Uluslararası Bilgisayar ve Bilgi Teknolojileri Okuryazarlığı Testinin Madde-Birey Dağılımı ve Değişen Madde Fonksiyonu Yönünden İncelenmesi

2013 yılında yapılan Uluslararası Bilgisayar ve Bilgi Teknolojileri Okuryazarlığı Çalışması’nda (ICILS) sekizinci sınıf öğrencilerinin bilgisayar ve bilgi okuryazarlığı ulusal ve uluslararası düzeyde incelenmiştir. ICILS’in verilerinin toplanmasında öğrenciler için uluslararası bilgisayar ve bilgi teknolojileri testi, öğrenci anketi, öğretmen anketi, okul yöneticisi anketi, koordinatör anketi ve ulusal eğitim sistemlerine ilişkin ulusal anket kullanılmıştır. Bu çalışmanın amacı uluslararası öğrenciler için bilgisayar ve bilgi teknolojileri okuryazarlığı testindeki modül çiftlerinin ölçtüğü yetenek düzeyleri ile Türkiye ve Çek Cumhuriyeti öğrencilerinin yetenek düzeylerinin dağılımlarını karşılaştırmak ve modüllerdeki maddeleri değişen madde fonksiyonu (DMF) bakımından incelemektir. Araştırmanın çalışma grubunu Çek Cumhuriyeti ve Türkiye’den ICILS’e katılan toplam 5606 sekizinci sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Değişen madde fonksiyonu genelleştirilmiş Mantel-Haenszel ve standartlaştırma yöntemleri ile incelenmiştir. Araştırma sonucunda modül çiftlerinin tüm yetenek düzeylerine uygun madde bulundurma konusunda sınırlılıklarının olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

ICILS, değişen madde fonksiyonu, madde birey parametreleri dağılımı

PDF

___

Akkoyunlu B. & Kurbanoğlu, S. (2003). Öğretmen adaylarının bilgi okuryazarlığı ve bilgisayar öz-yeterlik algıları üzerine bir çalışma. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 24 (24).
Beller, M. (2013). Technologies in large-scale assessments: New directions, challenges, and opportunities (pp. 25-45). Netherlands: Springer.
Bond, T. G., & Fox, C. M. (2007). Applying the Rasch model: Fundamental measurement in the human sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
De Bortoli, L., Buckley, S., Underwood, C., O’Grady, E., & Gebhardt, E. (2014) ICILS 2013: Australian students’ readiness for study, work and life in the digital age. Melbourne: ACER.
Dorans, N. J., & Kulick, E. (1986). Demonstrating the utility of the standardization approach to assessing unexpected differential item performance on the Scholastic Aptitude Test. Journal of Educational Measurement, 23, 355–368.
Fraillon, J., Schulz, W., Friedman, T., Ainley, J., & Gebhardt, E. (2015). International computer and ınformation literacy study: ICILS 2013 technical report. Amsterdam: IEA Secretariat.
Fraillon, J., Ainley, J., & Schulz, W. (2013). International computer and ınformation literacy study: assessment framework. Amsterdam: International Association for the Evaluation of Educational Achievement (IEA).
Fraillon, J., Ainley, J., Gebhardt, E., & Schulz, W. (2013). Measuring computer and information literacy across countries. 5th IEA International Research Conference, Singapore.
Labrecque, M. & Dionne, J. (2015). ICILS 2013, preparing for life in a digital age: Results for Ontario and Mewfoundland and Labrador. Toronto, Ontario, Ottawa, Ontario: Council of Ministers of Education, Canada; Canadian Electronic Library.
Mantel, N. (1963). Chi-Square tests with one degree of freedom; Extensions of the Mantel-Haenszel procedure. Journal of the American Statistical Association, 58(303), 690–700. doi:10.1080/01621459.1963.10500879
Masters, G. N. (1982). A Rasch model for partial credit scoring. Psychometrika, 47, 149-174.
MEB, (2014). Faaliyet raporu. 15 Mayıs 2015 tarihinde http://sgb.meb.gov.tr/meb_iys_dosyalar/2015_03/05123201_2014darefaalyetraporu.pdf adresinden erişildi.
Oon, P. T., Law, N., Soojin, K., Kim, S., & Tse, S. K. (2013). Psychometric assessment of ICILS test items on Hong Kong and Korean students. Evaluation, 17(6), 419-446.
Oon, P. T., & Subramaniam, R. (2013). Singapore school students’ views about physics according to whether they intend to choose this subject as a tertiary field of study: A Rasch analysis. International Journal of Science Education, 35(1), 86 – 118.
Zumbo, B. D. (1999). A Handbook on the theory and methods of differential ıtem functioning (DIF): Logistic regression modeling as a unitary framework for binary and likert-type (ordinal) item scores. Ottawa, ON: Directorate of Human Resources Research and Evaluation, Department of National Defense.
Zieky, M. (1993). Practical questions in the use of DIF statistics in test development. In P. W. Holland, and H. Wainer (Eds.), Differential item functioning (pp. 337-347). Hillsdale,NJ: Lawrence Erlbaum.