GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9401036082020 | Örtük Sınıf Analizi ve Bilişsel Sınıflama Modelleri | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Örtük kategorik değişkenlerin kestirilmesi, sınıflama amaçlı örtük sınıf analizleri, örtük sınıf faktör analizi ve ölçekleme modelleri, örtük yapıları gruplar arası karşılaştırma, boylamsal data çalışmaları ve bilişsel tanı amaçlı genel ve madde tepki kuramı temelli örtük sınıf analizlerini tanımak ve uygulayabilmek bu dersin amacıdır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Prof. Dr. T. Oğuz Başokçu
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Örtük kategorik değişkenlerin kestirimini yapabilme |
| 2 | Sınıflama için kullanılan örtük sınıf analizlerini bilme |
| 3 | Örtük sınıf faktör analizini yapabilme |
| 4 | Örtük sınıf ölçekleme analizlerini bilme |
| 5 | Gruplar arasında örtük yapıları karşılaştırabilme |
| 6 | Boylamsal datalar için kullanılan örtük sınıflama modellerini bilme |
| 7 | Örtük değişken modelleri ile özellik tanılama analizleri yapabilme |
| 8 | Bilişsel Tanı modelleri kullanarak örtük sınıfları belirleyebilme |
| 9 | Madde tepki kuramı temelli örtük sınıf analizleri ile özellik tanılama analizleri yapabilme |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
[Yok]
Dersin İçeriği
Bu derste eğitim ve psikoloji araştırmalarında kategorik veriler için geliştirilmiş ileri istatistiksel örtük sınıf analizi modelleri incelenecektir. Bu kapsamda kayıp sınıflama analizleri, örtük sınıflarda faktör analizi, marjinal modeller, em ve bayesyan kestirimler için kategorik analizler incelenecektir. Dersin devamında Bilişsel tanı Modelleri ve IRT modellerinde örtük sınıf analizleri çalışılacaktır. Uygulama kısmında SPSS, Latent Gold, R, Arpeggio ve Ox gibi çeşitli bilgisayar yazılımları, kullanılması ve çıktı yorumlama ve raporlaması üzerinde durulacaktır
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Örtük Sınıf Analizinin temel özellikleri | ||
| 2 | ÖSA’da kayıp veri analizleri | ||
| 3 | ÖSA’da faktör analizi | ||
| 4 | ÖSA’da marjinal modeller | ||
| 5 | ÖSA’da marjinal modeller | ||
| 6 | EM analizleri | ||
| 7 | Bayesyen Analizler | ||
| 8 | Ara sınav | ||
| 9 | Bilişsel sınıflama modelleri | ||
| 10 | BTM’de Telafi edici modelleri | ||
| 11 | BTM’de Telafi edici olmayan modelleri | ||
| 12 | ÖSA ve BTM de boylamsal analizler | ||
| 13 | ÖSA ve BTM de boylamsal analizler | ||
| 14 | Model veri uyumu karşılaştırmaları | ||
| 15 | Model seçim kriterleri | ||
| 16 | Final sınavı |
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. Bartholomew, D. J., Knott, M., & Moustaki, I. (2011). Latent Variable Models and Factor Analysis: A Unified Approach: Wiley. Dayton, C. M. (1998). Latent Class Scaling Analysis: SAGE Publications. 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 |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 40 |
| Derse Katılım | 14 | 15 |
| Uygulama/Pratik | 2 | 15 |
| Proje Hazırlama | 1 | 20 |
| Makale Kritik Etme | 1 | 10 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 70 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 30 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Final Sınavı | 14 | 4 | 56 |
| Uygulama/Pratik | 14 | 2 | 28 |
| Alan Çalışması | 14 | 3 | 42 |
| Proje Hazırlama | 6 | 5 | 30 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 7 | 3 | 21 |
| Ev Ödevi | 3 | 6 | 18 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 195 | ||
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 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | PÇ 16 | PÇ 17 | PÇ 18 | PÇ 19 | PÇ 20 | PÇ 21 | PÇ 22 | |
| ÖÇ 1 | 3 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 5 | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 1 | 1 | 5 | 4 |
| ÖÇ 2 | 3 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 5 | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 1 | 1 | 5 | 4 |
| ÖÇ 3 | 3 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 5 | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 1 | 1 | 5 | 4 |
| ÖÇ 4 | 3 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 5 | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 1 | 1 | 5 | 4 |
| ÖÇ 5 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 4 | 1 | 4 | 4 | 4 | 4 | 1 | 1 | 4 | 4 |
| ÖÇ 6 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 1 | 4 | 5 | 4 | 4 | 1 | 1 | 4 | 3 |
| ÖÇ 7 | 4 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1 | 4 | 5 | 5 | 4 | 1 | 1 | 4 | 3 |
| ÖÇ 8 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1 | 4 | 5 | 5 | 5 | 1 | 1 | 4 | 3 |
| ÖÇ 9 | 3 | 2 | 1 | 1 | 1 | 5 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 5 | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 1 | 1 | 5 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek