HLM ve YSA Yöntemlerinin PISA 2018 okuduğunu anlama becerilerini yordama düzeylerinin incelenmesi
Investigation of prediction accuracy of HLM and ANN Methods on PISA 2018 reading literacy
Yazar: EDA AKDOĞDU YILDIZ
Danışman: DOÇ. DR. KÜBRA ATALAY KABASAKAL
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu araştırmada Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) 2018 uygulamasında öğrencilerin okuduğunu anlama becerisini tahmin etmede hiyerarşik lineer modelleme ve yapay sinir ağları tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda; öğrencilerin PISA okuduğunu anlama beceri puanlarının birey ve okul düzeyinde nasıl tahmin edildiği, tahmin etmede kullanılan yapay sinir ağı ve hiyerarşik lineer modellemenin açıklanan varyans ve hata değerlerinin belirlenmesi planlanmaktadır. Çalışmanın türü, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında ilişkilerin bulunduğu modellerin kurulmasından dolayı bir yönüyle ilişkisel araştırmadır. Diğer bir yönüyle ise çalışmada örnekleme alınan her ülke için iki yöntemle analizler gerçekleştirilip elde edilen sonuçların açıklanan varyans ve hata değerleri açısından karşılaştırıldığı bir çalışmadır. Bu araştırmada eğitim alanında yeni yeni kullanılmaya başlanan veri madenciliği yöntemlerinden yapay sinir ağları (YSA) ve hiyerarşik lineer modelin (HLM) nasıl performans gösterdiğine ilişkin bulgular elde edilmiştir. HLM'in çok düzeyleri verilerin analizinde YSA'ya göre kullanılan veri setinde daha düşük hata ve daha yüksek R^2 ile tahminleme sürecini yürüttüğü belirlenmiştir. Ayrıca HLM değişkenlerin yordama düzeyi ve modelde yer alan değişkenler tarafından açıklanmayan varyans hakkında YSA'ya göre daha fazla bilgi sunmaktadır. Bu sebeple çalışmada okuduğunu anlama becerisini etkileyen değişkenleri incelemek için HLM analizi kullanılmıştır. Sonuç olarak modele eklenen birey düzeyi ve okul düzeyi değişkenlerinin okuduğunu anlama becerisi üzerinde istatiksel olarak anlamlı etkisi olduğu görülmüştür. Okuduğunu anlama becerisi üzerinde okuldaki eğitimsel materyal eksikliği negatif yönlü etkiye sebep olurken ekonomik-sosyal-kültürel durum, üstbiliş stratejileri, sınıftaki disiplin iklimi, öğretmen desteği, öğretmen yönlendirmeli öğretim, personel eksikliği değişkenleri pozitif yönlü etkisi olduğu tespit edilmiştir.  Elde edilen sonuçlar genel olarak literatürde yer alan benzer çalışmalarla uyum göstermektedir.

Abstract:
In this research, it is aimed to compare hierarchical linear modeling and artificial neural network estimation methods in predicting students' reading literacy in the Program for International Student Assessment (PISA) 2018 application. In accordance with this purpose; It is planned to determine how students' PISA reading literacy scores are estimated at the individual and school level, and the explained variance and error values of the artificial neural network and hierarchical linear modeling used in estimation. The type of study is, in a way, relational research because of the establishment of models in which there are relationships between dependent and independent variables. On the other hand, it is a study in which analyzes are carried out with two methods for each country sampled in the study and the results obtained are compared in terms of the explained variance and error values. In this research, findings about how artificial neural networks (ANN) which is a data mining method that has just started to be used in the field of education, and hierarchical linear modeling (HLM) perform. It has been determined that HLM carries out the estimation process with lower error and higher R^2 in the data set used in the analysis of multi-level data compared to ANN. In addition, HLM provides more information about the predictive level of the variables and the variance that is not explained by the variables in the model compared to ANN. For this reason, HLM analysis was used to examine the variables that affect reading literacy in the study. As a result, it was seen that the individual level and school level variables added to the model had a statistically significant effect on reading comprehension achievement. While lack of educational material at school cause negative effects on reading literacy, it has been determined that economic-social-cultural situation, metacognitive strategies, disciplinary climate in the classroom, teacher support, teacher-directed instruction, and staff shortage variables have positive effects. The results obtained are generally in agreement with similar studies in the literature.