PISA 2012 Matematik Başarısını Etkileyen Faktörlerin Hiyerarşik Doğrusal Model Kullanılarak İncelenmesi

Türkiye’nin PISA 2003 ve 2012 uygulamalarındaki matematik okuryazarlığı performansı incelendiğinde; iki uygulama arasında yaklaşık 25 puanlık bir artışa sahip olduğu görülmektedir. Bu artışa rağmen matematik performansının OECD ortalamasının altında yer alması, Türk öğrencilerinin matematik performansını etkileyen faktörlerin neler olduğunun belirlenmesi ihtiyacını doğurmaktadır. Bu çalışmada da; Türk öğrencilerin matematik performansını etkileyen öğrenci ve okul düzeyindeki faktörlerin incelenmesi amaçlanmıştır. PISA 2012 Türkiye örneklemini 170 okuldan 4848 öğrenci oluşturmuştur. İki düzeyli hiyerarşik lineer modelin varsayımların incelenmesi sonucunda; çalışmaya 128 okuldan 4236 öğrencinin verileri analize dâhil edilmiştir. Çalışmanın sonuçlarına göre; matematik başarısındaki değişiminin %64’ü okullar arasındaki farklılıklardan oluşmaktadır. Matematiğe yönelik tutumlar ile ilişkili olan değişkenlerin matematik başarısı üzerine önemli etkileri olduğu bulunmuştur. Analizde ele alınan değişkenler kontrol edildikten sonra, matematik öz yeterliliğinin matematik başarısı üzerinde en çok etkiye sahip olan değişken olmuştur. Okul düzeyinde değişkenlere bakıldığında; matematik öğretmenlerinin oranın, bir okula ait ortalama matematik başarısının güçlü bir yordayıcısı olduğu görülmektedir. Öğrenci-öğretmen oranı ise okul düzeyindeki matematik başarısının tek negatif yordayıcısı olmuştur. Okul düzeyi değişkenleri, ortalama matematik başarısındaki okullar arasındaki farklılığın %44,1’ini açıklamıştır.

Investigating the Factors Affecting Turkish Students’ PISA 2012 Mathematics Achievement Using Hierarchical Linear Modeling

When Turkey's mathematical literacy performance in PISA 2003 and 2012 is examined, it is seen that it has an increase of approximately 25 points between the two assessments. Despite this increase, the fact that the mathematics performance is below the OECD average leads to the need to determine what factors affect the mathematics performance of Turkish students. This study is aimed to investigate the factors affecting mathematics performance of Turkish students at school and school level. Initially Turkish sample consisted a total of 4848 students from 170 schools. As a result of examining the assumptions of the two-level hierarchical linear model; the data of 4236 students from 128 schools were included in the analysis. The results indicate that 64 % of the variability in mathematics achievement was found between schools. Variables associated with attitudes towards mathematics have significant effects on mathematics achievement. Mathematics self-efficacy has the most significant impacts on mathematics achievement after controlling remaining variables. For the school-level variables, proportion of mathematics teachers was found to be a strong predictor of a school’s average mathematics achievement. However, it’s been found that student-teacher ratio was the only negative predictor of mathematics achievement at school-level. School-level variables explained 44.1% of the variance in the between school difference in mean mathematics achievement.

___

  • Adams, R. J., Lietz, P., & Berezner, A. (2013). On the use of rotated context questionnaires in conjunction with multilevel item response models. Large-Scale Assessments in Education, 1, 5. Retrieved from http://www.largescaleassessmentsineducation.com/content/1/1/5
  • Anderson, D. (2012). Hierarchical Linear Modeling (HLM): An Introduction to Key Concepts Within CrossSectional and Growth Modeling Frameworks, (Technical Report # 1308) Eugene: Behavioral Research and Teaching.
  • Anderson, J. O., Milford, T., & Ross, S. P. (2009). Multilevel modeling with HLM: Taking a second look at PISA. Quality Research in Literacy and Science Education: International Perspectives and Gold Standards, 263–286.
  • http://doi.org/10.1007/978-1-4020-8427-0_13 Aydın, A., Sarıer, Y. & Uysal, Ş. (2012). The Comparative Assessment of the Results of PISA Mathematical Literacy in terms of Socio-Economic and Socio-Cultural Variables. Education and Science. 37(164), 20-30.
  • Delen, E., & Bulut, O. (2011). The relationship between students’ exposure to technology. TOJET: The Turkish Online Journal of Educational Technology. 10(3), 311–318.
  • Güzeller, C. O., & Akın, A. (2011). An Examination of the Programme for International Student Assessment (PISA) 2003 Turkish Database with the Aim of Exploring the Relationship Between Homework Variables and Mathematics Achievement. Educational Research and Reviews. 6(13), 793-803.
  • İş Güzel, Ç., & Berberoğlu, G. (2010). Students’ Affective Characteristics and Their Relation to Mathematical Literacy Measures in the Programme for International Student Assessment (PISA) 2003. Eğitim AraştırmalarıEurasian Journal of Educational Research, 40, 93-112.
  • Kaplan, D., & McCarty, A. T. (2013). Data fusion with international large scale assessments: a case study using the OECD PISA and TALIS surveys. Large-Scale Assessments in Education, 1, 6. Retrieved from http://www.largescaleassessmentsineducation.com/content/1/1/5
  • Kaplan, D., & Su, D. (2016). On Matrix Sampling and Imputation of Context Questionnaires with Implications for the Generation of Plausible Values in Large-Scale Assessments. Journal of Educational and Behavioral Statistics 41(1), 57–80. doi: 10.3102/1076998615622221
  • Koğar H. (2015) Matematik okuryazarlığını etkileyen faktörlerin aracılık modeli ile incelenmesi, Education and Science, 40 (179), 45-55. doi: 10.15390/EB.2015.4445 Kitsantas, A., Cheema, J., and Ware, H. W. (2011). Mathematics Achievement: The Role of Homework and SelfEfficacy Beliefs. Journal of Advanced Academics, 22(2), 10-339.
  • Lam, T. Y. P., & Lau, K. C. (2014). Examining Factors Affecting Science Achievement of Hong Kong in PISA 2006 Using Hierarchical Linear Modeling. International Journal of Science Education, 36(15), 2463–2480. http://doi.org/10.1080/09500693.2013.879223
  • Liang, X. (2010). Assessment Use, Self-Efficacy and Mathematics Achievement: Comparative Analysis of PISA 2003 Data of Finland, Canada and the USA. Evaluation & Research in Education, 23(3), 213-229.
  • Milli Eğitim Bakanlığı (The Ministry of National Education-TURKEY) (2010). PISA 2009 International Student Assessment Project, Preliminary National Report. Ankara: Eğitim Araştırma ve Geliştirme Dairesi Yayınları. Retrieved from: http://www.earged.meb.gov.tr/pdf/pisa2009rapor.pdf
  • Organization for Economic Cooperation and Development (2004). Learning for Tomorrow’s World: First Results from PISA 2003. París: OECD.
  • Organization for Economic Cooperation and Development (2006). Assessing Scientific, Reading, and Mathematical Literacy: A Framework for PISA 2006. Paris, France: Author.
  • Organization for Economic Cooperation and Development (2009a). Creating Effective Teaching and Learning Results: First Results from TALIS. Paris, France: Author.
  • Organization for Economic Cooperation and Development (2009b). PISA 2006 Technical Report. Paris, France: Author.
  • Organization for Economic Cooperation and Development (2013a), PISA 2012 Results: Ready to Learn: Students’ Engagement, Drive and Self-Beliefs (Volume III), PISA, OECD Publishing. http://dx.doi.org/10.1787/9789264201170-en
  • Organization for Economic Cooperation and Development (2013b). The PISA 2012 Assessment and Analytic Framework: Mathematics, Reading, Science, Problem Solving, and Financial Literacy, OECD Publishing. http://dx.doi.org/10.1787/9789264190511-en
  • Organization for Economic Cooperation and Development (2014). PISA 2012 Technical Report. Paris, France: Author.
  • Organization for Economic Cooperation and Development (2016, January 22). PISA Results from PISA 2012: JAPAN. Retrieved from https://www.oecd.org/pisa/keyfindings/PISA-2012-results-japan.pdf
  • Özbay, C. (2015). Investigation of Turkish students’ performance in mathematics, reading and science literacy in the PISA 2012 data. (Unpublished doctoral dissertation). Middle East Technical University.
  • Özer, Y., & Anıl, D. (2011). Examining The Factors Affecting Students’ Science and Mathematics Achievement with Structural Equation Modeling. Hacettepe University Journal of Education. 41: 313-324.
  • R Core Team. (2014). R: A language and environment for statistical computing [Computer software manual]. Vienna, Austria. Retrieved from http://www.R-project.org/
  • Radišic, J., Videnovic, M., & Baucal, A. (2015). Math Anxiety--Contributing School and Individual Level Factors. European Journal of Psychology of Education, 30(1), 1-20.
  • Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.
  • Schuepbach, M. (2015). Effects of extracurricular activities and their quality on primary school-age students’ achievement in mathematics in Switzerland. School Effectiveness and School Improvement, 26(2), 279–295.
  • http://doi.org/10.1080/09243453.2014.929153 Shera, P. (2014). School effects, gender and socioeconomic differences in reading performance: A multilevel analysis. International Education Studies, 7(11), 28–39. http://doi.org/10.5539/ies.v7n11p28
  • Skryabin, M., Zhang, J., Liu, L., & Zhang, D. (2015). How the ICT Development Level and Usage Influence Student Achievement in Reading, Mathematics, and Science. Computers & Education, 85, 49–58. doi: 10.1016/j.compedu.2015.02.004
  • Usta, G. (2014). PISA 2003 ve PISA 2012 matematik okuryazarlığı üzerine uluslararası bir karşılaştırma: Türkiye ve Finlandiya. (Unpublished doctoral dissertation). Ankara University.
  • Uysal, Ş. (2015). Factors affecting the Mathematics achievement of Turkish students in PISA 2012. Educational Research and Reviews. 10(12), 1670-1678. doi: 10.5897/ERR2014.2067
  • Van Buuren, S., & Groothuis-Oudshoorn, K. (2011). Mice: Multivariate Imputation by Chained Equations in R. Journal of Statistical Software. 45(3), 1-67.
  • Wang, J. (2007). A trend study of self-concept and mathematics achievement in a crosscultural context. Mathematics Education Research Journal, 19(3), 33–47.
Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi-Cover
  • Başlangıç: 1986
  • Yayıncı: Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dekanlığı
Sayıdaki Diğer Makaleler

Cinsel Sağlık Eğitimi Programının 9. Sınıf Öğrencilerinin Cinsel Sağlık Bilgi Düzeyleri ve Tutumlarına Etkisi

Diğdem MÜGE SİYEZ, Erol ESEN

Kemanda Detaşe Yay Tekniği İçin Öğrenme-Öğretme Modeli Geliştirilmesi

Gülşah SEVER

Ortaokul Öğrencilerinin Bilim İnsanının Cinsiyetine Yönelik Algılarının Kökenleri

Azize DİGİLLİ BARAN, Sedat KARAÇAM

Öğretmenlerin Liderlik Davranışları ile Öğrenen Özerkliğini Destekleme Davranışları Arasındaki İlişki

Aytunga OĞUZ, Yahya ALTINKURT, Kürşad YILMAZ

Öğretmenlerin Öğrenciye Yönelik Metaforlarının Belirlenmesine İlişkin Nitel Bir Araştırma

Didem KOŞAR, Serkan KOŞAR, Emre ER, Ferudun SEZGİN

Konuşma Sınavlarında Bir Ölçme Hatası Kaynağı Olarak Notlandıranların Öğrencilerin Dil Seviyelerini Bilmesi

Fatma TANRIVERDİ-KÖKSAL, Deniz ORTAÇTEPE

Uzaktan Eğitimin Talep Boyutu: Yönetici Perspektifinden Nitel Bir İnceleme

Tarık Anıl EKİNCİ

Sınıf Öğretmen Adaylarının Meslek Tercih Algıları: Değişimin Boylamsal Çözümlemesi

Hülya ÇERMİK, Abdurrahman ŞAHİN, Birsen DOĞAN

Görme Yetersizliğinden Etkilenmiş Öğrencilerde Matematikte Çarpma İşlem Akıcılığını Arttırmada Kendini İzleme Tekniğinin Etkililiği

Mehmet Salih KÜÇÜKÖZYİĞİT, Selda ÖZDEMİR

PISA 2012 Matematik Başarısını Etkileyen Faktörlerin Hiyerarşik Doğrusal Model Kullanılarak İncelenmesi

Eren Halil ÖZBERK, Kübra ATALAY KABASAKAL, Nagihan BOZTUNÇ ÖZTÜRK