Uluslararası okuma becerilerinde gelişim araştırması (PIRLS)  2021 Türkiye verisinin bilişsel tanı modellemesi ile analizi
Analysis of progress in international reading literacy study (PIRLS) 2021 Türkiye data using cognitive diagnostic modeling
Yazar: NİHAL BURÇİN BİRCAN
Danışman: DOÇ. DR. SEDAT ŞEN
Harran Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu araştırma, 2021 yılında yapılmış olan Uluslararası Okuma Becerilerinde Gelişim 
Araştırması'nda (PIRLS) Türkiye'nin verilerini bilişsel tanı modellemesi ile analiz etmeyi 
amaçlamaktadır. Türkiye PIRLS sınavına 2021 yılından önce en son 2001 yılında girmiştir. 
Yirmi yılın ardından uluslararası yapılan bu sınava Türkiye'nin de girmesi büyük bir önem 
taşımaktadır. Sınavdan elde edilen verilerin bilişsel tanı modelleri (BTM) ile analiz edilmesi 
sayesinde, sınava girenlerin okuma becerisi ile ilgili güçlü ve zayıf yönleri görülebilir ve daha 
detaylı geri bildirim alınabilir. Ayrıca BTM ile eğitim-öğretim sürecinde öğrencilerin okuma 
becerisini daha iyi geliştirmek amacıyla izlenmesi gereken yol hakkında bilgi alınabilir. Bu 
çalışmada analiz etmek için "The Empty Pot" metni seçilmiştir ve Türkiye'den bu metni 
çözen 667 öğrencinin verileri analize alınmıştır. Öncelikle alan uzmanlarının görüşü de 
alınarak PIRLS nitelikleri arasında yer alan "Fikirleri/bilgileri yorumlama ve bütünleştirme"
niteliği "Yorumlama" ve "Kişisel bilgi ve deneyimleri kullanma" olmak üzere birbirinden 
ayrılmıştır. Nihai Q-matriste "Çıkarım yapma", "Yorumlama", "Kişisel bilgi ve deneyimleri 
kullanma" ve "İnceleme ve Değerlendirme" nitelikleri bulunmaktadır. Çalışmada BTM'ler 
arasından G-DINA, DINA, DINO, A-CDM, LLM ve R-RUM modelleri karşılaştırılmış ve GDINA modelinin veri ile daha uyumlu olduğu belirlenmiştir. Aynı zamanda Q-matriste 
oluşabilecek yanlış belirlemeleri düzeltmek amacıyla Q-matris doğrulama adımı 
uygulanmıştır. Elde edilen bulgular 39 öğrencinin (%5,85) tüm niteliklerde uzman (1111) 
olarak sınıflandırıldığını göstermektedir. Bir başka dikkat çeken sonuç ise, sınava giren 69
öğrenci hiçbir nitelikte (0000) uzmanlaşamamıştır ve bu da öğrencilerin yaklaşık %10'unun 
ölçülen hiçbir niteliğe sahip olmadığını göstermektedir. Tüm analiz sonuçlarına göre, dört nitelik arasında çıkarım yapma uzmanlaşması en kolay nitelik iken, kişisel bilgi ve 
deneyimleri kullanma ise en zor nitelik olarak görülmektedir.

Abstract:
This research aims to analyze Türkiye's data from the International Readıng Literacy Study
(PIRLS) conducted in 2021 with cognitive diagnostic modeling. Turkiye last took the PIRLS 
exam in 2001 before 2021. It is of great importance for Turkiye to enter this international 
exam after twenty years. By analyzing the data obtained from the exam with cognitive 
diagnostic models (CDM), the strengths and weaknesses of the test takers regarding reading 
skills can be seen and more detailed feedback can be received. In addition, with CDM, 
information can be obtained about the path to be followed in order to better improve students' 
reading skills during the education process. In this study, the text "The Empty Pot" was 
chosen to analyze and the data of 667 students from Türkiye who solved this text were 
analyzed. First of all, after taking the opinions of field experts, the quality of "Interpreting and 
integrating ideas/information" among the PIRLS qualifications was divided into 
"Interpreting" and "Using personal knowledge and experiences". The final Q-matrix includes 
the attributes of "Inferencing", "Interpreting", "Using personal knowledge and experiences" 
and "Examining and Evaluation". In the study, G-DINA, DINA, DINO, A-CDM, LLM and 
R-RUM models were compared among the CDMs and it was determined that the G-DINA
model was more compatible with the data. At the same time, a Q-matrix verification step was 
applied to correct any misdeterminations that may occur in the Q-matrix. The findings show 
that 39 students (5,85%) were classified as experts in all attributes (1111). Another striking 
result is that 69 students who took the exam could not master any attribute (0000), indicating 
that approximately 10% of the students did not have any of the measured attributes. 
According to all analysis results, among the four attributes, inferencing is the easiest attribute to master, while using personal information and experiences is seen as the most difficult 
attribute.