DINA model parametreleri kullanılarak tahminlenen madde ayırıcılık indekslerinin incelenmesi

Bu araştırmada, DINA model parametreleri kullanılarak elde edilen madde ayırıcılık indeksinin evrenden çekilen aynı büyüklükteki alt örneklemlerden ve örneklem büyüklüğünden nasıl etkilendiği incelenmiştir. DINA model, testi alan bireylerin bir maddeyi doğru yanıtlamak için gerekli olan niteliklere sahip olup olmadıklarını belirleyen bir örtük sınıf analizidir. Model, öğrenci yeteneğini test toplam puanından bağımsız olarak kategorik bir değişken şeklinde hesaplamakta ve öğrencinin ait olduğu örtük sınıfı belirlemektedir. Bu nedenle modele ilişkin madde ayrıcılık parametresi geleneksel madde analizi yöntemlerinden farklı bir nitelik taşımaktadır. Araştırmanın amacı, DINA modelin pratik kullanımlarını incelemektir. Bu amaca ulaşmak için DINA modelin yapısı göz önüne alınarak geliştirilen bir testte, modele ilişkin parametrelerle hesaplanan madde ayırıcılık indeksinin örneklem büyüklüğü ve değişikliğinden nasıl etkilendiği ve geleneksel yöntemler ve DINA modele ait sonuçlar arasındaki farklılıkların ve ortak noktaların ne olduğu ortaya koyulmaya çalışılmıştır.

The analyzing item discrimination index estimated by using DINA model parameters

In this study, how to interpret the outcomes when using the DINA model parameters, which is one of the Cognitive Diagnostic Models for adaptation of the test development process, is studied. In this sense; DINA model which determines if the respondents have enough qualifications to answer the item correctly, provides to analyze the structure of the item difficulty parameter which is determining in test development process. The aim of this study is to explore the differences and common points of discrimination index of items in a developed test which are analyzed by traditional methods and the DINA model.

PDF

___

Baykul, Y.(2000) Eğitimde ve Psikolojide Ölçme: Klasik Test Teorisi ve Uygulaması. Ankara: ÖSYM Yayınları.
Cheng Y.& Chang H.(2007). The Modified Maximum Global Discrimination Index Method for Cognitive Diagnostic Computerized Adaptive Testing. Presented at the CAT and Cognitive Structure Paper Session, June 7
de la Torre, J. (2008a). An empirically-based method of Q-matrix validation for the DINA model: Development and applications. Journal of Educational Measurement, 45, 343–362.
de la Torre, J. (2008b). The generalized DINA model. Uluslar arası Psychometric Society toplantısında sunulmuştur, Temmuz, Durham, NH.
de la Torre, J. (2009a). DINA Model and Parameter Estimation: A Didactic. Journal of Educational and Behavioral Statistics March, Vol. 34, No. 1, ss. 115–130.
de la Torre, J. (2009b). A cognitive diagnosis model for cognitively-based multiple-choice options. Applied Psychological Measurement, 33, 163–183.
de la Torre, J. .& Douglas, J. (2004). Higher-order latent trait models for cognitive diagnosis. Psychometrika. V69, 3, s. 333-353.
de la Torre, J. .& Douglas, J. (2008). Model Evaluation and Multiple Strategies in Cognitive Diagnosis: An Analysis of Fraction Subtraction Data. Psychometrika. V73, N3, s. 595-624.
de la Torre, J. .& Lee, Y.S. (2010). A note on Invariance of the DINA Model Parameters, Journal of Educational Measurement, Bahar 2010, Sayı 47, No:1, s: 115-127.
de la Torre, J. Hong, Y. & Deng W. (2010). Factors Affecting the Item Parameter Estimation and Classification Accuracy of the DINA Model. Journal of Educational Measurement, Yaz 2010,Sayı 47, No:2, s: 227-249.
de la Torre, J., & Liu, Y. (2008). A cognitive diagnosis model for continuous response. National Council on Measurement in Education toplantısında sunulmuştur, Mart, New York, NY.
Embretson, S. (1984). A general latent trait model for response processes. Psychometrika, 49, 175–186.
Embretson, S.E. (1985). Multicomponent latent trait models for test design. In: Embretson, S.E. (Ed.), Test Design: Developments in Psychology and Psychometrics. Academic Press, New York, ss. 195–218.
Embretson, S.E. (1997). Multicomponent response models. In: van der Linden,W.J., Hambleton, R.L. (Eds.),Handbook of Modern Item Response Theory. Springer, New York, pp. 305–321.
Gitomer, D.H., Yamamoto, K. (1991). Performance modeling that integrates latent trait and class theory. Journal of Educational Measurement 28, 173–189.
Haertel, E.H. (1984). An application of latent class models to assessment data. Applied Psychological Measurement 8, 333–346.
Haertel, E.H. (1989). Using restricted latent class models to map the skill structure of achievement items. Journal of Educational Measurement, 26, 333-352.
Haertel, E.H. (1990). Continuous and discrete latent structure models of item response data. Psychometrika 55, 477–494.
Hartz, S.M. (2002). A Bayesian framework for the Unified Model for assessing cognitive abilities: Blending theory with practicality. Yayımlanmamış doktora tezi, University of Illinois,Champaign, IL
Maris, E. (1999). Estimating multiple classification latent class models. Psychometrika, 64, 187-212.
Maris, E. (1999). Estimating multiple classification latent class models. Psychometrika, 64, 187-212.
Sympson, J.B. (1977). A model for testing with multidimensional items. In:Weiss, D.J. (Ed.),Proceedings of the 1977 Computerized Adaptive Testing Conference. University of Minnesota, Department of Psychology, Psychometric Methods Program, Minneapolis, ss. 82–88.
Tatsuoka, K. (1985). A probabilistic model for diagnosing misconceptions in the pattern classification approach. Journal of Educational Statistics, 12, 55–73.
Tatsuoka, K. (1995). Architecture of knowledge structures and cognitive diagnosis: A statistical pattern recognition and classification approach. In P.D. Nichols, S. F.
Tatsuoka, K. Linn, R.L. (1982). Indices for detecting unusual patterns: Links between two general approaches and potential applications. Applied Psychological Measurement 7, 81-96.
Turgut, M. F. & Baykul Y. 2010. Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme, Pegem Akademi, 2.baskı, Ankara.
von Davier, M. (2005). A general diagnostic model applied to language testing data. ETS Araştırma Raporu: RR-05-16, Educational Testing Service, Princeton, NJ.
von Davier, M., Yamamoto, K. (2004). A class of models for cognitive diagnosis. ETS Spearmann Konferansında bildiri olarak sunulmuştur, The Inn at Penn, Philadelphia, PA, Invitational Conference, Kasım.
Wenmin, Z. (2006). Detecting Differential Item Functioning Using the DINA Model. The University of North Carolina at Greensboro. Yayımlanmamış doktora tezi. Greensboro
Whitely, S.E. (1980). Multicomponent latent trait models for ability tests. Psychometrika 45, 479–494. Yazarın şu anki ismi Embretson, S.E.