Çalışma, 1, 2 ve 3 parametreli lojistik modelleri kullanarak ekonomi çoktan seçmeli maddelerinin Madde Tepki Kuramı (MTK) parametre kestirimlerini araştırmayı amaçlamaktadır. Çalışmada keşfedici araştırma tasarımı benimsenerek, çok aşamalı örnekleme yöntemi ile 1500 ‘lise III ekonomi’ son sınıf öğrencisi örneklem olarak alınmıştır. Ekonomi Başarı Testleri (EAT) ve öğrencilerin optik okuyucuda (OMR) yer alan yanıtları veri toplama aracı olarak kullanılmıştır. Toplanan veriler, madde parametre kestirimleri için R istatistik yazılımındaki Mirt paketi kullanılarak kodlanmış ve analiz edilmiştir. Sonuçlar, 2 ve 3 Parametreli Lojistik modeller kullanılarak kestirilen ayırt edicilik indekslerine göre, sırasıyla 28 ve 25 maddenin zayıf maddeler olduğunu, 32 ve 35 maddenin ise yeterli maddeler olduğunu göstermiştir. Ayrıca 1, 2 ve 3 Parametreli Lojistik modeller kullanılarak kestirilen madde güçlük indekslerine göre, sırasıyla 23, 25 ve 35 maddenin kolay olduğu; 35, 33 ve 23 maddenin orta derecede zor olduğu; 2 maddenin ise zor olduğu belirlenmiştir. Bunun yanında, 3 Parametreli Lojistik modelin sonuçları, yalnızca 9 maddenin şansla doğru yanıtlanabilir olduğunu, 51 maddenin ise şansla doğru yanıtlanabilir olmadığını göstermiştir. Çalışmada, NECO Economics'in çoktan seçmeli maddelerine ilişkin MTK’ya ilişkin kestirimlerine göre, ortalama ayırt edicilik indekslerine sahip, orta derecede zor maddeler içerdiği ve maddelerin büyük ölçüde şansla doğru yanıtlamaya açık olmadığı sonucuna varılmıştır. Bu nedenle, test uzmanlarının ve sınav kurumlarının, test maddelerinin kalite kontrolü için madde parametrelerini değerlendirmek üzere düzenli olarak MTK kestirimlerini yapmaları önerilir.
The study explored the IRT parameter estimates of Economics multiple-choice items using the 1, 2 and 3 parameter logistic models. The study adopted the explorative research design with a sample size of 1500 senior secondary school III Economics students’ selected using multi-stage sampling procedure. The Economics Achievement Tests (EAT) and students’ responses as contained in the optical mark reader (OMR) serve as instruments. Data collected was coded and analysed using Mirt package in R statistical software for item parameter calibrations. The results showed that the discrimination index estimated using the 2 Parameter Logistic (PL) and 3PL models indicated that 28 items and 25 items respectively are poor items while 32 items and 35 items are considered good items respectively. Also, the difficulty index estimated using the 1, 2 and 3 PL models shows that 23 items, 25 items and 35 items respectively are easy items, 35 items, 33 items and 23 items are moderately difficult items while 2 items are considered difficult items. Furthermore, the results of the 3PL model shows that only 9 items are considered to be vulnerable to guessing with 51 items not vulnerable to guessing. The study concluded that the IRT psychometric estimates of NECO Economics multiple-choice items possessed moderately difficult items with an average discrimination indices and items majorly found not vulnerable to guessing. It therefore recommended that test experts and examination bodies should regularly consider the use of IRT psychometric estimations to evaluate item parameters for quality check of test items.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Item Response Theory |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Early Pub Date | April 28, 2024 |
Publication Date | April 29, 2024 |
Submission Date | March 4, 2024 |
Acceptance Date | April 3, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 2 Issue: 1 |
Journal of Psychometric Research is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 (CC BY-NC 4.0).