Bireyselleştirilmiş Bilgisayarlı Sınıflama Testlerinde Madde Havuzu Özelliklerinin Test Uzunluğu ve Sınıflama Doğruluğu Üzerindeki Etkisi

Abstract

Bu calismada bireysellestirilmis bilgisayarli siniflama testlerinde (BBST) madde havuzu ozelliklerinden dagilim ve buyukluklerin ortalama test uzunlugu ve ortalama siniflama dogrulugu uzerindeki etkisi incelenmistir. Bu amacla, sivri ve basik dagilimli 50, 100, 200 ve 300 maddelik madde havuzlarinda; tesadufi madde secme yontemi (TMSY), Maksimum Fisher Bilgisi (MFB) ve Kullback-Leibler Bilgisi (KLB) yontemleri incelenmistir. 1000 bireye ait yetenek parametreleri -3,3 araliginda N(0,1) olacak sekilde turetilmistir. Sivri dagilima sahip madde havuzlarindaki maddelerin a parametresi U[0,5; 2,0] araligindan; b parametresi N(1, 0,4) ve c parametresi N(0,15, 0,05) seklinde; basik dagilima sahip madde havuzlarindaki maddeler ise a parametresi U[0,5; 2,0] araligindan; b parametresi N(1, 1,5) ve c parametresi N(0,15, 0,05) seklinde turetilmistir. R’da gerceklestirilen simulasyon sonucunda tum madde havuzlarinda ortalama test uzunlugu bakimindan en yuksek degerin TMSY’ye ait oldugu; MFB ve KLB yontemlerinin birbirine oldukca benzer calistiklari soylenebilir. Madde havuzu buyuklugu arttikca test uzunluklarinin kisaldigi; siniflama dogruluklarinin azaldigi ancak tum kosullarda 0,90 ustunde yuksek siniflama dogrulugu elde edildigi gorulmustur. Ayrica sivri dagilima sahip madde havuzlarinda test uzunlugunun kisaldigi ve test etkililiginin arttigi; siniflama dogruluklarinin ise degismedigi gorulmustur. Bu sonuclar dikkate alindiginda, BBST’de cok sayida maddeden olusan sivri dagilima sahip madde havuzlari ile yuksek siniflama dogruluguna sahip daha kisa testlerin olusturulabilecegi soylenebilir.