Rasch Karar Ağacı Yöntemi ile değişen madde fonksiyonu kaynağı olabilecek değişkenlerin belirlenmesi ve farklı tekniklerle incelenmesi
Determination of variables that could be a source of differential item functioning using the Rasch Decision Tree Method and analysis with different techniques
Yazar: MERT CEYHAN
Danışman: DOÇ. DR. CELAL DEHA DOĞAN
Ankara Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu çalışmanın amacı PISA 2018 uygulamasında fen okuryazarlığı alt testinde yer 
alan maddelerin öğrencilerin göç etme durumu, ailelerindeki okur yazarlık oranı, okul 
dışı zamanda öğrenmeye harcadıkları zaman, kültürler arası iletişim farkındalığı, okul 
türü, akademik yılmazlık, teknolojiye duyulan ilgi, diğer kültürlere duyulan merak, 
okuma yeterliliği algıları, teknoloji okur yazarlığı, sosyoekonomik düzey, okulda 
kullanılan teknolojik aletler, okul öncesi eğitim süresi, evdeki teknolojik alet sayısı gibi 
PISA tarafından belirlenen değişkenlere göre değişen madde fonksiyonu (DMF) gösterip 
göstermediğini belirlemektir. Fen okuryazarlığı alanında iki kategorili puanlanan 104 
madde bulunmaktadır. Çalışma kapsamında yanıtlanmayan madde oranı en az olan ve 
104 maddenin tamamını kapsayan 13, 15 ve 17 numaralı kitapçıklar incelenmiştir. 
Araştırmanın örneklemini bu kitapçıkları yanıtlayan 790 öğrenci oluşturmaktadır. DMF 
analizlerinden önce kitapçıkların ve PISA tarafından uygulanan anketlerin her değişken 
için kayıp veri oranı incelenmiştir. Tek boyutluluk varsayımının kontrolü için DFA 
gerçekleştirilmiş, yamaç birikinti grafiği incelenmiştir. Yerel bağımsızlık varsayımının 
kontrolü için Q3 analizleri gerçekleştirilmiştir. DMF analizleri iki aşamalı olarak ele 
alınmıştır. Birinci aşamada değişkenlerin DMF kaynağı olup olmadığı Rasch Ağacı 
Yöntemi (RAY) ile belirlenmiş, ikinci aşamada DMF gösteren maddeler RAY, Lojistik 
Regresyon (LR) ve Mantel Haenzhel (MH) yöntemleriyle tespit edilmiştir. Sonuç olarak 
13 numaralı kitapçığın "öğrenme hedefleri" değişkenine, 15 numaralı kitapçığın 
"kültürleri öğrenme ilgisi" ve "okuma eylemine yönelik teşvik edilme algısı" 
değişkenlerine, 17 numaralı kitapçığın ise "küresel sorunlar hakkında farkındalık" ve 
"Okuma benliği yetkinlik algısı" değişkenlerine göre DMF gösterdiği diğer değişkenlere 
göre DMF göstermediği tespit edilmiştir. PISA 2018 fen okuryazarlığı alt testinde yer 
alan 104 maddenin 13 tanesinde üç farklı yöntemle DMF tespit edilmiştir. Üç farklı 
yöntemle DMF tespit edilen 13 maddeden ikisi birden fazla değişken için DMF 
göstermektedir. 22 Farklı madde yalnızca RAY ile, 1 madde yalnızca MH yöntemi ile, 8 
madde yalnızca LR yöntemi ile tespit edilmiştir.

Abstract:
The purpose of this study is to determine whether the items in the science literacy 
subtest of the PISA 2018 assessment exhibit Differential Item Functioning (DIF) 
according to variables identified by PISA such as students' migration status, literacy rate 
in their families, time spent on learning outside of school hours, intercultural 
communication awareness, type of school, academic resilience, interest in technology, 
curiosity about other cultures, perceptions of reading proficiency, technological literacy, 
socioeconomic level, technological devices used in school, duration of preschool 
education, and number of technological devices at home. In the field of science literacy, 
there are 104 items scored in two categories. Within the scope of the study, Booklets 
numbered 13, 15, and 17, which cover all 104 items and have the lowest proportion of 
unanswered items, were examined. The sample of the study consists of 790 students who 
answered these booklets. Before conducting the DIF analyses, the missing data rates for 
each variable of the booklets and the surveys administered by PISA were examined. or 
checking the assumption of unidimensionality, a Confirmatory Factor Analysis (CFA) 
was conducted, and the scree plot was examined. To check the assumption of local 
independence, Q3 analyses were conducted. The DIF analyses were conducted in two 
stages. In the first stage, it was determined using the Rasch Tree Method (RTM) whether 
the variables were sources of DIF. In the second stage, items showing DIF were identified 
using RTM, Logistic Regression (LR), and Mantel-Haenszel (MH) methods. 
As a result, it was determined that Booklet 13 exhibited DIF for the variable "learning 
objectives," Booklet 15 exhibited DIF for the variables "interest in learning about 
cultures" and "perceived encouragement for reading action," and Booklet 17 exhibited 
DIF for the variables "awareness of global issues" and "perception of reading self-
efficacy." In the PISA 2018 science literacy subtest, DIF was detected in 13 out of the 
104 items using three different methods. Out of the 13 items where DIF was detected 
using three different methods, two of them exhibit DIF for more than one variable. 22 
different items were identified solely using the RTM, 1 item was identified solely using 
the MH method, and 8 items were identified solely using the LR method.