PISA 2009 ÖĞRENCİ BAŞARI DÜZEYLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Bu çalışmada Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı olarak bilinen ve 2000 yılından bu yana her üç yılda bir tekrarlanan PISA araştırmasının 2009 yılı Türkiye örnekleminin istatistiksel yöntemler kullanılarak analiz edilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda toplam 170 okuldan toplanan 4996 adet 15 yaş grubu öğrenciye ilişkin olarak okuma becerileri ile fen ve matematik okuryazarlıklarını etkileyen faktörler önce t ve F testleri ile ortaya çıkarılmaya çalışılmıştır. Ardından da çok değişkenli bir istatistiksel analiz yöntemi olan lojistik regresyon analizi kullanılarak öğrencilerin Fen ve Matematik okuryazarlıkları ile okuma becerileri puanlarını etkileyen faktörler tespit edilmeye çalışılmıştır. Analiz bulguları; öğrencilerin başarı düzeylerinin cinsiyet, okula başlama yaşı, anne babanın eğitim düzeyi gibi değişkenler açısından farklılık gösterdiğini ortaya koymuştur

Anahtar Kelimeler:

PISA, Lojistik regresyon analizi, çok değişkenli analiz, Tek Yönlü Varyans Analizi

PISA 2009 Öğrenci Başarı Düzeylerini Etkileyen Faktörlerin Değerlendirilmesi

Keywords:

-,

PDF

___

1. AGRESTI, Alan. (1996), An Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley and Sons. Inc.
2. ALACACI, Cengiz ve K. Erbaş (2010), “Unpacking the inequality among Turkish schools: Findings from PISA 2006”, International Journal of Educational Development 30: 182–192.
3. ANIL, Duygu (2008), “The Analysis of Factors Affecting the Mathematical Success of Turkish Students in the Pisa 2006 Evaluation Program with Structural Equation Modeling” American-Eurasian Journal of Scientific Research 3 (2): 222-227.
4. BALIM, A. Günay, E. Evrekli, D. İnel ve H. Deniş, (2009), “Türkiye’nin Pisa 2006’daki Durumu Üzerine Bir İnceleme: Fen Bilimleri Yeterlilik Düzeyinin Bilgi ve İletisim Teknolojilerinin Kullanımına Göre Değerlendirilmesi”, e-Journal of New World Sciences Academy, Volume: 4, Number: 3:1053-1066.
5. CHIU Ming Ming and Zeng Xihua (2008), “Family and motivation effects on mathematics achievement: Analyses of students in 41 countries”, Learning and Instruction, 18:321-336.
6. DEMIR, İbrahim ve Özer Depren (2010), “Assessing Turkey’s secondary schools performance by different region in 2006”, Procedia Social and Behavioral Sciences 2: 2305–2309
7. DEMIR, İbrahim ve S. Kılıç (2009), “Effects of computer use on students’ mathematics achievement in Turkey”, Procedia Social and Behavioral Sciences: 1802–1804.
8. DEMIR, İbrahim, S. Kılıç ve H, Ünal (2010), “Effects of Students’ and Schools’ Characteristics on Mathematics Achievement: Findings from PISA 2006”, Procedia Social and Behavioral Sciences 2: 3099–3103.
9. DEMİRAY, Gülşen ve N. Dolu (2011), “Üniversite Sınavına Haziılanan Öğrencilerde Çoklu Zekânın Değerlendirilmesi”, Sağlık Bilimleri Dergisi (Journal of Health Sciences) 20(1): 29-38.
10. DURU, Adem ve E. Savaş (2005), “Matematik Öğretiminde Cinsiyet Farkliliği”, Erzincan Eğitim Fakültesi Dergisi Cilt: (7) Sayı: (1):35-45
11. LEMESHOW, S.and Hosmer, D. (2000). “Applied Logistic Regression (Wiley Series in Probability and Statistics”. Wiley-Interscience; 2 Sub edition.
12. MARTINS Lurdes and Paula Veiga (2010), “Do inequalities in parents’ education play an important role in PISA students’ mathematics achievement test score disparities?”, Economics of Education Review, 29:1016–1033.
13. MURIEL Meunier (2011), “Immigration and student achievement: Evidence from Switzerland”, Economics of Education Review, 30: 16– 38.
14. ÖZDAMAR, Kazım, (1999), Paket Programlarla İstatistiksel Veri Analizi 1, Eskişehir: Kaan Kitabevi.
15. PISA 2009 Ulusal Ön Rapor, 2010
16. SUGGATE Sebastian P.(2009), “School entry age and reading achievement in the 2006 Programme for International Student Assessment (PISA)” International Journal of Educational Research, 48:151–161.
17. TATLIDIL, Hüseyin (2002), Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ziraat Matbaacılık, Ankara.
18. ÜNAL, Hasan ve İ. Demir (2009), “Divergent thinking and mathematics achievement in Turkey: Findings from the programme for international student achievement (PISA-2003)”, Procedia Social and Behavioral Sciences 1: 1767–1770.
19. WITTWER Jo¨rg and Martin Senkbeil (2008), “Is students’ computer use at home related to their mathematical performance at school?”, Computers & Education, 50:1558–1571.
20. ZİYA, Engin, N. Doğan ve H. Kelecioğlu (2010), “ŁŒŋŞĊ ĳŝĊľŒŏĊ ĺŜŏŎœōŞĊĶŏŠŏŖĊĹŐĊŁŒœōŒĊĭřŗŚşŞŏŜĊĿŝœŘőĊĽŕœŖŖŝĊķŏŋŝşŜŏŎĊĳŘĊ ĺĳĽīĊİřŜĊīōŒœŏŠŏŗŏŘŞĊĳŘĊķŋŞŒŏŗŋŞœōŝžĖĊ TOJET: The Turkish Online Journal of Educational Technology – October 2010, volume 9 Issue 4:185-191.
21. http://pisa2009.acer.edu.au/downloads.php
22. http://earged.meb.gov.tr