İçerik Ağırlıklandırmasının Maddeler-Arası Boyutluluk Modeline Dayalı Çok Boyutlu Bilgisayar Ortamında Bireyselleştirilmiş Test Yöntemleri Üzerindeki Etkisinin İncelenmesi

Bu calismanin amaci, maddeler-arasi boyutluluk modeline dayali Cok Boyutlu Bilgisayar Ortaminda Bireysellestirilmis (BOB) Test Yontemlerinin performanslarinin karsilastirilmasi ve icerik agirliklandirmasinin (content balancing)  cok boyutlu BOB testi yontemleri uzerindeki etkisinin incelenmesidir.  Bu amac dogrultusunda, 2009-2013 egitim ve ogretim yillarinda Hacettepe Universitesi tarafindan uygulanan Ingilizce Yeterlik Sinavina (IYS) ait gercek veri seti kullanilmistir. Her bir testte yer alan dinleme, dilbilgisi ve okudugunu anlamaya iliskin maddeler ile uc boyutlu gercek madde havuzu olusturulmustur. Maddeler-arasi boyutluluk modeli ile kalibre edilerek olusturulan madde havuzu toplamda 555 maddeden olusmaktadir. En uygun cok boyutlu BOB testini belirlemek amaciyla; iki farkli yetenek kestirim yontemi (Bayesyen MAP ve Fisher’in puanlama yontemi), uc farkli madde secim yontemi (A-optimality, D-optimality ve seckisiz) ve hata varyansi durdurma kuralina dayali uc farkli olcut kullanilmistir. Ayrica icerik agirliklandirmasinin cok boyutlu BOB testi yontemleri uzerindeki etkisini incelemek amaciyla, icerik agirliklandirmasinin yapildigi ve icerik agirliklandirmasinin yapilmadigi kosullara iliskin bulgular karsilastirilmistir. Her bir kosula iliskin cok boyutlu BOB testi bulgulari, boyutlara iliskin guvenirlik katsayilari, olcmenin standart hatasi ve RMSD degerlerine bakilarak karsilastirilmistir. Analiz sonuclarina gore, A-Optimality madde secim yontemi kullanildiginda, hem Bayesyen MAP hem de Fisher’in Puanlama yontemlerinin benzer sonuclar verdigi bulgusuna ulasilmistir. Buna karsin, Fisher’in puanlama yonteminin hem madde secim yontemlerinden hem de icerik agirliklandirmasindan etkilendigi soylenebilir. Ayrica icerik agirliklandirmasi uygulandiginda her bir kosul icin testteki ortalama madde sayisi artarken, guvenirlik katsayilarinin azaldigi, buna karsin RMSD ve standart hatalarin azaldigi bulgusuna ulasilmistir.