FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ AKIL YÜRÜTME SÜREÇLERİNDE HÖRİSTİKLERİN ROLÜ: BİLEŞİKLERİN ÇÖZÜNÜRLÜKLERİNE GÖRE SIRALANMASI

Bu araştırmanın amacı fen bilgisi öğretmen adaylarının bileşiklerin çözünürlüklerine göre sıralanması konusu ile ilgili karar verme süreçlerinde etkili olan höristikleri Talanquer tarafından önerilen on höristik modelini esas alarak açıklamaktır. Fenomenografik araştırma metodunun kullanıldığı bu çalışma kapsamında veri toplamak amacıyla Fırat Üniversitesi Eğitim Fakültesi Fen Bilgisi Öğretmenliği programında öğrenim görmekte olan 30 öğretmen adayı ile 2018-2019 eğitim öğretim yılı bahar döneminde mülakatlar gerçekleştirilmiştir. Mülakatlarda katılımcılardan bileşiklerin çözünürlüklerine göre sıralanması konusu ile ilgili bir soruyu cevaplamaları ve cevaplarının nedenlerini açıklamaları istenmiştir. Araştırma sonucunda akıcılık höristiği hariç diğer tüm höristiklerin katılımcıların yorumlarını ve akıl yürütmelerini etkilediği, höristiklerin etkilerinden dolayı da öğrencilerin genellikle bilimsel akıl yürütmeler yerine kestirme yollu stratejileri kullandıkları tespit edilmiştir. Katılımcıların ilgili soruya vermiş olduğu cevaplardan 7 farklı cevap deseni elde edilmiş olup, bu desenlerden doğru cevabı ihtiva edeninin oranı %10 olarak bulunmuştur. Araştırma ile höristiklerin katılımcılar tarafından kullanılma yüzdeleri de belirlenmiştir. En çok kullanılan höristiklerin çağrışımsal aktivasyon ve nitelik yer değiştirmesi höristikleri olduğu ve ayrıca Talanquer tarafından önerilen modelde yer almamasına rağmen periyodik eğilim höristiğinin de katılımcıların bileşiklerin çözünürlüklerine göre sıralanması konusundaki akıl yürütmelerini etkilediği de bu çalışma ile açığa çıkarılmıştır

PDF

___

Akerlind, G. S. (2005). Variation and commonality in phenomenographic research methods. Higher Education Research & Development, 24(4), 321–334.

Akgün, A. &Aydın, M. (2009). Erime ve çözünme konusundaki kavram yanılgılarının ve bilgi eksikliklerinin giderilmesinde yapılandırmac ıöğrenme yaklaşımına dayalı grup çalışmalarının kullanılması.Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 8(27), 190-201.

Alawiyah, N., Susilaningsih, E. &Sulistyaningsih, T. (2018). Analysis of misconception on solubility and solubility product constant (ksp) using three-tier multiple choice test.Journal of Innovative Science Education, 7(1), 122-129.

Becker, N. M. &Cooper, M. M. (2014). College chemistry students’ understanding of potential energy in the context of atomic−molecular interactions. Journal of Research in Science Teaching, 51(6), 789−808.

Blanco, A. &Prieto, T. (1997). Pupils’ Views on how stirring and temperature affect the dissolution of a solid in a liquid: A cross-age study (12 to 18). International Journal of Science Education, 19(3), 303-315.

Calık, M. Ayas, A.&Ebenezer, J. V. (2004). A review of solution chemistry studies: Insights into students’ conceptions. Journal of Science Education and Technology, 14(1), 29-50.

Chi, M. T. H. (2008). Three kinds of conceptual change: Belief revision, mental model transformation, and ontological shift. In S. Vosniadou (Ed.), International Handbook of Research on Conceptual Change(pp. 61 –82). Routledge.

Connor P. E. &Becker, B. W. (2003). Personal value systems and decision-making styles of public managers. Public Personnel Management, 32(1), 155-180.

Connor, M. C., Finkenstaedt-Quinn, S. A. &Shultz G. V. (2019) Constraints on organic chemistry students’ reasoning during IR and 1H NMR spectral interpretation. Chemistry Education Research and Practice, 20,522-541.

Cooper, M. M., Corley, L. M. &Underwood, S. M. (2013). An investigation of college chemistry students’ understanding of structure-property relationships. Journal of Research in Science Teaching, 50(6),699−721.

Coştu, B., Ayas, A., Açıkkar, E.&Çalık, M. (2007). Çözünürlük konusu ile ilgili kavramlar ne düzeyde anlaşılıyor? Boğaziçi Üniversitesi Eğitim Dergisi, 24(2),13-28.

Didiş N., Özcan O. &Abak A. (2008). Quantumphysics from students’ perspective: a qualitative study. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 34, 86-94.

diSessa, A. A. (1993). Toward an epistemology of physics. Cognition and Instruction, 10, 165 –255.

Evans, J. S. B. T. (2006). The heuristic-analytic theory of reasoning: Extension and evaluation. Psychonomic Bulletin & Review, 13(3),378 –395.

Evans, J. S. B. T. (2008). Dual-processing accounts of reasoning, judgment, and social cognition. Annual Review of Psychology, 59, 255−278.

Ferrari, J. R. &Dovidio J. F. (2000). Examining behavioral processes in decision: decisional procrastination and decision-making style. Journal of Research in Personality, 34, 127–137.

Gigerenzer, G. &Gaissmaier, W. (2011). Heuristic decision-making. Annual Review of Psychology,62, 451–482.

Goldstein, D. G. &Gigerenzer, G. (2002). Models of ecological rationality: the recognition heuristic. Psychological Review, 109(1), 75−90.

Goodwin, A. (2002). Is salt melting when it dissolves in water? Journal of Chemical Education, 9(3), 93-96.

Graulich, N. (2014). Intuitive judgments govern students’ answering patterns in multiple-choice exercises in organic chemistry. Journal of Chemical Education,92, 205-211.

Graulich, N., Hopf, H. &Schreiner, P. R. (2011a). Heuristic chemistry-addition reactions. Chemistry -A European Journal, 17, 30-40.

Graulich, N., Hopf, H. &Schreiner, P. R. (2011b). Heuristic chemistry-elimination reactions. Chemistry -An Asian Journal, 6, 3180–3188.

Hastie, R. (2001). Problems for judgment and decision making. Annual Review of Psychology, 52, 653-683.

Hatano, G. &Inagaki, K. (2000). Domain-specific constraints on conceptual development. International Journal ofBehavioral Development, 24(3), 267 –275.

Kahneman, D. &Frederick, S. (2002). Representativeness Revisited: Attribute Substitution in Intuitive Judgment. Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgment. Cambridge University press.

Keil, F.C. (1990). Constraints on constraints: Surveying the epigenetic landscape. CognitiveScience, 14(1),135-168.

Maeyer, J. &Talanquer, V. (2010). The role of intuitive heuristics in students’ thinking: ranking chemical substances. Science Education, 94, 963−984.

Maeyer, J. &Talanquer, V. (2013) Making predictions about chemical reactivity: assumptions and heuristics. Journal of Research in Science Teaching,50, 748−767.

Maeyer, J.R. (2013). Common-Sense Chemistry: The Use of Assumptions and Heuristics in Problem Solving. PhD Thesis, Department of Chemistry and Biochemistry, theUniversity of Arizona.

McClary, L. K. &Talanquer, V. (2011). Heuristic reasoning in chemistry: making decisions about acid strength. International Journal of Science Education, 33,1433−1454.

Miller, K. &Kim, T. (2017). Examining student heuristic usage in a hydrogen bonding assessment. Biochemistry and Molecular Biology Education, 45(5), 411-416.

Mitra, A. (1995). Price cue utilization in product evaluations: the moderating role of motivation and attribute information. Journal of Business Research, 33, 187−195.

Morewedge, C. K. &Kahneman, D. (2010). Associative processes in intuitive judgment. Trends in Cognitive Sciences, 14(10), 435−440.

Perfors, A., Tenenbaum, J. B., Griffiths, T. L. &Xu, F. (2011). A tutorial introduction to Bayesian models of cognitive development. Cognition, 120,302–321.

Redish, E. F. (2004). A theoretical framework for physics education research: Modeling student thinking. In Redish, E. F.& Vicentini, M. (Eds.), Proceedings of the international school of physics, “Enrico Fermi” course CLVI. IOS press.

Schwarz, N. (2004). Metacognitive experiences in consumer judgment and decision making. Journal of Consumer Psychology, 14(4),332-348.

Shah, A. K. &Oppenheimer, D. M. (2008). Heuristics made easy: an effort-reduction framework. Psychological Bulletin, 134(2), 207-222.

Simon, H. A. (1990). Invariants of human behavior. Annual Review of Psychology, 41, 1–19.Sloman, S. A. (1996). The empirical case for two systems of reasoning. Psychological Bulletin, 119(1), 3–22.

Spelke, E. S. &Kinzler, K. D. (2007). Core knowledge. Developmental Science, 10, 89–96.

Stanovich, K. E. &West, R. F. (2000). Individual differences in reasoning: implications for the rationality debate. Behavioral and Brain Sciences, 23(5), 645-726.

Stavy, R. &Tirosh, D. (2000). How Students (Mis-) Understand Science and Mathematics: Intuitive Rules. Teachers College press.

Talanquer, V. (2014). Chemistry education: ten heuristics to tame. Journal of Chemical Education, 91, 1091-1097.

Todd, P. M. &Gigerenzer, G. (2000). Précis of simple heuristics that make us smart. Behavioral Brain Sciences, 23(5), 727−741.

Ugras, M. (2018). Heuristic reasoning of pre-service science teachers in chemistry topics. Journal of Baltic Science Education, 17(2), 343-356.

Valanides, N. (2000). Primary student teachers’ understanding of the particulate nature of matter and transformations during dissolving. Chemistry Education Research and Practice, 1(2), 249-262.

Vosniadou, S. (1994). Capturing and modeling the process of conceptual change. Learning and Instruction, 4, 45 –69.

Wellman, H. M. &Gelman, S. (1998). Knowledge acquisition in foundational domains. In D. Kuhn ve R. Siegler (Eds.), Cognition, perception and language. Handbook of child psychology,(5th ed), 2, pp. 523 –573.

Wihlborg, M. (2004). Student nurses’ conceptions of internationalism in general and as an essential part of Swedish nurses’ education. Higher Education Research & Development, 23(4), 433-453.