GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9401035102021 | Örtük Sınıf Analizi | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Eğitim ve psikoloji araştırmalarında kategorik veriler için istatistik modellerin tanıtılması, bu modellerin önemi ve temel mantığını kavratılması. Örtük sınıflarda değişken, özellik ve yapı kavramlarının, data model uyumlarının, Bilişsel Tanı modelinin neler olduğunu anlayabilme yetisinin kazandırılması.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Prof. Dr. T. Oğuz BAŞOKÇU
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Kategorik veriler için istatistik modelleri tanıyabilme |
| 2 | Kategorik verilerde kullanılan olasılık dağılımlarını tanıyabilme |
| 3 | Kategorik verilerde kullanılan temel analizleri bilme: ki-kare, Mann-Whitney, Wilcoxon, kategorik verilerde korelasyon ve lojistik regresyonu |
| 4 | Örtük değişken, örtük yapı ve örtük özellik hakkında ampirik çalışma yapabilme |
| 5 | Genel örtük sınıf analizi parametrelerini tahminleyebilme |
| 6 | Örtük sınıf modellerinin data uyum indekslerini değerlendirebilme |
| 7 | Örtük sınıf analizi içindeki temel Bilişsel Tanı Modellerini (BTM) tanıyabilme |
| 8 | Temel BTM modellerinde analiz yapabilme |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
[Yok]
Dersin İçeriği
Eğitim ve psikoloji araştırmalarında kategorik veriler için istatistik modeller, bu modellerin önemi ve temel mantığı. Kategorik verilerin analizinde kullanılan olasılık dağılımları. Analiz yöntemlerinden ki-kare, Mann-Whitney, Wilcoxon, kategorik değişkenler için korelasyon, lojistik regresyon ve örtük sınıf analizi konuları. Örtük sınıflarda değişken, özellik ve yapı kavramları. Örtük sınıf analizlinde parametre kestirimleri ve data model uyumu. Bilişsel Tanı modellerinin genel ilkeleri ve analiz yöntemleri.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Ders tanıtımı: Kapsamı, Gerekçesi, Önemi, Beklentileri oluşturma, işleyişi ve değerlendirme ölçütlerini açıklama. Örtük sınıf analizi yöntemlerine genel bir bakış. | ||
| 2 | Örtük sınıf analizi modellerinin incelenmesi ve örtük sınıf analizinin tarihçesi | ||
| 3 | Madde cevap örüntülerinin örtük sınıfları tanımlamadaki rolünün incelenmesi | ||
| 4 | Örtük değişkenler ve göstergeleri arasındaki ilişkinin incelenmesi | ||
| 5 | Örtük sınıf ölçme modeli | ||
| 6 | Örtük sınıf dağılımın ve homojenlik | ||
| 7 | Model seçimi ve parametre kestirimleri | ||
| 8 | Maksimum likelihood kestirimleri | ||
| 9 | Model uyumu ve model seçimi | ||
| 10 | Örtük sınıf analizi modellerinin karşılaştırılması | ||
| 11 | Bilişsel Tanı modelleri | ||
| 12 | Bilişsel tanı modelleri Q martis özellikleri | ||
| 13 | Bilişsel tanı modellerinde parametre kesitirimleri | ||
| 14 | Bilişsel tanı modellerinde sonsal örtük sınıf dağılımları | ||
| 15 | Bilişsel tanı modellerinin karşılaştırılması | ||
| 16 | Final |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
DiBello, L. V., Roussos, L. A., & Stout, W. (2006). 31A Review of Cognitively Diagnostic Assessment and a Summary of Psychometric Models. In C. R. Rao & S. Sinharay (Eds.), Handbook of Statistics (Vol. Volume 26, pp. 979-1030): Elsevier. Van der Ark, L.A., Croon, M.A. & Sijtsma, K. (2005). New developments in categorical data analysis for the social and behavioural sciences, Lawrence Erlbaum Associates, London. Leighton, J., & Gierl, M. (2007). Cognitive Diagnostic Assessment for Education: Theory and Applications: Cambridge University Press. Louis A. Roussos, L. V. D., William Stout,, & Sarah M. Hartz, R. A. H., Jonathan L. Templin. (2007). The Fusion Model Skills Diagnosis System. In J. P. L. M. J. Gierl (Ed.), Cognitive Diagnostic Assessment for Education Theory and Applications (pp. 275-318). New York: Cambridge University Press. Dayton, C. M., & Macready, G. B. (2006). 13 Latent Class Analysis in Psychometrics. In C. R. Rao & S. Sinharay (Eds.), Handbook of Statistics (Vol. Volume 26, pp. 421-446): Elsevier. Langeheine, R., & Rost, J. (2013). Latent Trait and Latent Class Models: Springer US.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Derse Katılım | 14 | 10 |
| Rapor Hazırlama | 1 | 15 |
| Makale Yazma | 1 | 30 |
| Makale Kritik Etme | 2 | 30 |
| Bireysel Çalışma | 1 | 10 |
| Okuma | 14 | 5 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Derse Katılım | 14 | 2 | 28 |
| Uygulama/Pratik | 14 | 2 | 28 |
| Rapor Hazırlama | 1 | 25 | 25 |
| Makale Kritik Etme | 2 | 15 | 30 |
| Bireysel Çalışma | 1 | 15 | 15 |
| Okuma | 14 | 4 | 56 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 182 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 4 | ||||||||||
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | ||||||||||
| ÖÇ 3 | 5 | 4 | ||||||||||
| ÖÇ 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | ||||||
| ÖÇ 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | ||||||
| ÖÇ 6 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | ||||||
| ÖÇ 7 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | ||||||
| ÖÇ 8 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek