Minnesota çok yönlü kişilik envanteri için makine öğrenmesi temelli bireyselleştirilmiş bilgisayarlı test uygulamasının geliştirilmesi
Development of machine learning based computerized adaptive testing application for Minnesota multiphasic personality inventory
Yazar: ŞEYMA ERBAY MERMER
Danışman: PROF. DR. SELAHATTİN GELBAL ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ULAŞ VURAL
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Bayes yaklaşımı = Bayes approach ; Bilgisayar destekli = Computer aided ; Bilgisayar destekli eğitim = Computer assisted education ; Bireyselleştirilmiş testler = Individual tests ; Entropi = Entropy ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Minnesota Psikolojik Danışma Envanteri = Minnesota Pyschological Counselling Inventory ; Minnesota Çok Yönlü Kişilik Envanteri-2 = Minnesota Versalite Personality Inventory-2 ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation

Özet:
Bu araştırmada, birey farklılığını temel alan ve bireylere özgü test imkanı sunan bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış, testler üzerinde çalışılmıştır. Bu kapsamda kişilik testlerinde önemli bir yere sahip olan 13 faktör ve 566 maddeden oluşan Minnesota Çok Yönlü Kişilik Envanteri (MMPI) kullanılmıştır. Mevcut envanterin madde sayısını ve uygulama süresini azaltarak daha kullanışlı bir hale getirilmesi amaçlanmıştır. Araştırma verisi, farklı yaş gruplarından oluşan 970 yetişkinden çevrimiçi ortamda toplanmıştır.
Makine öğrenmesi kullanılarak gerçekleştirilen Bireyselleştirilmiş Bilgisayarlı Test (BBT) uygulamasında madde seçimi için entropi değerleri, test sonlandırmada kesme noktası için entropi uyumsuzluğu hata değerleri, sınıflandırma için ise Bayes Sınıflandırıcı kullanılmıştır. Ayrıca alt testlerin tek boyutluluğu için Paralel Analiz ve güvenirliği için KR-20 güvenirlik analizlerinden faydalanılmıştır.
Sınıfsal doğruluğun tespiti için makine öğrenmesine sunulan eğitim-test setlerinde Birini Dışarıda Tut yöntemindeki %95 sonsal olasılık sınıfına ait olma durumu veri seti için en iyi yöntem olarak belirlenmiştir. Belirli bir veri setindeki düzensizlik ölçüsü olan entropi, BBT uygulaması kapsamında hesaplanmış, en yüksek entropi değerine ait madde bireye ilk olarak sunulmuştur. 
BBT uyarlamalı MMPI uygulamasının kullanışlılığının değerlendirilmesi için kağıt-kalem uygulaması ile BBT uygulaması test uzunlukları karşılaştırılmış, tüm alt testlerde madde sayısının %85-%92 arasında azaldığı tespit edilmiştir. BBT uyarlamalı MMPI uygulamasının kağıt-kalem uygulamasıyla eşdeğerliğinin incelenmesi amacıyla her alt test için sınıflama doğrulukları incelenmiştir. Veri seti çerçevesinde yapılan sınıflama doğruluğu sonuçlarında sınıflamanın 0,05 hata oranıyla iyi bir seviyede olduğu, en yüksek sınıflama değerinin L alt testinde gerçekleştiği sonucuna ulaşılmıştır. Kağıt-kalem temelli ölçme aracının kullanışlılık konusundaki sınırlıklarının üstesinden eşdeğer sonuçlar üreterek daha kullanışlı olmasına olanak sağlayan BBT uygulamasıyla gelinebileceği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
This study highlights adaptive tests in a computer environment that offered individual differences. MMPI, which has 13 factors and 566 items and an important place in personality tests, has been studied in this context. Data were collected from 970 people over the age of 18 to decrease the number and duration of items and make the test more efficient.
In CAT performed with machine learning, entropy values for item selection, entropy discordance error for the cutpoint at test termination, Bayesian Classifier was used for classification. In addition, Parallel Analysis was used to determine the unidimensionality, and KR-20 analyzes were used for reliability.
To determine the classification accuracy, the 95% case belonging to the posterior probability class in the leave one out a method in the training-test sets for machine learning was determined as the best. Entropy, a measure of disorder in a given data set was calculated and the highest entropy value was given to the participant as the first item.
To evaluate the practicality of the CAT, the test lengths of the paper-pencil application and the CAT were compared, and it was found that it decreased between 85%-92% in all subscales. The classifications are at a reasonable level with an error rate of 0,05, and the highest classification value was reached in the L subscale. The limitations of the classic measurement tool in terms of practicality can be accomplished with the CAT, which allows more efficiency by producing comparable results.