INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATIONAL MEASUREMENT: EFFICACY OF CHATGPT IN DATA GENERATION WITHIN THE SCOPE OF ITEM RESPONSE THEORY

Hatice Gürdil; Yeşim Beril Soğuksu; Salih Salihoglu; Fatma Coşkun

Makale detayları

INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATIONAL MEASUREMENT: EFFICACY OF CHATGPT IN DATA GENERATION WITHIN THE SCOPE OF ITEM RESPONSE THEORY

Yazarlar:

Hatice Gürdil | Yeşim Beril Soğuksu | Salih Salihoglu | Fatma Coşkun

Yayıncı:

Trakya University

Ana Başlıklar:

Eğitimde ve Psikolojide Ölçme Teorileri ve Uygulamaları | Eğitim Teknolojisi ve Bilgi İşlem

Dergi:

Trakya Eğitim Dergisi Vol.15 Issue 2, pp.887-918

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001345634

pISSN:

2630-6301

Anahtar kelimeler:

Özet:

 The aim of this study is to investigate the effectiveness of ChatGPT 3.5 in developing algorithms for data generation within the framework of Item Response Theory IRT using the R programming language. In this context, validity examinations were conducted on data sets generated according to the Two-Parameter Logistic Model 2PLM with algorithms written by ChatGPT 3.5 and researchers. These examinations considered whether the data sets met the IRT assumptions and the simulation conditions of the item parameters. As a result, it was determined that while ChatGPT 3.5 was quite successful in generating data that met the IRT assumptions, it was less effective in meeting the simulation conditions of the item parameters compared to the algorithm developed by the researchers. In this regard, ChatGPT 3.5 is recommended as a useful tool that researchers can use in developing data generation algorithms for IRT.

 The aim of this study is to investigate the effectiveness of ChatGPT 3.5 in developing algorithms for data generation within the framework of Item Response Theory IRT using the R programming language. In this context, validity examinations were conducted on data sets generated according to the Two-Parameter Logistic Model 2PLM with algorithms written by ChatGPT 3.5 and researchers. These examinations considered whether the data sets met the IRT assumptions and the simulation conditions of the item parameters. As a result, it was determined that while ChatGPT 3.5 was quite successful in generating data that met the IRT assumptions, it was less effective in meeting the simulation conditions of the item parameters compared to the algorithm developed by the researchers. In this regard, ChatGPT 3.5 is recommended as a useful tool that researchers can use in developing data generation algorithms for IRT.

 The aim of this study is to investigate the effectiveness of ChatGPT 3.5 in developing algorithms for data generation within the framework of Item Response Theory IRT using the R programming language. In this context, validity examinations were conducted on data sets generated according to the Two-Parameter Logistic Model 2PLM with algorithms written by ChatGPT 3.5 and researchers. These examinations considered whether the data sets met the IRT assumptions and the simulation conditions of the item parameters. As a result, it was determined that while ChatGPT 3.5 was quite successful in generating data that met the IRT assumptions, it was less effective in meeting the simulation conditions of the item parameters compared to the algorithm developed by the researchers. In this regard, ChatGPT 3.5 is recommended as a useful tool that researchers can use in developing data generation algorithms for IRT.

 Bu çalışmanın amacı, Madde Tepki Kuramı MTK kapsamında R programlama diliyle gerçekleştirilen veri üretimine yönelik algoritmaların geliştirilmesinde ChatGPT 3.5nin etkililiğini araştırmaktır. Bu kapsamda, ChatGPT 3.5 ve araştırmacılar tarafından yazılan algoritmalarla, İki Parametreli Lojistik Modele 2PLM göre üretilen veri setleri üzerinde geçerlik incelemeleri yapılmıştır. Yapılan incelemelerde, veri setlerinin MTK varsayımlarını ve madde parametrelerinin simülasyon koşullarını karşılama durumları dikkate alınmıştır. Sonuç olarak ChatGPT 3.5 algoritmalarının, MTK varsayımlarına uygun veri üretimi konusunda oldukça başarılı olduğu, ancak madde parametrelerinin simülasyon koşullarını karşılama hususunda, araştırmacılar tarafından geliştirilen algoritmaya kıyasla daha az etkili olduğu belirlenmiştir. Bu kapsamda ChatGPT 3.5, MTKya yönelik veri üretimi algoritmalarının geliştirilmesinde, araştırmacılara destek verebilecek faydalı bir araç olarak önerilmektedir.

Makale detayları

INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATIONAL MEASUREMENT: EFFICACY OF CHATGPT IN DATA GENERATION WITHIN THE SCOPE OF ITEM RESPONSE THEORY

Yazarlar:

Hatice Gürdil | Yeşim Beril Soğuksu | Salih Salihoglu | Fatma Coşkun

Yayıncı:

Trakya University

Ana Başlıklar:

Eğitimde ve Psikolojide Ölçme Teorileri ve Uygulamaları | Eğitim Teknolojisi ve Bilgi İşlem

Dergi:

Trakya Eğitim Dergisi Vol.15 Issue 2, pp.887-918

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001345634

pISSN:

2630-6301

ChatGPT

Item Response Theory

data generation

simulation

R programming languageChatGPT

Madde Tepki Kuramı

veri üretimi

simulasyon

R programlama dili

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Hatice Gürdil | Yeşim Beril Soğuksu | Salih Salihoglu | Fatma Coşkun

Yayıncı: Trakya University

Ana Başlıklar: Eğitimde ve Psikolojide Ölçme Teorileri ve Uygulamaları | Eğitim Teknolojisi ve Bilgi İşlem

Dergi: Trakya Eğitim Dergisi Vol.15 Issue 2, pp.887-918

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 4/2025

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001345634

pISSN: 2630-6301

Sayı

Yazarlar:

Hatice Gürdil | Yeşim Beril Soğuksu | Salih Salihoglu | Fatma Coşkun

Yayıncı:

Trakya University

Ana Başlıklar:

Eğitimde ve Psikolojide Ölçme Teorileri ve Uygulamaları | Eğitim Teknolojisi ve Bilgi İşlem

Dergi:

Trakya Eğitim Dergisi Vol.15 Issue 2, pp.887-918

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001345634

pISSN:

2630-6301