Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği

ÇAKIROĞLU, Erdinç; BARDAKÇI, Vefa; BAŞOKÇU, Tahsin OĞUZ; Öğretmen, Tuncay; YURDAKUL, Bünyamin; AKYÜZ, Gözde

Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği

Yürütücü

Tahsin OĞUZ BAŞOKÇU (Ege Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü, Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı, İzmir, Türkiye)

Danışman(lar)

Erdinç ÇAKIROĞLU, (Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara, Türkiye)

Vefa BARDAKÇI, (Adres Yazılmamış)

Tuncay ÖĞRETMEN (Adres Yazılmamış)

Araştırmacı(lar)

Bünyamin YURDAKUL, (Adres Yazılmamış)

Gözde AKYÜZ (Adres Yazılmamış)

0 0

Proje Grubu: SOBAG Sayfa Sayısı: 154 Proje No: 115K531 Proje Bitiş Tarihi: 15.11.2018 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 05-02-2020

Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği

Öz:

Bu projenin temel amacı, Uluslararası geniş ölçekli sınavlarda (PISA, TIMSS vb.) Türkiye?nin matematik başarısını arttırabilmek için ortaöğretim 6. sınıf matematik dersindeki alan bilgisi ve bilişsel süreç becerilerinin bir arada ölçülebilmesine dayalı ölçme araçları tasarlamak, öğrencilerin bu bilgi ve becerilere sahip olma düzeylerini etkili istatistiksel yöntemlerle belirlemek, belirlenen öğrenme yetersizlikleri ve kaynakları konusunda öğretmen ve öğrencilere geribildirimler sunarak başarının gelişimini izlemektir. Proje, deneysel desen kullanılarak yürütülmüştür. Tabakalı, tesadüfi küme örnekleme yöntemi kullanılarak İzmir?in 10 ilçesindeki 20 okul ve 148 şubesinden seçilen toplam 4562 öğrenci araştırmanın örneklemi olarak belirlenmiştir. Desen gereği, belirlenen örneklem Deney-1, Deney-2 ve Kontrol gruplarına ayrılmıştır. Deney-1 grubu 8 okulun, 51 şubesindeki toplam 1481 öğrenciden; Deney-2, 5 okulun 42 şubesindeki toplam 1433 öğrenciden; Kontrol grubu ise 7 okulun 55 şubesindeki toplam 1678 öğrenciden oluşmuştur. Deney-1 öğrencilerine izleme testleri yanında BTM analizlerine göre kazanım, bilişsel süreç ve hata konularında detaylı geribildirim verilmiştir. Deney-2, test etkisinin belirlenebilmesi için oluşturulduğundan bu gruptaki öğrencilere izleme testleri uygulanmış ancak sadece toplam puan üzerinden geribildirim verilmiştir. Kontrol grubu öğrencilerine ise sadece ön ve son-testler uygulanmıştır. Deney-1 ve Deney-2, BTM?ye göre geribildirim vermenin; Kontrol grubu hem izleme testlerinin hem de geribildirimin etkisini belirlemek için oluşturulmuştur. Tüm gruplara PISA testi ile eşdeğerliği kanıtlanan ön test, deney süreci sonunda son test olarak tekrar uygulanmıştır. Sonuçlar, araştırmanın temel hipotezinin kanıtlandığını göstermiş; Deney-1 ile Deney-2 ve Deney-2 ile Kontrol grubu arasında son test ortalamalarında anlamlı farklar saptanmıştır. PISA, TIMSS gibi uluslararası geniş ölçekli sınavlarda ölçülen özelliklere sahip olma düzeyinin üst düzey düşünme becerilerini ölçen testlerin kullanılarak arttırılabileceği görülmüştür. Yanı sıra, BTM ile belirlenen öğrenci profilleri kullanılarak sunulan geribildirimlerin başarı düzeyini daha da yükselttiği ortaya çıkmıştır.

Anahtar Kelime: Üstbilişsel İzleme Üst Düzey Düşünme Becerileri Bilişsel Tanı Modelleri (BTM) TIMSS PISA

Konular: Eğitim, Eğitim Araştırmaları

Erişim Türü: Erişime Açık

Aydın, E., & Önder, O. (2010). Sınava Hazırlık Biçiminin Farklı Sınav Türlerinde Ölçülen Matematik Sınav Başarı Düzeylerine Etkisi. M.Ü. Atatürk Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, (31), 5–24.
Beyond Counting the Correct Responses: Metacognitive Monitoring and Estimations about Test Scores (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Bahrick, H. P. (1970). Two-phase model for prompted recall. Psychological Review. https://doi.org/10.1037/h0029099
A Cognitive Diagnostic Model: High-order Thinking and Metacognition involved in Mathematics (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Barahal, S. L. (2008). Thinking about thinking: Preservice teachers strengthen their thinking artfully. Phi Delta Kappan. https://doi.org/10.1177/003172170809000412
Student error profile based on Cognitive Diagnosis: Error Q matrix adaptation (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Basokcu, T. O. (2010). Öğrenme Eksiklerinin Belirlenmesinde Klasik Test Teorisine Dayalı Yöntemler ve DINA Modelin Karşılaştırılması TheComparison of DINA Model andClassical Test Theory in Determiningthe Learning Gaps. Ege Eğitim Dergisi, 1(1), 59–83. https://doi.org/10.1016/B978-1-59749-661-2.00010-3
Matematiksel Yeteneklerin Bilişsel Tanı Modellerinde Telafi Edicilik Özelliği Açısından İncelenmesi (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum),
Basokcu, T. O., & Canpolat, A. (2016). Study in Local Equating of Cognitively Diagnostic Modeled Observed Scores with Anchor-test Design. In The Association of Measurement and Evaluation in Education and Psychology (pp. 26–34).
ANALYSIS OF THE DIFFERENTIAL ITEM FUNCTIONS IN THE ITEMS TESTING HIGHORDER THINKING SKILLS IN TERMS OF META-COGNITIVE MONITORING SKILL (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Basokcu, T. O., Canpolat, A., & Gönülal, G. (2016). DINA Modelde Madde Doygunluğunun ve Madde Uyum Düzeyinin Model Veri Uyumuna Etkisi. In IIIrd International Eurasian Educational Research Congress (pp. 1593–1594). Mugla: Anı Yayıncılık.
LONGITUDINAL ANALYSIS OF THE STUDENTS' ATTITUDES TOWARDS REAL LIFE PROBLEMS TESTING THEIR HIGH-LEVEL THINKING SKILLS IN MATHEMATICS (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum),
Basokcu, T. O., & Ceylan, S. (2017). Generation Study of PISA Maths Proficiency Levels in Turkish 6th Grade Students. In M. Shelley, M. Pehlivan, & M. T. Hebeci (Eds.), International Conference on Education in Mathematics, Science & Technology ICEMST (pp. 14–23). Kuşadası: ISRES Publishing.
Çevrimiçi Editörlük Sisteminin Test Geliştirme Süreçlerine Uyarlanması (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Basokcu, T. O., & Ceylan, S. (2018). Yapılandırılmış ve Çoktan Seçmeli Maddelerde Parametre Değişmezliğinin İncelenmesi: Bilişsel Tanı Modellerinde Madde Formatının Etkisi. In International Cogress on Measurement and Evaluation in Education and Psychology (p. 389). Prizen/Kosovo: Cmeep.
Comparison of DINA Model and Exploratory Latent Class Analysis (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Basokcu, T. O., & Duran, N. (2016). Çevrimiçi Editörlük Sisteminin Test Geliştirme Süreçlerine Uyarlanması. In 3rd. International Conference on New Trends in Education.
DINA Modelde Madde Doygunluğunun ve Madde Uyum Düzeyinin Model Veri Uyumuna Etkisi (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum),
Basokcu, T. O., & Gökçe, S. (2016). Hakem Katılığının YapılandırılmıĢ-Yanıtlı Maddelerde Yetenek ve Parametre Kestirimine Etkisi. In V. Ululsal Egitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Kongresi (p. 237). Antalya: EPOD.
Comparison of DINA Model and Exploratory Latent Class Analysis (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Basokcu, T. O., & Güngör, D. (2016). Comparison of DINA Model and Exploratory Latent Class Analysis. In International Meeting of the Psychometric Society (IMPS) (p. 75). Asheville, NC: Psychometric Society.
DINA Modelde Madde Doygunluğunun ve Madde Uyum Düzeyinin Model Veri Uyumuna Etkisi (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Basokcu, T. O., & Güzel, M. A. (2017). A Cognitive Diagnostic Model: High-order Thinking and Metacognition involved in Mathematics. In EARLI 17th Biennial Conference European Assocition for Research on Learning and Instruction (p. 57). Tampere/Finlandiya.
LATENT CLASS EQUATING WITH ANCHOR TEST DESIGN IN COGNITIVE DIAGNOSTIG MODELS (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Basokcu, T. O., & Güzel, M. A. (2018). Beyond Counting the Correct Responses: Metacognitive Monitoring and Estimations about Test Scores. In 8th International Biennial Conference of EARLI SIG 16 Metacognition (p. 73). Zurich.
GENERATION STUDY OF PISA MATHS PROFICIENCYLEVELS IN TURKISH 6TH GRADE STUDENTS (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Basokcu, T. O., & Ozel, S. (2018). Longitudinal Analysis of The Students’ Attitudes Towards Real Life Problems Testing Their High-Level Thinking Skills in Mathematics. In International Conference on Education in Mathematics, Science & Technology (ICEMST2018) (p. 175). Muğla.
CLASSIFICATION OF SECONDARY SCHOOL STUDENTS INTERMS OF THEIR LEVELS OF HAVING PISA MATHEMATICAL COMPETENCIES THROUGH COGNITIVE DIAGNOSTICMODELS: A LONGITUDINAL REAL DATA STUDY (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Bloom, B. S. (1956). Taxonomy of Educational Objectives: The Classification of Educational Goals. D. McKay.
Evaluation of Item Writing Program Related to Higher Order Thinking Skills for Secondary Math Teachers (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Boaler, J. (1998). Open and Closed Mathematics: Student Experiences and Understandings. Journal for Research in Mathematics Education, 29(1), 41–62. https://doi.org/10.2307/749717
INVESTIGATION INVARIANCE OF THE DINA MODEL PARAMETERS WITH REAL DATA (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Bridgeman, B. (1992). A Comparison of Quantitative Questions in Open-Ended and Multiple- Choice Formats. Journal of Educational Measurement. https://doi.org/10.1111/j.1745- 3984.1992.tb00377.x
YAPILANDIRILMIŞ VE ÇOKTAN SEÇMELİ MADDELERDE PARAMETRE DEĞİŞMEZLİĞİNİN İNCELENMESİ: BİLİŞSEL TANI MODELLERİNDE MADDE FORMATININ ETKİSİ (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Brookhart, S. M. (1994). Teachers’ Grading: Practice and Theory. Applied Measurement in Education, 7(4), 279–301. https://doi.org/10.1207/s15324818ame0704_2
EXAMINATION OF CDM ATTRIBUTE PREVALENCE FOR HIGHER-ORDER THINKING SKILLS ITEMS (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum)
Brookhart, S. M. (2010). How to Assess Higher-order Thinking Skills in Your Classroom. ASCD.
BTM'de Ankor Test Deseni İle Gözlenen Puanlara Dayalı Lokal Eşitleme Çalışması. (Bildiri - Ulusal Bildiri - Sözlü Sunum)
Bümen, N. T. (2006). Program Geliştirmede Bir Dönüm Noktası: Yenilenmiş Bloom Taksonomisi. Eğitim ve Bilim, 32(142).
Hakem Katılığının Yapılandırılmış-Yanıtlı Maddelerde Yetenek ve Parametre Kestirimine Etkisi (Bildiri - Ulusal Bildiri - Sözlü Sunum)
Buxton, L. (1981). Do You Panic about Maths?: Coping with Maths Anxiety. Heinemann Educational.
Test Geliştirme Sürecinde Madde Seçimi İçin Hiyerarşik Puanlayıcı Model: Sinyal Algılama Puanlayıcı Modelinin Uyarlanması (Bildiri - Ulusal Bildiri - Sözlü Sunum)
Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: istatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum. Pegem Akademi.
BTM'de Ankor Test Deseni İle Gözlenen Puanlara Dayalı Lokal Eşitleme Çalışması (Bildiri - Ulusal Bildiri - Sözlü Sunum)
Carrol, T. M. (1989). Critical thinking : Promoting it in the Classroom. ERIC-Education Resources Information Center, (ERIC Document Reproduction Service No: ED306554)., 0–3.
Hakem Katılığının Yapılandırılmış-Yanıtlı Maddelerde Yetenek ve Parametre Kestirimine Etkisi. (Bildiri - Ulusal Bildiri - Sözlü Sunum)
Collins, L. M., & Lanza, S. T. (2013). Latent Class and Latent Transition Analysis: With Applications in the Social, Behavioral, and Health Sciences. Wiley. Retrieved from https://books.google.com.tr/books?id=gPJQWKsgh3YC
Test Geliştirme Sürecinde Madde Seçimi İçin Hiyerarşik Puanlayıcı Model: Sinyal Algılama Puanlayıcı Modelinin Uyarlanması. (Bildiri - Ulusal Bildiri - Sözlü Sunum)
Collins, R. (2014). Skills for the 21st Century: teaching higher-order thinking. Curriculum & Leadership Journal, 12(14).
Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği-115K531- TÜBTAK (Bildiri - Ulusal Bildiri - Poster Sunum)
Conklin, W. (2012). Strategies for Developing Higher-Order Thinking Skills. Shell Educational Publishing.
Ege Üniversitesi,Tübitak Ve İzmir İl Milli Eğitim Müdürlüğü İşbirliği İle Yapılan Proje (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
Council, N. R. (2001). Knowing What Students Know: The Science and Design of Educational Assessment. (J. W. Pellegrino, N. Chudowsky, & R. Glaser, Eds.). Washington, DC: The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/10019
"En iyi Soru Nasıl Yazılır" (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
Dayton, C. M., & Macready, G. B. (2006). 13 Latent Class Analysis in Psychometrics. In C. R. Rao & S. Sinharay (Eds.), Handbook of Statistics (Vol. Volume 26, pp. 421–446). Elsevier. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/S0169-7161(06)26013-9
Matematik öğretmenleri Ege'de buluşacak (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
de la Torre, J. (2011). The Generalized DINA Model Framework. Psychometrika, 76(2), 179– 199. https://doi.org/10.1007/s11336-011-9207-7
Öğretmenler soru yazma becerilerini geliştirdi (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
de la Torre, J. (2008). An Empirically Based Method of Q-Matrix Validation for the DINA Model: Development and Applications. Journal of Educational Measurement, 45(4), 343–362. https://doi.org/10.1111/j.1745-3984.2008.00069.x
Matematik öğretmenlerine Düşünme Becerilerine Yönelik Soru Yazma Eğitimi (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
de la Torre, J. (2009). A Cognitive Diagnosis Model for Cognitively Based Multiple-Choice Options. Applied Psychological Measurement, 33(3), 163–183. https://doi.org/10.1177/0146621608320523
Türkiye'nin Matematik Öğretmenleri İzmir'de Buluştu (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
de la Torre, J., & Chiu, C.-Y. (2016). A General Method of Empirical Q-matrix Validation. Psychometrika, 81(2), 253–273. https://doi.org/10.1007/s11336-015-9467-8
Türkiyenin matematik öğretmenleri İzmirde (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
de la Torre, J., & Douglas, J. (2004). Higher-order latent trait models for cognitive diagnosis. Psychometrika, 69(3), 333–353. https://doi.org/10.1007/BF02295640
Türkiye'nin matematik öğretmenleri İzmir'de bir araya geldi (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
de la Torre, J., & Douglas, J. (2008). Model Evaluation and Multiple Strategies in Cognitive Diagnosis: An Analysis of Fraction Subtraction Data. Psychometrika, 73(4), 595–624. https://doi.org/10.1007/s11336-008-9063-2
Türkiye'nin Matematik Öğretmenleri İzmir'de Bir Araya Geldi (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
de la Torre, J., & Lee, Y.-S. (2010). A Note on the Invariance of the DINA Model Parameters. Journal of Educational Measurement, 47(1), 115–127. https://doi.org/10.1111/j.1745-3984.2009.00102.x
PISA ve TIMSS testlerinde başarılı olabilir miyiz? (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
DeCarlo, L. T. (2011). On the Analysis of Fraction Subtraction Data: The DINA Model, Classification, Latent Class Sizes, and the Q-Matrix. Applied Psychological Measurement, 35(1), 8–26. https://doi.org/10.1177/0146621610377081
PISA ve TIMSS testlerinde başarılı olabilir miyiz? (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
Edition, S. (2009). PISA Data Analysis Manual: SPSS, Second Edition. Analysis. https://doi.org/10.1787/9789264056275-en
İşte Türk akademisyenler işte milli proje (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
Embretson, S. E. (1999). Cognitive psychology applied to testing. In F. T. Durso (Ed.), Handbook of applied cognition (p. xxii, 881-xxii, 881). New York, NY, US: John Wiley & Sons Ltd.
Türkiye'nin Matematik Başarısını Artırabilmek İçin Bir Model Önerisi (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
Embretson, S. E., & Reise, S. P. (2013). Item Response Theory. Taylor & Francis. Retrieved from https://books.google.com.tr/books?id=AcWQtfGjCawC
Ege Üniversitesi,Tübitak Ve İzmir İl Milli Eğitim Müdürlüğü İşbirliği İle Yapılan Proje (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
Ennis, R. H., & Norris, S. P. (1990). Critical thinking assessment: Status, issues, needs. Cognitive Assessment of Language and Math Outcomes Legg. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0075214
Türkiye'nin Matematik Başarısını Artırabilmek İçin Bir Model Önerisi (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
İşte Türk akademisyenler işte milli proje (Yayılım - Ulusal - Medyada Haber)
Ersözlü, Z. N., & Kazu, H. (2011). İlköğretim Beşinci Sınıf Sosyal Bilgiler Dersinde Uygulanan Yansıtıcı Düşünmeyi Geliştirme Etkinliklerinin Akademik Başarıya Etkisi. Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 24(1), 141–159.
Fischbach, A., Keller, U., Preckel, F., & Brunner, M. (2013). PISA proficiency scores predict educational outcomes. Learning and Individual Differences, 24, 63–72. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2012.10.012
Ortaokul Matematik Öğretmenleri İçin Üst Düzey Düşünme Becerilerine Yönelik Soru Yazma Eğitimi-2 (Yayılım - Ulusal - Eğitim/Kurs Verilmesi)
Fischer, G. H. (1973). The linear logistic test model as an instrument in educational research. Acta Psychologica, 37(6), 359–374. https://doi.org/10.1016/0001-6918(73)90003-6
Ortaokul Matematik Öğretmenleri İçin Üst Düzey Düşünme Becerilerine Yönelik Soru Yazma Eğitimi (Yayılım - Ulusal - Eğitim/Kurs Verilmesi)
Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive- developmental inquiry. American Psychologist. https://doi.org/10.1037/0003- 066X.34.10.906
Test Geliştirme Sürecinde Madde Seçimi İçin Hiyerarşik Puanlayıcı Model: Sinyal Algılama Puanlayıcı Modelinin Uyarlaması (Tez (Araştırmacı Yetiştirilmesi) - Yüksek Lisans Tezi)
Foong, P. Y. (2000). Open-ended problems for higher-order thinking in mathematics. Teaching and Learning, 20(2), 49–57.
Frederiksen, N. (1984). Implications of Cognitive Theory for Instruction in Problem Solving. Review of Educational Research. https://doi.org/10.3102/00346543054003363
Garofalo, J. (2018). Beliefs, Responses, and Mathematics Education: Observations From the Back of the Classroom. School Science and Mathematics, 89(6), 451–455. https://doi.org/10.1111/j.1949-8594.1989.tb11947.x
Goodson, L., & Rohani, F. (1998). Higher order thinking skills: Definition, teaching strategies, assessment. Center for Advancement of Learning and Assessment. https://doi.org/10.1063/1.3155135
Gough, D. (1991). Thinking About Thinking. Alexandria, VA.: National Association of Elementary School Principals. https://doi.org/10.1080/0266736910060407
Green, D. G., & Swets, J. A. (1966). Signal detection theory and psychophysics. Wiley & Sons, Inc. https://doi.org/10.1901/jeab.1969.12-475
Greenwood, J. (1984). My Anxieties About Math Anxiety. The Mathematics Teacher, 77(9), 662–663.
Haertel, E. H. (1989). Using Restricted Latent Class Models to Map the Skill Structure of Achievement Items. Journal of Educational Measurement, 26(4), 301–321. https://doi.org/10.1111/j.1745-3984.1989.tb00336.x
Haladyna, T. M., & Rodriguez, M. C. (2013). Developing and Validating Test Items. Taylor & Francis.
Hambleton, R. K., & Swaminathan, H. (2013). Item Response Theory: Principles and Applications. Springer Netherlands.
Haney, W., & Madaus, G. (1989). Searching for Alternatives to Standardized Tests: Whys, Whats, and Whithers. Phi Delta Kappan.
Hartz, S. M. C. (2002). A Bayesian Framework for the Unified Model for Assessing Cognitive Abilities: Blending Theory With Practicality. Retrieved from https://books.google.com.tr/books?id=5zomjwEACAAJ
Henningsen, M., & Stein, M. K. (1997). Mathematical Tasks and Student Cognition: Classroom-Based Factors That Support and Inhibit High-Level Mathematical Thinking and Reasoning. Journal for Research in Mathematics Education, 28(5), 524–549. https://doi.org/10.2307/749690
Henson, R., & Douglas, J. (2005). Test Construction for Cognitive Diagnosis. Applied Psychological Measurement, 29(4), 262–277. https://doi.org/10.1177/0146621604272623
Henson, R., Roussos, L., Douglas, J., & Xuming He. (2008). Cognitive Diagnostic Attribute- Level Discrimination Indices. Applied Psychological Measurement, 32(4), 275–288. https://doi.org/10.1177/0146621607302478
Herman, J. L., Klein, D. C. D., & Wakai, S. T. (1997). American Students’ Perspectives on Alternative Assessment: do they know it’s different? Assessment in Education: Principles, Policy & Practice, 4(3), 339–352. https://doi.org/10.1080/0969594970040302
Higham, P. A. (2002). Strong cues are not necessarily weak: Thomson and Tulving (1970) and the encoding specificity principle revisited. Memory and Cognition. https://doi.org/10.3758/BF03195266
Higham, P. A. (2007). No special K! A signal detection framework for the strategic regulation of memory accuracy. Journal of Experimental Psychology: General. https://doi.org/10.1037/0096-3445.136.1.1
Higham, P. A., & Arnold, M. M. (2007). How many questions should I answer? Using bias profiles to estimate optimal bias and maximum score on formula-scored tests. European Journal of Cognitive Psychology. https://doi.org/10.1080/09541440701326121
Higham, P. A., & Tam, H. (2005). Generation failure: Estimating metacognition in cued recall. Journal of Memory and Language. https://doi.org/10.1016/j.jml.2005.01.015
Hirose, S. (1992). Critical Thinking in Community Colleges. ERIC-Education Resources Information Center, (ERIC Document Reproduction Service No: 348128., 1–7.
Holland, P. W., Dorans, N. J., & Petersen, N. S. (2006). 6 Equating Test Scores. In C. R. Rao & S. Sinharay (Eds.), Handbook of Statistics (Vol. Volume 26, pp. 169–203). Elsevier. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/S0169-7161(06)26006-1
Jaworski, B. (2006). Theory and Practice in Mathematics Teaching Development: Critical Inquiry as a Mode of Learning in Teaching. Journal of Mathematics Teacher Education, 9(2), 187–211. https://doi.org/10.1007/s10857-005-1223-z
Kato, K. (2009). Improving efficiency of cognitive diagnosis by using diagnostic items and adaptive testing. University of Minnesota.
Kintsch, W. (1970). Models for free recall and recognition. In D. A. Normal (Ed.), Models of Human Memory (pp. 333–370). New York, NY, US: Academic Press.
Kolen, M. J., & Brennan, R. L. (2004). Test Equating, Scaling, and Linking: Methods and Practices. Springer. Retrieved from https://books.google.com.tr/books?id=tusOwjb7LWsC
Koray, Ö., Altunçekiç, A., & Yaman, S. (2005). Fen Bilgisi Öğretmenlerinin Soru Sorma Becerilerinin Bloom Taksonomisine Göre Değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 17(17), 33–39.
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom’s Taxonomy: An Overview. Theory Into Practice, 41(4), 212–218. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2
Krosnick, J. A., & Presser, S. (2010). Question and Questionnaire Design. In P. V Marsden & J. D. Wright (Eds.), Handbook of Survey Research (Vol. 2, pp. 263–314). Bingley, UK: Emerald Group Publishing Limited. https://doi.org/10.1111/j.1432-1033.1976.tb10115.x
Lave, J., Murtaugh, M., & de la Rocha, O. (1984). The dialectic of arithmetic in grocery shopping. In Everyday cognition: Its development in social context. (pp. 67–94). Cambridge, MA, US: Harvard University Press.
Leech, N., Barrett, K., & Morgan, G. A. (2007). SPSS for Intermediate Statistics: Use and Interpretation, Third Edition. Taylor & Francis.
Leighton, J., & Gierl, M. (2007). Cognitive Diagnostic Assessment for Education: Theory and Applications. Cambridge University Press. Retrieved from http://books.google.com.tr/books?id=E13E9lOFUMYC
Lenzner, T., Neuert, C., & Otto, W. (2016). Cognitive Pretesting. In GESIS Survey Guidelines. Mannheim, Germeny: GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences. https://doi.org/10.15465/gesis-sg_en_010
Lewis, A., & Smith, D. (1993). Defining higher order thinking. Theory Into Practice, 32(3), 131–137. https://doi.org/10.1080/00405849309543588
Libman, Z. (2010). Integrating Real-Life Data Analysis in Teaching Descriptive Statistics: A Constructivist Approach. Journal of Statistics Education, 18(1). https://doi.org/10.1080/10691898.2010.11889477
Lodico, M. G., Spaulding, D. T., & Voegtle, K. H. (2006). Methods in Educational Research: From Theory to Practice. Wiley. Retrieved from https://books.google.com.tr/books?id=G9D81mh9xCAC
Lord, F. M. (1980). Applications of item response theory to practical testing problems. Erlbaum Associates. Retrieved from http://books.google.com.tr/books?id=7YhqAAAAMAAJ
Lord, T., & Baviskar, S. (2007). Moving Students From Information Recitation to Information Understanding: Exploiting Bloom’s Taxonomy in Creating Science Questions. Journal of College Science Teaching, 36(5), 40–44.
Luce, R. D., & Krumhansl, C. L. (1988). Measurement, scaling, and psychophysics. In Stevens’ handbook of experimental psychology: Perception and motivation; Learning and cognition, Vols. 1-2, 2nd ed. (pp. 3–74). Oxford, England: John Wiley & Sons.
Lukhele, R., Thissen, D., & Wainer, H. (1994). On the Relative Value of Multiple-Choice, Constructed Response, and Examinee-Selected Items on Two Achievement Tests. Journal of Educational Measurement. https://doi.org/10.1111/j.1745- 3984.1994.tb00445.x
Maier, N. R. F. (1937). Reasoning in rats and human beings. Psychological Review. https://doi.org/10.1037/h0062900
MAIER, N. R. F. (1933). AN ASPECT OF HUMAN REASONING. British Journal of Psychology. General Section. https://doi.org/10.1111/j.2044-8295.1933.tb00692.x
Maris, E. (1999). Estimating multiple classification latent class models. Psychometrika, 64(2), 187–212. https://doi.org/10.1007/bf02294535
Martinez, M. E. (1999). Cognition and the question of test item format. Educational Psychologist. https://doi.org/10.1207/s15326985ep3404_2
Marzano, R. J. (1998). A Theory-Based Meta-Analysis of Research on Instruction. Aurora, Colorado: Mid-continent Regional Educational Laboratory.
McCutcheon, A. L. (1987). Latent Class Analysis. SAGE Publications.
McDonald, R. P. (2013). Test Theory: A Unified Treatment. Taylor & Francis.
McKeachie, W. J. (1987a). Can evaluating instruction improve teaching? New Directions for Teaching and Learning. https://doi.org/10.1002/tl.37219873103
McKeachie, W. J. (1987b). Cognitive skills and their transfer: Discussion. International Journal of Educational Research. https://doi.org/10.1016/0883-0355(87)90010-3
McLeod, D. B. (1992). Research on affect in mathematics education: A reconceptualization. In Handbook of research on mathematics teaching and learning: A project of the National Council of Teachers of Mathematics. (pp. 575–596). New York, NY, England: Macmillan Publishing Co, Inc.
Messick, S. (1995). Validity of psychological assessment. American Psychologist. https://doi.org/10.1037//0003-066X.50.9.741
Miri, B., David, B.-C., & Uri, Z. (2007). Purposely Teaching for the Promotion of Higher-order Thinking Skills: A Case of Critical Thinking. Research in Science Education, 37(4), 353– 369. https://doi.org/10.1007/s11165-006-9029-2
Mislevy, R. J., & Levy, R. (2006). 26 Bayesian Psychometric Modeling From An Evidence- Centered Design Perspective. In C. R. Rao & S. Sinharay (Eds.), Handbook of Statistics (Vol. Volume 26, pp. 839–865). Elsevier. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/S0169-7161(06)26026-7
Mullis, I. V. S., Martin, M. O. (Eds. . (2013). TIMSS 2015 Assessment Frameworks. TIMSS 2015 Assessment Frameworks. https://doi.org/10.1108/AJEMS-03-2012-0017
Murphy, K. R., & Davidshofer, C. O. (2005). Psychological testing: principles and applications. Pearson/Prentice Hall.
Naveh-Benjamin, M., McKeachie, W. J., Lin, Y. G., & Tucker, D. G. (1986). Inferring Students’ Cognitive Structures and Their Development Using the “Ordered Tree Technique.” Journal of Educational Psychology. https://doi.org/10.1037/0022- 0663.78.2.130
Nichols, P. D. (1994). A Framework for Developing Cognitively Diagnostic Assessments. Review of Educational Research, 64(4), 575–603. https://doi.org/10.3102/00346543064004575
Nickerson, R. S. (1989). New Directions in Educational Assessment. Educational Researcher, 18(9), 3–7. https://doi.org/10.3102/0013189X018009003
Nitko, A. J., & Brookhart, S. M. (2007). Educational Assessment of Students. Pearson Merrill Prentice Hall.
Nunes, T., Schliemann, A. D., & Carraher, D. W. (1993). Street mathematics and school mathematics. New York, NY, US: Cambridge University Press.
Nuthall, G., & Alton-Lee, A. (1995). Assessing Classroom Learning: How Students Use Their Knowledge and Experience to Answer Classroom Achievement Test Questions in Science and Social Studies. American Educational Research Journal. https://doi.org/10.3102/00028312032001185
O’Neil Jr., H. F., & Brown, R. S. (1998). Differential Effects of Question Formats in Math Assessment on Metacognition and Affect. Applied Measurement in Education, 11(4), 331–351. https://doi.org/10.1207/s15324818ame1104_3
Oecd. (2013). PISA 2015 Draft Mathematics Framework. Oecd, (March 2013), 52. https://doi.org/10.1177/0022146512469014
OECD. (n.d.). PISA 2012 Assessment and Analytical Framework. Retrieved from file:///content/book/9789264190511-en
OECD. (2009a). PISA Data Analysis Manual: SPSS. Oecd. https://doi.org/10.1787/9789264056275-en
OECD. (2009b). PISA PISA Data Analysis Manual: SAS, Second Edition. OECD Publishing. Retrieved from https://books.google.com.tr/books?id=idUjxoSfnZIC
OECD. (2015a). PISA 2015: Results in focus. Pisa 2015. https://doi.org/10.1787/9789264266490-en
OECD. (2015b). PISA 2015 Assessment and Analytical Framework. Retrieved from file:///content/book/9789264255425-en
Oulte, D. (2011). Sampling Methods. GRIN Verlag.
Patz, R. J., Junker, B. W., Johnson, M. S., & Mariano, L. T. (2002). The Hierarchical Rater Model for Rated Test Items and Its Application to Large-Scale Educational Assessment Data. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 27(4), 341–384. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/3648122
Popham, W. J. (2003). Test Better, Teach Better: The Instructional Role of Assessment. Association for Supervision and Curriculum Development.
Porst, R. (2011). Fragebogen: Ein Arbeitsbuch. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Prawat, R. S. (1996). Constructivisms, modern and postmodern. Educational Psychologist, 31(3–4), 215–225. https://doi.org/10.1207/s15326985ep3103&4_6
Reckase, M. D. (2006). 18 Multidimensional Item Response Theory. In C. R. Rao & S. Sinharay (Eds.), Handbook of Statistics (Vol. Volume 26, pp. 607–642). Elsevier. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/S0169-7161(06)26018-8
Roussos, L. A., Stout, W., DiBello, L. V, Hartz, S. M., Templin, J. L., & Henson, R. A. (2007). The Fusion Model Skills Diagnosis System. In J. P. L. M. J. Gierl (Ed.), Cognitive Diagnostic Assessment for Education Theory and Applications (pp. 275–318). New York: Cambridge University Press.
Rupp, A. A., & Mislevy, R. J. (2007). Cognitive psychology as it applies to diagnostic assessment. In J. P. Leighton & M. J. Gierl (Eds.), Cognitive diagnostic assessment in education: Theory and practice. New York, NY, US: Cambridge University Press. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1017/CBO9780511611186
Smith, M. S., & Stein, M. K. (1998). Selecting and creating mathematical tasks: From research to practice. Mathematics Teaching in the Middle School.
Sousa, D. A. (2008). How the Brain Learns Mathematics. SAGE Publications.
Stenmark, J. K., EQUALS., & Committee, C. M. C. C. for M. A. (1989). Assessment Alternatives in Mathematics: An Overview of Assessment Techniques that Promote Learning. EQUALS. Retrieved from https://books.google.com.tr/books?id=9QOOq6V2HF8C
Stodolsky, S. S. (1985). Telling Math: Origins of Math Aversion and Anxiety. Educational Psychologist, 20(3), 125–133. https://doi.org/10.1207/s15326985ep2003_2
Stout, W. (2002). Psychometrics: From practice to theory and back. Psychometrika, 67(4), 485–518. https://doi.org/10.1007/BF02295128
Tatsuoka, K. K. (1983). Rule Space: An Approach for Dealing with Misconceptions Based on Item Response Theory. Journal of Educational Measurement, 20(4), 345–354. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/1434951
Tatsuoka, K. K. (1995). Architecture of Knowledge Structures and Cognitive. In R. L. B. Paul D. Nichols, Susan F. Chipman (Ed.), Cognitively Diagnostic Assessment. L. Erlbaum. Retrieved from https://books.google.com.tr/books?id=ZnPUnp_nNy0C
Tatsuoka, K. K., & Linn, R. L. (1983). Indices for Detecting Unusual Patterns: Links Between Two General Approaches and Potential Applications. Applied Psychological Measurement, 7(1), 81–96. https://doi.org/10.1177/014662168300700111
The White House. (2003). An Overview of No Child Left Behind Act. Retrieved from http://www.whitehouse.gov/news/reports/no-child-left-behind.html
Thompson, S. K. (2012). Sampling. Wiley. Retrieved from https://books.google.com.tr/books?id=-sFtXLIdDiIC
Traub, R. E., & Rowley, G. L. (2018). Understanding Reliability. Educational Measurement: Issues and Practice, 10(1), 37–45. https://doi.org/10.1111/j.1745-3992.1991.tb00183.x
van der Linden, W. J., & Wiberg, M. (2010). Local Observed-Score Equating With Anchor- Test Designs. Applied Psychological Measurement, 34(8), 620–640. https://doi.org/10.1177/0146621609349803
Walstad, W. B., & Becker, W. E. (1994). Achievement Differences on Multiple-Choice and Essay Tests in Economics. The American Economic Review.
Watkins, M. J., & Gardiner, J. M. (1979). An appreciation of generate-recognize theory of recall. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. https://doi.org/10.1016/S0022- 5371(79)90397-9
Xin, T., & Zhang, J. (2015). Local Equating of Cognitively Diagnostic Modeled Observed Scores. Applied Psychological Measurement, 39(1), 44–61. https://doi.org/10.1177/0146621614542427
Zohar, A., Degani, A., & Vaaknin, E. (2001). Teachers’ beliefs about low-achieving students and higher order thinking. Teaching and Teacher Education, 17(4), 469–485. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0742-051X(01)00007-5
Zoller, U. (1993). Are lecture and learning compatible? Maybe for LOCS: Unlikely for HOCS. Journal of Chemical Education. https://doi.org/10.1021/ed070p195
Zoller, U. (1999). Scaling-up of higher-order cognitive skills-oriented college chemistry teaching: An action-oriented research. Journal of Research in Science Teaching. https://doi.org/10.1002/(SICI)1098-2736(199905)36:5<583::AID-TEA5>3.0.CO;2-M
Zoller, U., & Pushkin, D. (2007). Matching Higher-Order Cognitive Skills (HOGS) promotion goals with problem-based laboratory practice in a freshman organic chemistry course. Chemistry Education Research and Practice. https://doi.org/10.1039/B6RP90028C
Zoller, U., & Tsaparlis, G. (1997). Higher and lower-order cognitive skills: The case of chemistry. Research in Science Education. https://doi.org/10.1007/BF02463036
Züll, C. (2016). Open-Ended Questions. In GESIS Survey Guidelines. Mannheim, Germany: GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences. https://doi.org/10.15465/gesis- sg_en_002

APA	BAŞOKÇU T, ÇAKIROĞLU E, BARDAKÇI V, Öğretmen T, YURDAKUL B, AKYÜZ G (2018). Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği. , 1 - 154.
Chicago	BAŞOKÇU Tahsin OĞUZ,ÇAKIROĞLU Erdinç,BARDAKÇI Vefa,Öğretmen Tuncay,YURDAKUL Bünyamin,AKYÜZ Gözde Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği. (2018): 1 - 154.
MLA	BAŞOKÇU Tahsin OĞUZ,ÇAKIROĞLU Erdinç,BARDAKÇI Vefa,Öğretmen Tuncay,YURDAKUL Bünyamin,AKYÜZ Gözde Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği. , 2018, ss.1 - 154.
AMA	BAŞOKÇU T,ÇAKIROĞLU E,BARDAKÇI V,Öğretmen T,YURDAKUL B,AKYÜZ G Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği. . 2018; 1 - 154.
Vancouver	BAŞOKÇU T,ÇAKIROĞLU E,BARDAKÇI V,Öğretmen T,YURDAKUL B,AKYÜZ G Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği. . 2018; 1 - 154.
IEEE	BAŞOKÇU T,ÇAKIROĞLU E,BARDAKÇI V,Öğretmen T,YURDAKUL B,AKYÜZ G "Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği." , ss.1 - 154, 2018.
ISNAD	BAŞOKÇU, Tahsin OĞUZ vd. "Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği". (2018), 1-154.

APA	BAŞOKÇU T, ÇAKIROĞLU E, BARDAKÇI V, Öğretmen T, YURDAKUL B, AKYÜZ G (2018). Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği. , 1 - 154.
Chicago	BAŞOKÇU Tahsin OĞUZ,ÇAKIROĞLU Erdinç,BARDAKÇI Vefa,Öğretmen Tuncay,YURDAKUL Bünyamin,AKYÜZ Gözde Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği. (2018): 1 - 154.
MLA	BAŞOKÇU Tahsin OĞUZ,ÇAKIROĞLU Erdinç,BARDAKÇI Vefa,Öğretmen Tuncay,YURDAKUL Bünyamin,AKYÜZ Gözde Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği. , 2018, ss.1 - 154.
AMA	BAŞOKÇU T,ÇAKIROĞLU E,BARDAKÇI V,Öğretmen T,YURDAKUL B,AKYÜZ G Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği. . 2018; 1 - 154.
Vancouver	BAŞOKÇU T,ÇAKIROĞLU E,BARDAKÇI V,Öğretmen T,YURDAKUL B,AKYÜZ G Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği. . 2018; 1 - 154.
IEEE	BAŞOKÇU T,ÇAKIROĞLU E,BARDAKÇI V,Öğretmen T,YURDAKUL B,AKYÜZ G "Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği." , ss.1 - 154, 2018.
ISNAD	BAŞOKÇU, Tahsin OĞUZ vd. "Uluslararası Geniş Ölçekli Sınavlarda Türkiye'nin Matematik Başarısını Arttırabilmek İçin Bir Model Önerisi: Bilişsel Tanıya Dayalı İzleme Modelinin Etkililiği". (2018), 1-154.