PISA 2012'deki matematiğe yönelik duyuşsal özelliklerin bölge, okul türü ve cinsiyete göre sınıflama doğruluğunun incelenmesi
Investigation of classification accuracy of mathematic affective characteristics as to region, school type and gender in PISA 2012 data
Yazar: EMRAH BÜYÜKATAK
Danışman: DOÇ. DR. DUYGU ANIL
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Diskriminant = Discriminant ; Diskriminant analizi = Discriminant analysis ; Duyuşsal özellikler = Affective characteristics ; Matematik = Mathematics ; Okul türü = Type of a school ; Sınıflandırma = Classification ; Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı = Programme for International Student Assesment ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation

Özet:
Bu araştırmanın amacı, öğrencilerin bölge, okul türü ve cinsiyet değişkenlerinin PISA 2012 Türkiye Öğrenci Anketi verilerinden elde edilen Matematiğe Yönelik Duyuşsal Özellikler açısından ne düzeyde doğru sınıflama yaptığının belirlenmesidir. Çalışma değişkenlerin duyuşsal özellikler açısından ne düzeyde doğru sınıflama yaptığının belirlenmesine yönelik olarak var olan durumun tanımlanması yönüyle betimsel araştırmadır.
Araştırmada Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı 2012 çalışmasında yer alan 4848 öğrenci anketi kullanılmıştır. Birinci aşamada alt problemler dikkate alınarak araştırmanın amacı kapsamında diskriminant analizinin varsayımları test edilmiştir. İkinci aşamada Matematiğe Yönelik Duyuşsal Özelliklere ait değişkenler çerçevesinde yapısal model oluşturularak incelenmiştir. Üçüncü aşamada ise alt problemlerin sınıflama doğruluğu diskriminant analizi ile incelenmiştir. Araştırmadan elde edilen verilerin istatistiksel çözümlemeleri SPSS paket programı ile yapılmıştır.
Araştırma sonunda; Matematiğe Yönelik Duyuşsal Özelliklerin öğrenci performansı üzerindeki açıklayıcılıklarının düşük olması sebebiyle öğrencilerin bölge, okul türü ve cinsiyete göre sınıflandırmasında çok etkili olmadığı görülmektedir. Bu kapsamda Matematiğe Yönelik Duyuşsal Özelliklerin öğrencileri yaşadıkları bölgelere göre ayırmada kullanılamayacağı, bu özelliklerin okul türleri açısından anlamlı bir fark yaratmadığı fakat duyuşsal özelliklerin cinsiyete göre çok anlamlı olmasa dahi şansın ötesinde doğru sınıflandırma yapabilmesi sebebiyle öğrencileri ayırmada kullanılabileceği sonucuna varılabilir.


Anahtar sözcükler: PISA, duyuşsal özellikler, sınıflama doğruluğu, diskriminant analizi, lojisitk regresyon.

Abstract:
The purpose of this research was to determine at what level variables of regions, the school types and gender of students classify the correctly in terms of Mathematic Affective Characteristics obtained from PISA 2012 Student Survey. The research is a descriptive study in that level of correct classification of variables in terms of affective characteristics was identified describing existing situation.
In the research, 4848 student surveys located in Program for International Student Assessment 2012 were used. In the first phase, assumptions of discriminant analysis were tested considering sub-problems in the scope of the purpose of the research. In the second phase structural model were created in the framework of features of Mathematic Affective Characteristics and missing data and extreme values were examined. In the third stage, the accuracy of the sub-classification problem was investigated by discriminant analysis. Statistical analysis of the data obtained from the study was conducted with SPSS.
At the end of the research, it was seen that due to the low explanatory of Mathematic Affective Characteristics on student performance, Mathematic Affective Characteristics were not very effective in the classification according to regions, type of school and gender of students  In this context, it can be concluded that Mathematic Affective Characteristics cannot be used to differentiate students according to the area they live and these features did not make a significant difference in the types of schools. But since they classify correctly beyond the chance, Affective Characteristics can be used to differentiate students according to their gender even though it is not very significant.


Keywords: PISA, affective characteristics, classification accuracy, discriminant analysis logistic regression.