2-Tuple Fuzzy Linguistic Delphi Method for Questionnaire Content Validity Testing in B-Learning

Core Concepts

Proposing a 2-Tuple Fuzzy Linguistic Delphi method for questionnaire content validity testing in b-learning.

Abstract

Abstract: Classic and Fuzzy Delphi methods for content validity testing. Proposal of 2-Tuple Fuzzy Linguistic Delphi method for scenarios with varying expertise levels. Introduction: Importance of data collection quality in research. Use of questionnaires in data collection. B-Learning Methodologies: Flipped Classroom (FC) and Mobile Learning (mL) methodologies. Challenges in evaluating FC and mL methodologies in blended learning. Experience Description: Pilot experience in Computer Engineering course at the University of Granada. Use of Telegram app for virtual communication. Questionnaire Design: Properties of a valid questionnaire. Dimensions and items in the questionnaire. 2-Tuple Fuzzy Linguistic Delphi Method: Extension of Fuzzy Delphi method. Preliminaries and linguistic representation model. Application Stages: Preliminary, assessment, and exploitation phases. Multi-Expert-MultiCriteria Linguistic Decision Making problem. Validation by Consensus: Calculation of consensus index and reliance index. Flexibility in consensus processes with a satisfactory reliance level.

Stats

Fuzzy Delphi takes the opinion issued by judges from a linguistic perspective. The 2-Tuple Fuzzy Linguistic Delphi method aims to validate the full questionnaire by evaluating its parts.

Quotes

"Our proposal is based on obtaining the linguistic opinion of judges in an iterative process for assessing reliance and consensus among the items of the instrument."

Key Insights Distilled From

Teranga Go!

by Rosana Monte... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05550.pdf

Deeper Inquiries

질문 1

2-튜플 퍼지 언어 델파이 방법은 다른 연구 분야에 어떻게 적용될 수 있을까요? 2-튜플 퍼지 언어 델파이 방법은 의사 결정 과정에서 전문가들의 의견을 수집하고 합의를 이끌어내는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. 이 방법은 의견의 모호성을 줄이고 전문가들 간의 의견을 효과적으로 조율할 수 있도록 도와줍니다. 다른 연구 분야에서도 이러한 방법을 활용하여 의사 결정 과정을 개선하고 합의를 이끌어내는 데 활용할 수 있을 것입니다. 예를 들어, 의료 분야에서 의사들의 의견을 수집하고 진단 또는 치료 방법을 결정하는 데 적용할 수 있습니다. 또한 비즈니스 분야에서는 전문가들의 의견을 종합하여 전략 또는 정책 결정에 활용할 수 있을 것입니다.

질문 2

의사 결정 과정에서 언어적 용어를 사용하는 것의 잠재적인 제한 사항은 무엇인가요? 의사 결정 과정에서 언어적 용어를 사용하는 것은 몇 가지 제한 사항을 가질 수 있습니다. 첫째, 용어의 해석이 주관적일 수 있어 다른 사람들이 동일한 용어를 다르게 해석할 수 있습니다. 이로 인해 의사 결정의 일관성이 부족해질 수 있습니다. 둘째, 언어적 용어는 주관적인 성격을 가지고 있어 정량적인 데이터보다 해석이 어려울 수 있습니다. 이는 의사 결정의 객관성을 감소시킬 수 있습니다. 마지막으로, 언어적 용어를 사용하는 것은 수학적 모델링이나 통계 분석과 같은 정량적인 방법보다 해석이 주관적일 수 있어 결과의 신뢰성을 낮출 수 있습니다.

질문 3

이 연구 결과가 교육 연구에서 설문지 유효성 검증 방법을 개선하는 데 어떻게 기여할 수 있을까요? 이 연구 결과는 교육 연구에서 설문지 유효성 검증 방법을 개선하는 데 중요한 기여를 할 수 있습니다. 2-튜플 퍼지 언어 델파이 방법을 통해 전문가들의 의견을 종합하고 합의를 이끌어내는 프로세스를 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이를 통해 설문지의 각 항목에 대한 신뢰도와 일관성을 측정하고 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한 온라인 도구를 활용하여 전문가들 간의 합의를 도모하고 설문지를 수정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 교육 연구에서 보다 신뢰할 수 있는 설문지를 개발하고 학습 경험을 효과적으로 평가할 수 있을 것입니다.