Cognitive Diagnostic Models (CDM) are based on latent class analysis. Such analysis is a statistical method that determines subclasses by using multiple variable categorical data and making use of mutually related cases. CDM, on the other hand, is developed to calculate the structure of a certain knowledge or the development of a certain capacity by taking into account both strengths and weaknesses of the respondent in cognitive terms (Leighton ve Gierl, 2007). According to these models, replies of the students to the options of the test compose a vector of latent classes they belong. Thus, these models, through replies to the options, aim to determine the latent classes of students. To this end, various models are introduced. The aim of this paper is to study basic qualities, structures and applications of CDM
Bilişsel Tanı Modelleri (BTM), temelinde örtük sınıf analizi olan yaklaşımlardır. Örtük sınıf analizi, çok değişkenli kategorik bir veri kullanarak ve birbiriyle ilişkili durumlardan yararlanarak alt gruplar belirleyen istatistiksel bir yöntemdir. BTM ise cevaplayıcıda belirli bir bilginin yapısını ya da bir becerinin gelişimini, cevaplayıcının bilişsel düzeydeki güçlü ve zayıf yönlerini dikkate alarak hesaplamak amacıyla geliştirilmiştir (Leighton ve Gierl, 2007). Bu modellere göre öğrencilerin testteki maddelere verdikleri cevaplar, onların ait oldukları örtük sınıflarının bir vektörüdür. Bu nedenle modeller, maddelere verilen cevaplardan yola çıkarak öğrencilerin örtük sınıflarını belirlemeyi amaçlar. Bu amaç doğrultusunda geliştirilen farklı modeller vardır. Bu çalışmada BTM olarak adlandırılan bu modellerin temel özellikleri, yapıları ve kullanılan modellerin uygulamaları hakkında bilgiler verilecektir
Primary Language | English |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | January 1, 2014 |
Submission Date | January 28, 2015 |
Published in Issue | Year 2014 Volume: 14 Issue: 1 |