Boylamsal Ölçme Modelleri için Geçerlik Argümanı: Çoklu-Özellik Çoklu-Yöntem ve Örtük Büyüme Modellerinin Kullanımı

Collecting Validity Evidence For Longitudinal Measurement Designs Using Multi-Trait Multi-Method and Latent Growth Curve Models

Özet

Boylamsal ölçme modellerinin geliştirilmesi ve yaygınlaşması, iyi-oluş, duygusal olarak dengeli olmagibi sonuç değil, süreç ifade eden duyuşsal özellikler ve bu özelliklerin yordayıcılarının çalışıldığı tümeğitim bilimleri araştırmaları için çok büyük ve henüz tam da anlamıyla karşılanmayan bir ihtiyaçtır. Buçalışma, bu amaçla kullanılabilecek boylamsal bir ölçme modelinin nasıl geliştirilebileceği veuygulanabileceğini "uyku kalitesi" ve "iyi-oluş" arasındaki dinamik ilişkinin modellendiği, öğretmenadaylarının sosyal-duygusal becerilerinin çalışıldığı prospektif (prospective) bir alan araştırmasıüzerinden örneklendirmektedir. Bireylerin uyku kaliteleri, duygu durumları ve genel iyi-oluşları ile ilgiliölçümlerin tek seferlik ya da tekrarlı oluşlarına göre karşılaştırmalı olarak etkililiği Çoklu Özellik ÇokluYöntem (ÇÖÇY) kullanılarak, yordayıcılıkları ise Örtük Büyüme Modelleri ile test edilmiştir. Bulgular, uykukalitesi ve iyi-oluş gibi süreç ifade eden özelliklerin ölçülmesinde ve ilişkilendirilmesinde boylamsal ölçmemodellerinin oldukça kullanışlı olabileceğini göstermektedir. Sonuçlar, tekrarlı veriler üzerinden yapılacakÇÖÇY ve Örtük Büyüme Modelleri analizleri ile toplanan detaylı kanıtların yapılacak geçerlilikargümanlarını zenginleştireceğini destekler niteliktedir.

Abstract

In spite of the recent trends in Educational Research highlighting the importance of noncognitive traits, such as well-being, as priority learning outcomes, longitudinal measurement models that would be the most suited to measure such states and traits have not been fully explored. The current study illustrates some of the potential advantages of longitudinal assessment designs using data collected to study the relationship between sleep quality and well-being of university of education students through a prospective research study. The data were collected using a four-week assessment design and required students to respond to "weekly" self-ratings scales on-line. The relationships between weekly measurements were evaluated using the Multi Trait Multi Method, while the predictive power of sleep quality or other indicators on well-being were estimated using the Latent Growth Curve Modeling. The findings support that longitudinal measurement models can be useful assessment tools when making inferences about state versus trait nature of the variables from the affective domain and whether the intraor the inter-relationships among them change over time. Moreover, the results suggest that using longitudinal, instead of single-take, measurements may greatly enhance the validity arguments when it the competencies of interest are prone show growth or change over time.