Makaleler     Dergiler     Kitaplar    

Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi

Yıl 2013 , Cilt 2 , Sayı 4

Makale özeti ve diğer detaylar.

Makale özeti
Başlık :

Pisa 2009 tutum anketi madde puanlarinin aşamali madde tepki modeli ile incelenmesi

Yazar kurumları :
Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi1, Hacettepe Üniversitesi2
Görüntülenme :
272
DOI :
Özet Türkçe :

Bu araştırmada, Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) 2009 kapsamında uygulanan okumaya yönelik tutum anketinden elde edilen madde puanlarının aşamalı tepki modeli (Graded Response Model (GRM)) ile incelenmesi amaçlanmaktadır. Araştırma, Türkiye örnekleminde maddelerin tamamına yanıt veren 4198 öğrencinin cevapları kullanılarak yürütülmüştür. Tutum anketinde 11 madde bulunmaktadır ve bu maddelere öğrencilerin “hiç katılmıyorum (1)” ve “tamamen katılıyorum (4)” arasında tepkide bulunmaları istenmiştir. Tutum maddeleri, çok kategorili madde tepki kuramı modellerinden likert tipi ölçekler için uygun olan aşamalı tepki modeli kullanılarak incelenecektir. Veri analizinin ilk aşamasında verilerin madde tepki kuramı varsayımlarını sağlayıp sağlamadığı incelenmiş; ikinci aşamada ise MULTILOG 7.03 bilgisayar programında aşamalı tepki modeli ile madde kalibrasyonu yapılmıştır. Araştırmanın sonucunda, model-veri uyumunun sağlandığı görülmüştür. Elde edilen bulgulara göre; okumaya yönelik tutumları açısından öğrencileri en iyi ayırt eden dolayısıyla en çok bilgi veren maddenin 3. madde, en kötü ayırt eden ve en az bilgiyi veren maddenin ise 9. madde olduğu sonucuna ulaşılmıştır. 

Özet İngilizce :

In this study, the item scores obtained from “Attitude to Reading” part of PISA 2009 Student Survey was examined in respect of the graded response model. The study was carried out by means of 4198 data in Turkey sample, so the answers of 4198 respondents are considered. There are 11 items in the survey and 4 response categories an ordinal score ranging from 1 (strongly not agree) to 4 (strongly agree) is assigned to each examinee for each item. The items of attitude, was calibrated with the Graded Response Model, which is appropriate to Likert type data. In the first step, the data was examined whether the assumptions of IRT model was provided. Next step, we calibrated the items using GRM in MULTILOG 7.03. Then, item discrimination and difficulty parameters were examined for identifying items quality. According to results, seen that model has good fit to data. Findings showed that; item 3 has the highest slope parameter and gives the maximum information, item 9 has the lowest slope parameter and gives the minimum information about students’ attitude to reading. 

Paylaş :
Benzer Makaleler
Yorum Yap
  • Adınız :
  • Güvenlik Kodu :
  • Yorum :