Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan test maddeleri istatistiksel analizi konulu eğitim içeriğidir. Eğitmen, klasik test kuramında ikili puanlanan maddeler için kullanılan istatistiksel kavramları açıklamaktadır.
- Video, madde ayırt edicilik indeksi, madde güçlük indeksi ve madde güvenirlik indeksi gibi temel istatistiksel kavramları formülleriyle birlikte detaylı şekilde ele almaktadır. İçerikte madde yanıt matrisi tanıtılarak, farklı öğrenci gruplarına göre hangi zorluk seviyesindeki maddelerin kullanılması gerektiği konusunda pratik bilgiler sunulmaktadır.
- Videoda ayrıca madde varyansı, standart sapma, üst ve alt yüzde 27'lik grupların yanıtlarını dikkate alarak hesaplama yöntemleri ve küçük gruplar için üst-alt grup yöntemi gibi pratik hesaplama teknikleri de anlatılmaktadır. Test geliştirme sürecinde madde seçimi yaparken dikkat edilmesi gereken noktalar ve farklı yetenek düzeylerindeki gruplar için hangi tür maddelerin tercih edilmesi gerektiği de açıklanmaktadır.
- 00:04Madde İstatistikleri Hakkında Giriş
- Bu içerikte madde istatistikleri, özellikle klasik test kuramında kullanılan ikili puanlanan maddeler için madde istatistikleri ele alınacaktır.
- Klasik test kuramında, çoktan seçmeli, doğru-yanlış, boşluk doldurmalı gibi ikili puanlanan maddeler için madde güçlüğü ve madde ayırt ediciliği gibi kavramlar kullanılır.
- Klasik test kuramının sınırlıklarına karşılık madde tepki kuramı geliştirilmiştir.
- 01:50Klasik Test Kuramı ve Madde İstatistikleri
- Klasik test kuramında, bireyin ölçme sonucunun elde edilmesi için tüm maddeleri yanıtlaması gerekir ve doğru yanıtlayanlar 1, yanlış yanıtlayanlar 0 olarak puanlanır.
- Madde istatistikleri gruba bağımlıdır; farklı gruplardan elde edilen madde istatistikleri farklılık gösterebilir.
- Test istatistikleri her bireyin testten aldığı puanlar üzerinden hesaplanırken, madde istatistikleri bireylerin maddelere verdikleri tepkileri değerlendirerek maddelerin karakteristik özellikleri hakkında bilgi verir.
- 02:52Madde Yanıt Matrisi ve İstatistikler
- Madde yanıt matrisi, her bir bireyin maddelere verdiği tepkilerin doğru veya yanlış olarak puanlanması ifade eder.
- Madde istatistikleri için matematiksel notasyonlar kullanılır; madde güçlük indeksi için Pj, madde ayırt ediciliği için Rj gösterimi kullanılır.
- Madde güçlük indeksi ve madde ayırt ediciliği diğer madde istatistiklerinin temelini oluşturur ve bunlar kullanılarak diğer istatistikler türetilir.
- 04:43Madde Güçlük İndeksi
- Madde güçlük indeksi, maddeyi doğru yanıtlayanların tüm yanıtlayıcılara oranı olarak hesaplanır ve maddenin hangi güçlük düzeyine hitap ettiği hakkında bilgi verir.
- Madde güçlük indeksi 0 ile 1 arasında değişen bir değerdir; 0 değeri çok zor maddeleri, 1 değeri ise çok kolay maddeleri temsil eder.
- Örnek olarak, bir maddeyi doğru yanıtlayanların oranı 0,60 ise bu madde orta-düşük seviyede zorlukta, 0,90 ise oldukça kolay bir madde olarak değerlendirilir.
- 07:06Madde Ayırt Ediciliği
- Madde ayırt ediciliği, maddenin ölçülen özelliğe sahip olan bireyleri sahip olmayan bireylerden ayırt etme kapasitesini gösterir.
- Madde ayırt ediciliği, maddeyle toplam puan arasındaki korelasyonu ifade eder ve istatistiksel olarak çift serili korelasyon yöntemi veya formülasyonla hesaplanabilir.
- Formülde, doğru yanıtlayanların ortalaması tüm yanıtlayıcıların ortalamasından çıkarılır ve bu fark, test puan standart sapması ve madde güçlük indeksinin tersi (q) değerleriyle çarpılır.
- 09:33Madde İndeksinin Yorumlanması
- Madde indeksinde teorik olarak eksi değerler oluşabilir, örneğin -0,20 değerinde bir madde indeksi, doğru cevaplayanların ortalamasının tüm yanıtlayıcıların ortalamasından daha düşük olduğunu gösterir.
- Negatif ayırt edicilik, soruyu doğru cevaplayanların testten düşük puan alması durumunu ifade eder ve genellikle soruda hata olmasından kaynaklanabilir.
- Madde indeksinin yorumlanması için 0,00-0,19 arası çok düşük, 0,20-0,29 arası düşük, 0,30-0,39 arası orta, 0,40 ve üzeri ise yüksek ayırt edicilik olarak nitelendirilir.
- 11:05Madde İndeksinin Kullanım Kriterleri
- Test uygulamasında kullanılacak maddelerin seçilmesinde, ayırt edici değeri 0,39'un üzerindeki maddeler tercih edilmelidir.
- 0,29-0,39 arası maddeler geliştirilerek kullanılabilir, ancak 0,19-0,29 arası maddeler genellikle kullanılmamalıdır.
- Tüm bireyler tarafından doğru veya yanlış cevaplanan maddeler ayırt edici değildir ve testten çıkarılmalıdır.
- 13:59Madde Varyansı ve Standart Sapması
- Madde varyansı, bir maddenin güçlük düzeyine bağlı olarak 0 ile 0,25 arasında değişir; özellikle orta güçteki maddeler için madde varyansı daha yüksektir.
- Madde standart sapması, madde varyansının kareköküdür ve heterojen bir grup için orta güçteki maddeler bireyler hakkındaki farkları en iyi gösterir.
- Madde zorlaştıkça veya kolaylaştıkça bize sağladığı bilgi azalır, ancak grup yapısına göre çok zor veya çok kolay maddeler de kullanılabilir.
- 17:31Maddelerin Gruplara Uygun Kullanımı
- Yeteneği yüksek olan öğrenciler arasından seçme yapacaksak, orta güçteki maddeler yerine daha zor maddeler kullanılmalıdır.
- Başarısız olan bir gruptan bilgi toplamak için çok kolay maddeler kullanılabilir, çünkü zor maddeler herkesin yanlış cevaplamasına neden olur.
- Sadece orta güçteki maddeleri kullanmak yerine, grup yapısına göre uygun madde türlerinin bir karışımını kullanmak daha faydalıdır.
- 19:23Test Maddelerinin İstatistiksel Özellikleri
- Zor maddeler, başarı akımından yukarıda olan bireyler hakkında bilgi sağlar.
- Maddelerin güvenilirlik indeksi (Rj), madde ayırt edicilik indeksi (Sj) ile çarpılarak hesaplanır ve 0 ile 50 arasında değişir.
- Bir maddenin güvenilirliği 50'ye yaklaştıkça artar ve bunu sağlamak için madde standart sapmasını ve ayırt ediciliğini artırmak gerekir.
- 21:07Maddelerin Güvenilirliği ve Güçlüğü
- Bir maddenin güvenilirliği yüksek olması, ayırt ediciliğinin ve standart sapmasının yüksek olması demektir.
- Bir maddenin kolay ya da zor olduğunun göstergesi madde güçlük indeksidir, testin kolay ya da zor olduğunun göstergesi ise testin ortalamasıdır.
- Başarılı homojen bir gruptan bireylerin seçilmesi için orta, zor ve çok zor maddeler kullanılabilir, heterojen bir grupta ise en çok orta güçlükteki maddeler tercih edilmelidir.
- 22:47Maddelerin Seçimi
- Maddelerin seçiminde öncelikle madde ayırt edicilik indeksi (0,29'un üzerinde) incelenmelidir, sonra madde güçlüklerine bakılabilir.
- Orta, düşük ve yüksek ayırt edicilik düzeyindeki maddeler tercih edilmelidir çünkü bu maddelerin varyansı ve güvenirlik indeksi yüksektir.
- Maddelerin varyansının yüksek olması, maddenin bireyler arasındaki farkları göstermede etkili olduğunu ve daha fazla bilgi verdiğini gösterir.
- 25:43Test İstatistikleri ve Maddeler Arasındaki İlişki
- Maddelerin güçlüklerinin toplamı, testin ortalamasını verir (her madde 10 puan olsaydı).
- Testin ortalama güçlüğü, madde güçlüklerinin toplamının madde sayısına bölünmesiyle hesaplanır ve madde güçlülüğü gibi yorumlanır.
- Maddelerin istatistiksel değerlerini hesaplamak için üst-alt grup yöntemi kullanılabilir; üst yüzde 27, testten en yüksek puanı alan kişilere; alt yüzde 27 ise en düşük puanı alan kişilere denir.
- 29:54Madde Güçlüğünü Hesaplama Yöntemi
- Madde güçlüğünü hesaplamak için üst yüzde yirmi yedide ve alt yüzde yirmi yedide yanıtlamış kişilerin oranına bakılır.
- Hesaplama sırasında ortalama olan bireylerin yanıtları dikkate alınmaz, sadece üst ve alt gruptaki bireylerin yanıtları kullanılır.
- Örnek hesaplamada üst yüzde yirmi yedide üç kişi, alt yüzde yirmi yedide iki kişi doğru yanıt vermiş olup, sonuç yaklaşık 0,83 olarak bulunmuştur.
- 30:49Madde İndeksi Hesaplama
- Madde indeksi hesaplamasında üst yüzde yirmi yediden alt yüzde yirmi yedinin doğru yanıt sayısının çıkarılması yapılır.
- Payda sadece yüzde yirmi yedilik grup sayısını baz alır, örnekte 3 kişilik gruptan 3-2=1 çıkarılıp 1/3=0,33 sonucu elde edilir.
- 0,33 değeri orta düzeyde bir ayırt ediciliğe sahip olduğunu gösterir.
- 31:49Hesaplama Yönteminin Değerlendirilmesi
- Bu yöntemle ortalama başarıdaki öğrencilerin yanıtları dikkate alınmadan, üst ve alt gruptaki öğrencilerin yanıtları kullanılarak hesaplama basitleştirilir.
- Bu basitleştirme hataları da beraberinde getirir, mümkünse tüm grup için maddelerin hesaplanması gerekir.
- Elle hesaplama yapmak gerekiyorsa üst alt yüzde yirmi yedilik gruplar kullanılabilir.