Öğretmenlerin Ölçme ve Değerlendirme Araçlarını Kullanma Yeterliliklerinin Çok Yüzeyli Rasch Modeliyle İncelenmesi

Öz

Bu araştırmanın amacı, öğretmenlerin çeşitli ölçme ve değerlendirme araçlarını kullanmaya yönelik yeterlik algılarını Çok Yüzeyli Rasch Modeli (ÇYRM) aracılığıyla analiz etmektir. Nicel araştırma yöntemlerinden tarama deseninde kurgulanan çalışmaya, 2025–2026 eğitim-öğretim yılında Türkiye’deki ortaokul ve lise kademelerinde görev yapan 37 gönüllü öğretmen dahil edilmiştir. Veriler; öz değerlendirme, akran değerlendirme, performans görevi, rubrik, dijital araçlar ve portfolyo olmak üzere altı farklı ölçme aracı ile bu araçların kullanımına ilişkin yedi yeterlik kriteri üzerinden toplanmıştır. Veri toplama sürecinde öğretmenlerden her bir ölçme aracını belirlenen kriterlere göre değerlendirmeleri istenmiştir. Puanlayıcı, ölçme aracı ve değerlendirme kriteri yüzeylerinin çaprazlandığı araştırma deseni, FACETS 4.3.1 yazılımı ile analiz edilmiştir. Analiz sonuçları Rasch modelinin temel sayıltılarının karşılandığını ve model veri uyumunun yüksek olduğunu göstermektedir. Bu durum, elde edilen ölçümlerin karşılaştırılabilir olduğunu desteklemektedir. Bulgulara göre öğretmenlerin yeterlik algıları ölçme araçlarına göre değişmektedir. Öğretmenler, öz değerlendirme ve performans görevlerinde kendilerini daha az yeterli görmektedir ve bu araçlar daha yüksek güçlük düzeyinde konumlanmıştır. Buna karşılık portfolyo kullanımında daha yüksek yeterlik algısı dikkat çekmektedir. Puanlayıcı yüzeyinde elde edilen yüksek ayırma indeksi, öğretmenler arasında yeterlik algısı bakımından belirgin bireysel farklılıklar bulunduğunu göstermektedir. Değerlendirme kriterleri incelendiğinde, içerik hazırlama, kazanımlarla bütünleştirme ve uyarlama gibi tasarım odaklı alanların daha zorlayıcı olduğu görülmektedir. Uygulama ve öğrenci motivasyonu sağlama boyutlarında ise öğretmenlerin kendilerini daha yetkin algıladıkları belirlenmiştir. Bulgular, öğretmen yeterliklerinin ortalama bir puanla özetlenmesinin tek başına yeterli olmadığını göstermektedir. Araç, kriter ve puanlayıcı değişkenlerini birlikte ele alan ÇYRM yaklaşımı, farklılaşan yeterlik alanlarını daha net biçimde ortaya çıkarabilmektedir. Bu doğrultuda mesleki gelişim programlarının, araç ve kriter düzeyinde belirlenen önceliklere göre yapılandırılması uygun olacaktır.

Anahtar Kelimeler

• Ölçme Araçları
• Eğitimde ölçme ve değerlendirme
• Çok yüzeyli Rasch Modeli
• Öğretmen yeterliği.

Investigating Teachers’ Competencies in Using Assessment Tools Through the Many-Facet Rasch Model

Abstract

The purpose of this study is to analyze teachers’ perceived competencies in using various assessment tools through the Many-Facet Rasch Model (MFRM). The study, designed as a quantitative survey included 37 volunteer teachers working in middle schools and high schools in Türkiye during the 2025–2026 academic year. Data were collected using six assessment tools: self-assessment, peer assessment, performance task, rubric, digital tools and portfolio and seven competency criteria related to the use of these tools. The research design, in which the rater, assessment tool and assessment-criterion facets were crossed, was analyzed using FACETS 4.3.1. The results indicated that the core assumptions of the Rasch model were satisfied and that model-data fit was high, supporting the comparability of the obtained measures. Findings showed that teachers’ perceived competencies vary by assessment tool. Teachers perceived themselves as less competent in self-assessment and performance tasks and these tools were positioned at higher difficulty levels. In contrast, a higher level of perceived competence was observed in portfolio use. The high separation index obtained for the rater facet indicates pronounced individual differences among teachers in terms of perceived competence. Regarding the assessment criteria, design-oriented areas, such as preparing content, integrating with learning outcomes and aligning the tool with existing learning outcomes and content, were found to be more challenging. By contrast, teachers perceived themselves as more competent in implementation and in sustaining student motivation. The findings suggest that summarizing teacher competencies with a single mean score is not sufficient. The MFRM approach, which jointly considers tool, criterion and rater variables, can reveal differentiated competency areas more clearly. Accordingly, professional development programs should be structured based on priorities identified at the tool and criterion levels.

Keywords

• Assessment tools
• Educational assessment
• Many-facet rasch model
• Teacher competency.

Kaynakça

1. Akpınar, Ş. Y., Boduroğlu, E., & Yiğiter, M. S. (2025). Examination of primary school teachers’ attitudes and self-efficacy levels towards formative assessment. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(1), 1–12. https://doi.org/10.33437/ksusbd.1644021
2. Black, P., & Wiliam, D. (1998). Assessment and classroom learning. Assessment in Education: Principles, Policy & Practice, 5(1), 7–74. https://doi.org/10.1080/0969595980050102
3. Brookhart, S. M. (2024). Educational assessment knowledge and skills for teachers revisited. Education Sciences, 14(7), 751. https://doi.org/10.3390/educsci14070751
4. Büyüköztürk, Ş., Akgün, Ö. E., Demirel, F., Karadeniz, Ş., & Çakmak, E. K. (2015). Bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem Akademi.
5. DeLuca, C., & Klinger, D. A. (2010). Assessment literacy development: Identifying gaps in teacher candidates’ learning. Assessment in Education: Principles, Policy & Practice, 17(4), 419–438. https://doi.org/10.1080/0969594X.2010.516643
6. Eckes, T. (2015). Introduction to many-facet Rasch measurement: analyzing and evaluating rater-mediated assessments (2nd ed.). New York: Peter Lang.
7. Hair, J. F., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Black, W. C. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning.
8. Hambleton, R. K., & Swaminathan, H. (1985). Item response theory: Principles and applications. Kluwer-Nijhoff Publishing.

9. Hattie, J. A., & Timperley, H. (2007). The power of feedback. Review of Educational Research, 77, 81-112. http://dx.doi.org/10.3102/003465430298487
10. Karasar, N. (2012). Bilimsel araştırma yöntemleri. (21. bs.). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
11. Linacre, J. M. (1994). Constructing measurement with a many-facet Rasch model. Objective measurement: Theory into practice, 2, 129-144. Linacre, J. M. (2024). Facets computer program for many-facet Rasch measurement [version 4.3.1].
12. MoNE (2017). Öğretmenlik mesleği genel yeterlikleri. Öğretmen Yetiştirme ve Geliştirme Genel Müdürlüğü.
13. MoNE (2024). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli öğretim programları ortak metni. https://tymm.meb.gov.tr/
14. Myford, C. M., & Wolfe, E. W. (2003). Detecting and measuring rater effects using many-facet Rasch measurement: Part 1. Journal of Applied Measurement, 4(4), 386–422.
15. Nicol, D. J., & Macfarlane-Dick, D. (2006). Formative assessment and self-regulated learning: A model and seven principles of good feedback practice. Studies in Higher Education, 31(2), 199–218. https://doi.org/10.1080/03075070600572090
16. Pastore, S., & Andrade, H. L. (2019). Teacher assessment literacy: A three-dimensional model. Teaching and Teacher Education, 84, 128–138. https://doi.org/10.1016/j.tate.2019.05.003
17. Popham, W. J. (2009). Assessment literacy for teachers: Faddish or fundamental? Theory Into Practice, 48(1), 4–11. https://doi.org/10.1080/00405840802577536
18. Sadler, D. R. (1989). Formative assessment and the design of instructional systems. Instructional Science, 18(2), 119–144. https://doi.org/10.1007/BF00117714
19. Shepard, L. A. (2000). The Role of Assessment in a Learning Culture. Educational Researcher, 29, 4-14. https://doi.org/10.3102/0013189X029007004
20. Stiggins, R. J. (1991). Assessment literacy. Phi Delta Kappan, 72(7), 534-539.
21. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using Multivariate Statistics (6th ed.). Boston, MA: Pearson.
22. Xu, Y., & Brown, G. T. L. (2016). Teacher assessment literacy in practice: A reconceptualization. Teaching and Teacher Education, 58, 149–162. https://doi.org/10.1016/j.tate.2016.05.010