TIMSS 2015 Türkiye Örnekleminde Matematik Başarı Testine Dayalı Olarak Öğrencilerin Bilişsel Tanı Modelleri İle Sınıflandırılması

Year 2020, , 1040 - 1079, 31.12.2020

Tuba Gündüz , Mehtap Çakan

https://doi.org/10.17522/balikesirnef.741401

Abstract

Bu çalışmanın amacı TIMSS 2015 Türkiye örnekleminde matematik testi verilerine dayalı olarak öğrencilerin farklı niteliklere göre sınıflandırılmasını incelemektedir. Bu amaç için Bilişsel Tanı Modellerinden DINA ve DINO Modellerinden yararlanılmıştır. Nitelik ile madde eşleştirmesinin yapıldığı Q-Matrisinde nitelik boyutu olarak içerik alanına ait düzeyler (sayılar, veri gösterimi, geometrik şekiller ve ölçümler) , bilişsel alana ait düzeyler (bilme, uygulama, akıl yürütme), hem içerik hem de bilişsel alana ait düzeyler ve Temel Bileşenler Analizi yoluyla elde edilen düzeyler olmak üzere dört farklı Q- Matrisi belirlenmiştir. Hangi sınıflamanın daha iyi yapıldığına ilişkin değerlendirme kriteri olarak bu dört farklı Q-Matrisiyle elde edilen sınıflamaların doğruluğu ve tutarlılığı incelenmiştir. Araştırmanın çalışma grubunu TIMSS 2015 Türkiye örneklemi içinde birinci kitapçığı alan 463 dördüncü sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Araştırmada kullanılan veriler TIMSS 2015 4. Sınıf 1 numaralı matematik kitapçığındaki 25 sorudan seçilen 23 maddeden elde edilmiştir. Araştırmanın bulgularına göre nitelik boyutu olarak İçerik Alanı düzeylerinin kullanıldığı Q-Matrisi öğrencileri en iyi sınıflayan matris olmuştur. Son olarak bu matris kullanılarak, araştırma kapsamında en iyi sınıflama yapan DINA Modele göre sınıflandırma yapılmış ve sonuçlar tartışılmıştır.

Keywords

TIMSS 2015, Matematik başarısı, İçerik Alanı, Bilişsel Alan, Temel Bileşenler Analizi, Bilişsel Tanı Modelleri

References

• Ardıç, E., Ö. (2020). Bilişsel tanı ve çok boyutlu madde tepki modellerinin sınıflama doğruluğu ve parametrelerinin karşılaştırılması.(Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
• Başokçu, T. O. (2015). The Cognitive Diagnostic Models for Estimating Students’ Ability and Their Applications. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 14 (1), 1-32. http://dergipark.gov.tr/aibuefd/issue/1502/18183 adresinden 11 Ocak 2019 tarihinde erişilmiştir.
• Baykul, Y. (1992). Eğitim sisteminde değerlendirme. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 7(7).
• Bloom, B. S. (1968). Learning for Mastery. Instruction and Curriculum. Regional Education Laboratory for the Carolinas and Virginia, Topical Papers and Reprints, Number 1. Evaluation comment, 1(2), n2.
• Büyüköztürk, Ş., Çakan, M., Tan, Ş., ve Atar, H. Y. (2014). TIMSS 2011 Ulusal Matematik ve Fen Raporu 4. Sınıflar. Ankara: Milli Eğitim Bakanlığı Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü.
• EARGED (2003). TIMSS 1999 üçüncü uluslararası matematik ve fen bilgisi çalışması. Ankara: Milli Eğitim Bakanlığı Eğitimi Araştırma ve Geliştirme Dairesi Başkanlığı.
• Frey, B. B. (Ed.). (2018). The SAGE Encyclopedia of Educational Research, Measurement, and Evaluation. SAGE Publications.
• George, A. C., & Robitzsch, A. (2015) CognitiveDiagnosisModels in R: A Didactic. The Quantitative Methods for Psychology, 11(3), 189-205.
• George. A. C., Robitzsch, A., Kiefer, T., Groß, J., & Ünlü, A. (2016). The R Package CDM for Cognitive Diagnosis Models. Journal of Statistical Software, 74(2), 1–24.
• Henson, R., & Douglas, J. (2005). Test construction for cognitive diagnosis. Applied Psychological Measurement, 29(4), 262-277.
• International Association for the Evaluation of Educational Achievement – IEA. (2011). Trends in International Mathematics and Science Study 2011. http://www.iea.nl/timss-2011 adresinden 17 Haziran 2018 tarihinde erişilmiştir.
• International Association for the Evaluation of Educational Achievement – IEA. (2015). TIMSS 2015 Assessment Frameworks. Publisher: TIMSS & PIRLS International Study Center, Lynch School of Education, Boston College.
• Junker, B. W., & Sijtsma, K. (2001). Cognitive assessment models with few assumptions, and connections with nonparametric item response theory. Applied Psychological Measurement, 25, 258-272.
• Karasar, N. (2005). Bilimsel araştırma yöntemi. Ankara: Nobel.
• Koyuncu, M., S. (2020). Bilişsel tanı modellerinde yapısal eşitlik modeli ile Q-matris doğruluğunun belirlenmesi. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Gazi Üniversitesi, Ankara.
• Kunina‐Habenicht, O., Rupp, A. A., & Wilhelm, O. (2012). The impact of model misspecification on parameter estimation and item‐fit assessment in log‐linear diagnostic classification models. Journal of Educational Measurement, 49(1), 59-81.
• Leighton, J., & Gierl, M. (Eds.). (2007). Cognitive diagnostic assessment for education: Theory and applications. Cambridge University Press.
• Liu, Y., Douglas, J. A., & Henson, R. A. (2009). Testing person fit in cognitive diagnosis. Applied Psychological Measurement, 33(8), 579.
• Ma, L. (2014). Validation of the item-attribute matrix in TIMSS–Mathematics using multiple regression and the LSDM (Order No. 3616238). Available from ProQuest Dissertations & Theses Global. (1525999295). https://search.proquest.com/docview/1525999295?accountid=11054 adresinden 15 Mayıs 2019 tarihinde erişilmiştir.
• Mullis, I.V.S., Martin, M.O., Ruddock, G.J., O’Sullivan, C.Y. ve Preuschoff, C. (2009). TIMSS 2011 assessment framework. MA: TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College.
• R Core Team. (2015). R: a language and environment for statistical computing. ISBN 3-900051-07-0. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria. http://www.R-project.org sitesinden erişildi.
• Rupp, A. A., & Templin, J. L. (2008). Unique characteristics of diagnostic classification models: A comprehensive review of the current state-of-the-art. Measurement, 6(4), 219-262.
• Rupp, A. A., Templin, J., & Henson, R. A. (2010). Diagnostic measurement: Theory, methods, and applications. New York: The Guilford Press.
• Tekin, H. (2007). Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme. (Gözden Geçirilmiş 18. Baskı) Yargı Yayınevi.
• Templin, J., & Bradshaw, L. (2014). Hierarchical diagnostic classification models: A family of models for estimating and testing attribute hierarchies. Psychometrika, 79(2), 317-339.
• Templin, J., & Henson, R. (2006). Measurement of psychological disorders using cognitive diagnosis models. Psychological Methods, 11, 287–305.
• Umay, A. (2003). Matematiksel muhakeme yeteneği. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 24(24).
• Tatlıdil, H. (1996). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Cem Web Ofset Ltd. Şti, Ankara.
• Yıldız, İ., & Uyanık, N. (2004). Günümüz matematik öğretimi ve yakın çevre etkileri. Kastamonu Eğitim Dergisi, 12(2), 437-442.
• Yi, Y. S. (2017). In search of optimal cognitive diagnostic model (s) for ESL grammar test data. Applied Measurement in Education, 30(2), 82-101.
• Zhang, W. (2006). Detecting Differential Item Functioning Using the DINA Model. Yayımlanmamış doktora tezi. The University of North Carolina at Greensboro.