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

Autor: ÖZGÜR, Emrah Gökay, DOĞANAY ERDOĞAN, Beyza
Jazyk: turečtina
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Volume: 9, Issue: 1 161-167
Ankara Sağlık Bilimleri Dergisi
ISSN: 2146-328X
2618-5989
Popis: 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.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: