You are here

PISA 2012 verilerine göre matematik okuryazarlığının lojistik regresyon ile kestirilmesi

Estimation on the mathematics literacy with logistic regression according to PISA 2012 data

Journal Name:

Publication Year:

DOI: 
10.15285/maruaebd.273926

Keywords (Original Language):

Abstract (2. Language): 
The aim of this study is to determine the effectiveness of the variables on classification of students’ math literacy, mathematical interest, looking forward to mathematic lessons, self detection/fast learning, being determined- easily giving up, reading about mathematics, enjoying mathematics, education level of mother and father by logistic regression by analyzing the 2012 Turkey scores of PISA, known as the International Student Assessment Program, which has been repeated every three years since 2000. The sampling of the research which is in the model of survey constitutes 4848 individuals. From the results of the analysis of the data, in the classification of mathematics literacy, the independent variables of looking forward to the lesson, the level of education for mother and father, appreciation in mathematics, self-detection in mathematics, quickly learning, perseverance, quickly giving up had a significant effect. Reading about mathematics and the level of interest for mathematics didn’t have a significant effect on mathematics literacy. It is observed that the percentage of correct classification in logistic regression model was %85,2. According to the results of the research %94,9 of the students who were successful mathematics literacy and %54,9 of the students who are unsuccessful were correctly estimated.
Abstract (Original Language): 
Bu çalışmada Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı olarak bilinen ve 2000 yılından bu yana her üç yılda bir tekrarlanan PISA araştırmasının 2012 Türkiye verileri kullanılarak öğrencilerin matematik okuryazarlığının, seçilmiş olan matematik dersini dört gözle bekleme, matematik ilgisi, matematik öz algılama / hızlı öğrenme, azim - çabuk pes etme, matematik ile ilgili okuma yapma, matematikten zevk alma, anne ve baba eğitim durumu değişkenleri ile lojistik regresyon tekniği kullanılarak hangi doğruluk düzeyinde sınıflayabildiğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Yordayıcı korelasyonel desen kullanılarak yapılan araştırmanın çalışma grubunu 596 birey oluşturmaktadır. Verilerin analizi sonucunda matematik okuryazarlığının sınıflandırılmasında anne eğitim düzeyi, baba eğitim düzeyi, matematikten zevk alma, matematik öz algılama/hızlı öğrenme, azim- çabuk pes etme bağımsız değişkenlerin anlamlı etkisi olduğu görülmektedir. Matematik ile ilgili okuma yapıp-yapmama ve matematik ilgisi düzeyi matematik okuryazarlığı üzerinde anlamlı etkiye sahip değildir. Elde edilen lojistik regresyon modelinde gözlemlerin doğru sınıflandırma oranlarının %85,2 olduğu görülmektedir. Araştırma bulgularına göre matematik okuryazarlığında başarılı olan öğrencilerin %94,9’u, başarılı olmayan öğrencilerin ise %54,9’u doğru olarak tahmin edilmiştir.
97
112

REFERENCES

References: 

Ada, S. (2015). PISA 2012 Öğrenci Anketindeki Problem Çözme Göstergelerinin Farklı Ülkeler Açısından
İncelenmesi. International Journal of Innovative Research in Education, 2(1), 32-38.
Anıl, D. (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.
Anıl, D. (2009). Uluslararası Öğrenci Başarılarını Değerlendirme Programı (PISA)’nda Türkiye’deki
Öğrencilerin Fen Bilimleri Başarılarını Etkileyen Faktörler. Eğitim ve Bilim, 34, 152: 87-100.
Alomar, B.O. (2006). Personel and Family Paths to Pupil Achievement. Social Behavior and Personality, 34
(8): 907–922.
Aydın, A., Erdağ, C. ve Taş, N. (2009). 2003 - 2006 PISA Okuma Becerileri Değerlendirme Sonuçlarının
Karşılaştırmalı Olarak Değerlendirilmesi (Sınavda En Başarılı Beş OECD Ülkesi-Türkiye Örneği).
Kuramda ve Uygulamada Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(2): 651-673.
Balım, A. Evrekli, G, E. İnel, D. ve Deniş, H. (2009). Türki3ye’nin PISA 2006’daki Durumu Üzerine Bir
İnceleme: Fen Bilimleri Yeterlilik Düzeyinin Bilgi ve İletişim Teknolojilerinin Kullanımına Göre
Değerlendirilmesi. E-Journal of New World Sciences Academy. 4(3), 1053-1066.
Berberoğlu, G. ve Kalender, İ. (2005). Öğrenci Başarısının Yıllara, Okul Türlerine, Bölgelere Göre
İncelenmesi: ÖSS ve PISA Analizi. Eğitim Bilimleri ve Uygulama, 4(7), 21-35.
Birgin, O., Baloğlu, M., Çatlıoğlu, H., & Gürbüz, R. (2010). An Investigation of Mathematics Anxiety Among
Sixth Through Eighth Grade Students in Turkey. Learning and Individual Differences, 20(6), 654-
658.
Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö.E., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F. (2013). Bilimsel Araştırma
Yöntemleri. (15. Baskı) Ankara: PegemA Yayıncılık.
Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş.(2012). Sosyal Bilimler için Çok Değişkenli İstatistik SPSS ve
LISREL Uygulamaları (2. Baskı). Ankara: PegemA Yayıncılık.
Ceylan, E. (2009). PISA 2006 Sonuçlarına Göre Türkiye’de Fen Okuryazarlığında Düşük ve Yüksek
Performans Gösteren Okullar Arasındaki Farklar. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi,
4(2): 55-75.
Chiu, M. M., & Xihua, Z. (2008). Family and Motivation Effects on Mathematics Achievement: Analyses of
Students in 41 Countries. Learning and Instruction, 18(4), 321-336.
Çiftçi, A. (2006). PISA 2003 Matematik Alt Testi Sonuçlarına Göre Türkiye’deki Öğrencilerin Başarılarını
Etkileyen Bazı Faktörlerin İncelenmesi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Hacettepe Üniversitesi,
Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
Çokluk, Ö. (2010). Lojistik Regresyon Analizi: Kavram ve Uygulama. Kuram ve Uygulamada Eğitim
Bilimleri, 10 (3): 1357-1407.
Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2012). Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik (2. Baskı).
Ankara: PegemA Yayıncılık.
Evans, E. M., Schweingruber, H., & Stevenson, H. W. (2002). Gender Differences in Interest and Knowledge
Acquisition: The United States, Taiwan, and Japan. Sex roles, 47(3), 153-167.
Fraenkel, J. R., Wallen, N. E. ve Hyun, H. H. (2012). How to Design and Evaluate Research in Education (8th
edt.). New York: McGram-Hill Companies.
Field, A. (2005). Discovering Statistics Using SPSS (2.nd ed.). London: Sage.
Fisher, P. H., Dobbs-Oates, J., Doctoroff, G. L., & Arnold, D. H. (2012). Early Math Interest and the
Development of Math Skills. Journal of Educational Psychology, 104(3), 673-681.
Ceren MUTLUER • Serap BÜYÜKKIDIK
112
Gürsakal, S. (2012). PISA 2009 Öğrenci Başarı Düzeylerini Etkileyen Faktörlerin Değerlendirilmesi.
Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17 (1), 441-452.
Heinze, A., Reiss, K., & Franziska, R. (2005). Mathematics Achievement and Interest in Mathematics From
a Differential Perspective. ZDM Mathematics Education, 37(3), 212-220. doi:10.1007/s11858-005-
0011-7
Kalaycı, Ş. (2010). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri (5. Baskı). Ankara: Asil Yayıncılık.
Koğar, H. (2015). PISA 2012 Matematik Okuryazarlığını Etkileyen Faktörlerin Aracılık Modeli ile
İncelenmesi. Eğitim ve Bilim, 40(179), 45-55.
Köller, O., Baumert, J., & Schnabel, K. (2001). Does Interest Matter? The Relationship Between Academic
Interest and Achievement in Mathematics. Journal for Research in Mathematics Education, 32 (5),
448-470.
Marsh, H.W,, Trautwein, U., Lüdtke, O., Köller, O., Baumert, J. (2005). Academic Self-Concept, Interest,
Grades, and Standardized Test Scores: Reciprocal Effects Models of Causal Ordering. Child
Development, 76(2): 397-416.
Milli Eğitim Bakanlığı. [MEB]. (2013). PISA 2012 Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Projesi, Ulusal Ön
Rapor. Ankara: Eğitim Araştırma ve Geliştirme Dairesi Yayınları. Web: http://yegitek.meb.gov.tr/
meb_iys_dosyalar/2013_12/13053601_pisa2012_ulusal_n_raporu.pdf 09 Ocak 2014’te alınmıştır.
Milli Eğitim Bakanlığı. [MEB]. (2015). PISA 2012 Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Projesi, Ulusal Nihai
Rapor. Ankara: Eğitim Araştırma ve Geliştirme Dairesi Yayınları. Web: https://drive.google.com/
file/d/0B2wxMX5xMcnhaGtnV2x6YWsyY2c/view 12 Mayıs 2016 tarihinde alınmıştır.
Murnane, R. J. (1981). New Evidence on The Relationship Between Mother’s Education and Children’s
Cognitive Skills. Economics of Education Review, 1(2), 245-252.
Satıcı, K. (2008). PISA 2003 Sınavlarına Göre Matematik Okuryazarlığını Belirleyen Faktörler: Türkiye
ve Hong Kong-Çin. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Balıkesir Üniversitesi, Fen Bilimleri
Enstitüsü, Balıkesir.
Shin, J., Lee, H., and Kim, Y. (2009). Student and School Factors Affecting Mathematics Achievement:
International Comparisons Between Korea, Japan and The USA. School Psychology International,
30(520), 520-537.
Teachman, J. D. (1987). Family Background, Educational Resources, and Educational Attainment. American
Sociological Review, 52 (4), 548-557.
Tabachnick, B.G. ve Fidell, L.S. (2001). Using Multivariate Statistics (Third Edition). New York, USA.:Harper
Collins College Publishers.
Uysal, S. (2015). Factors Affecting The Mathematics Achievement of Turkish Students in PISA 2012.
Educational Research and Reviews, 10(12), 1670-1678.
Yılmaz, E.T. (2006). Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA)’nın Türkiye’deki Öğrencilerin
Matematik Başarılarını Etkileyen Faktörler, Yüksek Lisans Tezi. Hacettepe Üniversitesi, Sosyal
Bilimler Enstitüsü, Eğitim Bilimleri Anabilim Dalı, Ankara.
Zhang, D. ve Liu, L. (2016). How Does ICT Use Influence Students’ Achievements in Math and Science Over
Time? Evidence from PISA 2000 to 2012. Eurasia Journal of Mathematics, Science & Technology
Education, 12(9), 2431-2449.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com