Farklı ülkelerden PİSA sınavına katılan öğrencilerin matematik okuryazarlığını etkileyen faktörlerin tahmin edilmesi
Estimation of factors affecting mathematical literacy of students from different countries participating in PISA exam
Yazar: NURŞAH AKSU
Danışman: PROF. DR. ASUMAN SEDA SARACALOĞLU
Aydın Adnan Menderes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitim Programları ve Öğretim Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Matematik = Mathematics ; Matematik başarısı = Mathematics achievement ; Matematik okuryazarlığı = Mathematical literacy ; Sınav = Examination ; Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı = Programme for International Student Assesment ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation

Özet:
Bu çalışmanın amacı; OECD tarafından düzenlenen PISA 2015 sınavından elde edilen veriler yardımıyla veri madenciliği ve yapay sinir ağı yöntemleri ile araştırmaya katılan öğrencilerin matematik okuryazarlık düzeylerini tahmin etmek ve matematik okuryazarlığı üzerinde etkili olan değişkenleri belirlenmektir. Bu amaç kapsamında farklı yeterlik düzeylerinde olduğu belirlenen altı farklı ülke için öğrencilerin matematik okuryazarlık düzeyleri ve matematik okuryazarlık düzeyleri üzerinde etkili olan değişkenler ayrı ayrı incelenmiştir. Araştırmanın evrenini 72 ülkeden PISA 2015 sınavına katılmış olan 519.334 öğrenci oluşturmaktadır. Çalışmanın örneklemini Singapur, Japonya, Norveç, Amerika, Türkiye ve Dominik Cumhuriyetinden toplam 34.565 öğrenci oluşturmaktadır. Çalışmanın birinci aşamasında veri madenciliği tahminleme yöntemleri kullanılarak analizler gerçekleştirilmiştir. WEKA programının kullanıldığı bu aşamada en çok kullanılan yöntemlerden biri olan M5P algoritmasından yararlanılmıştır. Araştırmanın ikinci aşamasında; araştırma kapsamında belirlenen M5P tahminleme yöntemiyle elde edilen karar ağaçlarının ne düzeyde geçerli sonuçlar ürettiğini belirlemek amacıyla Yapay sinir ağları yöntemleriyle girdi değişkenleri yardımıyla çıktı değişkeni tahmin edilmiştir. MATLAB programında gerçekleştirilen analizlerde öğrencilerin gerçek matematik okuryazarlık puanları ile girdi değişkenleri yardımıyla tahmin edilen okuryazarlık puanları arasındaki ilişki incelenmiştir. Çalışma sonucunda Singapur örneklemi için matematik okuryazarlığı üzerinde etkili olan değişkenlerin sosyo ekonomik durum indeksi, öğretmenin adil olması ile matematik öğrenme süresi olduğu ve elde edilen yordama sonuçların %86,10 oranında tutarlı olduğu belirlenmiştir. Japonya örneklemi için matematik okuryazarlığı üzerinde etkili olan değişkenlerin matematik öğrenme süresi ve baba eğitim düzeyi olduğu ve elde edilen yordama sonuçların % 40,26 oranında tutarlı olduğu belirlenmiştir. Norveç örneklemi için matematik okuryazarlığı üzerinde etkili olan değişkenlerin sosyo ekonomik durum indeksi, toplam öğrenme süreleri ile okul dışı öğrenme süreleri olduğu ile elde edilen yordama sonuçların % 30,10 oranında tutarlı olduğu belirlenmiştir. Amerika örneklemi için matematik okuryazarlığı üzerinde etkili olan değişkenlerin sosyo ekonomik durum indeksi ve toplam öğrenme süresi olduğu ve elde edilen yordama sonuçların % 39,15 oranında tutarlı olduğu belirlenmiştir. Türkiye örneklemi için matematik okuryazarlığı üzerinde etkili olan değişkenlerin sosyo ekonomik durum indeksi, matematik öğrenme süresi ile toplam öğrenme süresi olduğu ve elde edilen yordama sonuçların % 26,43 oranında tutarlı olduğu belirlenmiştir. Dominik örneklemi için matematik okuryazarlığı üzerinde etkili olan değişkenlerin sosyo ekonomik durum indeksi, okula ait hissetme ile işbirlikli çalışma isteği olduğu ve elde edilen yordama sonuçların % 29,24 oranında tutarlı olduğu belirlenmiştir. Çalışma sonucunda farklı yeterlik düzeyindeki ülkelerin matematik okuryazarlığında etkili olan değişkenlerin farklılık gösterdiği belirlenmiştir.

Abstract:
The aim of this study is to estimate the mathematics literacy levels of the students who participated in the research with data mining and artificial neural network methods by using the data obtained from the PISA 2015 exam organized by the OECD and to determine the variables that have an impact on mathematics literacy. Within this scope, the variables affecting the students' mathematics literacy levels and mathematics literacy levels were studied separately for 6 different countries, which were determined to have different levels of competence. The population of the study consisted of 519.334 students who participated in the PISA 2015 examination from 72 countries. The sample group Singapore, Japan, Norway, the USA, Turkey and the Dominican Republic are a total of 34,565 students. In the first step of the study, data mining estimation methods were used. The M5P algorithm, which is one of the most commonly used methods, is used in this phase where WEKA program is used. In the second phase of the study; In order to determine the level of validity of decision trees obtained by M5P estimation method determined by the research method, the output variable was estimated with the help of Artificial Neural Networks methods. In the analyzes performed in MATLAB program, the relationship between the students' actual mathematics literacy scores and the predicted literacy scores with the input variables were examined. As a result of the study, it was determined that the variables affecting the mathematics literacy for Singapore sample were socio-economic status index, fairness and mathematics learning period, and the results obtained were consistent with 86.10%. It was determined that the variables affecting the mathematics literacy for the Japan sample were mathematics learning period and father education level and the results obtained were consistent with 40.26%. For the Norwegian sample, it was determined that the variables affecting the mathematics literacy were socio-economic status index, total learning time and out-of-school learning time and the results obtained were consistent with 30.10%. It was determined that the variables affecting the mathematics literacy were the socio-economic status index and total learning time for the US sample and the results obtained were consistent with 39.15%. the variables that impact on socio-economic situation index for the sample of mathematics literacy Turkey, math learning time and learning time rate of 26,43% of the total results obtained and that the procedure was determined to be consistent. For the Dominican sample, the variables affecting the mathematics literacy were the socio-economic status index, the school's desire to work and feel cooperative, and the results obtained were consistent with 29.24%. As a result of the study, it was determined that the variables that are effective in mathematics literacy differ in countries with different proficiency levels.