ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







أثر شكل توزيع القدرة على ملاءمة المفردات ودقة تقدير معلم الصعوبة في نموذج راش

العنوان بلغة أخرى: The Effect of the Examinee's Ability Distribution Shape on the item fit and the Estimation Accuracy of the Difficulty Parameter in Rasch Model
المصدر: دراسات عربية في التربية وعلم النفس
الناشر: رابطة التربويين العرب
المؤلف الرئيسي: محمود، سوميه شكري محمد (مؤلف)
المجلد/العدد: ع86
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2017
الشهر: يونيو
الصفحات: 543 - 571
DOI: 10.12816/SAEP.2017.56332
ISSN: 2090-7605
رقم MD: 941548
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
المحاكاة | نموذج راش | كشل توزيع القدرة | دقة التقدير | Simulation | Rasch model | Distribution shape | Estimation accuracy
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

95

حفظ في:
المستخلص: هدفت الدراسة إلى تحديد أثر شكل توزيع القدرة على ملاءمة المفردات ودقة تقدير معلم الصعوبة في نموذج راش لتدريج المفردات ثنائية الاستجابة، ولتحقيق الهدف من الدراسة تم استخدام برنامج (WinGen3) لتوليد القيم الحقيقية لمعلم صعوبة اختبار مكون من 60 مفردة ثنائية الاستجابة مدرجة باستخدام نموذج راش، بحيث تتوزع قيم معلم الصعوبة اعتدالياً بمتوسط (صفر) وانحراف معياري (واحد)، كما تم توليد عشرين مجموعة من البيانات تمثل كل منها قيم الدرجات الحقيقية لقدرة أحادية البعد لعينة من الممتحنين، بحيث توزعت خمس منها طبقا للتوزيع الاعتدالي (=0, =1)، وتوزعت الخمس الثانية طبقاً لتوزيع بيتا (α=2, β=5)؛ لتمثل توزيعاً موجب الالتواء، وتوزعت الخمس الثالثة طبقاً لتوزيع بيتا (α=5, β=2)؛ لتمثل توزيعا سالب الالتواء، وتوزعت الخمس الأخيرة طبقاً للتوزيع المنتظم (a=-3, b=3)، وذلك بأحجام مختلفة (100، 200، 300، 400، 500) لكل توزيع، ثم تم توليد بيانات استجابة كل عينة من العينات العشرين على الاختبار، مما أنتج عشرين فئة من البيانات، تمثل كل منها استجابات عينة مختلفة التوزيع أو الحجم للاختبار، وتم تحليل بيانات الاستجابات باستخدام برنامج R(3.3) بعد ربطة ببرنامج (SPSS)، وكشفت النتائج عن وجود تباين في ملاءمة المفردات لنموذج راشا تبعاً لتباين شكل توزيع القدرة وحجم العينة، وتم استخدام مؤشرين لتقييم دقة تقدير معلم الصعوبة، الأول هو الخطأ المعياري لتقدير معلم الصعوبة، والثاني هو معامل ارتباط سبيرمان للرتب بين قيم معلم الصعوبة الناتجة عن تحليل بيانات كل مجموعة من الاستجابات والقيم الحقيقية للمعلم، وتم استخدام تحليل التباين الأحادي للقياسات المتكررة؛ للكشف عن دلالة الفروق بين متوسطات الخطأ المعياري لتقدير معلم الصعوبة في كل مجموعة، وأظهرت النتائج وجود فروق دالة إحصائيا (p<0.001) بين متوسطات الخطأ المعياري لتقدير معلم الصعوبة في كل مجموعة ترجع لتوزيع القدرة، وكان التوزيع المنتظم هو التوزيع الذي ينتج أدني مستوى من الخطأ، يليه التوزيع الاعتدالي، وكان المتوسط الأعلى للخطأ في حالة التوزيعات الملتوية، وبينت نتائج المؤشر الثاني أن جميع معاملات الارتباط دالة إحصائيا، وتراوحت بين (0.949) و (0.993).

This study aimed at investigating The Effect of the Examinee's Ability Distribution Shape on the item fit and the Estimation Accuracy of the Difficulty Parameter in Rasch Model. To achieve the objective of the study, Wingen 3 program was used to generate true item parameters of 60 dichotomous items calibrating on Rasch scale. These parameters were normally distributed (μ=0, σ=1). Twenty groups of examinee's data were generated each group of them represents the real scores of one-dimensional ability of a sample of a group examinees. The first five was normally distributed (μ=0, σ =1), the second five was distributed according to Beta distribution (α =2, β=5 to present a positive skewness distribution, the third five was distributed according to Beta distribution (α =5, β=2) to present a negative skewness distribution. The last five was distributed according to the uniform distribution ( a= -3, b= 3) with different sample size to each distribution (100,200,300,400,500).The response data of each group to the 60 items were generated, then the response data were analysed using R(3.3) attached to SPSS Program. Results revealed significant differences in the fit of test items and the estimation accuracy due to the distribution shape of the examinees ability. The most accurate estimation was achieved when the examinees' ability were distributed according to the uniform distribution, while the positive skewness distribution and the negative skewness distribution resulted the least accurate estimation.

ISSN: 2090-7605