Özet:

Bu çalışmanın amacı, maddeler-arası boyutluluk modeline dayalı Çok Boyutlu Bilgisayar Ortamında Bireyselleştirilmiş (BOB) Test Yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması ve içerik ağırlıklandırmasının (content balancing)  çok boyutlu BOB testi yöntemleri üzerindeki etkisinin incelenmesidir.  Bu amaç doğrultusunda, 2009-2013 eğitim ve öğretim yıllarında Hacettepe Üniversitesi tarafından uygulanan İngilizce Yeterlik Sınavına (İYS) ait gerçek veri seti kullanılmıştır. Her bir testte yer alan dinleme, dilbilgisi ve okuduğunu anlamaya ilişkin maddeler ile üç boyutlu gerçek madde havuzu oluşturulmuştur. Maddeler-arası boyutluluk modeli ile kalibre edilerek oluşturulan madde havuzu toplamda 555 maddeden oluşmaktadır. En uygun çok boyutlu BOB testini belirlemek amacıyla; iki farklı yetenek kestirim yöntemi (Bayesyen MAP ve Fisher’in puanlama yöntemi), üç farklı madde seçim yöntemi (A-optimality, D-optimality ve seçkisiz) ve hata varyansı durdurma kuralına dayalı üç farklı ölçüt kullanılmıştır. Ayrıca içerik ağırlıklandırmasının çok boyutlu BOB testi yöntemleri üzerindeki etkisini incelemek amacıyla, içerik ağırlıklandırmasının yapıldığı ve içerik ağırlıklandırmasının yapılmadığı koşullara ilişkin bulgular karşılaştırılmıştır. Her bir koşula ilişkin çok boyutlu BOB testi bulguları, boyutlara ilişkin güvenirlik katsayıları, ölçmenin standart hatası ve RMSD değerlerine bakılarak karşılaştırılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, A-Optimality madde seçim yöntemi kullanıldığında, hem Bayesyen MAP hem de Fisher’in Puanlama yöntemlerinin benzer sonuçlar verdiği bulgusuna ulaşılmıştır. Buna karşın, Fisher’in puanlama yönteminin hem madde seçim yöntemlerinden hem de içerik ağırlıklandırmasından etkilendiği söylenebilir. Ayrıca içerik ağırlıklandırması uygulandığında her bir koşul için testteki ortalama madde sayısı artarken, güvenirlik katsayılarının azaldığı, buna karşın RMSD ve standart hataların azaldığı bulgusuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler: