Parametrik olmayan Bayes yöntemiyle ortak değişkenlere göre yapılan test eşitlemelerinin karşılaştırılması
The comparison of test equating with covariates using Bayesian nonparametric method
Yazar: MELTEM YURTÇU
Danışman: PROF. DR. HÜLYA KELECİOĞLU
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Bayes yöntemi = Bayesian method ; Matematik başarısı = Mathematics achievement ; Matematik eğitimi = Mathematics education ; Matematik öğretimi = Mathematics teaching ; Ortak değişkenler = Covariates ; Parametrik olmayan modeller = Nonparametric models ; Test eşitleme = Test equating ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation ; Öz yeterlilik = Self-efficacy

Özet:
Bu araştırma ortak değişkenler kullanılarak parametrik olmayan bayes modeliyle eşitlenmiş puanların elde edilmesini temel almaktadır. Araştırmada ortak değişken olarak; cinsiyet, matematik öz yeterlik puanları ve ortak madde puanları kullanılmıştır. Ortak maddelerin ve ortak değişkenlerin kullanılması ile elde edilen eşitlenmiş puanlara ait dağılımların hedef teste olan uzaklıkları hesaplanmıştır. Bu uzaklıklar, madde tepki kuramına dayalı yöntemlerden elde edilen eşitlenmiş puanların dağılımlarının hedef teste olan uzaklıkları ile karşılaştırılmıştır. Araştırma, PISA 2012 uygulamasındaki Kanada ve İtalya örneklemleri üzerinde yürütülmüştür. Çalışma kapsamında; madde parametrelerinin kestiriminde PARSCALE, ölçek dönüştürme işleminde IRTEQ programları, parametrik olmayan Bayes modelinde R yazılımı kullanılmıştır. Parametrik olmayan Bayes yaklaşımında elde edilen eşitlenmiş puanlara ait dağılımların ortak değişkenlere göre değiştiği sonucuna ulaşılmıştır. Cinsiyet, matematik öz yeterlik puanları ve ortak madde puanları modelde ortak değişken olarak kullanıldığında elde edilen eşitlenmiş puanların hedef teste olan uzaklık değerleri birbirlerine yakınlık gösterse de dağımları farklılık göstermiştir. Hedef teste en yakın dağılımın modelde cinsiyet ve matematik öz yeterlik puanlarının birlikte ortak değişken olarak kullanıldığında, en uzak dağılımların ise madde tepki kuramı yöntemlerinde elde edildiği sonucuna ulaşılmıştır. Araştırma sonucunda modelin klasik yöntemlere kıyasla daha bilgilendirici olduğu, ortak değişkenlerin ortak maddeler yerine kullanılabileceği hatta bazı durumlarda daha iyi sonuç verebileceği ve model ile elde edilen eşitlenmiş puanların hedef teste daha yakın sonuçlar verebileceği belirlenmiştir.

Abstract:
This research is based on the use of covariates to obtain equated scores with Bayesian nonparametric model. As covariates in the study; gender, mathematics self-efficacy scores and common item scores were used. The distances of equated scores obtained by using common items and covariates are calculated from distances to target test. These distances were compared with distances of equated scores obtained from methods based on Item Response Theory to target test. The study was conducted on Canadian and Italian samples of PISA 2012 application. The scope of work, PARSCALE was used for estimation of material parameters, IRTEQ was used for scale transformation, and R software was used for Bayesian nonparametric model. Distributions of equated scores obtained in the Bayesian nonparametric approach changed according to the covariates. When gender, mathematics self-efficacy scores, and common item scores were used as covariates in the model, distance values of obtained equated scores to target test are close to each other but their distributions are different. The closest distribution to target test was achieved when gender and mathematics self-efficacy scores were used together as covariates in the model and the farthest distributions was obtained from item response theory methods. As a result of research, it was determined that model is more informative than the classical methods. Covariates can be used instead of common items and even better in some cases, and that equated scores obtained with model can give closer results to target test.