GENELLENEBİLİRLİK KURAMINDA ÇOK YÜZEYLİ DESENLERİN İNCELENMESİ

Authors : Zarife TAŞTAN, Nbilge UZUN

Pages : 743-756

View : 25 | Download : 7

Publication Date : 2021-12-13

Article Type : Other Papers

Abstract :Araştırmanın temel amacı; Genellenebilirlik kuramına göre geometri performans görevlerini puanlamada öğrencilerin birden fazla puanlayıcı tarafından puanlanmasıyla oluşturulan desenlerden elde edilen G çalışmaları sonuçlarını incelemektir. Araştırmanın çalışma grubunu, 2014- 2015 öğretim yılında Mersin ili merkez liselerinde öğrenim gören 128 12. sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Ayrıca araştırmada öğrencilerin geometri performans görevlerinin puanlanmasında sekiz puanlayıcı görev almıştır. Araştırmada puanlayıcıların öğrencileri sekiz görev doğrultusunda puanlamasıyla oluşturulan  insert ignore into journalissuearticles values(b:o);xgxp , insert ignore into journalissuearticles values(b:o);xinsert ignore into journalissuearticles values(g:p);  ve  insert ignore into journalissuearticles values(b:insert ignore into journalissuearticles values(p:o););xg   desenleri insert ignore into journalissuearticles values(b: öğrenci, g: görev, p: puanlayıcı, o: okul); için ayrı ayrı G çalışması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, aynı veri seti üzerinden kurgulanan desenlerde varyans bileşenlerine ilişkin büyüklükleri, varyans değişimlerinin büyüklük açısından sıralamadaki yerleri farklılıklar göstermektedir. Bunun yanı sıra söz konusu desenlerdeki artık varyans değeri de değişmektedir. insert ignore into journalissuearticles values(b:o);xpxg deseni için kestirilen artık varyans bileşeni, insert ignore into journalissuearticles values(b:o);xinsert ignore into journalissuearticles values(g:p);  ve  insert ignore into journalissuearticles values(b:insert ignore into journalissuearticles values(p:o););xg desenlerine  göre oldukça küçük bulunmuştur. Bu bağlamda G kuramında duruma ilişkin kurgulanan desenin doğruluğunun yapılacak yorumların güvenirliğini ve geçerliğini etkileyeceği sonucuna ulaşılmıştır. Her bir desen için elde edilen G ve Phi katsayıları dikkate alındığında; insert ignore into journalissuearticles values(b:insert ignore into journalissuearticles values(p:o););xg deseninin varyans bileşenlerini açıklama oranı daha az gibi görünse de G ve Phi katsayılarının diğer iki desene göre daha yüksek çıktığı sonucuna ulaşılmıştır. 
Keywords : klasik test kuramı, genellenebilirlik kuramı, çok yüzeyli desen, performans ölçme