Ölçeklerin kısaltılmasında kullanılan karınca kolonisi optimizasyonu ve genetik algoritma yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of ant colony optimization and genetic algorithm methods for scale reduction
Yazar: RABİA KARAHİSAR
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM UYSAL
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Özellikle eğitim ve psikoloji alanlarında bireyler hakkında önemli kararlar verilmesinde büyük rol oynayan ölçme araçları, çoğunlukla fazla maddeden oluşmaktadır. Birden fazla değişkenin bir arada ölçüldüğü araştırmalarda ise madde sayısı daha da artmakta ve cevaplayıcıların yorulmasına ya da ölçme aracını eksik cevaplandırmasına neden olmaktadır. Bu sorunlar, araştırmacıları ölçme araçlarını kısaltmaya yöneltmiştir.
Bu çalışmanın temel amacı madde seçiminde kullanılan Karınca Kolonisi Optimizasyonu ve Genetik Algoritma ölçek kısaltma yöntemlerinin karşılaştırılmasıdır. Araştırma kapsamında iki farklı ölçeğin Karınca Kolonisi Optimizasyonu ve Genetik Algoritma ile elde edilen kısa formları güvenirlik değerleri, açıklanan varyans oranları, faktör yükleri, model-veri uyumu, kısa formdan alınan toplam puanların uzun formdan alınan toplam puanlar ile ilişkisi gibi kriterler açısından ele alınmıştır. 
Araştırmada elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde kullanılan yöntemlerin ikisi de güvenirlik değerleri yüksek ve uyum indeksleri iyi kısa formlar üretmektedir. Aynı zamanda elde edilen bu kısa formlar ile uzun formlar arasında yüksek düzeyde istatistiksel açıdan anlamlı bir ilişki bulunmaktadır. Açıklanan varyans oranına bakıldığında ise Genetik Algoritma ile oluşturulan kısa formların açıkladığı varyans oranı uzun form ile neredeyse aynıyken; Karınca Kolonisi Optimizasyonu ile oluşturulan kısa formların açıkladığı varyans oranı uzun formda açıklanan varyanstan yüksektir.

Abstract:
Measurement tools, which play a major role in making important decisions about individuals, especially in the fields of education and psychology, often consist of many items. In studies where multiple variables are measured together, the number of items increases even more, leading to respondent fatigue or incomplete responses. These problems have led researchers to shorten measurement instruments.
The main purpose of this study is to compare Ant Colony Optimization and Genetic Algorithm methods used for scale shortening in item selection. Within the scope of the study, the short forms of two different scales obtained through Ant Colony Optimization and Genetic Algorithm were examined in terms of reliability values, explained variance ratios, factor loadings, model-data fit, and the relationship between total scores in the short form and total scores in the long form.
When the results obtained in the study are evaluated, both methods produced short forms with high reliability values and good fit indices. Additionally, there is a highly statistically significant relationship between these short forms and the long forms. When the explained variance ratio is examined, the variance ratio explained by the short forms created with the Genetic Algorithm is almost the same as that of the long form, while the variance ratio explained by the short forms created with Ant Colony Optimization is higher than the variance explained in the long form.