BibTex RIS Kaynak Göster

-

Yıl 2015, Cilt: 6 Sayı: 1, 1 - 11, 26.12.2015
https://doi.org/10.21031/epod.57425

Öz

Aim of this study was to evaulate performance tasks related to Genetics and Biotechnology subject in view of peer groups and a science teacher through many-facet Rasch model (MFRM). Survey method was used. Students prepared these posters during the autumn semester of the 2013-2014 school years. Rasch model’s surfaces are respectively: 10 peer groups and one science teacher, criterias and performance tasks which were handmade posters related to genetics and biotechnology. Each group has prepared one material. A form which was revised by the teacher was used as data collection tool. FACETS program was used for data analysis. Findings reveal that Group 74 is the most lenient group, teacher was the most severe assessor; P4 was found to be the most successful and P6 was found most unsuccessful; Knowledgeaccuracy criteria was reached easily and reference criteria was reached hard. In conclusion, it is thought that the results of this study demonstrated MFRM can be used in elementary science education effectively to handle polytomous data in performance and peer assessment

Kaynakça

  • Abdul Aziz, A. ve Masodi, M.S. (2010). Workshop on Rasch analysis: a practical guide to winsteps. Retrieved from http://www.docstoc.com/docs/55062758/Rasch-Workshop-Booklet---Structu.
  • Akın, Ö. ve Baştürk, R. (2012). Keman eğitiminde temel becerilerin Rasch ölçme modeli ile değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 31(1), 175-187.
  • Arsan, N. (2012). Buz pateninde hakem değerlendirmelerinin genellenebilirlik kuramı ve Rasch Modeli ile incelenmesi (Doktora tezi, Hacettepe Üniversitesi, Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı, Ankara.
  • Bahar, M. (2001). Çoktan seçmeli testlere eleştirel bir yaklaşım ve alternatif metotlar. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 1(1), 24-38.
  • Baştürk, R. (2008). Sözlü sunuma dayalı davranişların çok-yüzeyli Rasch
  • ölçme modeli ile analizi, I. Ulusal Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Kongresi’nde sunulan bildiri, Ankara
  • Baştürk, R. (2009). Applying the many – facet Rasch model to evaluate powerpoint presentation performance ın higher education. Assesment and Evaluation In Higher Education, 33(4), 431–444.
  • Baştürk, R. (2010). Bilimsel araştırma ödevlerinin çok-yüzeyli Rasch ölçme modeli ile değerlendirilmesi. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, 1(1), 51-57.
  • Baştürk, R. ve Işıkoğlu, N. (2007). Okul öncesi eğitim kurumlarının işlevsel kalitelerinin çok-yüzeyli Rasch modeli ile analizi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 7(3), 727 – 752.
  • Baykul, Y. (2010). Eğitimde ve Psikolojide Ölçme: Klasik Test Teorisi ve Uygulanması (2. Baskı). Pegem A Akademi. Ankara.
  • Çalışkan, İ. Ö. ve Kaptan, F. (2012). Fen öğretiminde performans değerlendirmenin bilimsel süreç becerileri, tutum ve kalıcılık açısından yansımaları. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 43, 117-129.
  • Elhan A. H., ve Atakurt Y. (2005). Ölçeklerin değerlendirilmesinde niçin Rasch analizi kullanılmalıdır? Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Mecmuası. 58, 47-50.
  • Hambleton, R.K., & Swaminathan, H.(1985). Item response theory principles and applications. Kluwer-Nijhoff Publishing, USA.
  • Kaptan, F. (1994). Rasch modeli madde parametrelerini klullanarak en yüksek olabilirlik yöntemiyle yeteneğin kestirilmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi. 10, 95-97.
  • Karasar, N. (2012). Bilimsel araştırma yöntemi. Nobel Yayıncılık. Ankara.
  • Lawson, A. (1995). Science teaching and the development of thinking. USA: Wadsworth Inc.
  • Linacre, J. M. (1993, April). Generalizability theory and many facet Rasch measurement. Annual Meeting of the American Educational Research Association. Atlanta Georgia.
  • Linacre, J. M. (1997). Kr-20/Cronbach alpha or rasch person reliability: which tells the "truth"? Rasch Measurement Transactions,11(3), 580-1.
  • Linacre, M. (2014). A user’s guide to FACETS. Rasch model computer programs. Chicago, IL.
  • MEB, (2013). İlköğretim Kurumları (İlkokullar ve Ortaokullar) Fen Bilimleri Dersi (3, 4, 5, 6, 7, ve 8. Sınıflar) Öğretim Programı. Ankara.
  • Peters, J. M., & Stout, D. L. (2011). Science in elementary education methods, concepts, and inquiries, Pearson, USA.
  • Rasch, G. (1960). Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. Chicago: The University of Chicago Press.
  • Semerci, Ç. (2011a, Elazığ). Öğrencilerin BÖTE bölümüne ilişkin Rasch ölçme modeline gore değerlendirilmesi (Fırat Üniversitesi Örneği), 5th International Computer & Instructional Technologies Symposium’da sunulan bildiri, Fırat Üniversitesi, Elazığ.
  • Semerci, Ç. (2011b). Mikro öğretim uygulamalarının çok-yüzeyli Rasch
  • ölçme modeli ile analizi. Eğitim ve Bilim/Education and Science, 36(161), 14-25.
  • Semerci, Ç. (2011c). Doktora yeterlikler çerçevesinde öğretim üyesi, akran ve öz değerlendirmelerin Rasch ölçme modeliyle analizi. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, 2(2), 164-171.
  • Semerci, Ç., Semerci, N. ve Duman, B. (2013). Yüksek lisans öğrencilerinin seminer sunu performanslarının çok-yüzeyli Rasch modeli ile analizi. Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 25, 7-22.
  • Turgut, M. F. & Baykul, Y. (2012). Eğitimde ölçme ve değerlendirme. PegemA Akademi. Ankara.
  • Wright, B.D., Linacre, M., Gustafson, J.E. ve Martin-Lof, P. (1994). Reasonable mean-square fit values. Rasch measurement Transactions, 8(3):370.
  • Yüzüak A.V., Şahin A.E. ve Semerci, Ç. (2013, Eylül). Kimya laboratuvar uygulamalarının çok-yüzeyli Rasch ölçme modeliyle değerlendirilmesi. 22. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı’nda sunulan bildiri, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Eskişehir.

Performans Görevinin Akran Gruplar ve Öğretmen Yaklaşımları Doğrultusunda Çok-Yüzeyli Rasch Ölçme Modeli İle Analizi

Yıl 2015, Cilt: 6 Sayı: 1, 1 - 11, 26.12.2015
https://doi.org/10.21031/epod.57425

Öz

Bu araştırmanın amacı Genetik ve Biyoteknoloji konulu performans görevinin (poster) akran grupları ve öğretmen tarafından çok-yüzeyli Rasch ölçme modeliyle değerlendirmektir. Araştırmada tarama modeli kullanılmıştır. Araştırma 2013-2014 eğitim yılı güz döneminde Bartın ilinde çalışan bir öğretmen ve 7. sınıfta öğrenim gören 50 öğrenci ile yürütülmüştür. Değerlendirme için beşer kişilik 10 öğrenci grubu oluşturulmuştur.Her grup kendi içerisinde birer materyal hazırlamıştır. Araştırmada veri toplama aracı olarak öğretmen tarafından revize edilen form kullanılmıştır. Verilerin analizi için FACETS programı kullanılmıştır. Ölçütler çerçevesinde elde edilen analiz sonuçlarına göre Grup 74’ün en cömert puanlayıcı grup olduğu, öğretmenin ise en katı puanlayıcı olduğu; P4’ün ölçütleri en iyi sağlayan görev olduğu, P6’nın ise ölçütleri daha iyi sağlamayan görev olduğu; Bilgi-doğruluk kodlu ölçütün en kolay karşılandığı, Kaynakça kodlu ölçütün ise en zor karşılandığı ifade edilebilir. Çok-yüzeyli Rasch ölçme modelinin fen eğitiminde performans ve akran grup değerlendirmeleri için etkili bir şekilde kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Kaynakça

  • Abdul Aziz, A. ve Masodi, M.S. (2010). Workshop on Rasch analysis: a practical guide to winsteps. Retrieved from http://www.docstoc.com/docs/55062758/Rasch-Workshop-Booklet---Structu.
  • Akın, Ö. ve Baştürk, R. (2012). Keman eğitiminde temel becerilerin Rasch ölçme modeli ile değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 31(1), 175-187.
  • Arsan, N. (2012). Buz pateninde hakem değerlendirmelerinin genellenebilirlik kuramı ve Rasch Modeli ile incelenmesi (Doktora tezi, Hacettepe Üniversitesi, Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı, Ankara.
  • Bahar, M. (2001). Çoktan seçmeli testlere eleştirel bir yaklaşım ve alternatif metotlar. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 1(1), 24-38.
  • Baştürk, R. (2008). Sözlü sunuma dayalı davranişların çok-yüzeyli Rasch
  • ölçme modeli ile analizi, I. Ulusal Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Kongresi’nde sunulan bildiri, Ankara
  • Baştürk, R. (2009). Applying the many – facet Rasch model to evaluate powerpoint presentation performance ın higher education. Assesment and Evaluation In Higher Education, 33(4), 431–444.
  • Baştürk, R. (2010). Bilimsel araştırma ödevlerinin çok-yüzeyli Rasch ölçme modeli ile değerlendirilmesi. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, 1(1), 51-57.
  • Baştürk, R. ve Işıkoğlu, N. (2007). Okul öncesi eğitim kurumlarının işlevsel kalitelerinin çok-yüzeyli Rasch modeli ile analizi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 7(3), 727 – 752.
  • Baykul, Y. (2010). Eğitimde ve Psikolojide Ölçme: Klasik Test Teorisi ve Uygulanması (2. Baskı). Pegem A Akademi. Ankara.
  • Çalışkan, İ. Ö. ve Kaptan, F. (2012). Fen öğretiminde performans değerlendirmenin bilimsel süreç becerileri, tutum ve kalıcılık açısından yansımaları. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 43, 117-129.
  • Elhan A. H., ve Atakurt Y. (2005). Ölçeklerin değerlendirilmesinde niçin Rasch analizi kullanılmalıdır? Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Mecmuası. 58, 47-50.
  • Hambleton, R.K., & Swaminathan, H.(1985). Item response theory principles and applications. Kluwer-Nijhoff Publishing, USA.
  • Kaptan, F. (1994). Rasch modeli madde parametrelerini klullanarak en yüksek olabilirlik yöntemiyle yeteneğin kestirilmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi. 10, 95-97.
  • Karasar, N. (2012). Bilimsel araştırma yöntemi. Nobel Yayıncılık. Ankara.
  • Lawson, A. (1995). Science teaching and the development of thinking. USA: Wadsworth Inc.
  • Linacre, J. M. (1993, April). Generalizability theory and many facet Rasch measurement. Annual Meeting of the American Educational Research Association. Atlanta Georgia.
  • Linacre, J. M. (1997). Kr-20/Cronbach alpha or rasch person reliability: which tells the "truth"? Rasch Measurement Transactions,11(3), 580-1.
  • Linacre, M. (2014). A user’s guide to FACETS. Rasch model computer programs. Chicago, IL.
  • MEB, (2013). İlköğretim Kurumları (İlkokullar ve Ortaokullar) Fen Bilimleri Dersi (3, 4, 5, 6, 7, ve 8. Sınıflar) Öğretim Programı. Ankara.
  • Peters, J. M., & Stout, D. L. (2011). Science in elementary education methods, concepts, and inquiries, Pearson, USA.
  • Rasch, G. (1960). Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. Chicago: The University of Chicago Press.
  • Semerci, Ç. (2011a, Elazığ). Öğrencilerin BÖTE bölümüne ilişkin Rasch ölçme modeline gore değerlendirilmesi (Fırat Üniversitesi Örneği), 5th International Computer & Instructional Technologies Symposium’da sunulan bildiri, Fırat Üniversitesi, Elazığ.
  • Semerci, Ç. (2011b). Mikro öğretim uygulamalarının çok-yüzeyli Rasch
  • ölçme modeli ile analizi. Eğitim ve Bilim/Education and Science, 36(161), 14-25.
  • Semerci, Ç. (2011c). Doktora yeterlikler çerçevesinde öğretim üyesi, akran ve öz değerlendirmelerin Rasch ölçme modeliyle analizi. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, 2(2), 164-171.
  • Semerci, Ç., Semerci, N. ve Duman, B. (2013). Yüksek lisans öğrencilerinin seminer sunu performanslarının çok-yüzeyli Rasch modeli ile analizi. Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 25, 7-22.
  • Turgut, M. F. & Baykul, Y. (2012). Eğitimde ölçme ve değerlendirme. PegemA Akademi. Ankara.
  • Wright, B.D., Linacre, M., Gustafson, J.E. ve Martin-Lof, P. (1994). Reasonable mean-square fit values. Rasch measurement Transactions, 8(3):370.
  • Yüzüak A.V., Şahin A.E. ve Semerci, Ç. (2013, Eylül). Kimya laboratuvar uygulamalarının çok-yüzeyli Rasch ölçme modeliyle değerlendirilmesi. 22. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı’nda sunulan bildiri, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Eskişehir.
Toplam 30 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Ahmet Yüzüak

Betül Yüzüak Bu kişi benim

Fitnat Kaptan

Yayımlanma Tarihi 26 Aralık 2015
Yayımlandığı Sayı Yıl 2015 Cilt: 6 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Yüzüak, A., Yüzüak, B., & Kaptan, F. (2015). Performans Görevinin Akran Gruplar ve Öğretmen Yaklaşımları Doğrultusunda Çok-Yüzeyli Rasch Ölçme Modeli İle Analizi. Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology, 6(1), 1-11. https://doi.org/10.21031/epod.57425