Matematik okuryazarlığını yordayan değişkenlerin yıllar ve ülkeler arasındaki değişiminin karşılaştırmalı bir analizi
A comparative analysis of the changes in variables predicting mathematical literacy across years and countries
- Tez No: 1019925
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KÜBRA ATALAY KABASAKAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: değişken önemi, hiperparametre optimizasyonu, matematik okuryazarlığı, PISA, SHAP, XGBoost, açıklanabilir yapay zekâ, Eğitim bilimleri, Makine öğrenmesi yöntemleri, Matematik eğitimi, Veri madenciliği, Ölçme-değerlendirme, Öğrenci başarısı, variable importance, hyperparameter optimization, mathematics literacy, PISA, SHAP, XGBoost, explainable artificial intelligence, Educational science, Machine learning methods, Mathematics education, Mathematical literacy, Data mining, Measurement and evaluation, Student achievement
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırmada, PISA 2015, 2018 ve 2022 öğrenci anketi verileriyle Türkiye, Polonya ve Güney Kore örneklemlerindeki 54.086 öğrencinin matematik okuryazarlığı XGBoost algoritmasıyla modellenmiştir. Çok aşamalı eleme yöntemiyle (korelasyon, LASSO, ağaç tabanlı ön doğrulama) oluşturulan tutumlu değişken setleri; örneklem ağırlıkları ve makul değer yaklaşımı sürece dâhil edilerek analiz edilmiştir. Karar mekanizmaları; kazanç, permütasyon ve Shapley toplamsal açıklamalar (SHAP) yöntemleriyle incelenmiştir. Modeller, matematik okuryazarlığını eğitim bilimleri açısından makul bir doğrulukla yordamıştır (CV_RMSE: 67,25–80,54). Bayesyen optimizasyon, dokuz vakanın sekizinde hatayı düşürürken (%3–10), Güney Kore 2022'de varsayılan hiperparametre ayarları daha düşük hata üretmiştir. Katlama dışı artık analizi, modellerin alt uçta düşük, üst uçta yüksek tahminler üreterek ortalamaya gerileme eğilimi taşıdığını göstermiştir. Ekonomik, sosyal ve kültürel statü en istikrarlı yordayıcı olurken; baskın değişkenlerin döngülere göre (2015: mesleki beklenti, 2018: özetleme stratejileri, 2022: öz yeterlik algısı) farklılaştığı belirlenmiştir. Yöntemlerin değişken önem sıralamaları arasında genel uyum bulunmasına (Kendall's W = 0,84–0,97) karşın, bazı yordayıcılarda (ör. cinsiyet, çalışma süresi) yönteme bağlı belirgin değişimler gözlenmiştir. SHAP analizleri, değişkenlerin doğrusal olmayan ve eşik duyarlı ilişki örüntüleri sergilediğini ortaya koymuştur. Sosyoekonomik dezavantajın negatif yordama gücünün asimetrik ve keskin olduğu; çalışma süresi ile öğretmen desteğinin telafi edici bir mekanizma işlevi gördüğü belirlenmiştir. Yerel düzeydeki bireysel açıklamalar, düşük öneme sahip değişkenlerin belirli profillerde baskınlaşabildiğini göstererek açıklanabilir yapay zekânın kişiselleştirilmiş eğitimdeki tanısal değerine işaret etmektedir. Bu sonuçlar ışığında, nedensel çıkarımlar için makine öğrenmesi temelli panel veri yaklaşımları önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, the mathematical literacy of 54,086 students in the Turkish, Polish, and South Korean samples was modeled with the XGBoost algorithm using PISA 2015, 2018, and 2022 student questionnaire data. Parsimonious variable sets constructed through a multi-stage selection procedure (correlation, LASSO, tree-based pre-validation) were analyzed by incorporating sampling weights and the plausible-value approach into the process. The decision mechanisms were examined using gain, permutation, and Shapley additive explanations (SHAP) methods. The models predicted mathematical literacy with an accuracy that is reasonable in educational-research terms (CV_RMSE: 67.25–80.54). Bayesian optimization reduced error in eight of nine cases (3–10%), whereas default hyperparameter settings produced lower error for South Korea 2022. Out-of-fold residual analysis showed that the models tended to under-predict at the lower end and over-predict at the upper end, indicating a regression-toward-the-mean tendency. Economic, social, and cultural status was the most stable predictor, whereas the dominant variables differed across cycles (2015: occupational expectation; 2018: summarising strategies; 2022: self-efficacy belief). Although the variable-importance rankings of the methods showed overall agreement (Kendall's W = 0.84–0.97), some predictors (e.g., gender, study time) exhibited method-dependent shifts. The SHAP analyses revealed that the variables displayed nonlinear and threshold-sensitive relational patterns. The negative predictive strength of socioeconomic disadvantage was asymmetric and sharp, while study time and teacher support functioned as a compensatory mechanism. Local individual explanations showed that variables of low importance can become dominant in particular profiles, pointing to the diagnostic value of explainable artificial intelligence in personalized education. In light of these results, machine-learning–based panel-data approaches are recommended for causal inference.
Benzer Tezler
- PISA 2022 kapsamında Türkiye'deki öğrencilerin matematik okuryazarlığını etkileyen faktörler
Factors affecting the mathematical literacy of students in Türkiye within the scope of PISA 2022
MUSTAFA ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimHarran ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT YILDIRIM
- Aile ve okul özelliklerinin pısa okuma becerileri, matematik ve fen okuryazarlığını yordama gücünün yıllara göre incelenmesi
Investigation of the predictive power of family and school characteristics for pisa reading skills, mathematics and science literacy by years
ERSOY KARABAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERUDUN SEZGİN
- Türkiye, Singapur, Kanada ve Estonya'daı PISA 2018 başarılarını etkileyen değişkenlerin karşılaştırılması
The comparison of variables effecting success in Turkey, Singapore, Canada and Estonia in ı PISA 2018
GÜLŞİRİN KOÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURİ DOĞAN
- Öğretmen adaylarının fen okuryazarlığının çeşitli değişkenlerle olan ilişkisi: Bir yapısal eşitlik modeli önerisi
The relation of pre-service teachers' scientific literacy with various variables: A proposal for a structural equation model
DERYA SERBEST
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NALAN AKKUZU GÜVEN
- PISA matematik okuryazarlığını etkileyen değişkenlerin veri madenciliği yöntemleriyle incelenmesi
The investigation of variables affecting PISA mathematical literacy through data mining methods
MELİKE ÖZÜDOĞRU
Doktora
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER KUTLU