Uluslararası öğrenci başarı değerlendirme programı (PISA)'nın Türkiye'deki öğrencilerin matematik başarılarını etkileyen faktörler
The factors that effect the mathematics achievement of the students of Turkey in programme for international student assesment (PISA)
Yazar: ELİF TÜLAY YILMAZ
Danışman: DR. DUYGU ANIL
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu araştırma ile, 15 yaş grubu öğrencilerine PİS A (Öğrenci Başarı Değerlendirme Programı) kapsamında uygulanan öğrenci anketi ile yoklanan değişkenlerin matematik başarısını yordama gücüne bakılmıştır. Çalışmada, öncelikle matematik başarısını yordayan değişkenler olarak belirlenen, sosyo-ekonomik durum ve okula karşı tutum ile ilgili maddelerin frekans ve yüzdelerine bakılmıştır. Bu araştırmada, benzer veri grupları için indeksler oluşturulmuştur. İlk grupta bu indeksler; ailenin kültürel zenginliği indeksi, öğrenci - öğretmen ilişkisi indeksi, öğrencinin yalnızlık hissi indeksi, matematik dersine karşı tutum indeksi ve öğrencinin matematik dersine çalışma yöntemi indeksidir. İkinci grupta ise; bilgisayar kullanma sıklığı indeksi, temel ve ileri bilgisayar kullanma becerisi indeksi ve bilgisayara karşı tutum indeksi bulunmaktadır. Bu değişkenlerin matematik başarısını yordamada ne kadar etkili olduğu araştırılmıştır. Araştırmada regresyon analizinden yararlanılmıştır. Yapılan çoklu regresyon analizinin ilkinde, dört adım yer almıştır. Bu adımlardan matematik başarısını en iyi yordayan değişkenin ailenin kültürel zenginliği olduğu görülmüştür. İkinci regresyon analizinde ise, üç adım dahil edilmiştir. Bu analiz sonucunda, matematik başarısını yordayan değişkenlerden en iyi yordayıcı değişkenin, temel ve ileri bilgisayar kullanma becerisi olduğu görülmüştür. Uygulanan ilk adımsal regresyon analizinde, ailenin kültürel zenginHğinin matematik başarısının %13 ünü açıkladığı görülmüştür. Adımsal regresyon analizinde ailenin kültürel zenginliğine ek olarak denkleme sırasıyla, öğrencinin yalnızlık hissi, matematik dersine karşı tutum ve öğrenci-öğretmen ilişkisi girmiştir. Dört değişken birlikte ele alındığında matematik başarısı ile kestirilen başarı düzeyi arasında 0.44 korelasyon bulunmuştur. Kurulan denklem ile matematik başarısındaki değişkenliğin %20 sinin, denkleme girebilen dört değişkenle açıklanabildiği görülmüştür. îkinci adımsal regresyon analizinde ise temel ve ileri düzeyde bilgisayar kullanma becerisi, matematik başarısının %5 ini açıklamaktadn". Adımsal regresyon analizinde, temel ve ileri düzeyde bilgisayar kullanma becerisine ek olarak denkleme sırasıyla, temel bilgisayar kullanma sıklığı, bilgisayara karşı tutum girmiştir. Üç değişken birlikte ele alındığında, matematik başarısı ile kestirilen başarı düzeyi arasında 0.34 korelasyon bulunmuştur. Kurulan denklem ile matematik başarısındaki değişkenliğin %12 sinin, denkleme girebilen üç değişkenle açıklanabildiği görülmüştür. Anahtar Sözcükler PISA, matematik başarısı, çoklu regresyon analizi

Abstract:
The main goal of this study is to find out how the PISA (Programme for International Student Assessment) student questionnaire data can predict the PISA mathematics achievement score of the student of 15 age. By the researcher, firstly, related to the variables that predict the mathematics achievement, the social-economics situation, attitudes towards school, were find out their frequency and percentage. Variable indexes have been formed by the researcher by putting the similar data in the same group and taken their average scores. In the first group these indexes are; cultural situation of family, student-teacher relation, feeling of loneliness, attitudes towards mathematics and studying methods of mathematics. In the second group, frequency of computer using, basic and advanced computer skills and attitudes towards computer using. It has been searched how effective these variables in prediction of the PISA mathematics achievement scores. In the first of the multi regression analysis, 4 variables significantly contributing to the variance accounted are included. Cultural situation of the family predicts mathematics achievement scores at most. In the second of the multiple regression multi regression analysis, 3 variables significantly contributing to the variance accounted are included. Basic and advanced computer using skills predicts mathematics achievement scores. In stepwise regression analysis, cultural situation of the family predicts 13% of the mathematics achievement score in PISA. In addition to this, feeling of loneliness, attitudes towards mathematics and student teacher relation included in regression analysis sequencely. The correlation between these 4 variables and PISA mathematics achievement score is 0.44 and 20% of PISA mathematics achievement score can be predicted by the regression equation. In second stepwise regression analysis, basic and advanced computer using skills predicts 5% of the mathematics achievement score in PISA. In addition to this, frequency of computer using and attitudes towards computer using included in regression analysis sequencely. The correlation between these 3 variables and PISA mathematics achievement score is 0.34 and 12% of PISA mathematics achievement score can be predicted by the regression equation. Keywords PISA, mathematics achievement, multi regression analysis