Bireyselleştirilmiş bilgisayarlı test uygulamalarında farklı sonlandırma kurallarının ölçme kesinliği ve test uzunluğu açısından karşılaştırılması
Comparison of different test termination rules in terms of measurement precision and test length in computerized adaptive testing
Yazar: MELEK GÜLŞAH EROĞLU
Danışman: PROF. DR. HÜLYA KELECİOĞLU
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Son yıllarda bilgi teknolojilerinde yaşanan hızlı değişim ve dönüşümler, bireylerden talep edilen yetenek ve beceri türleri ile seviyelerini etkilemiştir. Bunun sonucu olarak eğitim sistemlerinde de bir takım değişikliklere gidilmiştir. Bu değişiklikler eğitimin önemli bir kısmını oluşturan değerlendirme sürecine de yansımıştır. Bu çerçevede, eğitimde kullanılan geleneksel testlerin yanında bireyselleştirilmiş bilgisayarlı test uygulamalarının kullanımı artmaktadır. Bireyselleştirilmiş testlerde geleneksel testlerden farklı olarak test algoritması söz konusudur. Test algoritması teste başlama, devam etme ve testi sonlandırma olmak üzere 3 bölümden oluşmaktadır. Bu çalışmanın amacı bireyselleştirilmiş bilgisayarlı test (BBT) uygulamalarında farklı sonlandırma kurallarının kullanılmasının ölçme kesinliğine ve test uzunluğuna etkisini incelemek ve birbirleri ile karşılaştırmaktır. 
Araştırma simülasyon çalışması olarak yürütülmüştür.1000 kişiye ait yetenek parametresi değerleri -3 ve +3 değerleri arasında değişecek ve tek biçimli dağılacak sekilde oluşturulmuştur. Madde havuzu için; Madde Tepki Kuramında yer alan 3 parametreli lojistik model kullanılarak madde parametre değerleri oluşturulmuştur. Madde havuzu oluşturulurken a parametresi [0,50;2,00]; b parametresi [-3,00;+3,00] ve c parametresi ise [0,05;0,20] aralığında belirlenmiştir
Araştırma kapsamında sabit uzunluk, standart hata, standart hata-en az madde,  theta yakınsama ve theta yakınsama-en az madde olmak üzere 5 farklı sonlandırma kuralı kullanılmıştır. Her bir sonlandırma kuralında farklı koşullar söz konusu olup toplam 12 koşul birbiriyle karşılaştırılmıştır. Ayrıca sonlandırma kurallarının karşılaştırılmasında BBT'de test algoritmasında önemli yere sahip olan farklı madde havuzu büyüklükleri (250 ve 500 madde), yetenek kestirim yöntemleri (Maksimum Likelihood Estimation ve Expected a Posteriori) ve başlama kuralları (b=0 ve -1

Abstract:
Fast changes and transformations observed in information technologies have been influencing the type and level of the skills and abilities demanded from individuals. As a result of this, there have been changes in the education systems as well. These changes are also pronounced in the educational evaluation processes that compose an important part of education. Within this framework, in addition to the classical test techniques, computer adaptive testing applications are increasingly preferred. In computer adaptive testing, there exists a test algorithm different than the classical tests. The test algorithm consists of three parts which are Starting, Resuming and Termination. The aim of this study is to measure the effect of different termination rules on measurement precision and test length. 
The research was implemented as a simulation study. Skill parametric values that take a value between +3 and -3 and that are uniformly distributed have been formed for 1000 people. For the item pool, item parameter values have been formed by using the 3 parameter logistic model of Item Response Theory. While forming the Item Pool, the intervals for the parameters are defined as such: a parameter [0.50;2.00]; b parameter [-3.00;+3.00] and c parameter [0.05;0.20]. 
5 different termination rules have been used for the study which are: fixed length, standard error, standard error-least item, theta convergence and theta convergence-least item. Different conditions are in place in each termination rule and a total of 12 conditions are compared. Additionally, in comparing termination rules, different item pools (250 and 500), ability estimation methods (Maksimum Likelihood Estimation and Expected a Posteriori), starting rules (b=0 ve -1