Geri Dön

Matematik başarısının aile, okul ve sosyoekonomik değişkenler açısından aşamalı doğrusal modelleme (HLM) ile incelenmesi: PISA 2022 değerlendirmesi

Investigating mathematics achievement in terms of family, school and socioeconomic variables with hierarchical linear modeling (HLM): PISA 2022 assessment

  1. Tez No: 943198
  2. Yazar: ERTUĞRUL UYAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Matematik, Education and Training, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Matematik Eğitimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

PISA'nın amacı, öğrencilerin sosyal ve ekonomik hayata etkin ve tam katılımını sağlamada gerekli temel bilgi ve becerileri ne ölçüde edindiklerini değerlendirmek olup PISA 2022'de matematik okuryazarlığına odaklanılmıştır. Bu araştırmanın amacı, PISA'daki aile, okul ve sosyoekonomik durumla ilgili değişkenlerin öğrencilerin matematik başarısına etkisinin olup olmadığı ve varsa bu etkilerin düzeyini belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda ilişkisel tarama modeli kullanılarak nicel türde bir araştırma gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın örneklemini, PISA 2022'ye katılan Türkiye'deki 191 okulda yer alan 15 yaşındaki 7061 öğrenci oluşturmaktadır. Araştırmada PISA 2022 Türkiye ikincil verisi analiz edilmiştir. İkincil veriler R programlama dili kullanılarak analize hazır hale getirilmiştir. Araştırma sorularını cevaplamak üzere, öğrenci veya okul düzeyindeki etkenleri içeren 1 tanesi koşulsuz model olmak üzere 3 tane referans model ve 1 tane de nihai model olacak şekilde 4 tane model analiz edilmiştir. Analizler, jamovi yazılımındaki“GAMLj”adlı modül kullanılarak Hiyerarşik Doğrusal Modelleme (HDM) ile gerçekleştirilmiştir. Analizlerden elde edilen bulgular, tüm öğrencilerin matematik okuryazarlık puanlarının ortalamasının yaklaşık 449 olduğunu ve öğrencilerin puanları arasındaki farklılıkların yaklaşık %57'sinin okullar arasındaki bazı özelliklerdeki farklılıklardan kaynaklandığını ortaya koymaktadır. Öğrencilerin okuldan önce veya sonra para kazanmak için çalışmasının matematik okuryazarlıklarını olumsuz etkilediği, buna karşın ekonomik, sosyal ve kültürel durumlarının (ESKD) iyileşmesinin olumlu bir katkı sağladığı görülmüştür. Ayrıca, devlet okullarının özel okullara kıyasla daha yüksek ortalama matematik okuryazarlığı puanlarına sahip olduğu görülmüştür. İlginç bir şekilde, bir okuldaki sosyoekonomik olarak dezavantajlı evlerden gelen öğrencilerin oranındaki artışın okulların ortalama matematik okuryazarlıkları üzerinde anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmüştür. Sonuç olarak, tüm öğrencilerin matematik okuryazarlığı ortalamalarında son 5-10 yıl içerisinde belirgin bir değişimin görülmediği ve okul türü, okulun bulunduğu yerleşim yeri (nüfusa göre sınıflandırılmış), öğrencilerin okuldan önce veya sonra para kazanmak için çalışması ile ESKD etkenlerinin matematik okuryazarlığındaki farklılıkları açıklamada çok önemli bir paya sahip olduğu görülmüştür. Ek olarak, çalışmadan çıkan çarpıcı sonuçlardan biri ise öğrenci düzeyindeki etkenlerin okul düzeyine taşındığında okulların ortalama matematik okuryazarlıklarındaki farklılaşmayı açıklamada çok daha etkili hale geldikleri görülmüştür. Bunlara dayanarak, gelecekteki araştırmaların üç beceri alanını bir arada ele alan bütüncül çalışmalara odaklanması önerilmektedir. Ayrıca, öğrenci, sınıf (veya öğretmen), okul ve ülke düzeylerini içeren üç veya dört düzeyli HDM araştırmalarının yürütülmesi önemli görülmektedir. Özellikle, sosyoekonomik durumun ötesine geçilerek kültürel etkenleri okul, ilçe, şehir ve ülke vb. farklı düzeylerde ele alan araştırmalar önerilmektedir. Bu bağlamda, daha kapsamlı bir bakış açısı elde edebilmek için aynı etkenin farklı düzeylerdeki etkilerinin birlikte incelenmesi önerilmektedir. Ayrıca, devlet ile özel okullar arasındaki dengenin son 10-12 yılda önemli bir değişim göstermesindeki nedenleri farklı boyutlarıyla ele alan HDM istatistiğiyle veya karma araştırma türünde detaylı araştırmaların yapılması önerilmektedir. Son olarak, ortaöğretime geçişte ikametgâha dayalı yerleştirme sisteminin yerine ya da yanında okullarda öğrencilerin ESKD'leri bakımından dağılımlarını dikkate alan alternatif yerleştirme süreçlerinin geliştirilmesi önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

The aim of PISA is to assess the extent to which students have acquired the basic knowledge and skills necessary to participate effectively and fully in social and economic life, and PISA 2022 focuses on mathematical literacy. The study aims to investigate whether variables related to family, school and socioeconomic status in PISA have an effect on students' mathematics achievement and to determine the level of these effects, if any. For this purpose, a quantitative study was conducted using the correlational survey model. The sample of the study consisted of 7061 15-year-old students in 191 schools in Türkiye participating in PISA 2022. In the study, PISA 2022 Türkiye secondary data were analyzed. Secondary data were made ready for analysis using R programming language. In order to answer the research questions, 4 models were analyzed, including 3 reference models, 1 of which is an unconditional model, and 1 final model, which includes student or school level factors. The analyses were conducted with Hierarchical Linear Modeling (HLM) using the“GAMLj”module in jamovi software. The findings from the analysis revealed that the average mathematical literacy score of all students was approximately 449 and that 57% of the differences between students' scores were due to differences in some characteristics between schools. It was observed that students' working for pay before or after school had a negative impact on their mathematical literacy, whereas improving their economic, social and cultural status (ESCS) made a positive contribution. In addition, public schools had higher average math literacy scores than private schools. Interestingly, an increase in the proportion of students from socioeconomically disadvantaged homes in a school had no significant effect on the average mathematical literacy of schools. As a conclusion, it was observed that there was no significant change in the mathematical literacy averages of all students in the last 5-10 years, and that school type, school location (classified according to population), students working for pay before or after school, and ESCS had a significant contribution in explaining the differences in mathematical literacy. In addition, one of the striking conclusions of the study is that when student level factors are transferred to the school level, they become much more effective in explaining the differences in the average mathematical literacy of schools. On this basis, it is recommended that future research should focus on holistic studies that address all three skill domains together. In addition, it is important to conduct three or four-level HLM research that includes student, classroom (or teacher), school and country levels. In particular, research that goes beyond socioeconomic status and addresses cultural factors at different levels such as school, district, city and country is recommended. In this context, it is suggested to examine the effects of the same factor at different levels together in order to obtain a more comprehensive perspective. In addition, it is recommended to conduct detailed research using HLM statistics or mixed research to examine the reasons for the significant change in the balance between public and private schools in the last 10-12 years. Finally, it is recommended to develop alternative placement processes that take into account the distribution of students in terms of their ESCS in schools instead of or in addition to the residence-based placement system for transition to secondary education.

Benzer Tezler

  1. Implementation of different algorithms in linear mixed models: Case studies with TIMSS

    Doğrusal karma modellerde farklı algoritmaların uygulanması: TIMSS ile örnek olaylar

    BURCU KOCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FULYA GÖKALP YAVUZ

  2. Kaba kümeler teorisi ile PISA sonuçlarının değerlendirilmesi

    Evaluation of PISA results with rough set theory

    ESMANUR AKBAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimSüleyman Demirel Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP HANDE TOYGANÖZÜ

  3. Orta derece ve geç prematürelerin 11-12 yaş dönemi nörogelişimsel özellikleri ve okul başarısının değerlendirilmesi

    Assessment of neurodevelopment and school performance of late and moderate preterms at 11-12 years of age

    ÖZGE KUCUR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. SULTAN KAVUNCUOĞLU

  4. Family context and children's learning-related behaviors and competency in math

    Aile bağlamı ve çocukların matematikte öğrenmeyle ilgili davranışları ve yeterlikleri

    WENKE NİEHUES

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Eğitim ve ÖğretimKoç Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE BİLGE SELÇUK

  5. İlköğretim 5. sınıf öğrencilerinin performans görevlerindeki başarıları ile ailelerinin eğitim-öğretim çalışmalarına katılım düzeyleri arasındaki ilişkinin belirlenmesi

    An investigation on the relation between the success of fifth class? students? on performance works and the rate of their family support on educational ?teaching works

    MELTEM ŞEKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Eğitim ve ÖğretimÇukurova Üniversitesi

    İlköğretim Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. AYTEN İFLAZOĞLU SABAN