Until the developments in computer technology, linear test administrations within classical test theory framework is mostly used in testing practices. These tests contain a set of predefined items in a large range of difficulty values for collecting information from students at various ability levels. However, placing very easy and very difficult items in the same test not only cause wasting time and effort but also introduces possible extraneous variables into the measurement process such as possibility of guessing, chance of careless errors induced by boredom or frustration. Instead of administering a linear test there is another option that adapts the difficulty of test according to the ability level of examinees which is named as computerized adaptive test. Computerized adaptive tests use item response theory as a measurement framework and have algorithms responsible for item selection, ability estimation, starting rule and test termination.The present study aims to determine the applicability of computerized adaptive testing (CAT) to Turkish Pupil Monitoring System?s (PMS) mathematics assessments. Therefore, live CAT study using only multiple choice items is designed to investigate whether to obtain comparable ability estimations. Afterwards, a Monte Carlo simulation study and a Post-hoc simulation study are designed to determine the optimum CAT algorithm for Turkish PMS mathematics assessments. In the simulation studies, both multiple-choice and open-ended items are used and different scenarios are tested regarding various starting rules, termination criterion, ability estimation methods and existence of exposure/content controls.The results of the study indicate that using Weighted Maximum Likelihood (WML) ability estimation method, easy initial item difficulty as starting rule and a fixed test reliability termination criterion (0.30 standard error as termination rule) gives the optimum CAT algorithm for Turkish PMS mathematics assessment. Additionally, item exposure and content control strategies have a positive impact on providing comparable ability estimations.Keywords: Pupil monitoring system, computerized adaptive testing, ability estimation method, termination criteria, item exposure control and content control strategies.

Klasik test kuramı çatısını kullanan lineer testler bilgisayar teknolojisindeki gelişmelerden önce test uygulamalarında sıklıkla kullanılmaktaydı. Uygulama öncesinde katılımcılara hangi soruların yöneltileceğinin bilindiği bu testlerde öğrencilerin yetenek düzeyindeki çeşitlilik nedeniyle farklı zorluk düzeyinde birçok soru bulunmaktadır. Klasik kağıt-kalem uygulamasında, öğrencinin düzeyine uygun olmayan çok kolay ve çok zor soruların aynı testte kullanılması zaman ve işgücü kaybını da beraberinde getirmekte öğrencilerin yanıtı tahminle bulmasına olanak sağladığı gibi sınav esnasında öğrencinin konsantrasyon kaybına da yol açabilmektedir. Lineer test uygulamasından farklı olarak öğrencinin yetenek düzeyine uygun güçlükte soru yöneltilmesi bilgisayar ortamında bireyselleştirilmiş (BOB) testlerin temel prensibi olarak tanımlanabilir. Madde Tepki Kuramı (MTK)'nı kullanan bu testlerde yetenek düzeyinin tahmin edilmesi; madde seçimi, yetenek kestirim yöntemi, test başlangıç ve sonlandırma kriterlerinin tanımlandığı algoritmalar ile mümkündür.Bu çalışmanın amacı Öğrenci İzleme Sistemi (ÖİS) matematik değerlendirmesinin bilgisayar ortamında bireyselleştirilmiş test olarak uygulanabilirliğini araştırmaktır. Bu nedenle çoktan seçmeli soruların kullanıldığı gerçek BOB test uygulaması tasarlanmış ve ÖİS sonuçlarıyla karşılaştırılabilir sonuçların alınıp alınmadığı incelenmiştir. Sonrasında ise çoktan seçmeli ve açık uçlu soru verilerinin kullanıldığı Monte Carlo ve Post-hoc simülasyonları kullanılarak birçok senaryo tasarlanmış ve en uygun BOB test uygulama algoritması belirlenmiştir. Bu simülasyonlar test başlangıç ve sonlandırma kriterleri, yetenek kestirim yöntemleri ve açığa çıkma/içerik kontrol stratejileri olarak belirtilebilir.Çalışmadan elde edilen bulgulara gore ÖİS matematik değerlendirmesi için en uygun algoritmanın Weighted Maximum Likelihood (WML) yetenek kestirim yönetimi olduğu, testin kolay soruyla başlandığı, yetenek kestiriminin 0.30 standart hata ile hesaplanınca testin sonlandığı ve açığa çıkma/içerik kontrol stratejilerinin her ikisinin birden kullanılması olduğu belirlenmiştir.Anahtar Kelimeler: Öğrenci izleme sistemi, bilgisayar ortamında bireyselleştirilmiş test, yetenek kestirim yöntemi, test sonlandırma kriteri, açığa çıkma ve içerik kontrol stratejileri.