Düzenlileştirme ve bilişsel tanı modellerine dayalı değişen madde fonksiyonu incelemesi
Examination of differential item functioning based on regularization and cognitive diagnostic models
Yazar: SİNEM ŞENFERAH
Danışman: PROF. DR. HAKAN YAVUZ ATAR
Gazi Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu çalışmanın genel amacı, PISA 2018 Türkiye verisi M01 sınıfında yer alan Matematik maddelerine yönelik olası değişen madde fonksiyonu (DMF) kaynaklarının çok boyutlu ölçme yanlılığı çerçevesinde istatistiksel olarak incelenmesini sağlamaktır. Bu doğrultuda düzenlileştirilmiş DMF (RegDIF) yöntemi ile cinsiyet, okul türü, sosyoekonomik düzey (ESCS), küresel sorunlarla ilgili özyeterlilik (GCSELFEFF), öğrencinin beklenen mesleki durumu (BSMJ), okumayı sevme (JOYREAD), okula ait olma duygusu (BELONG), öğrenci tarafından algılanan ebeveynlerin duygusal desteği (EMOSUPS), öğrenmeyi engelleyen öğrenci davranışı (STUBEHA) arka plan değişkenleri ve bunların etkileşimlerine göre DMF gösteren maddeler incelenerek çok boyutlu karmaşık formlarda bireye özgü olası DMF kaynaklarının ortaya konması; BTM kapsamında DMF belirleme yöntemleri ile de cinsiyet ve okul türüne göre DMF gösteren maddeler incelenerek Q matrisinde yer alan bilişsel süreç ve öğrenme alanı nitelikleri temelinde olası DMF kaynaklarının ortaya konması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda ilk araştırma sorusu kapsamında MNLFA modeline dayalı düzenlileştirilmiş DMF yöntemi (RegDIF) kullanılarak DMF incelemesi ve bireye özgü olası DMF kaynakları ele alınmıştır. İkinci araştırma sorusu bağlamında ise bilişsel tanı modelleri çerçevesinde DMF belirlemek için  "CDM" ve "GDINA" R paketlerinde yer alan DMF belirleme yöntemleri kullanılmıştır. Buna göre "CDM" R paketinde yer alan Wald testi kullanılarak GDINA modelinde DMF incelemesi gerçekleştirilmiş olup aynı zamanda bu çalışma kapsamında ilk olarak yapılandırılmış gizil sınıf analizi kullanılarak DINA modelinde düzenlileştirilmiş DMF incelemesi yapılmıştır. "GDINA" R paketi ile Wald testi, LR testi (Likelihood ratio test) ve Wald testi ile LR testinde ileri anchor madde arama prosedürleri olan Wald-FS ve LR-FS DMF belirleme yöntemleri kullanılarak GDINA model altında DMF incelemesi gerçekleştirilmiş ardından DMF gösterdiği belirlenen maddeler için öğrencilerin ilgili niteliklere sahip olma olasılıklarının (Attribute Mastery Probabilities) kategorik değişkenler (cinsiyet ve okul türü) açısından farklılık gösterip göstermediği t testi ile incelenmiştir. Bunun yanında bilişsel nitelikler açısından DMF kaynaklarının tespitine yönelik her bir madde için Q matrisinde belirtilen niteliklere dayalı olarak belirlenen niteliğe sahip olma olasılıklarının, bağımlı değişken; grupların, bağımsız değişken olarak tanımlandığı MANOVA analizlerinde grupların bağımlı değişkenlerin bileşeninden elde edilen ortalama puanları arasında anlamlı fark olup olmadığı araştırılmıştır. Ek olarak DMF gösterdiği belirlenen maddelerde cinsiyet ve okul türü grupları arasında indirgenmiş nitelik vektörüne dayalı ele alınan gizil sınıflar için başarı olasılıklarının grafiksel gösterimi elde edilmiştir. Çalışmada, RegDIF analizleri ile birlikte BTM kapsamında DMF incelemesi sonucunda elde edilen olası DMF kaynaklarına yönelik bulguların birlikte ele alınmasının, özellikle maddeye erişimin sınırlı olduğu araştırmalarda hem bireye özgü arka plan özellikleri hem de maddenin gerektirdiği bilişsel ve öğrenme alanları gibi nitelikler bağlamında olası DMF kaynaklarının ortaya çıkarılmasına katkı sağladığı ifade edilebilir.

Abstract:
The primary goal of this study is to statistically investigate potential DIF sources for the M01 class of the Mathematics items in the PISA 2018 Turkey data within the context of multidimensional measurement bias. By examining items exhibiting DIF using the regularized DIF (RegDIF) method in accordance with background variables such as gender, school type, socioeconomic level (ESCS), self-efficacy related to global issues (GCSELFEFF), expected professional status of the student (BSMJ), liking to read (JOYREAD), sense of belonging to school (BELONG), emotional support of parents perceived by the student (EMOSUPS), student behavior that interferes with learning (STUBEHA) and their interactions, it is hoped to shed light on potential sources of DIF specific to the individual in multidimensional complex forms. By investigating the DIF determination techniques within the scope of CDM and the items demonstrating DIF according to gender and school type, it was also hoped to identify DIF sources on the basis of cognitive process and learning area features in the Q matrix. With respect to the first research question, the regularized DIF approach (RegDIF), which is based on the MNLFA model, was used to accomplish this goal and identify potential individual DIF sources. The "CDM" and "GDINA" R packages were used to determine DIF within the framework of cognitive diagnosis models in the context of the second research question. Accordingly, DIF analysis was performed in the GDINA model using the Wald test in the "CDM" R package, and for the first time in the context of this research, regularized DIF analysis was performed in the DINA model using structured latent class analysis. Using the "GDINA" R package, DIF analysis under the GDINA model was performed using DIF detection methods which are Wald test, LR test (Likelihood ratio test), advanced anchor substance search procedures Wald-FS and LR-FS. The t-test was then used to evaluate whether the probability of students possessing the necessary skills (Attribute Mastery Probabilities) differed based on categorical variables (gender and school type) for the items determined to indicate DIF. Additionally, it was examined whether there was a statistically significant difference between the mean scores of the groups obtained from the component of the dependent variables in the MANOVA analyses, in which the probability of having the attribute determined based on the attributes specified in the Q matrix for each item in terms of cognitive attributes was defined as the dependent variable and the groups as the independent variable. On the basis of the reduced attribute vector between gender and school type groups in items judged to display DIF, a graphical representation of the probability of success for the latent classes was also obtained. With this study, along with the RegDIF analyzes, the findings regarding the potential DIF sources obtained as a result of the DIF examination within the scope of CDM contribute to the emergence of potential DIF sources in terms of both individual characteristics and substance-related characteristics, to overcome the limitations of expert opinion-based review, especially in studies where access to the substance is limited.