Geri Dön

PISA 2018 matematik okuryazarlığını etkileyen faktörler: Türkiye, Hırvatistan ve Yunanistan karşılaştırması

PISA 2018 factors affecting mathematical literacy: A comparison of Turkey, Croatia, and Greece

  1. Tez No: 968805
  2. Yazar: ERDİ TANGUT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE TOPRAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: PISA, Matematik Okuryazarlığı, sınıflama, yapay sinir ağı, PISA, Mathematics Literacy, classification, artificial neural network
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Eğitim Programları ve Öğretim Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüz bilgi çağında, toplumsal yaşamın hızla değişen koşulları ve teknolojik gelişmeler, bireylerin yeni durumlara hızlı ve etkin biçimde uyum sağlamasını zorunlu kılmaktadır. Bu bağlamda, eğitim süreçleri artık sadece bilgi aktarımıyla sınırlı kalmamakta; bireylerin eleştirel düşünme, problem çözme ve yeniliklere adaptasyon gibi temel yeterliklerini geliştirmeyi amaçlayan dinamik ve kapsamlı bir yapıya dönüşmektedir. Eğitim sistemlerinin niteliğini artırmak için yürütülen değerlendirme çalışmaları, özellikle matematik okuryazarlığı gibi bireylerin günlük yaşamlarında etkin rol oynayan kritik yeterlik alanlarında uluslararası düzeyde daha da önem kazanmıştır. Bu doğrultuda gerçekleştirilen bu araştırmanın temel amacı, PISA 2018 sınavında matematik okuryazarlığı performansları birbirine yakın olan Türkiye, Hırvatistan ve Yunanistan'daki 15 yaş grubu öğrencilerin matematik okuryazarlığını etkileyen faktörlerin önem düzeylerini, yapay sinir ağı yöntemiyle karşılaştırmalı olarak belirlemektir. Nicel araştırma yaklaşımı kapsamında betimsel tarama deseni kullanılarak yürütülen çalışma, OECD tarafından yayımlanan PISA 2018 öğrenci veri setleri üzerinden, eksik veriler temizlendikten sonra toplam 16.506 öğrenciye ait veriyle ikincil veri analizi yöntemiyle gerçekleştirilmiştir. Analizlerde ekonomik, sosyal ve kültürel statü, ebeveyn eğitim düzeyi, öğrenme süresi, okula yönelik tutum ve motivasyon gibi 13 bağımsız değişkenin matematik başarısını yordama gücü incelenmiştir. Bağımlı değişken olan matematik okuryazarlığı düzeyi farklı sınıflama kriterlerine göre gruplandırılmış ve tüm analizler SPSS 25.00 programında yapay sinir ağı algoritmaları kullanılarak yapılmıştır. Bulgulara göre, üç ülkede de matematik başarısını en güçlü biçimde yordayan değişken ekonomik, sosyal ve kültürel statüdür. Türkiye ve Hırvatistan'da öğrenme süresi ve baba eğitim düzeyi başarı üzerinde belirleyici bulunurken, Yunanistan'da ise okumaya ilgi ve psikolojik dayanıklılık gibi bireysel faktörler daha fazla öne çıkmıştır. Sonuçlar, öğrenci başarısının sosyoekonomik, çevresel ve bireysel etmenlerin karmaşık etkileşimi ile şekillendiğini göstermekte ve eğitim politikalarının veri temelli olarak bu çok boyutlu yapıyı dikkate alarak oluşturulmasını önermektedir.

Özet (Çeviri)

In today's information age, rapidly changing social conditions and technological developments require individuals to adapt quickly and effectively to new situations. In this context, educational processes are no longer limited to mere knowledge transfer;they have evolved into a dynamic and comprehensive structure aimed at developingindividuals' fundamental competencies such as critical thinking, problem-solving,and adaptation to innovations. Evaluation studies conducted to improve the quality of education systemshave gained even greater importance at the international level, particularly in critical competency areas such as mathematical literacythat play an active role in individuals' daily lives. In this context, The main objective of this study, conducted in this context, is to determine the importance levels of factors affecting mathematical literacy among 15-year-old students in Turkey, Croatia, and Greece, whose mathematical literacy performance in the PISA 2018 exam is similar,by comparing them using artificial neural network methods.The study was conducted using a descriptive survey design within the scope of quantitative research,and the data were analysed using statistical methods.The data were collected from the PISA 2018 student data sets published by the OECD, Conducted using a descriptive survey design within the scope of a quantitative research approach, the study was carried out using secondary data analysis on a total of 16,506 students from the PISA 2018 student data sets published by the OECD, after cleaning up the missing data. The predictive power of 13 independent variables, including economic, social and cultural status, parental education level, learning time, attitude towards school and motivation, was examined in the analyses. The dependent variable, mathematics literacy level, was grouped according to different classification criteria, and all analyses were conducted using artificial neural network algorithms in the SPSS 25.00 programme. According to the findings, the variable that most strongly predicts mathematical achievement in all three countries is economic, social, and cultural status. In Turkey and Croatia, learning time and father's educational level were found to be decisive factors in achievement, while in Greece, individual factors such as interest in reading and psychological resilience were more prominent. The results show that student achievement is shaped by the complex interaction of socioeconomic, environmental, and individual factors and suggest that education policies should be developed based on data that takes this multidimensional structure into account.

Benzer Tezler

  1. PISA 2018 matematik okuryazarlığını etkileyen faktörlerin CHAID analizi ve C4.5 algoritması ile incelenmesi

    An exploration of factors affecting PISA performance using CHAID analysis and C4.5 algorithm

    ZEYNEP BEGÜMHAN ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVDA ÇETİN

  2. 9. sınıf matematik ders kitaplarında bulunan soruların öğrenme alanları ve Yenilenmiş Bloom Taksonomisine göre incelenmesi

    The analysis of 9th grade mathematics textbook's questions according to learning areas and Revised Bloom's Taxonomy

    BAHAR KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLAL DUMAN

  3. 2018 PISA sınavı Türkiye örnekleminin akademik başarısını etkileyen sosyokültürel ve sosyoekonomik faktörlerin incelenmesi

    Investigation of socio-cultural and socioeconomic factors affecting the academic achievement of the PISA 2018 Turkey sample

    ONUR CAN PEHLİVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY ASLAN

  4. 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

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURİ DOĞAN

  5. PISA 2018'de Türkiye'de matematik başarısını etkileyen dijitalizm faktörlerinin veri madenciliği yöntemleri ile analizi

    Analysis of digitalism factors affecting the math success in Turkey in PISA 2018 with data mining methods

    YÜCEL KOYUNCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜZİN YÜKSEL