Farklı ülkelerdeki öğrencilerin bilgi-iletişim teknolojilerine aşinalıklarının çeşitli değişkenlere göre sınıflama doğruluklarının incelenmesi
Examination of the classification accuracies according to various variables of familiarity of information-communication technologies of students in different countries
Yazar: MUHARREM ŞENGÜL
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ERGÜL DEMİR
Ankara Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Bilgi teknolojisi = Information technology ; Matematik eğitimi = Mathematics education ; Portekiz = Portugal ; Teknoloji = Technology ; Teknoloji kullanımı = Technology utilization ; Teknolojik öğrenme = Technological learning ; Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı = Programme for International Student Assesment ; Yunanistan = Greece ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation ; İletişim teknolojisi = Communication technology

Özet:
Bu araştırmanın amacı PISA 2012 uygulamasına katılan farklı matematik yeterlik düzeyindeki Türkiye, Yunanistan, Portekiz ve Şanghay'ın bilgi iletişim teknolojileri aşinalıkları okul türü, sosyo-ekonomik düzey ve cinsiyetlere göre sınıflama doğrulukları incelenmiştir. Araştırmanın modeli korelasyonel olup, araştırma sorularını yanıtlamak için çok değişkenli varyans analizi (MANOVA) ve diskriminant fonksiyon analizi kullanılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre; genel olarak BİT aşinalık düzeyinin en yüksek Portekiz'de olduğu, ikinci sırada bazı alt boyutlarda Türkiye'nin bazı alt boyutlarda Yunanistan'ın yer aldığı, en son sırada ise Şanghay'ın yer aldığı bulunmuştur. Matematik dersinde bilgi iletişim teknolojileri kullanımında Türkiye'nin diğer ülkelere göre manidar olarak yüksek indeks değerlerine sahip olduğu bulunmuştur. Diskriminant fonksiyon analizi sonuçlarına göre; Türkiye, Yunanistan, Portekiz ve Şanghay'da sırasıyla okul türüne göre %60.9, %83.6, %61.2, %54; sosyo-ekonomik düzeye göre %56, %48.6, %50.2, %55.6; cinsiyetlere göre %64.2, %58.4, %65.2, %57.5 sınıflama doğruluğu elde edilmiştir. Her ülkede okul türü, sosyo-ekonomik düzey ve cinsiyetlere göre sınıflama doğruluğu maksimum şans kriterine eşit veya bu kriterin üzerindedir. Bu sonuçlar; her ülkede okul türü, sosyo-ekonomik düzey ve cinsiyetlere göre elde edilen farkları desteklemekte ve yordayıcıların manidar olduğunu göstermektedir.


Anahtar Kelimeler: PISA, Bilgi İletişim Teknolojileri Aşinalığı, Diskriminant Fonksiyon Analizi, MANOVA, Türkiye, Yunanistan, Portekiz, Şanghay.

Abstract:
The aim of this research is to examine the classification accuracy of the familiarity of information communication technologies of Turkey, Greece, Portugal and Shanghai at different mathematics competence levels participating in PISA 2012 application according to school type, socio-economic level and genders. The model of the research was correlational and multivariate analysis of variance (MANOVA) and discriminant function analysis were used to answer the research questions. According to the results of the research; it was found that the level of familiarity with ICT was the highest in Portugal in general, while in some sub-dimensions Turkey was found to be Greece in some sub-dimensions, and Shanghai in the last place. In the use of information communication technologies in mathematics lesson, it is found that Turkey has high index values according to the other countries. According to the results of discriminant function analysis; 60.9%, 83.6%, 61.2%, 54% in Turkey, Greece, Portugal and Shanghai, respectively. 56%, 48.6%, 50.2%, 55.6% according to the socio-economic level; 64.2%, 58.4%, 65.2%, 57.5% classification accuracy was obtained according to gender. In each country, the classification accuracy by school type, socio-economic level and gender is equal to or above the maximum chance criteria. These results; it supports the differences in school type, socio-economic level and gender in each country and shows that predictors are the significant.



Key Words: PISA, Information and Communication Technology Familiarity,Discriminant Function Analysis, MANOVA, Turkey, Greece, Portugal, Shanghai.