Bildiri Konusu:Matematik Eğitimi


Türkiye’deki Öğrencilerin TIMSS 2019 Matematik ve Fen Bilimleri Başarılarını Yordayan Faktörler
Uluslararası geniş ölçekli değerlendirmeler, ülkelere mevcut eğitim durumlarını takip etme ve diğer ülkelerle karşılaştırma fırsatı sunduğu için önem kazanmıştır. Genel olarak, geniş ölçekli değerlendirmeler öğrencilerin matematik ve fen bilimleri başarılarını ölçmeye odaklanmaktadır. Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırması (TIMSS), 4. ve 8. sınıf öğrencilerinin matematik ve fen bilimleri alanındaki bilgi ve becerilerini ölçen uluslararası ve geniş ölçekli değerlendirmelerden biridir. Türkiye, 8. sınıf seviyesi için 1999'dan (1999, 2007, 2011, 2015 ve 2019) beri TIMSS’e katılırken 4. sınıf seviyesi için 2011'den (2011, 2015 ve 2019) beri bu sınava katılmaktadır. Ülkemizde TIMSS sonuçlarını inceleyen birçok araştırma yürütülmüştür (e.g. Şahin & Boztunç-Öztürk, 2018; Topçu et al., 2016). Ancak bu araştırmalar genellikle matematik veya fen bilimleri olası başarı değerlerinden (plausible values) sadece bir tanesi dikkate alınarak yapılmıştır. Bu araştırmada 2019 yılında gerçekleştirilen TIMSS sınavına katılan 8. sınıf öğrencilerinin matematik ve fen bilimleri başarısını “matematik/fen bilimlerinde kendine güven”, “evdeki kitap sayısı”, “cinsiyet”, “okulda bulunmayı sevme” ve “derste bilgisayar yazılım kullanımı” değişkenlerinin ne kadar açıkladığının belirlenmesi amaçlanmıştır. Araştırmanın örneklemini matematik grubu için Türkiye’deki 1784 8. sınıf öğrencisi oluştururken fen bilimleri grubu için Türkiye’deki 1776 8. sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Bu araştırmada çoklu doğrusal regresyon, örneklem ağırlıklarını (sample weights) ve olası değerleri dikkate alan Uluslararası Eğitim Başarılarını Değerlendirme Kuruluşu (IEA)’nun IDB Analyzer programı (2022) kullanılarak yapılmıştır. Araştırmanın sonucunda, Türkiye’deki 8. sınıf öğrencilerinin matematik ve fen bilimleri başarılarını yordamak için oluşturulan regresyon modelleri istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Regresyon modellerinin R^{2} değerleri matematik için .24 olurken fen bilimleri için .26 bulunmuştur. Elde edilen R^{2} değerlerine göre matematik başarısını yordayan modelin etki büyüklüğünün büyüğe yakın, fen bilimleri için ise büyük olduğu söylenebilir. Değişkenlerden “evdeki kitap sayısı”, “okulda bulunmayı sevme” ve “öğrencinin matematik/fen bilimlerinde kendine güveni”, matematik ve fen bilimleri başarısını istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde yordamıştır. Değişkenler arasında öğrencilerin matematik/fen bilimlerinde başarısına en büyük katkı sağlayan değişken öğrencinin matematik/fen bilimlerinde kendine güveni olmuştur. Öte yandan, “cinsiyet” ve “derste bilgisayar yazılım kullanımı” değişkenleri için öğrencinin matematik ve fen bilimleri başarısı üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etki bulunamamıştır. Her ne kadar önceki araştırmalar öğrenci başarısında cinsiyet kaynaklı bir fark ortaya koysa da son araştırmalarda bu farkın azaldığı görülmektedir. Bu açıdan bu araştırmada cinsiyetin başarı üzerindeki etkisinin anlamlı bulunmaması son araştırma bulguları ile uyumlu olduğu gözlenmiştir. Ancak derste bilgisayar yazılım kullanımı değişkeninin özellikle fen bilimleri başarısını açıklamada anlamlı olması beklenirken sonuç hem matematik hem de fen bilimleri başarısını açıklamada anlamlı çıkmamıştır.

Kaynakça

IEA (2022). Help Manual for the IEA IDB Analyzer (Version 5.0). Hamburg, Germany. (Available from www.iea.nl)

Şahin, M. G., & Boztunç-Öztürk, N. (2018). How classroom assessment affects science and mathematics achievement?: Findings from TIMSS 2015. International Electronic Journal of Elementary Education, 10(5), 559-569. https://www.iejee.com/index.php/IEJEE/article/view/466

Topçu, M. S., Erbilgin, E., & Arıkan, S. (2016). Factors predicting Turkish and Korean students' science and mathematics achievement in TIMSS 2011. Eurasia Journal of Mathematics, Science & Technology Education, 12(7), 1711-1737. https://doi.org/10.12973/eurasia.2016.1530a

Anahtar Kelimeler: Çoklu doğrusal regresyon, matematik başarısı, fen bilimleri başarısı, TIMSS 2019, IDB Analyzer programı