Mesleki alan ilgi envanteri'nin bilgisayar ortamında bireye uyarlanmış formunun geliştirilmesi

Abstract

Bu araştırmada, daha önce kâğıt-kalem formatında uygulanan Mesleki Alan İlgi Envanteri (MAİ)'nin Bilgisayar Ortamında Bireye Uyarlanmış Test (BOBUT) olarak geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda, lise düzeyinde öğrenim gören 1425 öğrenciye MAİ'nin kâğıt kalem formu uygulanmış ve uygulamadan elde edilen verilerle post-hoc simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Simülasyonlarda, MTK modeli olarak KTM ve GKPM, test sonlandırma kuralı olarak 0.30, 0.40 ve 0.50 standart hata değerleri ve madde seçim yöntemi olarak Beklenen En Yüksek Bilgi (BEYB), Fisher En Yüksek Bilgi (FEYB), Beklenen En Yüksek Sonsal Ağırlıklandırılmış Bilgi (BEYSAB) ve Beklenen En Düşük Sonsal Varyans (BEDSV) yöntemleri kullanılmıştır. Simülasyonlar, Mesleki Alan İlgi Envanteri'nin 14 alt ölçeği için ayrı ayrı gerçekleştirilmiştir. Simülasyonlardan elde edilen sonuçlara göre BOBUT uygulaması için en ideal ölçütlerin, MTK modeli olarak GKPM, test sonlandırma kuralı olarak 0.40 standart hata değeri, madde seçim yöntemi olarak da FEYB yöntemi olduğuna karar verilmiştir. Ayrıca, uygun görülen ölçütlerle gerçekleştirilmiş olan BOBUT simülasyonu sonucunda kâğıt-kalem formu 156 madde olan MAİ ortalama 59 madde ile sonlanmış ve kâğıt-kalem formundan alınan puanlar ile simülasyonla kestirilen teta (θ) düzeyleri arasındaki korelasyonların 0.91-0.97 aralığında olduğu görülmüştür. Post-hoc simülasyon sonuçlarına göre BOBUT uygulaması geliştirilmiş ve 150 öğrenciye uygulanmıştır. Öğrencilerin kâğıt-kalem formunun çevrimiçi uygulamasından aldıkları puanlar ile BOBUT formu ile kestirilen θ düzeyleri arasındaki korelasyonların 0.73 ile 0.91 arasında değiştiği görülmüştür. Ayrıca, BOBUT uygulamasının kâğıt-kalem formunun çevrimiçi uygulamasına göre, madde sayısı açısından yaklaşık %66 ve uygulama süresi açısından da yaklaşık %67 avantaj sağladığı tespit edilmiştir. Araştırma sonuçları, Mesleki Alan İlgi Envanteri'nin BOBUT olarak uygulanabilir olduğunu göstermektedir. Ayrıca madde havuzunun daha yüksek bilgi sağlayan maddeler ile genişletilmesinin ve envantere zamanın gereksinimlerine uygun olarak yeni mesleki ilgi alanlarının eklenmesinin envanteri BOBUT için daha elverişli hale getirebileceği düşünülmektedir.