BİLGİSAYAR UYARLAMALI TEST (BUT) UYGULAMALARINDA REGRESYON AĞACI YAKLAŞIMI: REGRESYON KARAR AĞAÇLARI ile PSİKOMETRİK MODEL KULLANAN STANDART BUT ALGORİTMASININ YAPAY BİR VERİ ÜZERİNDE DEĞERLENDİRİLMESİ

Emrah Gökay ÖZGÜR; Beyza DOĞANAY ERDOĞAN

Makale detayları

BİLGİSAYAR UYARLAMALI TEST (BUT) UYGULAMALARINDA REGRESYON AĞACI YAKLAŞIMI: REGRESYON KARAR AĞAÇLARI ile PSİKOMETRİK MODEL KULLANAN STANDART BUT ALGORİTMASININ YAPAY BİR VERİ ÜZERİNDE DEĞERLENDİRİLMESİ

Yazarlar:

Emrah Gökay ÖZGÜR | Beyza DOĞANAY ERDOĞAN

Yayıncı:

Ankara University

Ana Başlıklar:

Sağlık teşvikleri

Dergi:

Journal of Ankara Health Sciences 2020 Vol.9 Issue 1, pp.161-167

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000867692

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2618-5989

pISSN:

2146-328X

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

Amaç: Bu çalışma ile sağlık alanında kullanılan ölçeklerden yararlanarak, bireylerin özürlülük değerlendirimi gibi, incelen özellik düzeylerini belirlemede kullanılan psikometrik model temelli bilgisayar uyarlamalı test uygulamalarına regresyon ağacı yönteminin alternatif bir yaklaşım alternatif olarak tanıtılması, yapay bir veri üzerinde uygulanarak performansının incelenmesi amaçlanmıştır. Yöntem: 100 kişinin 100 maddeye verdiği iki sonuçlu (örn. evet/hayır) yanıtlar olarak türetilen yapay veri seti üzerinde Bilgisayar Uyarlamalı Test ve Regresyon Ağacı yöntemlerinin tahmin performansları incelenmiştir. Tahmin değerleri, madde sayıları ve hata değerleri bakımından değerlendirmeler yapılmıştır. Uygulamalarda R v.3.6.3 programı kullanılmıştır. Bulgular: Bilgisayar Uyarlamalı Test yönteminde hata değeri 2,45 çıkarken regresyon ağacı yönteminde 4,04 çıkmıştır. Bilgisayar Uyarlamalı test yaklaşımı ortalama 42 (minimum:41 maksimum:43) madde ile tahmin yaparken regresyon ağacı 23 madde ile tahmin yapmıştır.  Sonuçlar: Karşılaştırılan değerler bakımından bilgisayar uyarlamalı test yaklaşımı ve regresyon ağacı yöntemleri benzer sonuçlar vermiştir. Kullanmış olduğumuz veri seti için regresyon ağaçları yönteminin bilgisayar uyarlamalı test yaklaşımına bir alternatif olarak kullanılabileceği yanında, daha geliştirilmiş ağaç algoritmalarının incelenmesi gerekliliği görülmüştür.

Makale detayları

BİLGİSAYAR UYARLAMALI TEST (BUT) UYGULAMALARINDA REGRESYON AĞACI YAKLAŞIMI: REGRESYON KARAR AĞAÇLARI ile PSİKOMETRİK MODEL KULLANAN STANDART BUT ALGORİTMASININ YAPAY BİR VERİ ÜZERİNDE DEĞERLENDİRİLMESİ

Yazarlar:

Emrah Gökay ÖZGÜR | Beyza DOĞANAY ERDOĞAN

Yayıncı:

Ankara University

Ana Başlıklar:

Sağlık teşvikleri

Dergi:

Journal of Ankara Health Sciences 2020 Vol.9 Issue 1, pp.161-167

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000867692

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2618-5989

pISSN:

2146-328X

Bilgisayar Uyarlamalı Test

Regresyon Ağacı

Ölçek

Sayı

Makale detayları

BİLGİSAYAR UYARLAMALI TEST (BUT) UYGULAMALARINDA REGRESYON AĞACI YAKLAŞIMI: REGRESYON KARAR AĞAÇLARI ile PSİKOMETRİK MODEL KULLANAN STANDART BUT ALGORİTMASININ YAPAY BİR VERİ ÜZERİNDE DEĞERLENDİRİLMESİ

Yazarlar: Emrah Gökay ÖZGÜR | Beyza DOĞANAY ERDOĞAN

Yayıncı: Ankara University

Ana Başlıklar: Sağlık teşvikleri

Dergi: Journal of Ankara Health Sciences 2020 Vol.9 Issue 1, pp.161-167

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2020

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000867692

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2618-5989

pISSN: 2146-328X

Bilgisayar Uyarlamalı Test

Regresyon Ağacı

Ölçek

Sayı

Yazarlar:

Emrah Gökay ÖZGÜR | Beyza DOĞANAY ERDOĞAN

Yayıncı:

Ankara University

Ana Başlıklar:

Sağlık teşvikleri

Dergi:

Journal of Ankara Health Sciences 2020 Vol.9 Issue 1, pp.161-167

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000867692

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2618-5989

pISSN:

2146-328X