Modelleme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Modelleme
Bu not alınmalı:
• Öğrenci yeteneği, madde zorluğuna eşit olduğunda, öğrenci yeteneği ve süreklilikteki madde zorluğu konumlarından bağımsız olarak, başarı olasılığı her zaman 0,50’a eşit olacaktır.
• Eğer madde zorluğu öğrencinin kabiliyetini logit olarak gösterilen bir Rasch birimini aşarsa, öğrenci kabiliyetinin süreklilik üzerindeki yerine bakılmaksızın başarı olasılığı her zaman 0.27’ye eşit olacaktır.
• Öğrenci yeteneği, madde zorluğunu bir logit aşarsa, öğrenci yeteneğinin süreklilik üzerindeki konumuna bakılmaksızın, başarı olasılığı her zaman 0,73’e eşit olacaktır.
• Öğrenci yeteneği ve madde zorluğunu iki ünite ayırırsa, başarı olasılıkları sırasıyla 0.12 ve 0.88 olacaktır.
Bu gözlemlerden, başarı olasılığını etkileyen tek faktörün Rasch sürekliliği üzerindeki öğrenci yeteneği ile madde zorluğu arasındaki mesafe olduğu açıktır.
Bu örnekler aynı zamanda ölçeğin simetrisini de göstermektedir.
Öğrenci yeteneği, madde zorluğundan bir logit daha düşükse, başarı olasılığı 0.27 olacaktır; bu, yetenek ve zorluk eşit olduğunda başarı olasılığından 0.23 daha düşüktür. Öğrenci yeteneği, madde zorluğundan bir logit daha yüksekse, başarı olasılığı 0.73 olacaktır; bu, yetenek ve zorluk eşit olduğunda başarı olasılığından 0.23 daha yüksek olacaktır. Benzer şekilde, iki logitlik bir fark 0.38’lik bir değişiklik oluşturur.
Öğe Kalibrasyonu
Tabii ki, gerçek ortamlarda bir öğrencinin cevabı ya doğru ya da yanlış olacaktır, öyleyse doğru ya da yanlış cevaplar açısından 0,5 başarı olasılığının anlamı nedir?
Basit bir ifadeyle aşağıdaki yorumlar yapılabilir:
• Her biri 0 olan 100 öğrencinin bir zorluk 0 maddesini cevaplaması gerekiyorsa, model 50 doğru cevap ve 50 yanlış cevap tahmin edecektir;
• Yeteneği 0 olan bir öğrenci, tamamı 0 olan 100 maddeye cevap vermek zorundaysa, model 50 doğru cevap ve 50 yanlış cevap tahmin edecektir.
Açıklandığı gibi, Rasch modeli, olasılıksal bir işlev aracılığıyla, öğenin zorluğunun ve öğrencinin yeteneğinin yer aldığı göreli bir süreklilik oluşturur. Yüksek atlama telleri örneğinde, süreklilik zaten mevcuttur, yani bu, metre yüksekliğinin fiziksel sürekliliğidir. Bilişsel verilerle, süreklilik inşa edilmelidir. Benzetme yoluyla, bu, enine çubukların bilinmeyen yüksekliğinin, yani öğelerin zorluğunun yerleştirileceği bir süreklilik oluşturmaktan ibarettir. Rasch sürekliliğinin inşasının altında üç ana ilke yatar.
Deneysel modelleme Nedir
Matematikte modelleme nedir
Fizikte modelleme örnekleri
3D modelleme programları
Psikolojide modelleme nedir
Kimyada modelleme nedir
3d modelleme Nedir
Fizikte modelleme Nedir ve örnekleri
• Bir maddenin göreceli zorluğu, o maddenin diğer tüm maddelerle karşılaştırılmasından kaynaklanır. Bir testin sadece iki maddeden oluştuğunu varsayalım. Sezgisel olarak, yanıt örüntüsü (0, 0) ve (1, 1) (1 bir başarıyı ve 0 bir başarısızlığı belirtir), burada sıralı çiftler sırasıyla 1. ve 2. maddelere verilen yanıtlara atıfta bulunur, ikisini karşılaştırmak için bilgi vermez. öğeler.
Bu kalıplardaki cevaplar aynıdır. Öte yandan, (1, 0) ve (0, 1) yanıtları farklıdır ve yalnızca bu karşılaştırma için bilgilendiricidir. 50 öğrenci (0, 1) yanıt örüntüsüne sahipse ve sadece 10 öğrenci (1, 0) yanıt örüntüsüne sahipse, ikinci öğe birinci öğeden önemli ölçüde daha kolaydır. Nitekim 50 öğrenci birinci maddede başarılı olurken ikinci maddede başarılı olmuş ve sadece 10 öğrenci birinci maddede başarılı iken ikinci maddede kalmıştır.
Bu, bir kişi bu iki maddeden birinde başarılı olursa, ikinci maddede başarılı olma olasılığı, birinci maddede başarılı olma ihtimalinden beş kat daha fazladır. Bu nedenle, ikincisinde başarılı olmak, birincisinde başarılı olmaktan daha kolaydır. İki öğenin göreli zorluğunun öğrenci yeteneklerinden bağımsız olduğuna dikkat edin.
• Zorluklar maddelerin karşılaştırılması yoluyla belirlendiğinden, bu göreceli bir ölçek oluşturur ve bu nedenle sonsuz sayıda ölçek noktası vardır. Genel olarak konuşursak, bu sorunun üstesinden gelme süreci, sıcaklık ölçeklerinde bağlantı noktaları oluşturma ihtiyacıyla karşılaştırılabilir. Örneğin, Celsius iki referans noktası belirledi: suyun donduğu sıcaklık ve suyun kaynadığı sıcaklık.
İlk referans noktasını 0 ve ikinci referans noktasını 100 olarak etiketledi ve sonuç olarak ölçüm birimini iki referans noktası arasındaki mesafenin yüzde biri olarak tanımladı. Rasch modelinde, ölçüm birimi, madde zorluğu ve öğrenci yetenek parametrelerini içeren olasılık fonksiyonu ile tanımlanır.
Bu nedenle, yalnızca bir referans noktası tanımlanmalıdır. En yaygın referans noktası, madde güçlüklerini sıfıra ortalamaktan ibarettir. Ancak, öğrencinin yeteneklerini sıfıra odaklamak gibi diğer keyfi referans noktaları kullanılabilir.
• Bu süreklilik, kısmen farklı alt popülasyonlara sunulan maddelerin nispi zorluğunun hesaplanmasına izin verir. Birinci maddenin tüm öğrencilere, ikinci maddenin ise sadece düşük yetenekli öğrencilere uygulandığını varsayalım. Maddelerin karşılaştırılması yalnızca her iki maddenin de uygulandığı alt popülasyonda, yani düşük yetenekli öğrenci popülasyonunda yapılacaktır. İki öğenin göreceli zorluğu, bu ortak öğrenci alt kümesine dayanacaktır.
Rasch sürekliliğine madde güçlükleri yerleştirildikten sonra, öğrenci puanları hesaplanabilir. Şekil 4.4’teki doğru, bir Rasch sürekliliğini temsil eder. Madde güçlükleri bu satırın üzerinde, madde numaraları ise satırın altında yer almaktadır. Örneğin, 7. madde zor bir maddeyi ve 17. madde kolay bir maddeyi temsil etmektedir. Bu test birkaç kolay madde, çok sayıda orta zorlukta madde ve birkaç zor madde içermektedir. Çizginin üzerindeki x simgeleri, öğrenci puanlarının dağılımını temsil eder.
Öğrenci puanının hesaplanması
Rasch ölçeğinde madde güçlükleri belirlendikten sonra öğrenci puanları hesaplanabilir. Bir önceki bölümde gösterilen bir yeteneği olan bir öğrencinin zorluğunun j maddesine doğru cevap verme olasılığının eşit olduğundan bahsetmiştik.
Rasch modeli, maddelerin bağımsız olduğunu varsayar, yani doğru bir cevabın olasılığı, diğer maddelere verilen cevaplara bağlı değildir. Sonuç olarak, iki öğede başarılı olma olasılığı, iki bireysel başarı olasılığının ürününe eşittir.
Aşağıdaki madde güçlüklerine sahip dört maddelik bir testi ele alalım: -1, -0.5, 0.5 ve 1. 16 olası yanıt modeli vardır. Bu 16 model Tablo 4.6’da sunulmaktadır.
Gösterilen herhangi bir öğrenci yeteneği için, herhangi bir yanıt modelinin olasılığını hesaplamak mümkündür. -1, 0 ve 1 yeteneğine sahip üç öğrenci için yanıt örüntüsü (1,1,0,0) olasılığını hesaplayalım.
Bu dört madde bağımsız olarak kabul edildiğinden, i = –1 becerisine sahip bir öğrenci için yanıt örüntüsünün (1,1,0,0) olasılığı şuna eşittir:
- 0,50 x 0,38 x 0,82 x 0,88 = 0,14.
Madde güçlükleri göz önüne alındığında, i = –1 becerisine sahip bir öğrencinin 1. ve 2. maddelere doğru, 3. ve 4. maddelere yanlış cevap vermesi için 100 üzerinden 14 şansı vardır. i = 0’ın aynı yanıt modelini sağlama olasılığı 0,21 ve i = 1 yeteneği olan bir öğrencinin olasılığı 0,14’tür.
3d modelleme Nedir 3D modelleme programları Deneysel modelleme Nedir Fizikte modelleme Nedir ve örnekleri Fizikte modelleme örnekleri Kimyada modelleme nedir Matematikte modelleme nedir Psikolojide modelleme nedir