Kernel eşitleme yöntemlerinin karşılaştırılması: TIMSS 2019 fen testi örneği
The comparison of kernel equating methods: TIMSS 2019 science test case
Yazar: ŞEYMA NUR ÖZSOY
Danışman: DOÇ. DR. SEVİLAY KİLMEN
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Kernel eşitleme = Kernel equating ; Test eşitleme = Test equating ; Testler = Tests

Özet:
Test eşitleme çalışmaları genel olarak ortak madde kullanılarak yapılmaktadır. Ancak pratikte uygulanan testlerde ortak madde bulunmamaktadır. Bu durumda, ortak değişkenler aracılığıyla eşitleme yapılarak pratikteki eşitleme uygulamalarına katkı sağlanabilir. Bu amaçla ikili puanlanan maddelerin kullanıldığı bu çalışma, eşitlenmemiş gruplarda ortak madde deseni (NEAT) ve eşitlenmemiş gruplarda ortak değişken deseninde (NEC) yürütülmüştür. NEAT deseninde Kernel sontabakalama eşit yüzdelikli, Kernel sontabakalama doğrusal, Kernel zincirleme eşit yüzdelikli ve Kernel zincirleme doğrusal eşitleme yöntemleri kullanılırken NEC deseninde Kernel eşit yüzdelikli ve Kernel doğrusal eşitleme yöntemleri kullanılmıştır. Diğer yandan NEC deseninde ortak değişken olarak cinsiyet ve bilgisayar/tablet değişkenleri kullanılmıştır. 2019 yılında eTIMSS uygulamasına geçilmesi durumu göz önünde bulundurularak bilgisayar ya da tablete sahip olup olmama durumunun vereceği hata miktarının incelenmesi amaçlanmıştır. 
Test formlarını eşitlemek amacıyla R programında bulunan kequate paketi kullanılmıştır ve eşitlemenin standart hatası (SEE) hesaplanmıştır. Araştırma sonuçları değerlendirildiğinde; NEC deseninden elde edilen eşitlenmiş puanların ham puanlara daha yakın olduğu belirlenmiştir. Diğer yandan NEC deseninden elde edilen hata değerlerinin NEAT desenine göre daha yüksek olduğu görülmüştür. Sonuçlara göre en az hata, NEAT deseni altında yapılan sontabakalama eşitlemeden üretilmiştir. NEC deseninde en düşük hata ise bilgisayar/tablet değişkeniyle yapılan Kernel doğrusal eşitleme yönteminde elde edilmiştir.

Abstract:
Test equating studies are generally performed using common items. However, in practice, there is no common substance in the tests. In this case, equating through common variables can contribute to equating applications in practise. For this purpose, this study, which used binary scoring items, carried out in nonequivalent groups with common items design (NEAT) and nonequivalent groups with covariates design (NEC). When using methods Kernel poststratification equipercentile equating, Kernel poststratification linear equating, Kernel chain equipercentile and Kernel chain linear equating methods under NEAT design, were used Kernel eqipercentile and Kernel linear equating methods in NEC design. On the other hand, gender and computer/tablet variables are used as common variables in the NEC design. This study aimed to examine the amount of errors that will be given by whether or not you have a computer or tablet considering the introduction of eTIMSS in 2019.
Test forms are equated via the kequate package in program R and the standard error of equating (SEE) was calculated. When the results of the research are evaluated, it was determined that the equated scores obtained from the NEC design were closer to the raw scores. On the other hand, the error values obtained from the NEC design were found to be higher than the NEAT design. According to the results, the least error was obtained from poststratification equating in NEAT design. The lowest error in the NEC design was achieved in the Kernel linear equating method with the computer/tablet variable.