Örtük Sınıf Analizi yöntemiyle değişen madde fonksiyonu belirleme: PISA 2018 Matematik Başarı Testi
Detection of differential item functioning with Latent Class Analysis: PISA 2018 Mathematic Achievement Test
Yazar: SELİM DAŞÇIOĞLU
Danışman: PROF. DR. TUNCAY ÖĞRETMEN
Ege Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Değişen madde fonksiyonu = Differential item function ; Matematik = Mathematics ; Matematik eğitimi = Mathematics education ; Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı = Programme for International Student Assesment ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation ; Örtük sınıf analizi = Latent class analysis

Özet:
Bu araştırmanın amacı Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) 2018 matematik okuryazarlığı test maddelerinin ülke değişkenine göre Değişen Madde Fonksiyonu (DMF) gösterip göstermediğini tespit etmektir. Bu amaçla PISA 2018 matematik okuryazarlığı testinin yalnız üç numaralı kitapçığının maddeleri, Örtük Sınıf Analizi (ÖSA) yaklaşımıyla Çoklu Göstergeler Çoklu Nedenler (ÇGÇN) yöntemiyle incelenmiştir. Test, Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (OECD) tarafından İngilizce ve Fransızca olarak geliştirildiği ve bu dillerden diğer dillere uyarlandığından referans grup olarak Birleşik Krallık (BK) ile hedef gruplar, Türkiye, Finlandiya, Japonya ve Amerika Birleşik Devletleri (ABD) ile ikili olarak karşılaştırılmıştır. Analizler sonunda 23 maddeden oluşan testte, BK – Türkiye örnekleminde madde 7, 11, 14, 21 ve 22'de ülke değişkeninden kaynaklanan istatistiksel olarak anlamlı tek biçimli; madde 13, 15 ve 16'da ise tek biçimli olmayan DMF gözlenmiştir. BK – Finlandiya örnekleminde madde 1, 7, 8, 19 ve 22'de ülke değişkeninden kaynaklanan istatistiksel olarak anlamlı tek biçimli; madde 13 ve 15'te ise tek biçimli olmayan DMF gözlenmiştir. BK – Japonya örnekleminde madde 1, 4, 9, 11, 13, 17, 20 ve 23'te ülke değişkeninden kaynaklanan istatistiksel olarak anlamlı tek biçimli; madde 8, 12 ve 15'te tek biçimli olmayan DMF gözlenmiştir. BK – ABD örnekleminde ise madde 10 ve 16'da ülke değişkeninden kaynaklanan istatistiksel olarak anlamlı tek biçimli; madde 23'te ise tek biçimli olmayan DMF tespit edilmiştir. Bu sonuçlar göz önüne alındığında homojen olmayan gruplarda DMF etkisinin ve büyüklüğünün gruplar arası farklılaştığı ve ÖSA yöntemiyle bu etkilerin daha detaylı incelenebileceği görülmektedir.

Abstract:
The purpose of this research is to determine whether the Program for International Student Assessment (PISA) 2018 mathematical literacy test items show a Differential Item Function (DIF) according to the country variable. For this purpose, only the items in the booklet number three of the PISA 2018 mathematical literacy test were examined using the Multiple Indicators Multiple Causes (MIMIC) method with the Latent Class Analysis (LCA) approach. Since the test was developed by the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) in English and French and adapted from these languages to other languages, the test was compared bilaterally with the United Kingdom (UK) as the reference group and the target groups, Turkey, Finland, Japan and the United States (USA). According to the analysis results, for the 23 test items, in the UK – Turkey sample, in items 7, 11, 14, 21 and 22 statistically significant, uniform and items 13, 15 and 16 non-uniform DIF was observed. For UK – Finland sample, in items 1, 7, 8, 19 and 22 statistically significant, uniform and items 13 and 15 non-uniform DIF was observed. For UK – Japan sample, in items 1, 4, 9, 11, 13, 17, 20 and 23 statistically significant, uniform and items 8, 12 and 15 non-uniform DIF was observed. For UK – USA sample, in items 10 and 16 statistically significant, uniform and item 16 non-uniform DIF was observed. Considering these results, it is seen that the effect and size of DIF in non-homogeneous groups differ between groups and these effects can be examined in more detail with the LCA method.