. International CEO (Communication, Economics, Organization) Social Sciences Congress (CEO SSC), Bolu, Türkiye, 18 - 20 Kasım 2020, ss.169
Okuma, matematik ve fen bilimleri becerilerine yönelik olarak yapılan PISA araştırmaları çok sayıda ülkenin
katılımı ile geniş bir veri havuzunu araştırmacılarla buluşturmakta, Dünya’nın birçok ülkesi hakkında çalışma
yapılması için araştırmacılara imkân sağlamaktadır. Bu çalışmada 2018 yılında uygulanan PISA okuma becerisi
maddelerinin ülke alt gruplarına yönelik olarak diferansiyel madde fonksiyonu gösterip göstermediğinin
belirlenmesi hedeflenmektedir. Çalışmanın alt amacı olarak diferansiyel madde fonksiyonu gösteren maddelerin
Türkiye alt grubuna ait bulgular sunulmuştur. Tek biçimli olan ve tek biçimli olmayan diferansiyel madde
fonksiyonunun belirlenmesindeki avantajı ve parametrik veri setlerine uygunluğu sebebiyle lojistik regresyon
analizleri işe koşulmuş ve 3 aşamadan oluşan analizler neticesinde oluşan diferansiyel madde fonksiyonu sonuçları
ihmal edilebilir, orta seviye ve yüksek seviye olmak üzere üç kategoride sınıflandırılarak bulgulaştırılmıştır.
Sonuçlar diferansiyel madde fonksiyonu orta ve yüksek seviye olarak kategorilendirilmiş maddelerin bir semptom
olarak değerlendirilmesi gerektiğine işaret etmektedir. Madde yanlılığının bir işareti olarak diferansiyel madde
fonksiyonu değerlendirilebileceği gibi Türkiye evreni içindeki çeşitli değişkenler sebebiyle diferansiyel madde
fonksiyonlarının oluşabileceği unutulmamalıdır. Bu sebeple diferansiyel madde fonksiyonunu ortaya
çıkarabilecek yeni analizlere ihtiyaç duyulduğu söylenebilecektir.
PISA research on reading, mathematics and science skills brings researchers a large data pool with the participation
of many countries, and provides researchers with the opportunity to study on many countries of the world. In this
study, we aimed to determine whether the PISA reading skills items applied in 2018 show differential item function
for country subgroups. As a sub-goal of the study, findings for Turkey subgroup was presented. Due to its
advantage in determining uniform and non-uniform differential item function and because of its suitability for
parametric data sets, logistic regression analyzes were employed and the results of differential item function from
the analysis consisting of 3 stages were classified into three categories as negligible, medium level and high level.
The results indicate that items categorized as differential item function medium and high level should be evaluated
as a symptom. Like we can assess the differential item function as a sign for item bias, this can be evaluated as a
result of various variables from Turkey universe. Therefore, it can be said that new analyzes are needed to reveal
the differential matter function. This can also open PISA data’s ecological background in Turkey universe.