetenek düzeyleri ile kestirilen yetenek düzeyleri arasındaki korelasyon (r), yanlılık, RMSE ve ortalama mutlak hata (OMH) değerlerinin 25 tekrara ait ortalamaları hesaplanmıştır. Araştırma sonuçlarına göre test etkililiği bakımından GOO ve GA yöntemlerinin; ölçme kesinliği bakımından ise AOOT’nin daha iyi performans gösterdiği; sınıflama kriterlerinin farksızlık bölgesi genişledikçe veya hata düzeyi değeri küçüldükçe test etkililiğinin arttığı; sınıflama kriterlerinin tümünün her koşulda oldukça yüksek düzeyde sınıflama doğruluğuna sahip olduğu belirlenmiştir. Bireylerin gerçek yetenek düzeyleri ile kestirilen yetenek düzeyleri arasındaki korelasyon bakımından BSD ve AOK yetenek kestirim yöntemlerinin her ikisinin de başarılı kestirimlerde bulundukları ancak ölçme kesinliği bakımından BSD’nin daha iyi performans sergilediği; madde seçme yöntemlerinin ise tümünün birbirine benzer çalıştığı ancak MFB-KY’nin tüm bağımlı değişkenler açısından tüm koşullarda daha iyi performans gösterdiği görülmüştür.
Abstract
In this study, it was aimed to determine how the efficiency of the Computerized Adaptive Classification Testing (CACT) changes according to classification criteria, item selection and ability estimation methods. For this purpose, a pool of 500 items, which is based on 3 PLM and informs at the arbitrary cut-point and around, has been generated; individual abilities have been generated using normal distribution (N(0,1)) for 3000 individuals and the item response patterns have been generated randomly in R software with the Monte Carlo simulation. As classification criteria, Sequential Probability Ratio Test (SPRT), Generalized Likelihood Ratio (GLR) and Confidence Interval (CI) methods; as ability estimation methods, Expected a Posteriori (EAP) and Weighted Likelihood Estimation (WLE) methods; and as item selection methods, Maximum Fisher Information (MFI) and Kullback-Leibler Information (KLI) methods on the basis of cut-point (CP) and estimated ability (EA) have been crossed and 48 conditions have been investigated. At the end of the CACT simulations in R, the mean values of Average Test Length (ATL), Average Classification Accuracy (ACA), correlation between the true thetas and estimated thetas (r), bias, Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE) for 25 replications have been calculated. According to the results of the study, it has been observed that the GLR and the CI classification criteria perform better in terms of test efficiency, however the SPRT works better in terms of the measurement precision; test efficiency increases as the indifference region of classification criteria expands or the error value decreases; all classification criteria have considerably high level of the classification accuracy in all conditions. It has been concluded that both ability estimation methods have successful estimation results in terms of the correlation between true and estimated thetas (r); whereas the EAP relatively performs better in terms of the measurement precision; and all of the item selection methods work similarly to each other however the MFI-EA performs better for all conditions in terms of all dependent variables.