IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi
  • Issue:54
  • BT-BOBUT Uygulamalarında Madde Seçim Algoritmalarının Performanslarının Ölçme Doğruluğu Açısından İn...

BT-BOBUT Uygulamalarında Madde Seçim Algoritmalarının Performanslarının Ölçme Doğruluğu Açısından İncelenmesi

Authors : Semih AŞİRET, Seçil ÖMÜR SÜNBÜL
Pages : 188-214
Doi:10.9779/pauefd.769548
View : 17 | Download : 14
Publication Date : 2022-01-02
Article Type : Research Paper
Abstract :Bu çalışmanın amacı, Bilişsel Tanıya Dayalı Bilgisayar Ortamında Bireye Uyarlanmış Testlerde insert ignore into journalissuearticles values(BT-BOBUT);, DINA ve DINO model için farklı nitelik sayısında, madde kalitesinde ve test uzunluklarında madde seçim algoritmalarının performanslarını ölçme doğruluğuna göre incelemektir. Çalışma kapsamında, nitelik sayısı 5 ve 8 olarak değişimlenmiş ve her madde en az bir nitelik ve en fazla 4 nitelik ölçecek şekilde sınırlandırılmıştır. Veri üretiminde, g ve s parametreleri yüksek madde kalite düzeyi için Uinsert ignore into journalissuearticles values(0,05-0,25); ve düşük madde kalite düzeyi için Uinsert ignore into journalissuearticles values(0.10-0.30); tekbiçimli dağılımdan çekilmiştir. Her bireyin her niteliğe sahip olma şansı %50 olacak şekilde 3000 bireye ait bilişsel örüntüler üretilmiştir. Sonlandırma kuralı olarak 8, 16 ve 24 sabit test uzunlukları kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan madde seçim algoritmaları GDI, JSD, MI, PWCDI ve PWKL’dir. Madde seçim algoritmalarının performansları, nitelik ve örüntü koruma oranlarına göre değerlendirilmiştir. Çalışmada veri üretimi ve analizleri R 3.6.3 yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda, madde kalitesi ve test uzunluğu arttıkça tüm algoritmaların ölçme doğruluk değerlerinin arttığı, nitelik sayısı arttıkça ölçme doğruluğunun azaldığı tespit edilmiştir. JSD algoritmasının ölçme doğruluğu tüm koşullarda en yüksek iken, PWKL algoritmasının en düşük olduğu bulunmuştur. DINA ve DINO modellerde PWKL algoritması dışındaki algoritmaların performansı yaklaşık aynı iken, DINO modelde PWKL algoritmasının ölçme doğruluğunun DINA modelden daha düşük olduğu bulgusu elde edilmiştir.
Keywords : Bilişsel Tanı Modeli, Bilgisayar Ortamında Bireye Uyarlanmış Test, Madde Seçim Yöntemi, DINA Model, DINO Model

ORIGINAL ARTICLE URL
VIEW PAPER (PDF)

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2025