Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı
Yıl: 2021 Cilt: 46 Sayı: 205 Sayfa Aralığı: 221 - 238 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.15390/EB.2020.7991 İndeks Tarihi: 08-06-2021
Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı
Öz: Öğrencilerin matematik becerilerinin belirlenmesinde, diğer birçok sınıf içi değerlendirmenin yanında, PISA (Uluslararası Değerlendirme Programı) ve TIMMS (Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırması) gibi çeşitli ülkelerde standart olarak kullanılan ölçme araçları bulunmaktadır. Ülkelerarası uygulanan bu geniş ölçekli testlerdeki soru içerikleri, soru yanıtlama türü, puanlanmalar ve analiz yöntemleri yıllar içinde çeşitlenmiştir. Bu araştırmada, PISA matematik testine ait becerilerin değerlendirmesinde daha önceden kullanılmamış olan Bilişsel Tanı Modeli (BTM) ve Sinyal Tespit Kuramı’na (STK) ait analiz yöntemleri birlikte kullanılarak bu becerilerin tek bir test prosedürü içinde belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda rastgele örnekleme yöntemiyle İzmir ilinden belirlen 6. Sınıf öğrencilerine (N=230),PISAmatematiktesti eşdeğerliğinde farklı madde formatlarının kullanıldığı (çoktan seçmeli, doğru yanlış, kısa cevaplı) ve doğru/yanlış olarak dikatomik şekilde puanlanan 12 sorudan oluşan bir matematik testi uygulanmıştır. BTM ölçümleri DINA (the Deterministic Input Noisy Output and Gate) model kullanılarak gerçekleştirilmiştir. STK yöntemiyle ise, bireyin doğru ve yanlış yanıtlarını ayırt edebilme becerisi olarak tanımlanan “üstbilişsel izleme” performansının ölçülmesi amacıyla, katılımcılardan her bir soru maddesi için sırasıyla, soruyu çözüp çözemeyeceğini belirtmesi, doğru yanıtlayabileceğini düşünmemiş olsa bile bir tahminde bulunması ve verdiği yanıtların doğruluğundan ne kadar emin olduklarını derecelendirmeleri istenmiştir. Üstbilişsel izleme performansı, özetle, katılımcıların gerçekte doğru olan yanıtlarında soruyu yanıtlayabileceğini seçip yüksek eminlik düzeyleri vermesi, yanlış olan yanıtlarında ise soruyu yanıtlayabileceğini düşünmemesini ve tahminleri için düşük eminlik düzeyleri vermesiyle, yanıtlarının doğru ve yanlış olarak ayrımını ne kadar iyi yapabildiğinin puanlanmasıyla elde edilmiştir. Sonuçlar, PISA testinin BTM yöntemine iyi uyum sağladığını göstermiş ve BTM yöntemiyle belirlenen dört temel beceriden (“ilişkilendirme ve iletişim”, “matematikleştirme”, “akıl yürütme ve strateji geliştirme” ve “sembolik ve teknik dil kullanımı”) özellikle “akıl yürütme ve strateji geliştirme” becerisi yüksek olan öğrencilerin üstbilişselizleme performanslarının da yüksek olduğu görülmüştür. Araştırma, doğru ve yanlış yanıtları yüksek oranda ayırt edebilme becerisinin gerçekte hangi özelliklerle ilişkili olduğunun bulunması konusundaki çalışmalarına katkı sağlamaktadır. Bulgular temelinde, üstbilişsel izleme becerisinin özgül olarak “akıl yürütme ve strateji geliştirme” olarak gözlenen alt özelliğe sahip olmakla ilişkili olabileceği önerilmiştir. Ek olarak, PISA testinde -veya herhangi bir başka de olabileceği gibi-üstbilişsel izleme performansının STK ölçüm metodu gibi görece kolay ek bir test prosedürüyle ölçülerek, testte ölçülen becerilerin yanında öğrencilerin diğer ilgili üst-düzey becerileri hakkında da bilgiler elde edilebileceği önerilmektedir.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- Abdi, H. (2007). Signal detection theory. N. Salkind (Ed.), Encyclopedia of measurement and statistics. New York: Elsevier. Albacete, R. O., Cascón, J. A., Arnal, L. A., Pérez, J. D., Domínguez, I. E. ve Sánchez, F. S. (2016). Psychometric properties of the reading comprehension test ECOMPLEC. Sec. Psicothema, 28(1), 89- 95. doi:10.7334/psicothema2015.92 Ardelt, C. ve Schneider, W. (2015). Cross-country generalizability of the role metacognitive knowledge for students’ strategy use and reading competence. Teachers College Record, 117(1), 1-32. Ardelt, C., Schiefele, U. ve Schneider, W. (2001). Predictors of reading literacy. European Journal of Education, 16, 363-383. doi:10.1007/BF03173188 Bahrick, H. P. (1970). Two-phase model for prompted recall. Psychological Review, 77, 215-222. Baltes, P. B., Staudinger, U. M. ve Lindenberger, U. (1999). Lifespan psychology: Theory and application to intellectual functioning. Annual Review of Psychology, 50(1), 471-507. Başokçu, T. O. (2012). DINA model parametreleri kullanılarak tahminlenen madde ayırıcılık indekslerinin incelenmesi. Eğitim ve Bilim, 37(163), 310-321. Başokçu, T. O. (2014). Öğrenci yeteneklerinin kestirilmesinde bilişsel tanı modelleri ve uygulamaları. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 14(1), 1-32. doi:10.17240/aibuefd.2014.14.1- 5000091500 Başokçu, T. O. (2019). A recommended model to ıncrease success level of turkey in mathematics in ınternational wide scale exams. Effectiveness of the cognitive diagnosis based tracking model. Izmir: TUBITAK 115K531. Bean, J. C. ve Peterson, D. (1998). Grading classroom participation. New Directions for Teaching & Learning, 74, 33-40. doi:10.1002/tl.7403 Brookhart, S. M. (2010). How to assess higher-order thinking skills in your classroom. Danver, MA: ASCD Publications. https://books.google.com.tr/books?id=AFIxeGsV6SMC adresinden erişildi. Chen, J., de la Torre, J. ve Zhang, Z. (2013). Relative and absolute fit evaluation in cognitive diagnosis modeling. Journal of Educational Measurement, 50(2), 123-140. doi:10.1111/j.1745-3984.2012.00185.x Conklin, W. (2012). Strategies for developing higher-order thinking skills. CA: Shell Education. de la Torre, J. (2008). An empirically based method of q-matrix validation for the DINA model: Development and applications. Journal of Educational Measurement, 45(4), 343-362. doi:10.1111/j.1745-3984.2008.00069.x de la Torre, J. ve Chiu, C.-Y. (2015). A general method of empirical q-matrix validation. Psychometrika, 81, 1-21. doi:10.1007/s11336-015-9467-8 de la Torre, J. ve Douglas, J. (2004). Higher-order latent trait models for cognitive diagnosis. Psychometrika, 69(3), 333-353. de la Torre, J. ve Lee, Y.-S. (2010). A note on the invariance of the DINA model parameters. Journal of Educational Measurement, 47(1), 115-127. doi:10.1111/j.1745-3984.2009.00102.x DiBello, L. V., Roussos, L. A. ve Stout, W. (2006). A review of cognitively diagnostic assessment and a summary of psychometric models. C. R. Rao ve S. Sinharay (Ed.), Handbook of statistics içinde (26. cilt, s. 979-1030). Hollanda: Elsevier. doi:10.1016/S0169-7161(06)26031-0 Dunlosky, J. ve Tauber, S. (2001). The Oxford handbook of metamemory. NY: Oxford University Press. Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906-911. doi:10.1037/0003-066X.34.10.906 George, A., Robitzsch, A., Kiefer, T., Groß, J. ve Ünlü, A. (2016). The R package CDM for cognitive diagnosis models. Journal of Statistical Software, 74(2), 1-24. doi:10.18637/jss.v074.i02
- Gierl, M. J., Alves, C. ve Majeau, R. T. (2010). Using the attribute hierarchy method to make diagnostic ınferences about examinees’ knowledge and skills in mathematics: An operational implementation of cognitive diagnostic assessment. International Journal of Testing, 10(4), 318-341. doi:10.1080/15305058.2010.509554 Green, D. M. ve Swets, J. A. (1966). Signal detection theory and psychophysics. New York: Wiley. Güzel, M. A. ve Higham, P. A. (2013). Dissociating early- and late-selection processes in recall: The mixed blessing of categorized study lists. Memory & Cognition, 41, 683-697. doi:10.3758/s13421-012- 0292-3 Haertel, E. H. (1989). Using restricted latent class models to map the skill structure of achievement items. Journal of Educational Measurement, 26(4), 301-321. doi:10.1111/j.1745-3984.1989.tb00336.x Handel, M., Ardelt, C. ve Weinert, S. (2013). Assessing metacognitive knowledge: Development and evaluation of a test instrument. Journal for Educational Research Online, 5(2), 162-188. https://www.pedocs.de/frontdoor.php?source_opus=5481 adresinden erişildi. Henson, R. ve Douglas, J. (2005). Test construction for cognitive diagnosis. Applied Psychological Measurement, 29(4), 262-277. doi:10.1177/0146621604272623 Higham, P. A. (2002). Strong cues are not necessarily weak: Thomson and Tulving (1970) and the encoding specificity principle revisited. Memory & Cognition, 30(1), 67-80. doi:10.3758/BF03195266 Higham, P. A. (2007). No special K! A signal detection framework for the strategic regulation of memory accuracy. Journal of Experimental Psychology: General, 136, 1-22. doi:10.1037/0096- 3445.136.1.1 Higham, P. A. (2011). Accuracy discrimination and type-2 signal detection theory: Clarifications, extensions, and an analysis of bias. P. A. Higham ve J. P. Leboe (Ed.), Constructions of remembering and metacognition. Essays in honour of Bruce Whittlesea içinde (s. 109-127). Basingstoke: Palgrave Macmillan. doi:10.1057/9780230305281_9 Higham, P. A. ve Arnold, M. M. (2007). How many questions should I answer? Using bias profiles to estimate optimal bias and maximum score on formula-scored tests. (In special issue on: Bridging cognitive science and education: learning, memory, and metacognition.). European Journal of Cognitive Psychology, 19, 718-742. doi:10.1080/09541440701326121 Higham, P. A. ve Gerrard, C. (2005). Not all errors are created equal: metacognition and changing answers on multiple-choice tests. Canadian Journal of Experimental Psychology, 59, 28-34. doi:10.1037/h0087457 Higham, P. A. ve Tam, H. (2005). Generation failure: Estimating metacognition in cued recall. Journal of Memory and Language, 52(4), 595-617. doi:10.1016/j.jml.2005.01.015 Hu, J., Miller, M. D., Huggins-Manley, A. C. ve Chen, Y.-H. (2016). Evaluation of model fit in cognitive diagnosis models. International Journal of Testing, 16(2), 119-141. doi:10.1080/15305058.2015.1133627 Huo, Y. ve de la Torre, J. (2014). Estimating a cognitive diagnostic model for multiple strategies via the EM algorithm. Applied Psychological Measurement, 38(6), 464-485. doi:10.1177/0146621614533986 Junker, B. W. (1999). Some statistical models and computational methods that may be useful for cognitively-relevant assessment. Committee on the Foundations of Assessment. http://www.stat.cmu.edu/~brian/nrc/cfa/documents/final.pdf adresinden erişildi. Junker, B. W. ve Sijtsma, K. (2001). Cognitive assessment models with few assumptions, and connections with non-parametric item response theory. Applied Psychological Measurement, 25, 258- 272. doi:10.1177/01466210122032064 Karakelle, S. ve Saraç, S. (2010). Üst biliş hakkında bir gözden geçirme: Üstbiliş çalışmaları mı yoksa üst bilişsel yaklaşım mı?. Türk Psikoloji Yazıları, 13(26), 45-60. Kintsch, W. (1970). Models for free recall and recognition. D. A. Normal (Ed.), Models of human memory içinde (s. 333-370). New York: Academic Press. Koriat, A. ve Goldsmith., M. (1996). Monitoring and control processes in the strategic regulation of memory accuracy. Psychological Review, 103(3), 490-517. doi:10.1037/0033-295X.103.3.49
- Kramarski, B. ve Mevarech, Z. R. (2003). Enhancing mathematical reasoning in the classroom: The effects of cooperative learning and metacognitive training. American Educational Research Journal, 40(1), 281-310. doi:10.3102/00028312040001281 Leighton, J. ve Gierl, M. (2007). Cognitive diagnostic assessment for education: Theory and applications. Cambridge: Cambridge University Press. Lie, S., Taylor, A. ve Harmon, M. (1996). Scoring techniques and criteria. M. O. Martin ve D. L. Kelly (Ed.), Third International Mathematics and Science Study (TIMSS) technical report. Volume I: Design and development. Chestnut Hill, MA: Boston College. Lindblom-Ylanne, S., Pihlajamarki, H. ve Kotkas, T. (2006). Self, peer, and teacher assessment of student essays. Active Learning in Higher Education, 7(1), 51-62. doi:10.1177/1469787406061148 Luce, R. D. ve Krumhansl, C. L. (1988). Measurement, scaling, and psychophysics. R. C. Atkinson, R. J. Herrnstein, G. Lindzey ve R. D. Luce (Ed.), Stevens’ handbook of experimental psychology içinde (Cilt 1, 2. bs., s. 3-74 ). New York: Wiley. Maag Merki, K., Ramseier, E. ve Karlen, Y. (2013). Reliability and validity analyses of a newly developed test to assess learning strategy knowledge. Journal of Cognitive Education and Psychology, 12(3), 391- 408. doi:10.1891/1945-8959.12.3.391 MacReady, G. B. ve Dayton, C. M. (1977). The use of probabilistic models in the assessment of mastery. Journal of Educational Statistics, 2(2), 99-120. doi:10.2307/1164802 Myers, M. ve Paris, S. G. (1978). Children's metacognitive knowledge about reading. Journal of Educational Psychology, 70(5), 680-690. doi:10.1037/0022-0663.70.5.680 OECD. (2003). The PISA 2003 assessment framework: Mathematics, reading, science and problem soloving knowledge and skills. Paris: OECD. doi:10.1787/9789264101739-en OECD. (2010). PISA 2009 results: What students know and can do. Student performance in reading, mathematics and science (1. cilt). Paris: OECD. doi:10.1787/9789264091450-en OECD. (2019). PISA 2018 assessment and analytical framework. Paris: OECD Publishing. doi:10.1787/b25efab8-en Pieschel, S. (2009). Metacognitive calibration - an extended conceptualization and potential applications. Metacognition and Learning, 4(1), 3-31. doi:10.1007/s11409-008-9030-4 Schneider, W. ve Ardelt, C. (2010). Metacognition and mathematics education. ZDM, 42(2), 149-161. doi:10.1007/s11858-010-0240-2 Schraw, G. ve Robinson, D. H. (2011). Assessment of higher order thinking skills. Kuzey Carolina: Information Age Pub. https://books.google.com.tr/books?id=6wAoDwAAQBAJ adresinden erişildi. Stacey, K. ve Turner, R. (2014). Assessing mathematical literacy: The PISA experience. Cham: Springer International Publishing. von Davier, M. (2014). The DINA model as a constrained general diagnostic model: Two variants of a model equivalency. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 67(1), 49-71. doi:10.1111/bmsp.12003 Watkins, M. J. ve Gardiner, J. M. (1979). An appreciation of generate-recognize theory of recall. Journal of Verbal Learning & Verbal Behavior, 18(6), 687-704. doi:10.1016/S0022-5371(79)90397-9 White, B. ve Frederiksen, J. (2005). A theoretical framework and approach for fostering metacognitive development. Educational Psychologist, 40, 211-223. doi:10.1207/s15326985ep4004_3 Williams, R. B. (2003). Higher order thinking skills: Challenging all students to achieve. CA: SAGE Publications. Wirth, J. ve Leutner, L. (2008). Self regulated learning as a competence. Implication of theoretical models for assessment methods. Journal of Psychology, 216(2), 102-110. doi:10.1027/0044-3409.216.2.102 Wragg, E. C. (2001). Questioning in the secondary school. GBR London: Routledge.
| APA | basokcu o, Güzel M (2021). Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı. , 221 - 238. 10.15390/EB.2020.7991 |
| Chicago | basokcu oguz,Güzel Mehmet Akif Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı. (2021): 221 - 238. 10.15390/EB.2020.7991 |
| MLA | basokcu oguz,Güzel Mehmet Akif Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı. , 2021, ss.221 - 238. 10.15390/EB.2020.7991 |
| AMA | basokcu o,Güzel M Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı. . 2021; 221 - 238. 10.15390/EB.2020.7991 |
| Vancouver | basokcu o,Güzel M Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı. . 2021; 221 - 238. 10.15390/EB.2020.7991 |
| IEEE | basokcu o,Güzel M "Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı." , ss.221 - 238, 2021. 10.15390/EB.2020.7991 |
| ISNAD | basokcu, oguz - Güzel, Mehmet Akif. "Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı". (2021), 221-238. https://doi.org/10.15390/EB.2020.7991 |
| APA | basokcu o, Güzel M (2021). Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı. Eğitim ve Bilim, 46(205), 221 - 238. 10.15390/EB.2020.7991 |
| Chicago | basokcu oguz,Güzel Mehmet Akif Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı. Eğitim ve Bilim 46, no.205 (2021): 221 - 238. 10.15390/EB.2020.7991 |
| MLA | basokcu oguz,Güzel Mehmet Akif Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı. Eğitim ve Bilim, vol.46, no.205, 2021, ss.221 - 238. 10.15390/EB.2020.7991 |
| AMA | basokcu o,Güzel M Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı. Eğitim ve Bilim. 2021; 46(205): 221 - 238. 10.15390/EB.2020.7991 |
| Vancouver | basokcu o,Güzel M Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı. Eğitim ve Bilim. 2021; 46(205): 221 - 238. 10.15390/EB.2020.7991 |
| IEEE | basokcu o,Güzel M "Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı." Eğitim ve Bilim, 46, ss.221 - 238, 2021. 10.15390/EB.2020.7991 |
| ISNAD | basokcu, oguz - Güzel, Mehmet Akif. "Üstbilişsel İzleme ve Matematiksel Yeterlilikler: Bilişsel Tanı Modeli ve Sinyal Tespit Kuramı Yaklaşımı". Eğitim ve Bilim 46/205 (2021), 221-238. https://doi.org/10.15390/EB.2020.7991 |
