文章基本信息

标题：Retrofitting of Polytomous Cognitive Diagnosis and Multidimensional Item Response Theory Models
本地全文：下载
作者：Levent YAKAR ; Nuri DOĞAN ; Jimmy DE LA TORRE 等
期刊名称：Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology
电子版ISSN：1309-6575
出版年度：2021
卷号：12
期号：2
页码：97-111
DOI：10.21031/epod.778861
语种：Turkish
出版社：EPODDER
摘要：Bu araştırmada çok kategorili bilişsel tanı ve çok boyutlu madde tepki kuramı (ÇBMTK) modellerinin birbiri yerine kullanımı durumunda birey parametrelerinin tekrar elde edilebilirliği incelenmiştir. Bu amaç doğrultusunda çok kategorili bilişsel tanı modellerinden polytomous generalized deterministic input noisy and gate (pG-DINA) ve fully-additive model (fA-M) ve ÇBMTK modellerinden ise telafi edici 2PL modeli için veriler üretilmiştir. Veriler, madde ayırt edicilik indeksi, maddelerin yapılarına göre testteki oranı, test uzunluğu ve yetenekler arası korelasyon değerleri farklılaştırılarak toplamda 54 koşul kullanılarak 25 tekrar ile üretilmiştir. Verinin her üç modelle de kestirimi sonucu ortaya çıkan birey parametreleri ile veri üretiminde kullanılan birey parametrelerinin karşılaştırılması ile bulgular elde edilmiştir. Bulgulara göre tüm veri türlerinin en yüksek doğrulukta kestirimi ait oldukları modeller tarafından gerçekleştirilmiştir. Uyarlama içeren analizlerde ise fA-M diğer iki model verilerini, ÇBMTK ise fA-M verisini, verinin ait olduğu model kestirimine yakın bir doğruluk oranında kestirmiştir. PG-DINA’nın diğer iki model verilerini, ÇBMTK’nin ise pG-DINA verisini kestirmede düşük performansa sahip olduğu gözlenmiştir. Araştırmada kullanılan koşullardan sırasıyla test uzunluğu ve madde ayırt ediciliğinin birey parametre doğruluğuna etki eden en kuvvetli faktörler olduğu görülmüştür. Madde yapısı oranı koşulunun ise ÇBMTK verisi analizlerinde ve uyarlamalarında çok daha etkili olduğu görülmüştür. Yetenekler arası korelasyonun varlığının birey parametre doğruluğuna etkisinin ise ÇBMTK verisinin analizlerinde daha belirgin ancak yine de sınırlı olduğu görülmüştür.
关键词：çok kategorili bilişsel tanı modelleri; pG-DINA; fA-M; çok boyutlu madde tepki kuramı; uyarlama