Fen bilimlerinde düşünme becerilerinin lojistik ve hiyerarşik örtük sınıf modelleri ile incelenmesi
Examination of thinking skills in science with lojistics and hierarchical class models
Yazar: EBRU ADIGÜZEL BULUT
Danışman: PROF. DR. TAHSİN OĞUZ BAŞOKÇU
Ege Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu çalışmanın amacı, fen bilimleri alanında üst düzey düşünme becerileri ile ilgili toplanan verilerin analizinde Log-Doğrusal Bilişsel Tanı Modeli (LBTM) ve Hiyerarşik Bilişsel Tanı Modeli (HBTM) örtük sınıf modellerini kullanılması ile iki model arasındaki uyumun incelenmesidir. Ayrıca eğitimcilerin öğrencilerin fen bilimleri alanındaki bilgiyi kullanma, deneysel sorgulama, sistemsel düşünme üst düzey düşünme becerilerinin gelişimlerini destekleyecek bilgilere ulaşmalarına katkı sağlamaktır.
Bu tez çalışmasında, Çevrimiçi Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Üst Düzey Düşünme Becerilerine Etkisi isimli 120K850 No.lu TÜBİTAK 1001 projesi kapsamında uygulanan 1.dönem ara sınav verileri kullanılmıştır. Sınavlar 5.6.7 sınıf öğrencilerine uygulanmıştır.
Bilişsel tanı modelleri sıralama yapmaktan daha fazlasına imkan sağlamaktadır bireylerin becerileri ne ölçüde sağladığını göstermektedir. Bilişsel tanı modelleri sayesinde sonuç odaklılıktan çıkıp süreç odaklı bir eğitim sağlanabilmektedir.
Araştırma kapsamında fen bilimlerinde üst düzey düşünme becerileri sınıflandırılmış olup, sorular ve beceriler arasındaki ilişki Q-matrisleri oluşturulmuştur. Lojistik ilişkinin modellenmesi için DINA model, hiyerarşik ilişkinin modellenmesi için Fusion modelleri kullanılmıştır.
DINA model katı bir modeldir birey bütün becerilere sahipse ve maddeye yanlış cevap veriyor ise yanlış cevap verme olasılığı ''s'' parametresi, becerilerden en az birine sahip değilken maddeye doğru cevap verme olasılığına ''g'' parametresi üretilmektedir. Fusion model göre ise DINA model kadar katı değildir ve πi*, rik* ve ci* şeklinde parametreler elde edilmektedir.
Bu tez kapsamında incelenen bilişsel tanı modellerinden DINA ve Fusion modele göre istatiksel analizler yapılmış olup, model uyumları değerlendirilmiş ve bu modellerin örtük sınıf kestirimlerine ait kestirimleri karşılaştırılmıştır.
Anahtar kelimeler: Bilişsel Tanı modeli, DINA model, Fusion model.

Abstract:
The purpose of this study is to examine the fit between the Log-Linear Cognitive Diagnostic Model (LCDM) and Hierarchical Cognitive Diagnostic Model (HCCM) latent class models in analyzing the data collected on higher order thinking skills in science. In addition, it is aimed to support educators to reach information that will support the development of students' knowledge utilization, experimental inquiry, systemic thinking and higher order thinking skills in the field of science.
In this thesis, within the scope of TUBITAK 1001 project the first semester midterm exams were used numbered 120K850 titled The Effect of Online Cognitive Diagnosis Based Monitoring Model on Higher Level Thinking Skills. The exams were administered to middle school 5th, 6th and 7th grade students.
Cognitive diagnosis models allow more than just ranking. It shows the extent to which individuals provide skills. Thanks to cognitive diagnostic models, a process-oriented education can be provided rather than a result-oriented education.
Within the scope of the research, higher-order thinking skills in science were classified and the relationship between questions and skills was formed by Q-matrices. DINA model was used for modelling the logistic relationship and Fusion model was used for modelling the hierarchical relationship.
The DINA model is a rigid model; if the individual has all the skills and gives an incorrect answer to the item, the 's' parameter is generated for the probability of giving an incorrect answer, and the 'g' parameter is generated for the probability of giving a correct answer to the item when the individual does not have at least one of the skills. The fusion model is not as rigid as the DINA model and parameters are obtained as πi*, rik*, ci*.
Statistical analyses were performed according to the DINA and Fusion models among the cognitive diagnosis models determined in the thesis, model fit was evaluated, and changes in latent class predictions were expressed.
Key words: Cognitive Diagnostic Models, DINA Model, Fusion Model.