PISA 2012 MATEMATİK OKURYAZARLIĞI ÜZERİNE ULUSLARARASI BİR KARŞILAŞTIRMA: TÜRKİYE VE FİNLANDİYA

Bu araştırmanın amacı PISA 2012 uygulamasına katılan Fin ve Türk öğrencilerin matematik okuryazarlığı performansları ile ilişkili öğrenci ve okul düzeyindeki faktörlerin belirlenmesi ve farklılıkların ortaya konulmasıdır. Bu amaç doğrultusunda öğrenci ile ilişkili olan okulöncesi eğitim alma, anne ve baba mesleği, anne ve baba eğitim düzeyi, sosyokültürel indeks, evdeki eğitim kaynaklarının kalitesi, haftalık matematik çalışma süresi, matematikte kendini yeterli bulma, matematikte özgüven, sınıf disiplin ortamı ve okulda teknoloji kullanımı değişkenleri alınmıştır. Okul ile ilgili olarak ise, okulun bulunduğu bölge, okuldaki öğrenci sayısı, okulda kullanılan değerlendirmelerin sıklığı ve okuldaki eğitim kaynaklarının kalitesi değişkenleridir. Araştırmacının amacına ulaşmak için aşamalı doğrusal model (ADM) kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, PISA sonuçlarına göre matematik okuryazarlığı ile ilişkili önemli değişkenlerin başında okulöncesi eğitim gelmektedir. Okul öncesi eğitim alan öğrencilerin matematik başarıları almayanlara göre daha yüksektir. Anne ve baba eğitim düzeyleri değişkenlerinden anne eğitim düzeyi Finlandiya için matematik okuryazarlığı arasında pozitif yönlü bir ilişki bulunmaktadır. Aynı şekilde anne ve baba mesleği değişkenleri matematik okuryazarlığı ile pozitif yönde manidar ilişki göstermektedir. Yani üst sosyo-ekonomik düzeydeki mesleklere sahip ebeveynlerin çocuklarının matematik okuryazarlığının manidar bir şekilde yüksek olduğu görülmektedir. Bu sonuçlara paralel olarak sosyokültürel indeks ile matematik okuryazarlığı arasındaki ilişki incelendiğinde manidar bir ilişki olduğu görülmüştür. Evdeki eğitim kaynaklarının kalitesi arttıkça Türkiye PISA 2012 çalışmasına göre matematik okuryazarlığı da artmaktadır. Matematikte kendini yeterli görme ve matematikte özgüven değişkenleri matematik başarısı ile ilişkili önemli değişkenlerdendir. Hem Türkiye hem de Finlandiya için matematikte kendini yeterli görme ile matematikteki özgüven değişkenleri arasında manidar bir ilişki bulunmuştur. Matematik dersinde disiplin ortamı Türkiye ve Finlandiya için matematik başarısı ile manidar ilişki göstermektedir. Teknolojiyi eğlenme amacı ile kullanma değişkeni ise Türkiye’de matematik başarısı ile ilişkili bulunmazken Finlandiya’da negatif ilişkili bulunmuştur. Okul düzeyi değişkenleri incelendiğinde ise; okulun bulunduğu yerleşim yeri büyüklüğünün matematik okuryazarlığı ile ilişkisinin incelenmesi sonucunda Finlandiya için negatif bir ilişkili bulunmuştur. Okuldaki öğrenci sayısı değişkeni Türkiye için negatif ilişkili iken Finlandiya için manidar düzeyde ilişkili olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Okulda yapılan değerlendirme sıklığı değişkeni Türkiye için pozitif yönde manidar bulunmuştur. Öğrenci ve okul düzeyi değişkenlerin ortak etki sonuçları incelenmiştir. Türkiye’de okulun bulunduğu bölge büyük şehre doğru gittikçe sınıf disiplininde ve matematik ders çalışma süresinde artış gözlenmektedir. Türkiye matematik okuryazarlığı üzerinde okulun bulunduğu bölge matematik okuryazarlığı ile ortak ilişkisi manidar olan diğer değişkenler; okul öncesi eğitim alma, anne mesleği, sosyo-kültürel indeks ve evdeki eğitim kaynaklarıdır. Elde edilen sonuçlara yönelik olarak; okullar arası farklılığı azaltacak önlemler alınabilir. Aile eğitim düzeyinin ve sosyo- kültürel indeksin matematik okuryazarlığı üzerindeki etkisinin önemi bakımından aileler bilinçlendirilebilir. Öğrenciler kendilerini daha yeterli bulmaları ve özgüvenlerinin artması vi cesaretlendirilerek sınıf içi etkinliklerde buna özen gösterilebilir. Öğrenciler teknolojiyi eğitim amaçlı kullanmaları için bilinçlendirilebilir.

AN INTERNATIONAL COMPARISON ACCORDING TO PISA 2012 MATHEMATICAL LITERACY TURKEY AND FINLAND

The purpose of this study is to reveal the determination of factors and differences at student and school level associated with mathematical literacy performance of Finn and Turkish students attending PISA 2012 application. In line with this purpose, the variables - pre-school education, parents’ occupations, parents’ educational level, socio- cultural index, the quality of domestic educational resources, weekly mathematical study duration, feeling adequate for mathematics, self- confidence in mathematics, discipline circumstances in classroom and the use of technology at school which have relation to the student have been taken into consideration. And the variables related to school are school’s location, the number of students at school, the frequency of evaluations used at school and the quality of educational resources at school. Hierarchical Linear Model has been used by the researcher to achieve his purpose. According to the results conducted and PISA results, pre-school education is the most important of the primary variables associated with mathematical literacy. The mathematical success of students who have pre-school education is higher than those who haven’t it. Of the variable parents‟ educational levels, mother’s education level has shown a positive relation with mathematical literacy for Finland. Similarly, the variable parents‟ occupation has shown a meaningful positive relation with mathematical literacy. In other words, it has been observed that the mathematical literacy of children from upper socio- economic level is high in a meaningful way. In parallel with these results, when the relation between socio-cultural index and mathematical literacy is examined, a meaningful relation between them will be seen. As the quality of domestic educational resources increases, the mathematical viii literacy increases as well, according to Turkey PISA 2012 study. The variables feeling adequate for mathematics and self-confidence in mathematics are among the other important variables associated with mathematical literacy. A meaningful relation has been observed between the variables feeling adequate for mathematics and self-confidence in mathematics for both Turkey and Finland. Discipline circumstances in mathematics course have shown a meaningful relation with mathematical success for Turkey. Moreover, it has shown a meaningful relation for Finland. And the variable using technology as an entertainment tool has no relation with mathematical success in Turkey; however, it has a negative relation in Finland. Also, when the school variables are examined, a positive relation is observed between the size of the place in which the school is located and mathematical literacy for Finland. The variable student number at a school has shown a negative relation for Turkey, but it has been observed that there isn’t a meaningful relation at high level for Finland. The variable frequency of evaluations used at school has been found meaningful in a positive way for Turkey. The common impact results of student and school level variables have been examined. For Turkey, as the size of the place in which the school is located turns into a big city, an increase in classroom discipline and mathematics studying duration is observed. The other meaningful variables apart from school’s location associated with mathematical literacy for Turkey are pre-school education, mother’s occupation, socio- cultural index and domestic educational resources. As a result of the data collected, precautions which reduce differentiation among schools can be taken. The awareness of families can be raised in regard to important impacts of family education level and socio-cultural index on mathematical literacy. Intraclass activities can be paid more attention by encouraging students to feel themselves adequate and have self- confidence. The awareness of students can be raised so that they can use technology for educational purposes.

PDF

___

Acar, M. (2013). Öğrenci başarılarının belirlenmesi sınavında Türkçe dersi başarısının öğrenci ve okul özellikleri ile ilişkisinin hiyerarşik lineer model ile analizi. (Doktora tezi, Ankara Üniversitesi, Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı, Ankara). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir.
Akyüz, G., & Pala, N. M. (2010). The effect of student and class characteristics on mathematics literacy and problem solving in pısa 2003. Elementary Education Online, 9 (2), 668-678.
Akyüz, G., & Satıcı, K. (2013). PISA 2003 verilerine göre matematik okuryazarlığının çeşitli değişkenler açısından incelenmesi: türkiye- hong-kong-çin modelleri. Kastomonu Eğitim Dergisi , 21 (2), 503-522.
Alacacı, C., & Erbaş, A. K. (2010). Unpacking the inequality among Turkish schools: Findings from PISA 2006. International Journal of Educational Development, (30), 182–192.
Anıl, D. (2008). The analysis of factors affecting the mathematical success of turkish students inthe pisa 2006 evaluation program with structural equation modeling. American-Eurasian Journal of Scientific Research, 3 (2), 222-227.
Armor, D. J. (2003). Maximizing Intelligence. Transaction Publishers.
Aşkar, P., ve Olkun, S. (2005). PISA 2003 sonuçları açısından okullarda bilgi ve iletişim teknolojileri kullanımı. Eğitim Araştırmaları (19), 15-34.
Aydın, A., Uysal, Ş., ve Sarıer, Y. (2010). Analysing the results of pisa maths literacy in terms of social justice and equality in educational opportunities. Social and Behavioral Science, (2), 3537–3544.
Aydın, B. (2003). Bilgi toplumu oluşumunda bireylerin yetiştirilmesi ve matematik öğretimi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 2 (14), 183-190.
Aydın, A., Sarıer, Y. ve Uysal, Ş. (2012). Sosyoekonomik ve sosyokültürel değişkenler açısından PISA Matematik sonuçlarının karşılaştırılması. Eğitim ve Bilim, 37(164), 20-30.
Balcı, A. (2011). Eğitim Yönetiminin Değişen Bağlamı ve Eğitim Yönetimine Etkisi. Eğitim ve Bilim, 36 (162), 196-208.
Baker, D. P., Goesling, B. and LeTendre, G. K. (2002). Socioeconomic status, school quality, and national economic development: a cross‐national analysis of the ‘heyneman‐loxley effect’ on mathematics and science achievement. Comparative Education Review. 46 (3): 291–312.
Baysal, Z. N., & Sahenk Erkan, S. S. (2012). A comparison of the results of Turkey in the 2003- 2006-2009 Pisa exams according to geographical regions and type of schools. Social and Behavioral Science (46), 1106 – 1111.
Berberoğlu, G., & Kalender, İ. (2005). Öğrenci başarısının yıllara, okul türüne, bölgelere göre incelenmesi: öss ve pısa analizi. Eğitim Bilimleri ve Uygulama , 4 (7), 21-35.
Bos, K., & Kuiper, W. (1999). Modelling TIMSS data in a European comparative perspective: Exploring influencing factors on achievement in mathematics in grade 8. Educational Research and Evaluation, 5(2), 157–179.
Buchmann, C. (2002). Measuring family background in international studies of education: Conceptual issues and methodological challenges. In A. C. Porter & A. Gamoran (Eds.), Methodological advances in cross-national surveys of educational achievement (pp. 150– 197). Washington, DC: National Academy Press.
Catapano, M. (2013). Tenth-grade hıgh school students’mathematıcs self-effıcacy, mathematıcs anxıety, attıtudes toward mathematıcs, and performance on the new york state ıntegrated algebra regents examınatıon. Brookhaven, New York: Dowling College.
Davis, P. (2005). The influence of parent education and family income on child achievement: the indirect role of parental expectations and the home environment. Journal of family psychology 19 (2), 294
Dedeoğlu, N., & Alat, Z. (2012). Okul öncesi eğitim ve ilköğretim programlarının matematik konu kazanımları temelinde uyumu. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 12(3), 2263-2288.
Demir, İ., & Depren, Ö. (2010). Assessing Turkey’s secondary schools performance by different region in 2006. Social and Behavioral Science, (2), 2305–2309.
Demir, İ., Kılıç, S., & Ünal, H. (2010). Effects of students’ and schools’ characteristics on mathematics achievement: findings from PISA 2006. Procedia Social and Behavioral Science, 2, 3099–3103.
Duman, M. Z. (2008). İnternet kullanımının öğrencilerin sosyal ilişkileri ve okul başarıları üzerindeki etkisi. Toplum ve Demokrasi, 2 (3), 93-112.
Erbay, F., & Ömeroğlu, E. (2013). Anasınıfına devam eden çocuklara verilen yaratıcı drama eğitiminin çocukların işitsel muhakeme ve işlem becerilerine etkisinin incelenmesi. Eğitim ve Bilim , 38 (169), 41-50.
Ersoy, Y. (2003). Matematikçiler derneği. Aralık 20, 2013 tarihinde http://www.matder.org.tr: http://www.matder.org.tr/index.php?option=com_content&view=article&catid=8:matemati k-kosesi-makaleleri&id=65:matematik-okur-yazarligi-iihedefler-gelistirilecek-yetiler-ve- beceriler-&Itemid=38 adresinden alındı
Gökbunar, R., & Muter, N. (2000). 21. yüzyıla doğru türkiye’de eğitim hizmetlerinin çağdaşlaştırılması. İstanbul: Marmara Ün. Maliye Araştırma ve Uygulama Merkezi Yayın No: 600/13.
Güngor, G., & Göksu, A. (2013). Türkiye’de eğitimin finansmanı ve ülkelerarası bir karşılaştırma. Yönetim ve Ekonomi , 20 (1), 59-72.
Gürsakal, S. (2012). Lojistik regresyon analizi ile pısa 2009 öğrenci başarı düzeylerini etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 17 (1), 441-452.
Güzel, Ç. İ. (2006). A Cross-Cultural Comparıson Of The Impact Of Human And Physıcal Resource Allocatıons On Students’ Mathematıcal Lıteracy Skılls In The Programme For Internatıonal Student Assessment (Pısa) 2003. Ankara: Orta Doğu Teknik Üniversitesi.
Hall, J. M., & Ponton, M. K. (2005). Mathematics selfefficacy of college freshmen. Journal of Developmental Education, 28(3), 26-30.
Hauser R. M. and Sewell, W. H., (1986). Family effects in simple models of education, occupational status, and earnings: findings from the wisconsin and kalamazoo studies. Journal of Labor Economics, Vol. 4, No. 3, Part 2: The Family and the Distribution of Economic Rewards (Jul., 1986), pp. S83-S115, Aralık 01, 2013 tarihinde https://www.jstor.org/stable/pdf/2534956.pdf?refreqid=excelsior%3Ae7f34b4f1372edee77 2bff971a8e8324 adresinden alındı.
Hox,. J. (2002). Multilevel analysis techniques and applications. London: Lawrance Erlbaum Associates. Aralık 13, 2013 tarihinde http://joophox.net/mlbook1/preview.pdf adresinden alındı.
Karasar, N. (2003). Bilimsel araştırma yöntemi. (sekizinci basım). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
Keskin, G., & Sezgin, B. (2009). Bir grup ergende akademik basarı durumuna etki eden etmenlerin belirlenmesi. Fırat Saglık Hizmetleri Dergisi , 4 (10), 3-18.
Kim, D. H. and Law,H. (2012). Gender gap in maths test scores in South Korea and Hong Kong: Role of family background and single-sex schooling. International Journal of Educational Development, 92-103.
King, F.J., Goodson, L. & Rohani, F., (2013). Higher order thinking skills. Center for Advancement of Learning and Assessment. Retrieved from: http://www.cala.fsu.edu/files/higher_order_thinking_skills.pdf
Kotaman, H. (2008). Türk Ana Babalarının Çocuklarının Eğitim Öğretimlerine Katılım Düzeyleri. Eğitim Fakültesi Dergisi , XXI (1), 135-149.
Lee, J. (2009). Universals and specifics of math self-concept, math self-efficacy, and math anxiety across 41 PISA 2003 participating countries. Learning and Individual Differences (19), 355– 365.
Lee, J., & Stankov, L. (2013). Higher-order structure of noncognitive constructs and prediction of PISA 2003 mathematics achievement. Learning and Individual Differences (26), 119–130.
Linnakylä, P., & Malin, A. (2008). Finnish students' school engagement profiles in the light of PISA 2003. Scandinavian Journal of Educational Research , 52 (6), 583-602.
Martıns, L. & Veiga, P. (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.
McClelland, M. M., Cameron, C. E., Connor, C. M., Farris, C. L., Jewkes, A. M. & Morrison, F. J. (2007). Links between behavioral regulation and preschoolers’ literacy, vocabulary, and math skills. Developmental Psychology, 43(4): 947–959.
Milli Eğitim Bakanlığı. (2005). İlköğretim programı. Ankara: MEB.
National Center for Educational Statistics. (2004). The conditioan of education 2004. Aralık 03,2013 tarihinde https://nces.ed.gov/pubs2004/2004077.pdf adresinden alındı.
Organisation for Economic Co-Operation and Development. (2009). OECD Annual Report. PAris: OECD Publication.
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2004). Learning for Tomorrow’s World First Results from PISA 2003. OECD.
Organisation for Economic Co-Operation and Development. (2007). OECD Annual Report. Paris: OECD Publication.
Organisation for Economic Co-Operation and Development. (2005). PISA 2003 Technical Report. Paris: OECD Publication.
Organisation for Economic Co-Operation and Development. (2001). Sample Task From The PISA 2000 Assessment. Paris: OECD Publication.
Özer, Y., & Anıl, D. (2011). Öğrencilerin fen ve matematik başarılarını etkileyen değişkenlerin yapısal eşitlik modellemesi ile incelenmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi , 41, 313-324.
Özgen, K., & Bindak, K. (2011). Lise öğrencilerinin matematik okuryazarlığına yönelik öz-yeterlik inançlarının belirlenmesi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri , 11 (2), 1073-1089.
Park, E. J. (2013). Explaınıng achıevement dısparıtıes between the unıted states and south korea. Fairfax, VA: George Mason University.
Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods (2nd ed.). Newbury Park, CA: Sage. Resnick, L. B. (1987). Education and Learning to Think. Washington: National Academy Press.
Rothstein, R. 2004. Class and schools: using social, economic, and educational reform to close the black-white achievement gap. Economic Policy Institute and Teachers College.
Simola, H. (2005). PISA’daki fin mücizesi: öğrenme ve öğretmen eğitimine tarihsel ve sosyolojik açıklamalar. Comparative Education , 41 (4), 445-470.
Sirin, S. R. (2005). Socioeconomic status and academic achievement: A meta-analytic review of research. Review of Educational Research, 75(3), 417–453.
Tabachnick, B.G. and Fidell, L.S. (2013) Using Multivariate Statistics. Pearson, Boston.
Tatlıdil, H., 1996. Uygulamalı çok değişkenli istatiksel analiz, Akademi Matbaası, ISBN 975-94876- 0-8, 424s. Ankara. Türk Dil Kurumu. (tarih yok). Aralık 01, 2013 tarihinde http://www.tdk.gov.tr adresinden alındı
TEDMEM (2014). 2014 Eğitim Değerlendirme Raporu. Aralık 13, 2013 tarihinde https://tedmem.org/download/2014-egitim-degerlendirme-raporu?wpdmdl=997 adresinden alındı.
Unutkan, Ö. P. (2007). Okul öncesi dönem çocuklarının matematik becerileri açısından ilköğretime hazırbulunuşluğunun incelenmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, (32), 243-254.
Uysal, E., & Yenilmez, K. (2011). Sekizinci sınıf öğrencilerinin matematik okuryazarlığı düzeyi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi , 12 (2), 1-15.
White, K.R. (1982) The Relation between Socioeconomic Status and Academic Achievement. Psychological Bulletin, 91, 461-481.
Williams, N. J. (2003). Item and person parameter estimation using hierarchical generalized linear models and polytomous item response theory models (Unpublished doctoral dissertation). The University of Texas at Austin.
Wood, B. (2007). The ımpact of students’ skılls ın self-regulated learnıng on mathematıcs lıteracy and problem solvıng scales as measured by PISA 2003: a comparıson of the unıted states and fınland. Oneonta: State University of New York.
Wößmann, L., Lüdemann, E., Schütz, G., & West, M. R. (2007). School accountability, autonomy, choice, and the level of student achievement: ınternational evidence from PISA 2003. Organisation for Economic Co-operation and Development.
Yılmaz, H.B., & Aztekin, S. (2012). Turkey affecting students' math literacy achievements of 15 age group in some of the factors according to the level of the school and the student. X. National Congress on Science and Math, 27-30 June, Niğde