Madde Güçlüklerinin Tahmin Edilmesinde Uzman Görüşleri ve ChatGPT Performansının Karşılaştırılması

Author:

BODUROĞLU Erdem1ORCID,KOÇ Oğuz1ORCID,YİĞİTER Mahmut Sami2ORCID

Affiliation:

1. Niğde Ölçme Değerlendirme Merkezi

2. ANKARA SOSYAL BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Bu çalışmada ChatGPT yapay zeka teknolojisinin eğitim alanında destekleyici unsur olarak kullanımına yönelik bir araştırma yürütülmüştür. ChatGPT’nin çoktan seçmeli test maddelerini yanıtlama ve bu maddelerin madde güçlük düzeylerini sınıflama performansı incelenmiştir. 20 maddeden oluşan beş seçenekli çoktan seçmeli test maddesine 4930 öğrencinin verdiği yanıtlara göre madde güçlük düzeyleri belirlenmiştir. Bu güçlük düzeyleri ile ChatGPT’nin ve uzmanların yaptığı sınıflandırmalar arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Elde edilen bulgulara göre ChatGPT’nin çoktan seçmeli maddelere doğru yanıt verme performansının yüksek düzeyde olmadığı (%55) görülmüştür. Ancak madde güçlük düzeylerini sınıflandırma konusunda ChatGPT; gerçek madde güçlük düzeyleri ile 0.748, uzman görüşleri ile 0.870 korelasyon göstermiştir. Bu sonuçlara göre deneme uygulamasının yapılamadığı veya uzman görüşlerine başvurulamadığı durumlarda ChatGPT'den test geliştirme aşamalarında destek alınabileceği düşünülmektedir. Geniş ölçekli sınavlarda da uzman gözetiminde ChatGPT benzeri yapay zeka teknolojilerinden faydalanılabilir.

Publisher

Disiplinlerarasi Egitim Arastirmalari Dergisi

Reference28 articles.

1. Anıl, D. (2002). Deneme uygulamasının yapılamadıgı durumlarda madde ve test parametrelerinin klasik ve örtük özellikler test teorilerine göre kestirilmesi. Yayımlanmamış doktora tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Estitüsü, Ankara.

2. Baykul, Y., & Sezer, S. (1993). Deneme yapılamayan durumlarda madde güçlük ve ayırıcılık gücü indekslerinin ve bunlara bağlı test istatiklerinin kestirilmesi. Eğitim ve Bilim, 17(83)

3. Baykul, Y. (2015). Eğitimde ve psikolojide ölçme: Klasik test teorisi ve uygulaması. Ankara: Pegem Akademi.

4. Bozkurt, A., Xiao, J., Lambert, S., Crompton, H., Koseoglu, S., Farrow, R., Bond, M., Nerantzi, C., Honeychurch, S., Bali, M., Dron, J., Mir, K., Stewart, B., Costello, E., Mason, J., Stracke, C., Romero-Hall, E., Koutropoulos, A., . . . Jandrić, P. (2023). Speculative futures on ChatGPT and Generative Artificial Intelligence (AI): A collective reflection Pazurek, A., from the educational landscape. Asian Journal of Distance Education, 18(1), 53-130. https://www.asianjde.com/ojs/index.php/AsianJDE/article/view/709

5. Choi, J. H., Hickman, K. E., Monahan, A. B. & Schwarcz, D. (2023). ChatGPT Goes to Law School. Minnesota Legal Studies Research Paper No. 23-03.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3