ANKARA ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Transkript

1 ANKARA ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ANABİLİM DALI ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME PROGRAMI TIMSS 2011 FEN UYGULAMASINDA CİNSİYETE GÖRE FARKLILAŞAN MADDE FONKSİYONUNU MADDE, ÖĞRENCİ VE OKUL DÜZEYİNDE AÇIKLAYAN DEĞİŞKENLER DOKTORA TEZİ SEHER YALÇIN Ankara, Temmuz, 2015

2 ANKARA ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ANABİLİM DALI ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME PROGRAMI TIMSS 2011 FEN UYGULAMASINDA CİNSİYETE GÖRE FARKLILAŞAN MADDE FONKSİYONUNU MADDE, ÖĞRENCİ VE OKUL DÜZEYİNDE AÇIKLAYAN DEĞİŞKENLER DOKTORA TEZİ SEHER YALÇIN Danışman: Prof. Dr. EZEL TAVŞANCIL Ankara, Temmuz, 2015

3

4

5 ÖZET TIMSS 2011 FEN UYGULAMASINDA CİNSİYETE GÖRE FARKLILAŞAN MADDE FONKSİYONUNU MADDE, ÖĞRENCİ ve OKUL DÜZEYİNDE AÇIKLAYAN DEĞİŞKENLER Yalçın, Seher Doktora, Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı Tez Danışmanı: Prof. Dr. Ezel TAVŞANCIL Temmuz 2015, xv sayfa Bu çalışmanın amacı, 2011 yılı Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırması (TIMSS) Türkiye 8. sınıf örnekleminde, cinsiyete göre fen maddelerinde farklılaşan madde fonksiyonu (FMF) olup olmadığını, FMF varsa seçilen madde, öğrenci ve okul özelliklerinin FMF gösteren maddelerdeki FMF nin kaynağını açıklama durumunu çok düzeyli modeller çerçevesinde tespit etmek ve maddelerdeki FMF nin olası kaynağını yargısal yaklaşımla da belirlemektir. Betimsel araştırma modelinde olan araştırmanın evreni, 2011 yılında Türkiye de 8. sınıfta öğrenim gören tüm öğrencilerdir. Bu araştırmanın örneklemi, TIMSS 2011 Türkiye uygulamasından oluşmaktadır. TIMSS örneklemi, 2011 yılındaki TIMSS uygulamasına katılması için coğrafi bölgelere ve okul türlerine göre tabakalandırılarak seçilen, 8. sınıf düzeyinde 239 okul ve 6928 öğrenciden oluşmaktadır. Çalışma kapsamında seçilen değişkenlerde kayıp veriler silindikten sonra analizler, 208 okul, 5732 kişi ve 221 madde üzerinden yapılmıştır. Verilerin varsayımları karşılama durumu SPSS, STATISTICA, LISREL, BILOG ve R paket programları aracılığıyla test edilmiştir. FMF analizleri ise birinci kitapçık için HLM 7.0, DIFPACK 1.7 ve IRTLRDIF 2.0b programları, tüm kitapçıklar için WinBUGS 1.4 programı ile analiz edilmiştir. Tüm maddeler için FMF, çok düzeyli modelleme yaklaşımında tam Bayes tahminiyle belirlenmiştir. Araştırma sonucu, FMF gösteren 39 maddenin cinsiyete göre dağılımının eşit olduğu, Yer Bilimleri konu alanındaki tüm FMF li maddelerin erkekler lehine olduğu; bilişsel düzey açısından, cinsiyete göre FMF gösteren madelerin yarısının uygulama düzeyinde olduğu saptanmıştır. Öğrenci düzeyindeki Fene karşı kendine güven değişkeni, en iii

6 fazla sayıda maddenin FMF gösterme durumunu açıklamıştır. Öğrenci düzeyinde ele alınan değişkenler, iki maddenin FMF gösterme durumunu açıklamıştır. Erkekler lehine FMF olan bu iki madde artık FMF göstermemektedir. Okul düzeyinde ele alınan okul kaynakları değişkeninin, bazı maddelerin cinsiyete göre FMF gösterme durumu ile ilişkili olduğu görülmüştür. Uzmanlardan alınan görüşler, bazı maddelerde istatistiksel sonuçlarla tutarlıyken bazı maddelerde istatistiksel sonuçtan farklı olup bazı maddelerde ise uzmanların kendi aralarında görüş farklılıkları olduğu saptanmıştır. Anahtar sözcükler: Fen bilimleri, çok düzeyli modeller, TIMSS 2011, farklılaşan madde fonksiyonu iv

7 SUMMARY THE FACTORS EXPLAINING THE DIFFERENTIAL ITEM FUNCTIONING AT ITEM, STUDENT AND SCHOOL LEVELS IN THE ADMINISTRATION OF TIMSS 2011 SCIENCE TEST ACCORDING TO GENDER Yalçın, Seher Dissertation, Department of Educational Measurement and Evaluation Advisor: Prof. Dr. Ezel TAVŞANCIL July 2015, xv pages The objective of this study is to define differential item functioning (DIF) according to the gender and if DIF is determined in the items, posd to measure science literacy in TIMSS (Trends in International Mathematics and Science Study) 2011, the role of the students and schools characteristics as the sources of DIF in the determined items are analyzed with the frame of multilevel models. Also defining the possible sources of DIF in the items with the judgmental approach is aimed with this study. The whole eight grade students in Turkey are composed of the population of this descriptive study. The sample of this study was consisted of application in TIMSS TIMSS sampling which it was defined by stratifying according to the geographical regions and the types of schools that attended the TIMSS 2011 and comprised of 239 schools and 6928 eight grade students. After deleting the missing values, the analysis are progressed with 208 schools, 5732 students and 221 items. The assumptions of analysis are tested with SPSS, STATISTICA, LISREL, BILOG and R programs. Analyzes of DIF are progressed by using HLM 7.0, DIFPACK and IRTLRDIF 20.0b programs for first booklet, WinBUGS 1.4 is used for all booklets. In all of the items, DIF is determined through full bayesian estimation in multilevel modeling approach. At the end of the study, it is determined that the distribution of 39 items in which DIF is detected is equal by sex, all items in which DIF is determined in the field of Earth Sciences are in favor of boys; in terms of cognitive dimension process, half of the items which displays DIF by sex is in the cognitive level of application. The variable of self-confidence regarding to science in student level explains differential item functioning in maximum number of items. The variables, which are examined in student level, explain DIF in two items. These items displaying DIF in favor of boys don t display DIF anymore. It is seen that v

8 the variable of school sources, which is examined in school level, is related with some items displaying DIF by sex. It is determined that while the judgments of experts are consistent with the statistical results in some of the items, they are rather different in another items. Besides, it is detected that there is difference of opinion among experts in some of the items. Keywords: Science, multilevel models, TIMSS 2011, differential item functioning vi

9 ÖNSÖZ Öğrenci başarısının en az hatayla ölçülmesi ve öğrencilerin başarılarıyla ilişkili değişkenlerin belirlenmesi ölçme ve değerlendirme alanında çalışılan önemli konular arasındadır. Bu bağlamda, araştırmacılar, bireysel ölçme girişimlerinden çok uluslarası alanda uzmanlarca hazırlanan evreni temsil edici gruplara uygulanan, öğrenci, veli ve okul anketleriyle çok yönlü veriler toplayan ve uluslararası karşılaştırmaya fırsat sağlayan Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA), TIMSS gibi ölçme uygulamalarının verilerini daha çok tercih etmeye başlamışlardır. Bu uygulamalardan elde edilen verilerin analizleri için de farklı kuramlara göre geliştirilen modeller vardır. Bu modellerdeki farklılık, daha önceki kuramların sınırlılıklarını ortadan kaldırmak için bilgisayar teknolojisindeki gelişmelerinde sağladığı fırsatlarla oluşturulan algoritmalardaki farlılıklardan kaynaklanmaktadır. Bu tür geniş ölçekli sınavlarda hem başarı testi maddelerine verilen yanıtlar, hem de öğrenci ve okul anketlerine verilen yanıtların birarada değerlendirilebilmesi için çok düzeyli (madde, öğrenci ve okul düzeyi gibi) ölçme modellerinin kullanılması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında da, geniş ölçekli uygulamalardan biri olan TIMSS fen bilimleri alanına odaklanılmıştır. Bu alanda, aynı yetenek düzeyinde olan öğrencilerin bir maddeye doğru ya da yanlış yanıt verme olasılıklarının cinsiyete göre farklılaşıp farklılaşmadığı araştırılmıştır. Farklılık saptanan maddelerde; maddenin, öğrencinin ve okulun özelliklerinin bu farklılığı açıklama durumu belirlenmiştir. Aynı zamanda öğrencilerin maddelere verdikleri yanıtların öğrenci ve okul özellikleriyle ilişkili olma durumu da tespit edilmiştir. Lisansüstü eğitimim süresince, her zaman bana destek olan yetişmemde büyük emeği olan değerli hocam ve danışmanım Prof. Dr. Ezel TAVŞANCIL a, tez izleme komitesinde yer alan ve değerli bilgileriyle tezime katkıda bulunan saygıdeğer hocalarım Prof. Dr. Hülya KELECİOĞLU, Yrd. Doç. Dr. Ömer KUTLU ve Prof. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK e; tez jürimde yer alan ve tezime katkı sağlayan değerli hocalarım Prof. Dr. Nizamettin KOÇ ve Yrd. Doç. Dr. Safiye BİLİCAN DEMİR e; lisansüstü eğitimim süresince değerli bilgilerinden yararlandığım saygıdeğer hocalarım Prof. Dr. Nükhet DEMİRTAŞLI ve Doç. Dr. Ömay ÇOKLUK a, her zaman beni anlayan ve ilgisini eksik etmeyen sevgili hocam Yrd. Doç. Dr. Deniz GÜLLEROĞLU na; çalışmamda görüşlerine başvurduğum değerli uzmanlara; uzun süren analizlerim için vii

10 bilgisayar desteği sağlayan ve tez sürecimde beni hep motive eden sevgili arkadaşlarım Arş. Gör. Münevver İLGÜN DİBEK ve Arş. Gör. Hatice Çiğdem YAVUZ a; zor günlerimde hep yanımda olup bana destek olan değerli arkadaşlarım, Arş. Gör. Asiye ŞENGÜL AVŞAR, Arş. Gör. Emine Burcu PEHLİVAN TUNÇ, Burçin KARTAL, Arş. Gör. Zeynep KIZIL a; bugünlere gelmemde büyük emeği olan ve süreçte gösterdiği sabır için biricik anneciğime ve kardeşlerime teşekkürlerimi sunarım. Ayrıca doktora eğitimim süresince verdiği maddi destekten ötürü Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) na teşekkür ederim. Seher YALÇIN viii

11 Babam a

12 İÇİNDEKİLER ONAY Sayfa... i BİLDİRİM... ii ÖZET... iii SUMMARY... v ÖNSÖZ... vii İÇİNDEKİLER... x ÇİZELGELER DİZİNİ... xiii ŞEKİLLER DİZİNİ... xv BÖLÜM I. GİRİŞ... 1 Problem... 1 İlgili Araştırmalar Türkiye de FMF Belirlemede KTK ve/veya MTK ya Dayalı Yöntemlere Göre Yapılan Çalışmalar Çok Düzeyli Modelleme Yöntemi ile FMF Belirleme Amaçlı Türkiye de ve Yurt Dışında Yapılan Çalışmalar Amaç Önem Sayıltılar Sınırlılıklar Kısaltmalar II. YÖNTEM Araştırmanın Modeli Evren ve Örneklem Veriler ve Toplanması Verilerin Analizi FMF Belirlemede Çok Düzeyli Madde Tepki Modelleri Çok Düzeyli FMF Modelleri Tam Bayes Teoremi x

13 Markov Zinciri Monte Carlo (Markov Chain Monte Carlo - MCMC) Yöntemi Tam Bayes Sonuçlarında Önsellerin Belirlenmesi, Yakınlaştırma Ölçütleri ve Sonuçların Yorumu Model 1. FMF Tahmin Modeli İki Düzeyli FMF Yöntemi GHLM Yöntemi Eşzamanlı Madde Yanlılık Testi Yöntemi MTK-OO Yöntemi Model 2. Madde Güçlük Tahmin Modeli Model 3. Öğrenci Değişkenlerinin Kontrolü ile FMF Tahmini Model 4. Cinsiyete göre FMF: Seçkisiz Etki FMF Modeli FMF Analizleri Öncesi Yapılan Çalışmalar Tek boyutluluk Yerel bağımsızlık Model veri uyumu Ölçme değişmezliği III. BULGULAR ve YORUMLAR TIMSS 2011 Fen Bilimleri Uygulaması Maddelerinin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumu TIMSS 2011 Fen Bilimleri Uygulamasında Cinsiyete Göre FMF Gösteren Maddelerinin Madde Özelliklerine Göre Dağılımı TIMSS 2011 Fen Bilimleri Uygulamasındaki Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Göstermesini Öğrenci Özelliklerinin Açıklama Durumu TIMSS 2011 Fen Bilimleri Uygulamasındaki Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Göstermesini Okul Özelliklerinin Açıklama Durumu TIMSS 2011 Fen Bilimleri Uygulamasında Cinsiyete Göre FMF Gösteren Maddeler İçin Uzman Görüşleri IV. SONUÇ ve ÖNERİLER Sonuç Öneriler KAYNAKLAR EKLER Ek A. TIMSS 2011 Fen Bilimleri Maddelerine İlişkin Bilgiler Ek B. WinBUGS Programı nda Test Edilen Model ve 4 ün Kodları xi

14 Ek C. Madde Yanlılığı Çalışması- Uzman Görüşü Formu Ek D. Tek Boyululuk İçin Sözdizimi ve Path Diyagramı Ek E. SIBTEST ve MTK-OO Analizi Sonuçları Ek F. Model 3 ün Tüm Maddeler İçin Odds Oranları ve Manidarlık Düzeyleri 196 Ek G. Model 3 deki İlk On İki Madde İçin Yakınlaştırma Grafikleri xii

15 ÇİZELGELER DİZİNİ Çizelge Sayfa 1. Bilme, Uygulama ve Akıl Yürütme Alanlarındaki Alt Bilişsel Kategoriler Farklı FMF Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması TIMSS 2011 Uygulaması nda Kitapçık Türleri ne Göre Kayıp Veriler Silinmeden Önceki ve Silindikten Sonraki Cinsiyete Göre Öğrenci Sayıları Fen Bilimleri Alanındaki İçerik ve Bilişsel Boyutta Madde Türlerine Göre Madde Sayıları Sekizinci Sınıf Fen Bilimleri Öğrenme Alanlarına Göre Maddelerin Yüzdelik Dağılımı Sekizinci Sınıf Fen Bilimleri Bilişsel Düzeylere Göre Maddelerin Yüzdelik Dağılımı Bilme, Uygulama ve Akıl Yürütme Alanlarındaki Alt Bilişsel Kategorilerin İçerik Tanımları TIMSS Sekizinci Sınıf Fen Alanı Yeterlik Düzeylerine Göre Başarı Tanımları Öğrencilerin Fen Bilimleri Başarı Puanlarına İlişkin Betimsel İstatistikler Öğrenci Düzeyindeki Değişkenlerin Kategori Tepkilerinin Cinsiyete Göre Dağılımı Okul Düzeyindeki Değişkenlerin Kategori Tepkilerinin Dağılımı Birinci Kitapçıktaki Maddelerin Faktör Yük Değerleri Kitapçık Bir in Doğrulayıcı Faktör Analizi Model Veri Uyumu İstatistikleri İki Parametreli Modele Göre Kestirilen Madde İstatistikleri Tüm Kitapçıkların Cinsiyete Göre Değişmezlik Sonuçları Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumu Sabit Etkilerin Final Tahmini - GHLM sonuçları SIBTEST Yöntemine Göre Analiz Sonuçları MTK-OO Yöntemine Göre Analiz Sonuçları Farklı Yöntemlerde Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumu Maddelerin Cinsiyete Göre Güçlük Düzeyleri B ve C Düzeyi FMF li Maddelerin İçerik, Bilişsel Boyut ve Madde Türüne Göre Dağılımı Sekizinci Sınıf Fen Bilimleri Öğrenme Alanındaki Maddelerin Alt Öğrenme Alanlarına ve Kızlar ve Erkekler Lehine FMF Olma Durumuna Göre Dağılımı xiii

16 24. Öğrenci Düzeyindeki Değişkenler Kontrol Edildiğinde Cinsiyete Göre FMF Öğrenci Düzeyindeki Değişkenler Kontrol Edildiğinde Okullar Arasında Cinsiyete Göre FMF Farklılaşan Madde Fonksiyonunu İstatistiksel Spnuçlara Göre Açıklayan Öğrenci ve Okul Düzeyi Değişkenler Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumunun Uzman Görüşlerine Göre Dağılımı Farklılaşan Madde Fonksiypnunu Uzman Görüşlerine Göre Açıklayan Öğrenci ve Okul Düzeyi Değişkenler TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Model 3 Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin Odds Oranları Model 3 İçin Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin Manidar İlişki Gösterme Durumu xiv

17 ŞEKİLLER DİZİNİ Şekil Sayfa 1. Fen de Cinsiyet Farklılıkları TIMSS 8. Sınıf Türkiye Fen Başarısının TIMSS Uygulama Dönemlerine Göre Dağılımı TIMSS 8. Sınıf Türkiye Fen Başarısının TIMSS Uygulama Dönemlerine Göre Dağılımı Yamaç Birikinti Grafiği Birinci Kitapçık İçin Test Bilgi Fonksiyonu...75 xv

18 1 BÖLÜM I GİRİŞ açıklanmıştır. Bu bölümde; problem, amaç, önem, sayıltılar, sınırlılıklar ve kısaltmalar Problem Eğitim sisteminin etkililiği, öğrencilere uygulanan çeşitli ölçme çalışmalarından elde edilen bilgilerle saptanabilir (Milli Eğitim Bakanlığı [MEB], 2013). Ölçme, belirlenen kurallara göre bireylere ya da özelliklere sayılar atama sürecidir (Ebel ve Frisbie, 1991). Daha genel anlamda ölçme, bir nesnenin veya varlığın belli bir özelliğe sahip olup olmadığının, sahipse sahip oluş derecesinin gözlenip gözlem sonuçlarının sembollerle ya da sayılarla ifade edilmesidir (Turgut, 1997). Ölçme, eğitimde yaygın olarak öğrencilerin başarılarını belirlemek amacıyla kullanılmaktadır. Öğrenci başarıları göz önünde bulundurularak pek çok ülkede eğitim sistemi ve öğelerine yönelik eksikliklerin belirlenmesi ve gereksinim duyulan alanların geliştirilmesi çalışmaları yürütülmektedir (MEB, 2010). Türkiye nin de katıldığı uluslararası düzeyde öğrenci başarılarını belirlemek amacıyla eğitim araştırmaları yürütülmektedir. Bu araştırmalar: Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA-The Programme for International Student Assessment) ve Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırmasıdır (TIMSS-Trends in International Mathematics and Science Study). PISA, öğrencilerin matematik, fen ve okuma alanlarında bilgi ve becerilerini değerlendirmeye yönelik üç yılda bir yapılan bir uygulamadır. Her uygulama döneminde, bu beceri alanlarından biri odağa alınmaktadır. Son yapılan PISA 2015 uygulaması ise fen alanı odaklıdır. TIMSS uygulamaları ise dört yılda bir 4. ve 8. sınıf öğrencilerinin matematik ve fen başarısını ölçmektedir. 1

19 2 Bu çalışmada, son PISA uygulamasının fen alanı odaklı olması, bu araştırma kapsamında elde edilen sonuçların, açıklanacak olan PISA 2015 verileriyle karşılaştırılma olanağı da sağlayacağından, TIMSS fen bilimleri uygulamalarına odaklanılmıştır. Ayrıca fen bilimleri alanı, günümüz bilgi ve teknoloji çağında da önem taşımaktadır. Teknoloji odaklı gelişmeler her geçen gün hızlı bir şekilde ilerlemekte, bilimsel bilgi birikimi artmakta, bireylerin yaşantılarının her alanında fen ve teknoloji karşılarına çıkmaktadır (Balkan Kıyıcı ve Kıyıcı, 2007; Gömleksiz ve Bulut, 2007; MEB, 2013). Bireylerin yaşadıkları dünyayı anlamaları, fen bilimleri yoluyla gerçekleşir. Bilimsel yöntem ve teknikleri günlük yaşamda karşılaştığı sorunların çözümünde kullanan bireyler, bilgiye daha hızlı ulaşabilir, yeni bilgiler üretebilir, çağdaş teknolojileri etkili ve verimli kullanabilir, yeni sistem ve teknolojiler geliştirebilirler. Bu nedenle fen bilimleri alanı ve etkili olarak öğretilmesi de büyük önem taşır (Kaptan, 1998). Öğrencilerin hızla gelişen bilimsel bilgi ve teknolojik yenilikleri takip edebilmeleri ve anlayabilmeleri için fen okuryazarı olmaları gerekmektedir. Fen okuryazarlığı terimi ilk kez Paul Hurd (1958) tarafından kullanılmıştır. Hurd (1958), fen okuryazarlığını, bir bireyin günlük yaşamında, fenle ilgili karşılaşması olası birtakım problemler ve konular hakkında düşünebilmesi ve fenle ilgili kavramların anlamlarını bilmesi olarak tanımlamıştır. De Boer (2000) fen okuryazarlığını, bilimsel gelişmelerdeki hızlı değişim ve fen bilimleriyle ilgili geniş bir anlayışa sahip olma olarak tanımlarken Murphy, Beggs, Hickey, O'Meara ve Sweeney (2001), önemli fen olgularını, kavramlarını ve teorilerini bilmeyi, fenin doğasını, matematik ve teknoloji ile olan ilişkisini, bireyler üzerindeki etkisini ve toplumdaki rolünü anlama olarak tanımlamıştır. Rusya nın Sputnik i uzaya fırlatmasından sonra Amerika başta olmak üzere tüm ülkeler bilimsel bilginin stratejik rolünün farkına varmış ve bilimsel rekabet ortamında geride kalmamak için fen okuryazarlığına olan ilgileri hızla artmıştır (Laugksch, 2000). Fen okuryazarlığının önemi düşünülerek ölçülmesi de gerekli görülmüştür. Uluslarası düzeyde yapılan uygulamalardan PISA nın odağında fen okuryazarlığı kavramının daha çok yer aldığı görülmektedir. PISA da okuryazarlık kavramı, ileri bir süreç olarak vurgulanmaktadır. Fen okuryazarlığı, fen bilimleri kavramlarını algılama ve çeşitli durumlarda fen bilimleriyle ilgili bilginin

20 3 uygulanmasıdır. PISA da sadece okul programları değil aynı zamanda okul dışı öğrenmeler de resmedilir (Scott, 2004). Türkiye de ise 2000 yılındaki ilköğretim fen programının başlıca amacı, fen okuryazarlığını geliştirmek olarak ifade edilmiştir (Kılıç, Hayman ve Bozyılmaz, 2008). Bu amaç sonraki programların da temel amacı olmuştur. İlköğretim programında fen okuryazarı bireylerin, fen bilimlerine ilişkin temel bilgilere (Biyoloji, Fizik, Kimya, Yer, Gök ve Çevre Bilimleri, Sağlık ve Doğal Afetler) ve doğal çevrenin keşfedilmesine yönelik bilimsel süreç becerilerine sahip olması gerektiği belirtilir. Bu bireyler, kendilerini toplumsal sorunların çözümü konusunda sorumlu hisseder, yaratıcı ve analitik düşünme becerileri yardımıyla bireysel veya işbirliğine dayalı alternatif çözüm önerileri üretebilirler. Bunlara ek olarak fen okuryazarı bir birey, bilgiyi araştırır, sorgular ve zamanla değişebileceğini kendi akıl gücü, yaratıcı düşünme ve yaptığı araştırmalar sonucunda fark eder. Bilginin zihinsel süreçlerde işlenmesinde, bireyin içinde bulunduğu kültüre ait değerlerin, toplumsal yapının ve inançların etkili olduğunun farkındadır. Fen okuryazarı bireyler, sosyal ve teknolojik değişim ve dönüşümlerin fen ve doğal çevreyle olan ilişkisini kavrar. Ayrıca, fen bilimleri alanında kariyer bilincine sahip olan bu bireyler, bu alanda görev almak istemeseler bile fen bilimleri ile ilişkili mesleklerin, toplumsal sorunların çözümünde önemli bir rolü olduğunun farkındadır (MEB, 2013). Türkiye de fen eğitimi programlarında, fen ve teknoloji okuryazarı bir bireyin (MEB, 2013); araştıran-sorgulayan, etkili kararlar verebilen, problem çözebilen, kendine güvenen, işbirliğine açık, etkili iletişim kurabilen, sürdürülebilir kalkınma bilinciyle yaşam boyu öğrenen ve fen bilimlerine ilişkin bilgi, beceri, olumlu tutum, algı ve değere; fen bilimlerinin teknoloji toplum-çevre ile olan ilişkisine yönelik anlayışa ve psiko-motor becerilere sahip olmalarını kapsamaktadır. Fen ve teknoloji okuryazarı bireylerin yetişebilmesi için öğrencilerin fen alanında sahip oldukları bilgi ve becerilerinin, tutumlarının, fene verdikleri değerin ve fende kendine olan güvenlerinin belirlenmesi önem taşımaktadır. Alan yazında, pek çok araştırmada, öğrencilerin fen başarılarının cinsiyete göre farklılaştığı tespit edilmiştir (Bursal, 2013; Bursal, Buldur ve Dede, 2015; Fidan-Dişikitli, 2011). Bu nedenle, öğrencilerin başarıları ve ilgili değişkenlere ilişkin belirlemelerin cinsiyete göre yapılması önem taşımaktadır.

21 4 Cinsiyete göre öğrenci başarıları arasındaki farklılıklar pek çok faktörden etkilenebilmektedir. Eğitim alanında cinsiyete ilişkin davranış farklılıklarının doğuştan biyolojik farklılıklardan kaynaklanabileceğini düşünenlere göre, eğitim; evin geçimini sağlayan, aile reisi rolündeki erkeklerle, ailesi ve ev işleriyle ilgilenen kadınların doğal görevlerini öğrendikleri ve beklentilere uygun olarak sosyalleştikleri araçtır. Oysa eğitim, cinsiyetler için eşitliğe dikkat çekmek, cinsiyet farklılıklarını azaltmak için farkındalık oluşturmak ve basmakalıp görüşlerle baş edebilmede bir araç olmalıdır (Eurydice, 2010). Cinsiyet (sex) terimi, bireylerin kadın ya da erkek olma özelliklerini tanımlayan biyolojik ve fizyolojik özelliklerdir. Toplumsal cinsiyet (gender) terimi, toplumun ve kültürün kadın ya da erkek için uygun olduğunu düşündüğü davranışlar, roller, beklentiler, özellikler ve toplumsal yapıyı ifade etmektedir (Scantlebury ve Baker, 2007; Vatandaş, 2007; World Health Organization [WHO], 2009). Kadın ve erkek ayrımının davranış, tutum ve rollerle ilgili olduğu (Vatandaş, 2007), cinsiyet rollerinin belirlenmesinde ise toplumdaki değer yargılarının etkili olduğu (Kuzgun ve Sevim, 2004) belirtilmektedir. Türk toplumundaki egemen anlayışa göre, kadın ve erkek cinsiyet rollerine bakıldığında; ev işleri, eş ve çocuk bakımı ya da iş yaşamındaki düşük statü ve gelirli işlerin kadınlara; evin geçimini sağlama, yüksek statülü ve gelirli işler, aktif roller ise erkeğe uygun olarak değerlendirilmektedir (Çıtak, 2008; Kuzgun ve Sevim, 2004). Erkeklerin fiziksel, aritmetik ve mekanik becerilerinin daha güçlü olduğu, kadınların ise fiziksel ve psikolojik olarak daha erken olgunlaştığı ve sözel becerilerinin daha gelişmiş olduğu belirtilmektedir (Eurydice, 2010). Eğitim sistemindeki cinsiyet konulu temalar, okuma materyalleri ve diğer okul kaynakları aracılığıyla da öğrencileri etkileyebilmektedir. Materyallerde, kadınları yok sayan ya da kadınlara karşı olumsuz bir dil kullanılması, cinsiyet rollerini basmakalıp temsil eden sözcüklerin yer alması; örneğin bilim insanı yerine bilim adamı ifadesi ya da erkeklerin gülmesi kadınların kıkırdaması ifadeleri karşılaşılan durumlardır. Ayrıca erkeklere ilişkin ögeler daha sıklıkla kullanılmakta ve erkekler işçilik gibi mesleklerde, kadınlar ise genellikle evle ilgili ve duygusal işlerde görülmektedir (Eurydice, 2010). Ders kitaplarında kadın ve erkek modellerine ilişkin incelemeler pek çok araştırmaya konu olmuştur. Gümüşoğlu (2008), 1928 den 2008 e dek yayınlanmış den fazla ilköğretim ders kitabını kadın ve erkek modelleri açısından

22 5 incelemiştir lerden 1945 e dek ders kitaplarında kadınların, çocuklara ya da yeni kuşağa ülkeyi ve uygarlığı öğreten öğretmen olarak resmedildiği, 1950 den itibaren ise, ailenin hizmetçisi gibi sunulduğu ifade edilmiştir. İkibinli yılların başında ise durumun 1950 lerden de kötü olduğu belirtilmektedir. Türkiye de ders kitaplarının toplumsal cinsiyet rolleri açısından incelendiği çalışmalarda, kitaplarda, erkeklerin kadınlardan daha fazla yer aldığı, meslek rollerinde erkeklerin kadınlara oranla daha farklı ve çeşitli meslek grupları içerisinde sunulduğu ve aile içi rollerde kadınların daha fazla temsil edildiği belirlenmiştir (Esen ve Bağlı, 2003; Kırbaşoğlu-Kılıç ve Eyüp, 2011). Fen eğitiminde cinsiyet farklılıklarıyla ilgili araştırmaların incelendiği bir çalışmada, 1970 lerin başlangıcından on yıllık bir süreçte Journal of Research in Science Teaching dergisindeki yayımlanan makaleler ele alınmıştır. Yayımlanan makalelerin çok azında cinsiyet ve eşitlik konusunun ele alındığı, 1980 lerin sonunda cinsiyet farklılıklarına daha az odaklanıldığı ve cinsiyet eşitliği konusunun daha çok çalışıldığı görülmüştür (Baker, 2002). Toplumsal beklentiler ve okuma materyalleri dışında öğretmen ve okul içi faktörlerin de cinsiyet farklılığını yaratabileceği ifade edilmektedir. Öğretmen beklentisinin etkisi, sınıf etkileşimi ve öğretim yöntemlerinin erkekleri destekleyebileceği bu durumun da kızların fene katılımını olumsuz etkileyebileceği belirtilmiştir (Kahle, Parker, Rennie ve Riley, 1993). Çoğu ülkede aynı okulda ve sınıfta olan erkeklerin fen alanındaki başarılarında avantajlı olma durumu oldukça fazladır. Erkeklerin fen derslerindeki başarılarının yüksek olmasının ve kızların bu alanlarda kendilerine güvenlerinin az olmasının ayrıca fen ve teknolojiyi yükseköğrenimde tercih etmemelerinin, öğretmen ve okul faktörleriyle ilişkili olduğu düşünülmektedir (Eurydice, 2010). Yang (1996), öğrencilerin fene ilgilerindeki cinsiyet farklılıklarını açıklamak için başka araştırmacıların da görüşlerini birleştirerek altı boyutlu bir model ortaya çıkarmıştır. Bu altı boyut: sosyal kültür, bireysel biliş, bireysel etki, eğitim çevresi (okul), aile arka planı ve fenin doğasından oluşmaktadır (Akt. Wong, 2012). Oluşturulan model Şekil 1 de verilmiştir.

23 6 Sosyal/Toplumsal kültür Cinsiyet rolü Aile arka planı Eğitim çevresi Fen ilgisindeki cinsiyet farklılıkları Fen bilgisi Fen in doğası Fen e karşı tutum Bireysel etki Öz yeterlilik Fen başarısı Bireysel biliş Yetenek Şekil 1. Fen de Cinsiyet Farklılıkları (Yang, 1996: Akt. Wong, 2012) Şekil 1 de görüldüğü gibi öğrencilerin fene olan ilgilerindeki cinsiyet farklılıkları pek çok faktörle etkileşim halindedir. Bu faktörlerden, sosyal/toplumsal kültür; medya, yasalar, tarih, gelenek, düşünce ve felsefe ile cinsiyet davranışının değerlendirmesi ve farklı görüşler aracılığıyla cinsiyet rolünün oluşum sürecini içerirken bireysel biliş; öğrencinin fen yeteneği ve performansını içermektedir. Bireysel etki; öğrencinin fene karşı tutumu, fene verdiği değer ve fene ilgisini içerirken eğitim çevresi (okul); öğrencinin cinsiyeti, okul türü, sınıf etkinlikleri, öğretmen (yetenek ve cinsiyet), program ve öğretim programını içermektedir. Aile arka planı faktörüyse; ailenin sosyoekonomik düzeyi, ailenin kariyeri, çocuğun başarısında ailenin beklentisi ve çocuk yetiştirme tarzını içerirken fenin doğası; fen bilgisi, bilimsel yöntem, fende mantıksal düşünme, deney, bilimsel analiz, bilim insanlarını içermektedir. Bu tez çalışması kapsamında, bireysel biliş, bireysel etki, eğitim çevresi (okul), aile arka planı ve fenin doğası faktörleri kapsamındaki bazı değişkenlerin cinsiyete göre fen başarı farklılıkları ile ilişkileri incelenmiştir. Bu değişkenlere ilişkin belirlemeler, TIMSS uygulamalarıyla saptanabilmektedir.

24 7 Türkiye nin katıldığı son üç TIMSS uygulamasında (1999, 2007 ve 2011) 8. sınıf öğrencilerinin fen bilimleri başarısının TIMSS genel ortalaması ve Türkiye ortalaması Şekil 2 de sunulmuştur (Büyüköztürk, Çakan, Tan ve Atar, 2014). Şekil 2. TIMSS 8. Sınıf Türkiye Fen Başarısının TIMSS Uygulama Dönemlerine Göre Dağılımı Şekil 2 de görüldüğü gibi, Türkiye, 8. sınıf düzeyinde TIMSS 1999 fen bilimleri alanında ortalama 433 puan, 2007 de ortalama 454 puan almıştır de ise 483 puan alarak önceki yıllara oranla bir artış göstermiş olsa da, bu ortalama TIMSS genel ortalamasının altındadır. Türkiye nin 8. sınıf TIMSS uygulama dönemlerine ilişkin cinsiyete göre başarı ortalamasının değişimi ise Şekil 3 te sunulmuştur. Şekil 3. TIMSS 8. Sınıf Türkiye Fen Başarısının TIMSS Uygulama Dönemlerine Göre Dağılımı

25 8 Şekil 3 te görüldüğü gibi, TIMSS 1999 uygulamasında erkek öğrencilerin başarı ortalaması (434), kız öğrencilerden (431) üç puan fazlayken TIMSS 2007 çalışmasında kız öğrencilerin başarı ortalaması (457), erkek öğrencilerin başarı ortalamasından (452) beş puan; TIMSS 2011 de ise kız öğrencilerin ortalama puanı (491), erkek öğrencilerden (475) 16 puan daha yüksektir. Yıllara göre kız ve erkek öğrencilerin fen başarı puanları arasındaki farkın bir miktar arttığı, son iki TIMSS uygulamasında ise kızların puanlarının daha yüksek olduğu görülmektedir. Öğrencilerin fen alanı başarı düzeyi belirlenirken o alanda alınan puan ve öğrencilerin sıralamalarına bakmak yeterli değildir. TIMSS uygulamalarında tanımlanan yeterlik düzeylerine bakılarak öğrencilerin sahip oldukları fen yeterlik düzeylerinin ne olduğu ve hangi konularda başarılarının nasıl geliştirilebileceği görülebilir. TIMSS sekizinci sınıf fen alanı başarı puanları 400 (düşük), 475 (orta), 550 (yüksek) ve 625 (ileri) kesme puanlarıyla dört kategoriye ayrılmıştır. TIMSS 2011 uygulamasına katılan Türk öğrenciler, genelde orta ve düşük düzey yeterliğe sahiptir. Belirtilen yeterlik düzeylerinde yer alan başarı tanımları ve öğrenci yüzdelerine ilişkin ayrıntılı bilgiler Veriler ve Toplanması bölümünde ele alınmıştır. TIMSS uygulamalarında başarı tanımları, ölçülen dört alt alana göre yapılmaktadır. Bu alanlar; fizik, kimya, biyoloji ve yer bilimleridir. Fizik alanı, maddenin fiziksel halleri ve değişimi, enerji dönüşümleri, ısı ve sıcaklık, ışık, ses, elektrik ve manyetizma, kuvvet ve hareket; kimya alanı, maddenin sınıflandırılması ve bileşimi, maddenin özellikleri, kimyasal değişim; biyoloji alanı, organizmaların özellikleri, sınıflandırılması ve yaşam süreçleri, hücre ve görevleri, yaşam döngüleri, üreme ve kalıtım, çeşitlilik, adaptasyon ve doğal seçilim, ekosistem, insan sağlığı; yer bilimleri alanı, yerkürenin yapısı ve fiziksel özellikleri, yerkürenin oluşum süreçleri, döngüler ve tarihi, yerkürenin kaynakları, kullanımı ve korunması, yerkürenin evren ve güneş sistemindeki yeri konularını kapsamaktadır. TIMSS uygulamalarında, yukarıda belirtilen dört konu alanında (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri), farklı bilişsel süreçlere yönelik maddeler yer almaktadır (Ruddock, O'Sullivan, Arora ve Erberber, 2008). Kullanılan maddeler, TIMSS çerçevesinde belirlenen bilişsel alan taksonomisinde üç kategoride temsil edilmektedir. Sekizinci sınıf fen alanında, öğrencilerin bu bilişsel alanların altında yer alan bilişsel süreç kategorileri Çizelge 1 de verilmiştir.

26 9 Çizelge 1 Bilme, Uygulama ve Akıl Yürütme Alanlarındaki Alt Bilişsel Kategoriler Bilme Uygulama Akıl Yürütme Hatırlama/Tanıma Tanımlama Betimleme Örneklerle gösterme Bilimsel araçların bilgisini gösterme Karşılaştırma, sınıflama Modeller kullanma İlişkilendirme Bilgiyi yorumlama Çözümler bulma Açıklama Çözümleme Birleştirme/Sentez yapma Hipotez kurma/ yordama Tasarlama Sonuç çıkarma Genelleme Değerlendirme Kanıtlama Çizelge 1 de görüldüğü gibi, üç bilişsel düzey altında pek çok bilişsel sürece ilişkin belirlemeler yapıldığı görülmektedir. Bu alanlardan ilki olan bilme boyutu, öğrencilerin bilimsel gerçeklere dayanan bilgilerini, fikirlerini ifade etmede kullandıkları araç ve yöntemleri tanımlayabildikleri bilişsel süreçken; ikinci bilişsel süreç olan uygulama, öğrencilerin bir açıklama geliştirmek veya bir çözüm bulmak amacıyla bilimsel kavramları kullanarak karşılaştırma ve sınıflandırma yapmalarını gerektirmektedir. Üçüncü bilişsel süreç olan akıl yürütmede ise, bilimsel sonuç çıkarma, bilgileri yeni durumlara aktarma gibi daha karmaşık durumlarda karar vermeleri, kanıt sunmaları beklenmektedir. Alt bilişsel kategorilere ilişkin ayrıntılı açıklamalar Veriler ve Toplanması bölümünde sunulmuştur. TIMSS uygulamalarında, yukarıda belirtilen dört konu alanı ve üç bilişsel düzey altında yapılan ölçmeler sonucu öğrenci başarıları saptanmaktadır. Öğrenci başarısının düşük olması, maddelerin herhangi bir alt gruba dezavantaj oluşturulmasıyla ilişkili olabilmektedir. Yapılan ölçme uygulamaları sonucu, ölçülen özellikle ilgili eşit yeteneğe sahip farklı gruplardaki bireylerin yanıtlarının paralel olması yani ölçmelerin farklı gruplar arasında değişmez olması beklenir. Değişmezliğin sağlanamaması puanların yorumunu ve karşılaştırılmasını geçersiz kılmaktadır (Albano ve Rodriguez, 2013). Ölçme sonuçlarına dayanarak verilen kararların isabetliliği, uygulamaların geçerliği ve güvenirliği ile yakından ilişkilidir. Kararların geçerliği için mevcut tehditlerden biri madde yanlılığı olarak ifade edilebilir (Clauser ve Mazor, 1998). Yanlılık, bir testin doğasında var olan, gerçekçi ve objektif ölçmeyi sistematik olarak engelleyen bir faktördür (Cohen ve Swerdlik, 2010/2013). Yanlılık, ölçme sürecinde sistematik hata olarak da tanımlanır (Osterlind, 1983). Bir testteki maddelerin

27 10 sistematik hata içermesi ise testin geçerliğinin azalmasına neden olmaktadır. Bir testi oluşturan maddelerin yanlı olup olmadığının araştırılması için farklılaşan madde fonksiyonu (differential item functioning) olup olmadığının belirlenmesi gerekir. Farklılaşan madde fonksiyonu (FMF) belirlenirken referans ve odak grup olarak adlandırılan iki grup karşılaştırılır. Alan yazında, referans grup genellikle madde ile ölçülen özellik bakımından lehine olduğu düşünülen gruptan oluşturulurken odak grup ise madde ile ölçülen özellik bakımından dezavantajlı olduğu düşünülen grubu temsil etmektedir (de Ayala, 2009; Osterlind ve Everson, 2009). Farklılaşan madde fonksiyonu (FMF) test edilirken test puanlarına göre bireylerin yetenek düzeyi belirlenir. Farklı gruplarda yer alan ancak test puanları birbirine yakın bireyler eşlenerek belli bir maddedeki performanslarının benzer olup olmadığı incelenir. Ancak, maddelerce ölçülen yetenek bakımından gruplar arasında gerçek bir farklılıktan kaynaklı FMF nin ortaya çıktığı durumlar da olur. Bu tür maddelerde FMF olması, madde etkisi (item impact) olarak adlandırılır (Zumbo, 2007). FMF, aynı yetenek düzeyinde farklı gruplardaki bireylerin bir maddeyi doğru cevaplama olasılığının alt gruplara (odak ve referans) göre farklı olması olarak tanımlanabilir (Embretson ve Reise, 2000; Hambleton, Swaminathan ve Rogers, 1991; Mellenberg, 1989). Bu olasılığın alt gruplara göre tüm yetenek düzeylerinde tutarlı olup olmama durumuna göre FMF tek biçimli (uniform) ve tek biçimli olmayan (nonuniform) olmak üzere iki türde gözlenir (Mellenberg, 1982). Alt gruplar arasında var olan farklılık tüm yetenek düzeylerinde aynıysa tek biçimli FMF, gruplar arasındaki farklılık tüm yetenek düzeylerinde aynı değilse tek biçimli olmayan FMF olduğu anlamına gelir. Başka bir ifadeyle grupların yetenek düzeyine göre maddeyi doğru yanıtlama olasılıklarının kesişmesi tek biçimli olmayan FMF olduğu anlamına gelir (Camilli ve Shepard, 1994). Madde etkisi ve FMF kavramları arasındaki ayrım incelendiğinde madde etkisinde, grupların ölçülen özelliğe yönelik yetenek düzeylerinin farklılaşması nedeniyle gruplar arasında fark oluşurken FMF de, önce grupların yetenek düzeyleri eşitlenir ardından gruplardaki bireylere ilişkin hesaplamalar yapılır. Bu durumda gruplar arasında ortaya çıkan fark, grupların yetenek düzeylerindeki farklılaşmadan değil, farklılaşan madde fonksiyonundan kaynaklanır (Camilli ve Shepard, 1994).

28 11 TIMSS gibi, sonuçlarına göre ülkelerin eğitim politikalarına ilişkin önemli kararların verildiği uluslarası düzeyde ülkelerin karşılaştırıldığı uygulamalarda yer alan maddelerin FMF içermesi verilen kararların geçerliğini zedelemektedir. Ayrıca bu tür uygulamalarda FMF nin belirlenmesi kadar aynı zamanda FMF nin nedenlerinin/ çoklu kaynaklarının belirlenmesi de önemlidir (Albano ve Rodriguez, 2013; Balluerka, Gorostiaga ve Hidalgo, 2010; Beretvas, Cawthon, Lockhart ve Kaye, 2012; Kamata, 2001; Luppescu, 2002; Meulders ve Xie, 2004; Ong, Williams ve Lamprianou, 2011; Turhan, 2006; Williams ve Beretvas, 2006). FMF kaynaklarının belirlenmesi, testin yapı geçerliği tehdidinden sakınılmasını ve yetenek parametre tahminlerinin kesinliğinin artmasını da sağlar (Ong ve diğ., 2011; Turhan, 2006). Zumbo (2007), FMF in üç nesil gelişimini aktardığı makalesinde ilk nesil FMF de yaygın olarak madde yanlılığı (item bias) teriminin kullanıldığını, ilk madde yanlılığı belirleme yöntemlerinin yalnızca iki gruptaki bireylerin kıyaslandığı, bu gruplar için azınlık, çoğunluk veya odak, referans grup gibi terminolojilerin kullanıldığı ve çoklu puanlanan maddelerden ziyade iki kategorili puanlanan maddelere odaklanıldığını belirtmektedir. İkinci nesil FMF ye geçiş işaretleri, FMF teriminin kabulünün yaygınlaşması, madde etkisi ve yanlılığının ayrımına dayanmaktadır. Bu dönemde araştırmalar, neden FMF olduğunu açıklamak ve madde etkisini FMF den ayırt etmekten ziyade ilk olarak FMF li madde keşfetme yöntemlerine odaklanmışlardır. FMF li maddeyi belirlemede en yaygın Madde Tepki Kuramı (MTK) na dayalı yöntemleri; işaretli alan indeksi testleri; işaretli olmayan alan indeksi testleri ve olasılık oran testleriyle iç içe geçmiş (nested) model testidir. Genel olarak bu dönemdeki araştırmalarda, FMF gösteren maddelerin istatistiksel yolla belirlenip uzmanların görüşüne göre madde etkisi mi madde yanlılığı mı olduğu belirlenmeye çalışıldığı görülmektedir. Çoğu FMF çalışması deneyselden ziyade gözlemsel içerikte olduğundan FMF nin kaynağı ve nedenlerini bulmak zor olabilmektedir. Üçüncü nesil FMF çalışmalarına FMF nin nedenini belirleme çalışmaları işaret olarak gösterilmektedir. Muthen in MIMIC modeli (çoklu neden çoklu gösterge yapısal eşitlik modellemesi ve bu modelin MTK ile ilişkisi) üçüncü nesil FMF ye geçişin işareti olarak ele alınmaktadır. Testin durumunun ilk iki nesil FMF de olası sebepler için baskın olduğu, birçok çalışmada cinsiyetle ilişkili FMF ye odaklanıldığı, madde formatı ve içeriği gibi madde özelliklerinin öğrencinin testteki performansını

29 12 etkileyebileceği ancak kavramsal değişkenler; sınıf büyüklüğü, sosyoekonomik düzey (sed), öğretim uygulamaları ve ailesel özelliklerin FMF yi açıklamada (ve nedenlerini) büyük ölçüde dikkate alınmadığı ifade edilmektedir (Zumbo ve Gelin, 2005). Zumbo (2007), yeni nesil FMF çalışmalarının öğrencilerin sınıflarda, sınıfların okullar içinde kümelendiği karmaşık veri yapılarındaki araştırmalara odaklanacağı, sayısız kavramsal değişkenlerin her düzeyde potansiyel olarak FMF ile ilişkili olabileceğini belirtmektedir. Bu bağlamda, bu çalışma da yeni nesil FMF çalışmaları kapsamında yer almaktadır. FMF nin belirlenmesinde kullanılan yöntemler için farklı sınıflamalar vardır. Wiberg (2007), FMF belirleme yöntemlerini, parametrik olup olmama, eşleştirme değişkeni (gözlenen ya da gizil), puanlama yöntemi (ikili ya da çoklu), hem FMF nin büyüklüğünü hem de FMF nin manidarlığını belirleme durumu ve tek biçimli olup olmamasına göre sınıflamıştır. Bu sınıflama Çizelge 2 de verilmiştir. Çizelge 2 Farklı FMF Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması Yöntem Paremetrik Eşleştirme olma değişkeni durumu Mantel- Haenszel Standartlaştırma Ki-kare yöntemleri SIBTEST Lojistik Regresyon Olabilirlik Oran Testi Olasılık İndeksi Farklılıkları Puanlama biçimi Gözlenen İkili/ Çoklu Nonparametrik FMF büyüklüğü/ manidarlık Manidarlık- FMF büyüklüğü Tek biçimli olma durumu Tek biçimli Nonparametrik Gözlenen İkili FMF büyüklüğü Tek biçimli Nonparametrik Gözlenen İkili Manidarlık Tek biçimli Nonparametrik Gizil İkili/ Manidarlık- Tek Çoklu FMF biçimli/ büyüklüğü TBO Parametrik Gözlenen İkili/ Manidarlık- Tek Çoklu FMF biçimli/ Parametrik Gözlenen/ Gizil İkili/ Çoklu büyüklüğü Manidarlık- FMF büyüklüğü Parametrik Gizil İkili FMF büyüklüğü b Parametre İndeksi Parametrik Gizil İkili FMF büyüklüğü TBO Tek biçimli/ TBO Tek biçimli/ TBO Tek biçimli/ TBO (devam ediyor)

30 13 Çizelge 2 (devam) Farklı FMF Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması Genel MTK-LR Parametrik Gizil İkili/ Çoklu MTK LR Parametrik Gizil İkili/ Çoklu MTK Yöntemleri Parametrik Gizil İkili/ Çoklu Manidarlık- FMF büyüklüğü Manidarlık Manidarlık- FMF büyüklüğü Tek biçimli/ TBO Tek biçimli/ TBO Tek biçimli/ TBO Lord un Ki-kare Testi Parametrik Gizil İkili Manidarlık Tek biçimli/ TBO Log Doğrusal (linear) Modeller Karma Etki Modelleri (Mixed effect models) TBO: Tek biçimli olmayan Parametrik Gözlenen İkili/ Çoklu Parametrik Gizil İkili/ Çoklu Manidarlık Manidarlık Tek biçimli/ TBO Tek biçimli/ TBO Çizelge 2 de görüldüğü gibi, eşleştirme değişkeninde hem gizil hem gözlenen puanları kullanması, hem ikili hem çoklu puanlanan maddeler için analiz yapılabilmesi gibi farklı yöntemler bazı avantaj ve dezavantajlara sahiptir. Genelde yöntemlerin parametrik olduğu, grupları eşleştirmede gizil puan yaklaşımını kullanan yöntem sayısının daha fazla olduğu, çoklu puanlanan yöntemlerin ikili puanlanan yöntemlerin bir uzantısı ya da geliştirilmesiyle aynı yöntem içinde yapıldığı, bazı yöntemlerin FMF nin manidarlığını belirlerken bazılarının FMF nin büyüklüğünü de belirleyebildiği ve yöntemlerin büyük çoğunluğunun tek biçimli ve tek biçimli olmayan FMF yi tespit edebildiği görülmektedir. Genelleştirilmiş Hiyerarşik Lineer Modelleme (GHLM) ve Kamata nın iki ve üç düzeyli FMF modelleri karma etki modelleri kapsamında düşünüldüğünde, bu çalışmada SIBTEST, olabilirlik oran testi ve karma etki modelleme yöntemleri kullanılmıştır. Olabilirlik oran testi ve karma etki modelleme parametrik, SIBTEST non-parametrik bir yöntemdir. Üç yöntemde de eşleştirmede gizil puan yaklaşımı kullanılmakta ve hem ikili hem de çoklu puanlanan maddeler analiz edilebilmektedir. SIBTEST ve MTK-OO yöntemlerinde FMF nin manidarlığı ve FMF nin genişliği belirlenebilmektedir. Wiberg (2007), karma etkiler modellerinde sadece FMF nin

31 14 manidarlığının belirlenebildiğini ifade etmektedir. Ancak FMF katsayısının üstel (exponential) terimi alınarak yapılan logaritmik dönüşümle FMF genişliği de belirlenebilmektedir (Qian, 2011). Üç yöntem de tek biçimli ve tek biçimli olmayan FMF yi tespit edebilmekte ve olasılık yaklaşımına dayanmaktadır. Ayrıca, yöntemlerin güvenilir olduklarına dair elde edilen bulgular da bu yöntemlerin seçilmesinde etkili olmaktadır. Alanda FMF belirleme yöntemleriyle ilgili sık kullanılan sınıflamalardan biri, iki kategorili veriler için eşleştirme değişkenine göre yapılandır. Bu sınıflama, eşleştirme (matching) değişkeni olarak gözlenen puanın (observed score) ve gizil değişkenin (latent variable) kullanılmasına göre ikiye ayrılmaktadır. İki yaklaşımda da eşleştirme değişkeninin aynı boyutu ölçtüğü varsayılır. İki yaklaşım arasındaki temel farklılık, gözlenen puan yaklaşımında gözlenen puan eşleştirme değişkeni olarak kullanılırken gizil değişken yaklaşımında gözlenen puanların bir fonksiyonu olan gizil özellik düzeyi tahmini, eşleştirmede kullanılmaktadır. Gözlenen puan yaklaşımını kullanan yöntemlerden sık kullanılanlar: Standartlaştırma yöntemi, Mantel-Haenszel ve Lojistik Regresyon dur. Gizil puan yaklaşımını kullanan yöntemlerden sık kullanılanlar ise olabilirlik oran testleri, ki-kare, SIBTEST ve alan eğrileri yöntemleridir (Potenza ve Dorans, 1995). Alanda sık kullanılan diğer sınıflama, Klasik Test Kuramı (KTK) na ve Madde Tepki Kuramı (MTK) na dayalı olarak iki başlıkta incelenmektedir. KTK ya dayalı yöntemler altında yaygın olarak kullanılan Mantel-Haenszel (MH), Lojistik Regresyon (LR) ve Simultaneous Item Bias Test (SIBTEST) örnek olarak gösterilebilir (Gierl, Khaliq ve Boughton, 1999). MTK ya dayalı FMF belirleme yöntemleri altında Lord un Ki-Kare testi, Raju nun alan ölçümleri ve Olabilirlik oranı örnek gösterilebilir (Camilli ve Shepard, 1994; Hambleton ve diğ., 1991). Bahsedilen KTK ve MTK yöntemlerinin mevcut istatistiksel yapısı FMF nin olası nedenleri ve yanlılık olup olmadığına ilişkin bilgi verme konusunda oldukça sınırlıdır. Bu tür çalışmalar ancak uzman görüşü alınarak ve alınan uzman görüşü ve açıklanan FMF li maddeler ile sınırlıdır. TIMSS gibi geniş ölçekli uygulamalarda sınırlı sayıda madde açıklandığından açıklanamayan maddelerde FMF ortaya çıktığında uzman görüşü alınamamakta, maddenin FMF olmasının olası nedeni ve yanlı olup olmadığı hakkında herhangi bir şey ifade edilememektedir. Ancak çok düzeyli ölçme modelleriyle (ÇDÖM- Multilevel Measurement Model) yapılan FMF

32 15 çalışmalarında, maddelerin bilinen özellikleri, FMF li maddelerde olası FMF kaynaklarını açıklayabilmektedir. Çok düzeyli ölçme modelleri, iç içe geçmiş veri yapılarında önemli bir yer tutmaktadır. ÇDÖM, hem küme içi hem de kümeler arası verideki değişimi açıklamaktadır (Kamata, Bauer ve Miyazaki, 2008). Çok düzeyli veri yapılarında istatistiksel bir yöntem olarak bilinen Hiyerarşik Lineer Modelleme (Hierarchical Linear Model- HLM) nin, ölçülmek istenilen özelliklerin yapısı (öğrencilerin sınıf, okul gibi hiyerarşik sosyal yapılar içinde olması) göz önünde bulundurularak eğitimde ve ölçme alanında kullanımının, 2000 li yıllarda, yaygınlaştığı görülmektedir. Geleneksel psikometrik modeller (KTK ve MTK) e dayalı FMF belirleme çalışmaları, iç içe geçmiş yapıdaki veriyi göz önünde bulundurmamaktadır. Ancak, eğitim araştırmalarında veriler (özellikle çok aşamalı örnekleme yaklaşımı ile toplandığında) çoğunlukla iç içe yapıdadır. Bazı çalışmalarda (Kamata ve Binici, 2003; Kamata, Chaimongkol, Genc ve Bilir, 2005; Zheng, 2009), FMF var olduğu zaman okullar ve toplumlar gibi gruplar arasında FMF nin büyüklüğünün değişebileceği gösterilmiştir. Kamata ve diğ. (2008), HLM/GHLM nin tutucu ve kolay algılanan bir model olduğunu ancak bazı sınırlılıklarından dolayı teori ve pratikte tutarlı olmayabileceğini belirtmiştir. Bazı temel sınırlılıkları; birkaç gizil değişkeni aynı anda modellemesi ve gözlenen ölçümlerin hem grup içi hem de gruplar arası değişiminde yüksek derecede yapılandırılmış bir model uygulayan hiyerarşik modellerin gizil değişkenleri birleştirmesidir. HLM ve GHLM nin bu sınırlılıklardan ötürü alternatif bir model olarak Genelleştirilmiş Doğrusal Gizil ve Karma Modeller (GDGKM- Generalized Linear Latent And Mixed Modeling [GLLAMM]) çerçevesinde FMF çalışmaları yapılması önerilmektedir (Kamata ve diğ., 2008; Zheng, 2009). Segawa, Emery ve Curry (2008) ise, GLLAMM yöntemini, bazı parametrelerin seçkisiz olmasına izin vermediği için tavsiye etmemektedirler. Bu yüzden bu sınırlılığı ortadan kaldırmak için seçkisiz etkilerin dağılımını belirleyen alt model eklenerek Bayes çerçevesinde genişletilmiş (extended)-gllamm ı önermişlerdir. Son yıllarda çok düzeyli veri yapısı için yeterli olmayan MTK ya dayalı FMF belirleme modellerinin, genelleştirilmiş doğrusal karma modeller veya doğrusal olmayan karma modeller çerçevesi içinde şekillendiği görülmektedir (Briggs, 2008). MTK modelleri, genelleştirilmiş doğrusal ve doğrusal olmayan karma modeller çerçevesinde ele alındığında öğrenci ve/veya madde yordayıcılarının modele

33 16 eklenmesiyle, bireylerin performansları ve/veya maddelerin güçlükleri arasında gözlenen farklılıkların açıklanması mümkün olmaktadır. Wilson ve De Boeck (2004) tarafından bu modeller açıklayıcı madde tepki modelleri (AMTM [explanatory item response models]) olarak adlandırılmışlardır. AMTM, genelleştirilmiş doğrusal karma modellerin özel formudur. Açıklayıcı MTK modelleri, geniş bir istatistiksel çerçevenin özel bir durumu olarak son yıllarda giderek daha yaygın hale gelmiştir (Atar, 2011; Atar ve Aktan, 2013; Kamata, 2001; Rijmen, Tuerlinckx, De Boeck ve Kuppens, 2003; Skrondal ve Rabe-Hesketh, 2004; Verhelst ve Verstralen, 2001; Wilson ve De Boeck, 2004). Bu çalışmada, alan yazındaki gelişmeler ışığında, çok düzeyli FMF belirleme yöntemlerinin kullanılmasının nedeni, diğer pek çok FMF belirleme yönteminden farklı olarak öğrenci ve okul düzeyinde FMF yi açıklayabilen değişkenleri belirleyebilmesi, model uygulamalarının FMF nin kontrol edilmesine yardım etmesi (Binici, 2007; Qian, 2011; Turhan, 2006; Zheng, 2009), bu durumun da yapı geçerliği tehdidinden sakınılmasını sağlaması ve yetenek parametre tahminlerinin kesinliğini arttırması açısından (Turhan, 2006) önemli olmasıdır. İlgili Araştırmalar FMF belirlemede KTK ve/veya MTK ya dayalı yöntemlere göre Türkiye de yapılan çalışmalar, çok düzeyli modelleme yöntemleri ile FMF belirleme amaçlı Türkiye de ve yurt dışında yapılan çalışmalar, sırasıyla sunulmuştur. Bazı araştırmalarda farklılaşan madde fonksiyonu kavramı yerine madde yanlılığı kavramı kullanıldığı görülmüştür. Bu durum alan yazındaki kavramsallaştırmanın da gelişimini göstermesi açısından ilgili araştırmanın orijinal kaynağında geçtiği şekilde sunulmuştur. Türkiye de FMF Belirlemede KTK ve/veya MTK ya Dayalı Yöntemlere Göre Yapılan Çalışmalar Aşağıda, Türkiye de FMF ve/veya yanlılık belirleme amaçlı fen alanında veya araştırma kapsamında seçilen değişkenler ile ilgili yapılan çalışmalar kronolojik sırada verilmiştir. Berberoğlu (1995), 1992 yılında uygulanan Öğrenci Seçme Sınavı (ÖSS) matematik alt test maddeleri için, sosyoekonomik düzeye göre FMF araştırdığı

34 17 çalışmasında, ayrıca öğrencilerin cinsiyetlerini de FMF araştırması kapsamında incelemiştir. Araştırmanın sonucunda, genellikle üst sosyoekonomik düzeydeki öğrencilerin sözel problem biçimindeki maddelerde daha başarılı oldukları, ayrıca cinsiyete göre kız öğrencilerin sözel ve uzamsal yeteneğe yönelik maddelere ilişkin başarılarının erkek öğrencilere göre yüksek olduğu, hesaplama gerektiren becerilerde ise erkek öğrencilerin başarılarının daha yüksek olduğunu belirlemiştir. Yenal (1995), 1993 yılı Öğrenci Seçme Sınavı (ÖSS) sayısal testinin cinsiyete göre yanlılığını incelemiştir. Çalışmanın verileri, 1993 yılında ÖSS ye giren Ankara daki beş devlet ve özel okulun öğrencilerinin cevaplarından oluşmaktadır. Araştırmada Madde Tepki Kuramı modellerine göre elde edilen dört alan indeksi FMF açısından değerlendirilmiştir. Araştırma sonucu, matematik alt testinde yer alan geometri maddelerinin diğer alt testlerden daha fazla yanlılık gösterdiği ve bu yanlılığın kızların lehine olduğu görülmüştür. Fen bilgisi testinde ise yanlılık en fazla biyoloji maddelerinde ve kızların lehine olmuştur. Ayrıca, fen bilgisi testinin matematik testinden daha fazla yanlılık içerdiğini tespit etmiştir. Berberoğlu (1996), yaptığı çalışmada, 1995 yılı Öğrenci Giriş Sınavı ndaki Türkçe, sosyal bilimler, matematik ve fen bilimleri alt testlerinde olası madde yanlılıklarını incelemiştir. Türkçe testindeki maddelerin %58 inde, sosyal bilimler testindeki maddelerin %68 inde, matematik ve fen bilimleri testindeki maddelerin %53 ünde erkekler lehine yanlılık olduğu saptanmıştır. Fen bilimleri testindeki biyoloji maddelerinin kızların, fizik maddelerinin erkeklerin lehine yanlılık gösterdiği ayrıca, hesaplama gerektiren maddelerde erkek öğrencilerin, sözel ve uzamsal ilişkilere yönelik maddelerde ise kız öğrencilerin daha başarılı oldukları bulunmuştur. Yurdugül (2003) çalışmasında, 2001 yılı ortaöğretim kurumları öğrenci seçme ve yerleştirme sınavındaki maddelerin öğrencilerin cinsiyet ve yerleşim yeri alt gruplarına göre FMF içerme durumunu, MH ve LR yöntemleri kullanarak incelemiştir. Matematik testinde, cinsiyete ve yerleşim yerine göre FMF içeren birer madde saptanmıştır. Yıldırım (2006), TIMSS 1999 ve PISA 2003 uygulamalarındaki matematik maddelerinin, kültürler arası denkliği ve matematik başarısında kültürlere ait yapıları, bu testlerin Türkçe ve İngilizce versiyonlarındaki maddelerinin, psikometrik özellikleri ve maddelerin farklı dilde yanlı çalışmasının olası sebepleri araştırılmıştır.

35 18 Maddelerin FMF gösterme durumunu belirlemede, Sınırlandırılmış Faktör Çözümlemesi, Mantel-Haenszel ve Madde Tepki Kuramı Olabilirlik Oran Analizi yöntemleri kullanılmıştır. Araştırma sonucunda, PISA maddelerinde farklı yöntemlerin sonuçları arasında uyum yüksekken, TIMSS maddelerinde, uyum olmadığı belirlenmiştir. Ayrıca, aynı yetenek düzeyindeki Türk ve Amerikalı öğrencilerin bilgi ve rutin işlem becerisi gerektiren maddelere verdikleri tepkiler arasında farklılık olmadığı görülmüştür. Bekçi (2007), Türkiye de 2005 yılında uygulanmış olan Ortaöğretim Kurumları Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Sınavı ndaki maddelerin cinsiyet ve okul türüne göre FMF içerip içermediğini Mantel-Haenszel ve lojistik regresyon yöntemleri ile incelemiştir. Araştırma sonucunda, sosyal bilgiler alt testi maddelerinin FMF içermediği, okul türüne göre türkçe alt testinde iki maddenin, matematik alt testinde dört maddenin ve fen bilgisi alt testinde ise bir maddenin FMF içerdiği görülmüştür. Doğan ve Öğretmen (2008) farklılaşan madde fonksiyonunu (FMF) belirlemede kullanılan Ki-kare, Mantel Haenszel ve Lojistik Regresyon yöntemlerini karşılaştırarak uygulamada ortaya çıkan benzerlik veya farklılıkları ortaya çıkarmayı amaçlamışlardır. Çalışmada, 2003 yılında Ortaöğretim Kurumları Seçme ve Yerleştirme Sınavı na (OKOSYS) katılan yaklaşık öğrenci arasından yansız olarak seçilen 3345 öğrencinin fen bilgisi alt testine verdiği yanıtları kullanılmıştır. Farklılaşan madde fonksiyonu analizi, sadece cinsiyete göre incelenmiştir. Araştırmanın sonuçlarına göre çalışılan FMF belirleme yöntemlerinden MH, Ki kare ve lojistik regresyon yöntemlerinin Ki kare değerlerinin büyüklüğünün birbirine yakın; FMF olduğu saptanan madde sayısının farklılaştığı görülmüştür. Yıldırım ve Berberoğlu (2009), çalışmalarında 2003 PISA verisinin Türkiye ve Amerika örneklemleri üzerinde kültürler arası FMF analizi olup olmadığını araştırmışlardır. Araştırmada sınırlandırılmış faktör analizi, MH ve MTK ya dayalı olabilirlik oran analizi yöntemleri kullanılmıştır. Yapılan değerlendirmeler sonucunda, maddelerin ölçtüğü bilişsel yetenekler, nicel kelime kullanımları ve çeviri hataları PISA 2003 te FMF ye sebep olabilecek önemli hata kaynakları olarak belirlenmiştir. Kalaycıoğlu ve Berberoğlu (2010), çalışmalarında, Türkiye deki Üniversite Giriş Sınavı nın sayısal bölümündeki maddelerinin cinsiyet grupları arasında FMF gösterip göstermediğini belirlemişler, FMF nin olası kaynaklarını belirleyebilmek için

36 19 maddelere içerik analizi yapılmıştır. MH, LR, Sınırlandırılmış Faktör Analizi ve MTK ya dayalı olasılık oranı yöntemi olmak üzere dört ayrı yöntemle inceleme yapılmış, araştırma sonucunda; yüksek düzeyde bilişsel yetenekler ve şekil ya da grafik içeren maddeler erkek öğrenciler lehine FMF kaynağı gösterirken, rutin algoritmik hesaplamaların olduğu maddelerin ise erkeklere karşı FMF ürettiği görülmüştür. Buna rağmen, FMF gösteren maddelerin ÖSS sınavının sayısal bölümünün ölçüt dayanaklı geçerliğine bir tehdit oluşturmadığı belirlenmiştir. Gök, Kelecioğlu ve Doğan (2010), çalışmalarında değişen madde fonksiyonunu belirlemede kullanılan Mantel- Haenszel (MH) ve Lojistik Regresyon (LR) yöntemlerini karşılaştırmışlardır. Araştırmada, 2005 yılı Ortaöğretim Kurumları Sınavı (OKS) nın matematik ve fen bilgisi alt testleri kullanılmıştır. Maddelerin cinsiyet ve okul türüne göre farklı fonksiyonlaşma durumu incelenmiştir. Araştırma sonucunda cinsiyet ve okul türü değişkenine göre matematik alt testindeki maddelerin tümünde tespit edilen FMF büyüklüğü ihmal edilebilir düzeydedir. Ancak kullanılan iki yöntem arasında düşük düzeyde benzerlik tespit edilmiştir. Ayrıca, MH yönteminin LR yönteminden daha duyarlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Kalaycıoğlu ve Kelecioğlu (2011) yaptıkları araştırmada, 2005 yılı öğrenci seçme sınavında yer alan maddelerin cinsiyete göre FMF gösterip göstermediği Mantel-Haenszel ve Lojistik Regresyon yöntemleriyle incelemiş ve FMF saptanan maddelerin yanlı olma durumu için uzman görüşleri almışlardır. Araştırma sonucu, türkçe alt testinde FMF saptanmazken, sosyal bilgiler alt testinde yedi, matematik ve fen bilimleri alt testinde üç maddenin FMF olduğu görülmüştür. Uzman görüşleri sonucu, hareket ve hız konusundaki bir fizik maddesinin erkekler lehine yanlılık gösterdiği sonucuna ulaşılmıştır. Ayan (2011) araştırmasında, Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) fen okuryazarlığı alt testinde yer alan maddelerle, cinsiyet değişkenine göre, lojistik regresyon ve Mantel Haenszel yöntemlerini kullanarak DMF analizi yapmıştır. Çalışmanın verilerini, PISA 2009 uygulaması Türkiye örnekleminden 12. kitapçığın uygulandığı 338 öğrencinin fen okuryazarlığı alt testindeki maddelere verdikleri cevaplar oluşturmaktadır. FMF analizleri sonucunda LR yönteminde bir adet orta düzeyde FMF belirlenirken, MH yönteminde dört adet orta düzeyde FMF gösteren madde belirlenmiş ve bu maddelerin üçünün kızlar birinin erkekler lehine çalıştığı tespit edilmiştir. FMF analizlerinde kullanılan MH ve LR yöntemlerinden elde edilen

37 20 sonuçlar kıyaslandığında bu iki yöntemin FMF büyüklükleri sıralaması bakımından yakın sonuçlar ürettiği belirlenmiştir. Çepni (2011) çalışmasında, Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı Sayısal Yetenek testlerinde cinsiyete ve adayların mezun olduğu/olacağı bölüme göre farklılaşan madde fonksiyonu ve farklılaşan madde grubu fonksiyonu içerip içermediğini belirlemiştir. Sayısal 1 testinde üç maddenin erkek öğrenciler lehine, dört maddenin ise kız öğrenciler lehine işlediği, Sayısal 2 testinde ise bir maddenin erkek öğrenciler lehine, üç maddenin ise kız öğrenciler lehine işlediği tespit edilmiştir. FMF gösteren maddelerin farklı gruplar için farklı işlemelerinin nedenleri uzman kanıları yardımıyla incelenmiştir. Uzmanlar, rutin algoritmik işlemlerle çözülen, cebirsel ifadelerle soyut olarak verilen maddelerin kız öğrenciler lehine, gerçek hayat durumlarının verildiği kelime problemlerinin erkek öğrenciler lehine işlediği tespit edilmiştir. Karakaya ve Kutlu (2012), 2009 yılı Seviye Belirleme Sınavı (SBS) Türkçe alt testi maddelerinin, öğrencilerin cinsiyetine ve okul türlerine göre madde yanlılığı gösterme durumunu Mantel-Haenszel (MH) ve Lojistik Regresyon (LR) yöntemlerini kullanarak araştırmıştır. Araştırma, öğrenci üzerinde yürütülmüştür. Araştırmada cinsiyete göre; altıncı sınıf düzeyinde FMF ye rastlanmamıştır, yedinci sınıfta MH yöntemine göre iki, LR yöntemine göre bir, sekizinci sınıfta MH yöntemine göre beş, LR yöntemine göre ise üç maddede FMF olduğu görülmüştür. Okul türüne göre; altıncı sınıfta MH yöntemine göre yedi, LR yöntemine göre beş; yedinci sınıfta MH yöntemine göre iki, LR yöntemine göre bir ve sekizinci sınıfta MH yöntemine göre iki maddede FMF saptanmıştır. Yanlılık belirlemek amacı ile uzman görüşlerine başvurulmuş ve uzman görüşleri sonucunda sadece bir maddenin madde yanlılığı içerdiği sonucuna varılmıştır. Suna (2012), yaptığı araştırmada, TIMSS 2007 fen bilimleri testinde yer alan maddelerin dile ve cinsiyete göre yanlı olup olmadığını Mantel-Haenszel (MH), Simultaneous Item Bias Test (SIBTEST) ve lojistik regresyon (LR) yöntemleri kullanarak belirlemeyi amaçlamıştır. Araştırmada dile yönelik işlev farklılığı Türkiye- İngiltere örneklemlerinde, cinsiyete yönelik FMF ise Türkiye örnekleminde incelenmiştir. Araştırma sonucunda, dile yönelik FMF gösteren maddelerin yedisi Türk öğrenciler lehine, dördü İngiliz öğrenciler lehine olduğu saptanmıştır. Uzman görüşlerine göre, maddelerin tercüme hataları içerdiği fakat yanlılık içermediği tespit

38 21 edilmiştir. Türkiye örnekleminde ise cinsiyete yönelik FMF gösteren madde bulunmamıştır. Özmen (2014), yaptığı araştırmada, PISA 2009 okuma becerileri testinde kullanılan maddelerin Türkiye-ABD, Türkiye-Birleşik Krallık, ABD-Birleşik Krallık grupları arasında FMF gösterip göstermediğinin incelenmesi ve maddelerin olası yanlılık nedenlerinin belirlenmesini amaçlamıştır. Bu bağlamda, MH, SIBTEST, MTK-OO ve b parametrelerinin karşılaştırılması yöntemleri kullanılmıştır. Araştırma grubunu, PISA 2009 okuma becerileri testinde dört ve altı numaralı kitapçıkları yanıtlayan Türk öğrenci grubundaki 767, ABD öğrenci grubundaki 796, Birleşik Krallık öğrenci grubundaki 765 öğrenci oluşturmaktadır. Analizler sonucu, SIBTEST ve MTK temelli analizlerin birbirleriyle paralellik gösterdiği, MH yönteminin ise diğer yöntemlere kıyasla daha az sayıda FMF li madde saptadığı belirlenmiştir. Referans grubun lehine olan maddelerin çoğunlukla açık uçlu, bilgiyi bir araya getirme ve yorumlama yaklaşımına göre geliştirilmiş ve akıcı metinlerden oluştuğu saptanmıştır. Uzmanlar maddelerin FMF göstermesinin, sözcüklerin güç anlaşılması, madde formatına aşina olma durumu, çeviri hataları ve kültürel farklılıklardan kaynaklanabileceği yönünde görüş bildirmişlerdir. Demirtaşlı ve Ulutaş (2015), yaptıkları araştırmada, PISA 2006 fen okuryazarlığı testinde kullanılan maddelerin kültürler arası (ABD ve Türkiye) ve Türkiye örneklemi içinde cinsiyete göre ölçme yapısının denkliğinin yanı sıra, fen okuryazarlığı testinde kullanılan maddelerin yanlılık taşıyıp taşımadıklarının incelenmesi ve yanlı maddelerin olası yanlılık nedenlerinin istatistiksel ve yargısal yaklaşımlar kullanarak belirlenmesini amaçlamıştır. Bu araştırma kapsamında, Türkiye ve Amerika örnekleminde birinci ve beşinci kitapçıkları alan öğrenci grubunda çalışmalar yürütülmüştür. Analizler sonucunda elde edilen bulgulara göre, fen okuryazarlığı testinde MİF gözlenen madde sayısının bir nolu kitapçıkta 16, beş nolu kitapçıkta 24 olduğu belirlenmiştir. Bu maddelerin 15 i Türk öğrenciler, 25 i ise ABD li öğrenciler lehine çalışmıştır. Türkiye de cinsiyet grupları arasında her üç yöntemle yapılan analiz sonucunda MİF gösteren maddeye rastlanmamıştır. Yalnızca Mantel-Haenszel ve SIBTEST analizleri sonucunda, cinsiyete göre MİF gözlenmiş, bu maddelerin 4 ünün kızlar lehine, 3 ünün ise erkekler lehine olduğu tespit edilmiştir. Türkiye de yapılmış ilgili araştırmalara bakıldığında, seçme ve yerleştirme çalışmalarında, geniş ölçekli uygulamalarda; çeşitli FMF belirleme yöntemleri ile

39 22 FMF olup olmadığı belirlenip genellikle yargısal yaklaşımla belirlenen maddelerin yanlı olup olmadığının tespit edildiği görülmektedir. Çalışmalarda, genelde cinsiyete göre FMF olup olmadığı ya da kültürlerarası FMF çalışmaları araştırılmıştır. Fen alanında yapılan FMF çalışmalarına bakıldığında; Yenal (1995), 1993 ÖSS fen alt testinde en fazla biyoloji maddelerinde ve erkekler aleyhine yanlılık olduğunu; Berberoğlu (1996), ÖSS fen alt testinde hesaplama gerektiren maddelerin erkekler lehine olduğunu; Yıldırım ve Berberoğlu (2009), PISA 2003 verileri ile yaptıkları çalışmada maddelerin ölçtüğü bilişsel yetenekler, nicel kelime kullanımlarının FMF ye sebep olabilecek hata kaynakları olduğunu; Kalaycıoğlu ve Berberoğlu (2010), üniversite giriş sınavı sayısal testinde yüksek düzeyde bilişsel yetenekler ve şekil ya da grafik içeren maddelerin erkek öğrenciler lehine FMF kaynağı gösterirken, rutin algoritmik hesaplamaların olduğu maddelerin ise erkeklere karşı FMF ürettiğini; Kalaycıoğlu ve Kelecioğlu (2011), üniversite giriş sınavı maddelerinden hareket ve hız ile ilgili bir fizik maddesinin erkek öğrenciler lehine yanlı olduğunu; Demirtaşlı ve Ulutaş (2015), PISA 2006 verileri ile yaptığı araştırmada, fiziksel sistemler konusundaki maddelerin erkekler lehinde, bilimsel sorgulama konusundaki maddelerin kız öğrenciler lehinde FMF li olduklarını belirlemişlerdir. Çok Düzeyli Modelleme Yöntemi ile FMF Belirleme Amaçlı Türkiye de ve Yurt Dışında Yapılan Çalışmalar Eğitim araştırmalarında kullanılan verilerin iç içe geçmiş bir yapı göstermesi nedeniyle genelleştirilmiş hiyerarşik lineer modelleme (GHLM) yöntemi ile FMF belirleme çalışmaları da ilgi çekmeye başlamıştır (Acar ve Kelecioğlu, 2010; Albano ve Rodriguez, 2013; Balluerka ve diğ., 2010; Binici, 2007; Cheong, 2006; Kamata ve Binici, 2003; Kamata ve diğ., 2005; Kim, 2003; Luppescu, 2002; Vaughn, 2006; Williams, 2003; Williams ve Beretvas, 2006). MTK modellerinin çok düzeyli veri yapısı için uygun olmayışı araştırmacıları, MTK modellerini HLM açısından tekrar formüle edip kullanmaya sürüklemiştir, bu tür pek çok araştırmaya rastlanmaktadır. Kamata (1998), doktora tez çalışmasında, ikili olarak puanlanan Rasch modelini, Hiyerarşik Lineer Model e göre yeniden formüle etmiştir. Kamata, araştırmasında Rasch modelinin Genelleştirilmiş Hiyerarşik Lineer Model (GHLM) de özel bir uygulama alanının olduğunu ve parametrelerin HLM programı ile kestirilebilir olduğunu matematiksel olarak göstermiştir. GHLM,

40 23 kategorik bağımlı değişkenler için önerilen bir modeldir. Kamata başka bir çalışmasında (2001), GHLM ile madde analizini göstermiş, sonraki çalışmasında (Kamata, 2002), önceki çalışmalarında önerdiği yöntemlere dayanarak HLM yazılımı kullanarak GHLM yöntemi ile madde analizi yöntemlerini adım adım anlatmıştır. Luppescu (2002), yaptığı çalışmada Rasch güçlük farkı (Rasch difficulty difference) olarak bilinen standart MTK belirleme yöntemi ile hiyerarşik lineer modelleme (HLM) kullanılarak belirlenen FMF sonuçlarını karşılaştırmıştır. Çoğu durumda, Rasch yöntemi ile HLM yönteminin RMSE miktarının benzer olduğunu, ancak örneklem büyüklüğü ve odak gruptaki birey oranı az olduğunda durumun farklılaştığını, bu durumda HLM nin RMSE değerinin daha geniş olduğu ve örneklem büyüklüğü yeterli, FMF sayısı ve odak gruptaki birey oranı küçük olduğunda, HLM nin RMSE değerinin daha küçük olduğu saptanmıştır. HLM nin bazı durumlarda, geleneksel yöntemlerden daha iyi tahminler üretebileceği belirtilmiştir. Kim (2003), geleneksel LR yöntemi ile GHLM yöntemini, FMF li madde belirleme durumları açısından karşılaştırmıştır. Araştırmanın sonucunda; GHLM ile FMF olduğu belirlenen maddelerin LR ile belirlenenlerle büyük ölçüde eşit olduğu ancak GHLM nin eşleştirme değişkeninin türü, model esnekliği ve aynı anda tahmin süreci bakımından daha iyi olduğu vurgulanmıştır. Williams (2003), iki düzeyli madde tepki kuramı ve GHLM ile kestirilen madde ve öğrenci parametrelerini değerlendirmiştir. FMF maddelerini tanımlamada GHLM yaklaşımı ile genelleştirilmiş MH istatistiğinin sonuçlarının tutarlı olduğu bulunmuştur. MTK tahmini, yanlılık ve RMSE istatistikleri açısından GHLM tahminin de alt düzeyindedir. Uç yetenek düzeyinde (özellikle düşük yetenek düzeyini ölçen maddelerde), GHLM tahmininin daha az doğru olduğu belirtilmiştir. Kamata ve diğ. (2005), çalışmalarında, Mantel Haenszel (MH) ve GHLM yöntemi ile FMF li maddeleri belirlemiş, her iki yöntemle de FMF li olarak belirlenen maddelerin tutarlı olduğu gözlenmiştir. GHLM yöntemi kullanarak okul türüne ve yurtta yaşama durumuna göre maddelerin FMF gösterip göstermediği de incelenmiştir. Okullar arası FMF değişimini açıklamak için madde, öğrenci ve okul özellikleri değişkenlerinin birleşiminin incelenmesi öngörülmektedir. Turhan (2006) araştırmasında, FMF li madde varlığında farklı sınıf düzeyleri arasında gerçek ve simülasyon verilerinden yararlanarak test eşitleme çalışması

41 24 yapmıştır. Çok düzeyli iki parametreli lojistik madde tepki modelinin madde güçlük ve ayırıcılık parametrelerini tahmin etmedeki performansı incelenmiştir. FMF yi modellemede, birey düzeyinde değişkeni de içeren iki parametreli madde tepki modelinin performansı, geleneksel MTK ile karşılaştırılmıştır. Araştırmanın sonuçları, çok düzeyli madde tepki modelinin hem tek biçimli hem de tek biçimli olmayan farklılaşan madde fonksiyonuna sahip maddeleri ortaya çıkardığını ve başarıyı etkileyen iki boyutluluğun incelenmesinde daha esnek bir model sağladığını göstermiştir. Atar (2007) LR, Olabilirlik Oranı, GDGKM yöntemlerini kullanarak ikili ve çoklu puanlanan maddelerde, farklılaşan madde fonksiyonunu incelemiştir. Ayrıca, farklı örneklem büyüklüklerinde FMF kestirimleri yaparak madde parametrelerinin kestiriminde örneklem büyüklüklerinin etkisini incelemiştir. Yaptığı incelemelerde, LR ve Madde Tepki Kuramı Olabilirlik Oranı (MTK-OO) ile FMF belirlemede örneklem büyüklüğünün önemli bir etkisi olduğunu görmüştür. Büyük örneklemlerde ve FMF genişliği yüksek olan FMF lerde, MTK-OO ve LR yöntemlerinin çok güçlü olduklarını ifade etmiştir. Chaimongkol, Huffer ve Kamata (2007), FMF nin kaynağını belirlemek için çok düzeyli lojistik regresyon modelinin kullanımına ilişkin önerdikleri modelin yeterliğini, tasarladıkları simülasyon çalışmasına göre değerlendirmişlerdir. Önerilen modelin parametreleri, Bayes yaklaşımı kullanılarak tahmin edilmiştir. Modelin, birey düzeyinde FMF var olduğunda ve FMF üçüncü düzey birimleri ile etkileşim içinde olduğunda kullanılabileceği gösterilmiştir. Binici (2007), çalışmasında, FMF belirlemede farklı simülasyon koşullarında ve Florida Kapsamlı Değerlendirme Testi ndeki 4. sınıf matematik başarı testi verilerinde, HLM ve GDGKM ın tahmin yöntemlerini (Penalized Quasi Maximum Likelihood-PQL, Laplace ve Adaptive Gaussian Quadrature- AGQ) karşılaştırmıştır. İkinci ve üçüncü düzey birim sayısı arttığında üç tahmin yönteminin de grup birimleri üzerinde tutarlı seçkisiz FMF tahminleri sağladığı görülmüştür. Zheng (2009), geniş ölçekli uygulamalarda, çok düzeyli madde tepki modeli ve uygulamalarını göstermeyi amaçladığı çalışmada, FMF ye ek olarak, okullar arası farklılaşan madde grubu fonksiyonuna (FMGF) da araştırmıştır. Okuldan okula değişim, farklı okullarda öğrenciler için maddelerin farklı fonksiyonlaşması açısından

42 25 incelenmiştir. Araştırma sonucunda, NAEP uygulamaları matematik testindeki maddelerde kızların performansının erkeklerden daha iyi olduğu saptanmıştır. Geometri testinin FMF deki değişim üzerinde manidar bir değişken olduğu belirlenmiştir. Okul düzeyinde, okul türü ve aile katılımının FMF ile en fazla ilişkili olan değişkenler olduğu, okulda kurs alma davranışının ise FMF deki varyansın büyük bir çoğunluğunu açıkladığı görülmüştür. Acar ve Kelecioğlu (2010), araştırmasında, genelleştirilmiş hiyerarşik lineer modelleme (GHLM), lojistik regresyon (LR) ve madde tepki kuramı olabilirlik oranı (MTK-OO) yöntemlerinin farklı fonksiyonlaşan maddeleri belirlemedeki uyumlarını incelemişlerdir. Seviye Belirleme Sınavı Türkçe ve fen bilgisi alt test maddelerinde LR ile MTK-OO yöntemleri ile belirlenen farklı fonksiyonlaşan maddeler arasında manidar bir ilişki bulunmuştur. Sosyal bilgiler testinde GHLM ile LR, GHLM ile MTK-OO ve LR ile MTK-OO yöntemlerinin sonuçları arasında manidar ilişki olduğu görülmüştür. Üç yöntemle de farklı fonksiyonlaşan maddelerin sayısı, alt testlerdeki madde sayısının yaklaşık yarısıdır. Qian (2011) yaptığı çalışmada, TIMSS 2007 fen bilimleri uygulamasında yer alan maddelerin azınlıklara ve cinsiyet gruplarına göre yanlı ölçme yapıp yapmadığını belirlemeyi amaçlamıştır. Araştırmada Kamata (2001) tarafından geliştirilen çok düzeyli FMF yöntemi kullanılmış, performans farklılığının olası nedenleri öğrenci ve öğretmen boyutlarında incelenmiştir. Fen bilimleri testinde yer alan maddelerin analizi sonucunda özellikle fizik ve yer bilimleri disiplinlerinde yer alan bazı maddelerin erkek öğrencilerin lehine; buna karşılık biyoloji disiplininde yer alan bazı maddelerin ise kız öğrenciler ve azınlık gruplar lehine ölçme yaptığı bulunmuştur. Sonuçlara göre, kız öğrencilerin, çoktan seçmeli maddelerde daha düşük başarı gösterdiği belirlenmiş ve FMF gösteren sekiz yapılandırılmış cevaplı madde bulunurken, FMF gösteren çoktan seçmeli madde sayısı 26 olarak belirlenmiştir. Çoktan seçmeli maddelerin kız öğrenciler aleyhine olmasının kız öğrencilerin sözel yeteneklerinin daha üst düzeyde olmasının neden olabileceği belirtilmiştir. Alan yazında geleneksel FMF belirleme yöntemleri ile GHLM yaklaşımıyla FMF belirleme sonuçlarını karşılaştıran pek çok araştırma olduğu görülmektedir. Araştırmalara (Acar ve Kelecioğlu, 2010; Kamata, 1998; Kamata ve diğ., 2005; Kim, 2003; Luppescu, 2002; Williams, 2003) bakıldığında, genelde araştırmacıların farklı

43 26 FMF belirleme yöntemlerini karşılaştırdıkları ve GHLM nin daha esnek ve başarılı olduğu görülmektedir. FMF nin yapı geçerliği için önemli tehditlerden biri olması, geçerli ve güvenilir ölçmeler yapılabilmesi için FMF yi açıklayan değişkenlerin belirlenmesini gerekli kılmaktadır. Fen bilimleri alanının önemi, bu alanda cinsiyete göre öğrenci başarıları arasındaki farklılıklar, FMF nin kaynağını ortaya çıkarmaya yönelik çalışmaların azlığı ve açıklanan maddeler ile inceleyen uzmanların görüşleriyle sınırlı olması, genelde FMF belirlemede maddeye ilişkin özellikler ve bireylerin az sayıda özelliğinin ele alınması ayrıca ölçmeye konu olan özelliklerin çok düzeyli yapısının ihlal edilerek farklı FMF belirleme yöntemlerinin karşılaştırılmasına odaklanıldığı ve öğrenci ve okul düzeyindeki değişkenlerle az sayıda çalışma yapıldığı görülmektedir. Bu nedenlerle, bu çalışmada sonuçlarına göre eğitim sistemine ilişkin önemli kararların verildiği TIMSS uygulamasının, fen bilimleri alanında, ölçülen özelliğin çok düzeyli yapısına uygun olan, okul ve öğrenci düzeyindeki değişkenleri de bulunduğu düzey içinde analiz edebilen, çok düzeyli FMF belirleme yöntemiyle cinsiyete göre FMF gösteren maddelerdeki değişimi öğrenci ve okul düzeyinde açıklayan değişkenlerin belirlenmesi gereklilik olarak görülmüştür. Amaç Bu çalışmanın amacı, TIMSS 2011 fen bilimleri uygulaması Türkiye 8. sınıf örnekleminde, cinsiyete göre fen maddelerinde FMF olup olmadığını, FMF varsa seçilen madde, öğrenci ve okul özelliklerinin FMF gösteren maddelerdeki FMF nin kaynağını açıklama durumunu çok düzeyli modeller çerçevesinde tespit etmek ve maddelerdeki FMF nin olası kaynağını yargısal yaklaşımla da belirlemektir. Bu amaçla aşağıdaki sorulara yanıt aranmıştır: TIMSS 2011 sekizinci sınıf fen bilimleri uygulamasında, 1) Maddeler, cinsiyete (kız, erkek) göre FMF göstermekte midir? 2) Cinsiyete göre FMF gösteren maddelerin, madde özelliklerine (içerik alanı, madde türü, bilişsel düzey) göre dağılımı nasıldır? 3) Öğrenci özellikleri (fene yönelik tutum, fene karşı kendine güven, evdeki çalışma desteği, ev ödevlerine ayrılan zaman, aile eğitim düzeyi, fen

44 27 derslerine katılım, fen öğrenmeye verilen değer, ev eğitim kaynakları), maddelerin cinsiyete göre FMF gösterme durumunu açıklıyor mu? 4) FMF yi açıklayan öğrenci özellikleri kontrol edildiğinde, okul özellikleri (okul kaynakları ve akademik başarıya verilen önem), maddelerin cinsiyete göre FMF gösterme durumunu açıklıyor mu? 5) Cinsiyete göre FMF olduğu tespit edilen ve IEA tarafından açıklanan maddelerin olası FMF kaynağı konusundaki uzman görüşleri nelerdir? Önem Geniş ölçekli uygulamalar, Türkiye de olduğu gibi pek çok ülkede eğitim politikalarını etkilemektedir. Bu uygulamaların sonuçları, ülkelerin kapsamlı hesap verebilirlik sistemlerinin oluşturulmasında da kullanılmıştır. TIMSS sonuçlarına dayalı olarak verilen kararların isabetliliği, yapılan uygulamaların geçerliği ile ilişkili olduğundan TIMSS 2011 uygulamasının maddelerinin yapı geçerliği açısından incelenmiş olmasının önemli olduğu düşünülmektedir. Fen alanındaki başarı testi ve ilgili anket maddelerine verilen yanıtlar, eğitim sistemindeki mevcut durumun belirlenmesini sağladığından ve öğretim programları, öğretim yöntemleri, ders araç-gereç ve materyalleri gibi unsurların gözden geçirilmesine yönelik bilimsel veriler sunduğundan bu konuda yapılan çalışmaların alana katkısı da göz ardı edilemez (Oral ve Mcgivney, 2013). Çalışma kapsamında, öğrencilerin cinsiyete göre başarı farklılıklarının, onların fen alanına yönelik duyuşsal özellikleriyle de ilişkili olma durumunun belirlenmesi, öğrencilerin gelecekte fen alanında iş ve meslek tercih etme eğilimlerinin cinsiyete göre farklılaşma durumu hakkında bilgi verebileceğinden önem taşımaktadır. İç içe geçmiş veri yapısına uygun çok düzeyli modelleme yöntemi kullanılarak FMF nin madde, öğrenci ve okul düzeyinde de belirlenmiş olması, test geliştiricilere, testlerde yer alacak maddelere ilişkin özellikler hakkında bilgi sağlayacağı ve FMF yi açıklayan değişkenleri ortaya koyarak FMF yi azaltmak için geleceğe yönelik bilgilendirici öneriler vereceğinden çalışmayı önemli kılmaktadır. Aynı zamanda bu durumun daha geçerli ölçme araçlarının hazırlanması ve eğitim sisteminin etkililiğinin geliştirilmesine katkı sağlaması beklenmektedir. Ayrıca bu alanda Türkiye de

45 28 yapılmış sınırlı sayıda araştırmaya rastlanmış olması da çalışmanın alana katkı getireceğini göstermektedir. Çalışma kapsamında kullanılan çok düzeyli modeller, FMF ye ek olarak öğrencilerin maddeleri doğru yanıtlama davranışıyla öğrenci ve okul düzeyinde ilişkili olan değişkenleri de belirleyebildiğinden ve bu konuda yapılan çalışmaların madde düzeyinde olmaması, çalışmanın bu yönüyle de değerli ve ayrıntılı bilgiler sağlayarak alana katkı getireceğini göstermektedir. Ayrıca FMF olduğu saptanan maddeler için alan uzmanlarının ve öğretmenlerin de görüşleri alınarak istatistiksel sonuçlarla karşılaştırılması yanlılık belirlemede uzman seçimi hakkında da bilgi sağladığından önem taşımaktadır. Farklı kitapçıkların kullanıldığı ölçme uygulamalarıyla yapılan çoğu FMF araştırmasında tek bir kitapçık kullanılarak analizler gerçekleştirilmiştir. Bu araştırmada diğer çalışmalardan farklı olarak uygulamalarda kullanılan tüm kitapçıklarda yer alan fen maddeleri kullanılmıştır. Çalışma, elde edilen bulguların daha genellenebilir olmasını sağlaması açısından da önem taşımaktadır. Sayıltılar Öğrencilerin ve okul müdürlerinin ölçme araçlarına verdikleri cevaplar, öğrenciler, öğretmenler ve okul kaynaklarına ilişkin gerçek durumları yansıtmaktadır. Sınırlılıklar Fen başarısının önemi, uzun yıllardır bilinen Türkiye nin hem ulusal hem de uluslararası sınavlarda fen başarısının düşük olması ve TIMSS 2011 uygulaması sonucu açıklanan fen madde sayısının matematikten fazla olması nedeniyle bu çalışmada TIMSS fen alt testi maddelerine odaklanılmıştır. Bu araştırmada farklılaşan madde fonksiyonunun belirlenmesinde; FMF yi açıklayabilen faktörleri belirlediği, FMF değişiminde değerli bilgiler getirdiği, FMF yi azaltmak için geleceğe yönelik bilgilendirici öneriler sağladığından çok düzeyli FMF modelleri tercih edilmiştir. Madde düzeyinde maddenin içeriği, türü, bilişsel düzeyi; öğrenci düzeyinde, öğrenci anketindeki maddelerden yararlanarak IEA tarafından oluşturulan indeks değişkenler (fene yönelik tutum, fene karşı kendine güven, evdeki çalışma desteği, ev

46 29 ödevlerine ayrılan zaman, aile eğitim düzeyi, fen derslerine katılım, fen öğrenmeye verilen değer, ev eğitim kaynakları) ve okul anketindeki maddelerden yararlanarak IEA tarafından oluşturulan indeks değişkenler (okul kaynakları, akademik başarıya verilen önem) ile sınırlı tutulmuştur. Hiyerarşik verilerde, grup büyüklüğünün, en az 15 (Qian, 2011) ya da 30 (Kreft, 1996) olmasının uygun olduğu belirtildiğinden, bu çalışmada, grup büyüklüğü 15 in altında olan okullar analizden çıkarılmıştır. Kısaltmalar TIMSS Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırması IEA Uluslararası Eğitim Başarılarını Değerlendirme Kuruluşu PISA Uluslararası Öğrenci Durum Belirleme Programı FMF Farklılaşan Madde Fonksiyonu MTK Madde Tepki Kuramı KTK Klasik Test Kuramı MH Mantel-Haenszel LR Lojistik Regresyon SIBTEST Eşzamanlı Madde Yanlılık Testi HLM Hiyerarşik Lineer Model GHLM Genelleştirilmiş Hiyerarşik Lineer Model ÇDÖM Çok Düzeyli Ölçme Modeli MTK-OO Madde Tepki Kuramı Olabilirlik Oranı GDGKM Genelleştirilmiş Doğrusal Gizil ve Karma Model AMTM Açıklayıcı Madde Tepki Modeli GDKM Genelleştirilmiş Doğrusal Karma Model

47 30 BÖLÜM II YÖNTEM Bu bölümde; araştırmanın modeli, evren ve örneklem, veriler ve toplanması ve verilerin analizi açıklanmıştır. Araştırmanın Modeli Bu araştırma, TIMSS 2011 fen bilimleri uygulaması Türkiye örnekleminde, cinsiyete göre fen bilimleri maddelerinde FMF olup olmadığını, FMF varsa seçilen öğrenci ve okul özelliklerinin FMF gösteren maddelerdeki FMF nin kaynağını açıklama durumunu ve FMF nin olası kaynağını yargısal yaklaşımla da belirlemeyi amaçladığından betimsel bir araştırmadır (Freankal, Wallen ve Hyun, 2012). Evren ve Örneklem Bu araştırmanın evreni, 2011 yılında Türkiye de 8. sınıfta öğrenim gören tüm öğrencilerdir. Evrendeki öğrenciler, TIMSS uygulamaları kapsamında, coğrafi bölgelere ve okul türlerine göre tabakalandırılarak iki aşamalı tabakalı örnekleme modeli kullanılarak raslantısal olarak örnekleme seçilmektedir (Joncas, 2008). Bu araştırmanın örneklemi, 2011 yılındaki TIMSS uygulamasına katılan, 8. sınıf düzeyinde 239 okul ve 6928 öğrenciden oluşmaktadır. Bir okulun okul anketine ilişkin cevapları olmadığından analizden çıkarılmıştır. Çalışma kapsamında yapılan analizlerde, verinin hiyerarşik olma durumu önem taşıdığından, her okuldan uygulamaya katılan öğrenci sayıları incelenmiştir. Hiyerarşik verilerde, grup büyüklüğünün, en az 10 olması gerektiğini (Hox, 1998) belirten araştırmacılar varken her grupta en az 30 birey olması (Kreft, 1996) gerektiğini belirtenler de vardır. Qian (2011) ise grup büyüklüğünün 15 olmasının uygun olduğunu belirtmektedir. Bu çalışmada da, grup büyüklüğü 15 in altında olan okullar analizden çıkarılmıştır. Son durumda, her okuldaki öğrenci sayısı 15 ile 52 arasında değişmektedir. Modelin ikinci ve üçüncü düzeyini oluşturan öğrenci ve okul düzeyinde 30

48 31 ele alınan değişkenler incelenmiş, ikinci veya üçüncü düzeyde kayıp veriye sahip bireyler analizden çıkarılmıştır. TIMSS 2011 sekizinci sınıf fen bilimleri uygulamasında tüm kitapçıklarda toplam 246 madde kullanılmıştır. Bu maddelerden altısı Türkiye de uygulanmamıştır. Madde düzeyinde kayıp veri oranı %30 dan fazla olan 19 madde, analizden çıkarılmıştır. Çıkarılan maddelere ilişkin bilgiler Verilerin Analizi nde sunulmuştur. Analizler 5732 kişi, 208 okul ve 221 madde üzerinden yapılmıştır. TIMSS 2011 uygulamasına katılan öğrenciler 14 farklı kitapçıktan birini almıştır. Kayıp veriler silinmeden önce ve silindikten sonra kitapçık türlerinde öğrencilerin cinsiyete göre dağılımı Çizelge 3 te verilmiştir. Çizelge 3 TIMSS 2011 Uygulaması nda Kitapçık Türleri ne Göre Kayıp Veriler Silinmeden Önceki ve Silindikten Sonraki Cinsiyete Göre Öğrenci Sayıları Kitapçık Silinmeden Önce Öğrenci Sayıları Silindikten Sonra Öğrenci Sayıları Türleri Kız Erkek Toplam Kız Erkek Toplam Birinci İkinci Üçüncü Dördüncü Beşinci Altıncı Yedinci Sekizinci Dokuzuncu Onuncu On birinci On ikinci On üçüncü On dördüncü Toplam Kayıp veriler silinmeden önce öğrencilerin %49.27 si kız, %50.72 si erkek öğrencilerden oluşurken kayıp veriler silindikten sonra %50.71 i kız ve %49.28 i erkek öğrencilerden oluşmaktadır. Kayıp veriler silinmeden önce ve silindikten sonra cinsiyete göre öğrenci yüzdesinin çok yakın olduğu ifade edilebilir. Çizelge 3 teki kitapçık türlerine göre öğrenci sayıları incelendiğinde, tüm kitapçıklardaki birey sayısının 396 ile 419 değerleri arasında değişmekte ve birbirine yakın olduğu

49 32 görülmektedir. Farklı kitapçıkları alan öğrencilerin cinsiyete göre dağılımı da birbirine yakındır. Analizler, 5732 kişinin verisi üzerinden gerçekleştirilmiştir. Uygulamaya katılan kız ve erkek öğrenciler ortalama 14 yaşındadır. TIMSS 2011 fen alanında çalışma kapsamındaki tüm maddelerin içerik ve bilişsel boyutta madde türlerine göre madde sayıları Çizelge 4 te verilmiştir. Çizelge 4 Fen Bilimleri Alanındaki İçerik ve Bilişsel Boyutta Madde Türlerine Göre Madde Sayıları İçerik Boyutu ÇS YC Toplam Biyoloji Fizik Kimya Yer Bilimleri Toplam Bilişsel Boyut ÇS YC Toplam Bilme Uygulama Akıl Yürütme Toplam ÇS: Çoktan Seçmeli, YC: Yapılandırılmış Cevaplı Çizelge 4 te görüldüğü gibi, 221 maddenin, 81 i biyoloji, 53 ü fizik, 53 ü kimya ve 34 ü yer bilimleri alanındadır. İçerik boyutunda, en fazla biyoloji alanında yapılandırılmış cevaplı madde bulunmaktadır. Bilişsel düzeye göre madde sayılarına bakıldığında; 76 sı bilme, 102 si uygulama ve 43 ü akıl yürütme kategorisindedir. Bilişsel boyutta en fazla bilme alanında çoktan seçmeli madde bulunduğu görülmektedir. Veriler ve Toplanması Çalışmada kullanılan fen bilimleri başarı testi, öğrenci ve okul anketine ilişkin bilgiler IEA nın web sayfasından edinilmiştir ( TIMSS 2011 de fen bilimleri alanı için belirlenen öğrenme alanları ve alt öğrenme alanları Çizelge 5 te verilmiştir. Çizelge 5 te görüleceği gibi, fen bilimleri alanı için belirlenen öğrenme alanları ve alt öğrenme alanları incelendiğinde asıl uygulamada maddelerin %35 inin Biyoloji öğrenme alanında olduğu yani en fazla maddenin Biyoloji alanından olduğu, en az maddenin ise Kimya ve Yer Bilimleri alanlarından olduğu görülmektedir. Madde

50 33 düzeyinde kayıp veri oranı %30 un üzerinde olan maddeler çıkarıldıktan sonra, maddelerin öğrenme alanlarına dağılımlarına bakıldığında, maddelerin %37 sinin Biyoloji öğrenme alanında olduğu yani en fazla maddenin Biyoloji alanından olduğu, en az maddenin ise Kimya ve Yer Bilimleri alanlarından olduğu görülmektedir. Asıl uygulama ile benzer oranlarda maddeler bu çalışmada analiz edilmiştir. Yer bilimleri alanındaki maddelerin genellikle yüksek oranda kayıp veri içermesi bu alanda dağılımın %5 lik azalmasına neden olmuştur. Çizelge 5 Sekizinci Sınıf Fen Bilimleri Öğrenme Alanlarına Göre Maddelerin Yüzde Dağılımı Öğrenme Alt Öğrenme Alanı Yüzde Alanı Asıl uygulama Kayıplar silindiğinde Biyoloji Organizmaların Özellikleri, Sınıflandırılması ve Yaşam Süreçleri Hücre ve Görevleri Yaşam Döngüleri, Üreme ve Kalıtım Çeşitlilik, Adaptasyon ve Doğal Seçilim Ekosistem İnsan Sağlığı Kimya Maddelerin Sınıflandırılması ve Bileşimi Maddenin Özellikleri Kimyasal Değişim Fizik Maddenin Fiziksel Halleri ve Değişimi Enerji Dönüşümleri, Isı ve Sıcaklık Işık ve Ses Elektrik ve Manyetizma Kuvvet ve Hareket Yer Bilimleri Yerkürenin Yapısı ve Fiziksel Özellikleri Yerkürenin Oluşum Süreçleri, Döngüler ve Tarihi Yerkürenin Kaynakları, Kullanımı ve Korunması Yerkürenin Evren ve Güneş Sistemindeki Yeri TIMSS 2011 de fen bilimleri alanı için belirlenen bilişsel düzeylere göre maddelerin dağılımının yüzdesi Çizelge 6 da verilmiştir (Martin ve diğ., 2012).

51 34 Çizelge 6 Sekizinci Sınıf Fen Bilimleri Bilişsel Düzeylere Göre Maddelerin Yüzde Dağılımı Yüzde Bilişsel Düzey Asıl uygulama Kayıplar silindiğinde Bilme Uygulama Akıl Yürütme Çizelge 6 da asıl uygulama için bilişsel düzeylere göre maddelerin dağılımı incelendiğinde, üç bilişsel düzeyde de belirlenen oranların yaklaşık eşit olduğu görülmektedir. Madde düzeyinde %30 un üzerindeki kayıp maddeler silindiğinde uygulama ve akıl yürütme düzeyindeki madde yüzdeleri değişmiştir. Bu durumun genellikle uygulama ve akıl yürütme düzeyindeki maddelerin zorluğu ve açık uçlu olmasından kaynaklanabileceği düşünülmektedir. TIMSS uygulamaları fen alanında, maddelerin bilme, uygulama ve akıl yürütme alanlarındaki alt bilişsel kategorileri ve içerik tanımları Çizelge 7 de sunulmuştur (Mullis, Martin, Ruddock, O'Sullivan ve Preuschoff, 2009): Çizelge 7 Bilme, Uygulama ve Akıl Yürütme Alanlarındaki Alt Bilişsel Kategorilerin İçerik Tanımları Hatırlama/ Bilimsel gerçekler, ilişkiler, süreç ve kavramlarla ilgili durumları doğru Tanıma ifadelerle tanımlama; belirli organizmaların ve materyallerin özelliklerini tanımlama Tanımlama Bilimsel terimlerin tanımlarını yapabilme; bilimsel kelimeleri, kısaltmaları, sembolleri, birimleri ilişkili içeriğe uygun olarak tanımlama ve kullanma Betimleme Organizmaları, fiziksel maddeleri ve bilimsel süreci, özelliklerini, yapısını, Bilme Uygulama Örneklerle gösterme Bilimsel araçların bilgisini gösterme Karşılaştır ma, sınıflama Modeller kullanma İlişkilendir me fonksiyonunu ve ilişkilerinin bilgisini göstererek tanımlama Bilimsel gerçekler veya kavramları uygun örnekler göstererek açıklama, destekleme; genel kavramların bilgisini göstermek için belirgin örnekler verme ya da tanımlama Fen bilimi araç ve gereçlerini nasıl kullanacağı bilgisini gösterme Madde ve organizma grupları arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları tanımlama; verilen özelliklere dayanarak maddeleri, materyalleri ve organizmaları sıralama ya da sınıflama, ayırt etme Bilimsel bir kavramın, yapının, ilişkilerin, biyolojik ya da fiziksel bir sistem veya döngünün anlaşıldığının gösterilmesi için bir model veya şema kullanma Biyolojik ya da fiziksel bir kavramın altında yatan bilgiyi; gözlenen ya da ortaya çıkarılan bir özellik, davranış veya nesnelerin, organizmaların veya materyallerin kullanımıyla ilişkilendirme (devam ediyor)

52 35 Çizelge 7 (devam) Bilme, Uygulama ve Akıl Yürütme Alanlarındaki Alt Bilişsel Kategorilerin İçerik Tanımları Bilgiyi Bilimsel kavramlar veya ilkeler ışığında metin, çizelge veya grafik bilgisine yorumlama ilişkin yorumlama Çözümler Bir kavramın doğrudan uygulamasını/gösterilmesini içeren nicel veya nitel bulma çözümler bulmak için bilimsel ilişkileri, eşitlikleri veya formülleri kullanma veya tanımlama Açıklama Temel bilimsel kavram, ilke, kural veya teorilerin anlaşıldığını gösteren doğal bir olgu veya bir gözlemi açıklama Çözümleme Konuyla ilgili ilişkileri, kavramları ve problem çözme adımlarını belirlemek Uygulama Akıl Yürütme Birleştirme/ Sentez yapma Hipotez kurma/ yordama Tasarlama Sonuç çıkarma Genelleme için problemleri analiz etme; problem çözme stratejileri geliştirme ve açıklama Problemlerin gerektirdiği farklı faktörler veya ilişkili kavramların düşünceleri için çözüm sağlama; fenin farklı alanlarındaki kavramlar arasında ilişki veya bağlantı kurma; fenin boyutları arasında temaları ve kavramları bütünleştirmeyi anladığını gösterme; fen problemlerinin çözümünde matematiksel kavramları veya yöntemleri bütünleştirme Araştırmayla yanıtlanabilecek soruların formüle edilmesi için gözlemden veya deneyimden elde edilen bilgi ile fen kavramlarının bilgisini birleştirme; kavramsal anlayışın ve bilimsel bilginin analizi ve/veya gözlemden elde edilen bilgiyi kullanarak hipotezleri test edilebilir varsayımlar olarak formüle etme; bilimsel anlayış ve kanıtlar ışığında biyolojik ve fiziksel koşullardaki değişimlerin etkilerine ilişkin yordamalarda bulunma Hipotezleri test etmek veya bilimsel soruları yanıtlamak için uygun araştırmalar tasarlama veya planlama; iyi tasarlanmış araştırmaların özelliklerini, ölçülen ve kontrol edilen ve neden-etki ilişkileri açısından açıklama veya tanıma; araştırmaların yapılmasında kullanılan ölçmeler veya yöntemler hakkında karar verme Verideki örüntüleri keşfetme, veri eğilimlerini tanımlama veya özetleme ve verilen bilgiden veya veriden ekleme veya çıkarma yapma; bilimsel kavramları anlama ve/veya kanıtlara dayalı geçerli çıkarımlar yapma; amaçlanan hipotezlere veya sorulara uygun sonuçlar çıkarma, neden ve etkinin anlaşıldığını gösterme Verilen koşulların veya deneyin ötesine giden genel sonuçlar yapma ve yeni durumlara sonuçları uygulama; fiizksel ilişkileri açıklamak için genel formüller belirleme Değerlendirme Alternatif yöntemler, materyaller ve kaynaklar hakkında karar vermek için olumlu ve olumsuz yönleri belirleme; fen ve teknolojinin biyolojik ve fiziksel sistemler üzerindeki etkilerini değerlendirmede bilimsel ve sosyal faktörleri göz önünde bulundurma; alternatif açıklamaları ve problem çözme stratejilerini ve çözümlerini değerlendirme; sonuçları desteklemek için verinin yeterliği açısından araştırmanın sonuçlarını değerlendirme Kanıtlama Problem çözümlerinin ve açıklamaların doğrulanması için kanıtlar ve bilimsel kavramlar kullanma; problem çözümleri, araştırma sonuçları veya bilimsel açıklamaların kabul edilebilirliğini desteklemek için parametreler oluşturma Çizelge 7 de görüldüğü gibi bilme düzeyinden akıl yürütme düzeyine hiyerarşik olarak öğrenciden beklenen becerilerin düzeyi yükselmektedir. Çizelge 8 de fen alanı yeterlik düzeyleri ve her puan kategorisine karşılık gelen başarı tanımları özetlenmiştir (Martin ve diğ., 2012; Yıldırım, Yıldırım, Ceylan ve Yetişir, 2013).

53 36 Çizelge 8 TIMSS Sekizinci Sınıf Fen Alanı Yeterlik Düzeylerine Göre Başarı Tanımları Yeterlik Başarı Tanımları Düzeyi Düzey 1 Canlı ve fiziksel bilimler ile ilgili bazı temel gerçekleri/olguları (400 tanımlayabilme, biyoloji ile ilgili bazı bilgilere sahip olma, fiziksel olaylara 474) biraz aşinalık gösterebilme; basit resimsel diyagramları yorumlayabilme, basit tabloları tamamlayabilme ve temel bilgileri pratik durumlara Düzey 2 ( ) Düzey 3 ( ) Düzey 4 (625 ve üzeri) uygulayabilme. Temel bilimsel bilgi anlayışlarını çeşitli durumlara uygulayabilme ve tanımlama; insan sağlığı, yaşam döngüleri, adaptasyon, kalıtım, ekosistem ile ilgili bilgiler üzerinden iletişim kurabilme ve uygulayabilme, günlük yaşamdaki kimya ile ilgili bazı bilgileri bilme, temel düzeyde çözeltilerin özelliklerini ve konsantrasyon kavramını bilme; kuvvet, hareket ve enerji kavramlarının bazı boyutlarını bilme, su döngüsü ve atmosferin yapısını da içeren dünyanın süreçleri ve fiziksel özellikleri ile ilgili bilgileri bilme; resimsel diyagramlardan, tablolardan ve grafiklerden bilgileri yorumlayabilme ve sonuç çıkarabilme; bilgilerini pratik durumlara uygulayabilme. Bilimsel döngüler, sistemler ve ilkeler ile ilgili kavramları anladığını gösterme; insan biyolojisi, organizmaların sınıflandırılması, özellikleri ve yaşam süreçleri ile ilgili kavramları anladığını gösterme; ekosistemde ilişkileri ve süreci irdeleyebilme; maddeyi oluşumlarına, kimyasal ve fiziksel özellik ve değişimlerine göre sınıflandırabilme; ışık ve ses ile ilgili durumlara bilgilerini uygulayabilme, ısı ve sıcaklık, kuvvet ve hareket, elektrik devreleri ve mıknatıslar ile ilgili bilgileri ortaya koyabilme; güneş sistemi ve dünyanın süreci, fiziksel özellikleri ve kaynaklarına ilişkin bilgileri anladığını gösterme; bazı bilimsel araştırma becerileri gösterebilme; çeşitli diyagramlardan, haritalardan, grafiklerden ve tablolardan edinilen bilgileri yorumlayabilme ve birleştirebilme; ilgili bilgileri seçerek analiz edebilme ve sonuç çıkarabilme, bilimsel bilgiler ışığında kısa açıklamalar sağlayabilme. Biyoloji, kimya, fizik ve yer bilimlerinde karmaşık ve kuramsal bilgileri bilme; hücre ve özellikleri, sınıflandırılması, organizmaların yaşam süreçleri hakkında bazı kavramsal bilgiye sahip olma; ekosistemlerin karmaşıklığı, organizmaların adaptasyonu anlayışlarına sahip olma, kalıtım ve yaşam döngüleri anlayışlarını uygulayabilme; maddenin yapısı, fiziksel ve kimyasal özellikleri ve değişimleri kavramlarını bilme; kuvvet, basınç, hareket, ses ve ışık bilgilerini uygulayabilme; elektrik devreleri ve mıknatısın özellikleri hakkında çıkarımda bulanabilme; güneş sistemi ve dünyanın süreçleri, yapıları, fiziksel özellikleri ile ilgili bilgileri uygulayabilme; bilimsel araştırmanın temel özelliklerini kavrayabilme; problem çözmek ve sonuç çıkarmak için çeşitli kaynaklardan bilgileri birleştirebilme, bilimsel bilgiyle iletişim için yazılı açıklamalar sağlayabilme. Çizelge 8 de görüldüğü gibi, TIMSS sekizinci sınıf fen alanı başarı puanları 400 (düşük), 475 (orta), 550 (yüksek) ve 625 (ileri) kesme puanlarıyla dört kategoriye ayrılmıştır. En az 625 puan alan öğrenciler ileri düzey, 550 ve 624 arası puan alan öğrenciler üst düzey, 475 ve 549 arası puan alan öğrenciler orta düzey, 400 ve 474

54 37 arası puan alan öğrenciler düşük düzey de performans göstermiş olarak kategorilendirilir. Öğrencilerin fen alanı için tanımlanan dört yeterlik düzeylerinde olma yüzdeleri; % 26 sı düşük düzey (düzey 1: puan), % 27 si orta düzey (düzey 2: puan), % 18 i üst düzey (düzey 3: puan), % 7 sinin ileri düzey (düzey 4: 625 ve üzeri puan) yeterlik şeklindedir. Öğrencilerin % 22 lik bölümü ise belirlenen en alt yeterlik düzeyinin de altında puan (400 puan altı) almıştır. TIMSS 2011 uygulamasındaki fen bilimleri maddelerinin kitapçıklara, öğrenme alanına, zihinsel düzeye, madde türüne ve madde güçlüğüne ilişkin bilgiler EK A da yer alan Çizelge 25 te verilmiştir. Çizelge 25 te ayrıca madde bloklarına göre kitapçıklarda yer alan madde örüntüleri de gri tonlamalı olarak sunulmuştur. Her sınıf düzeyinde konu alanları ve bilişsel alanlara göre düzenlenen 14 farklı kitapçık kullanılmaktadır (Ruddock ve diğerleri, 2008). Her bir kitapçık iki bloktan oluşmaktadır. Birinci kitapçık, birinci ve ikinci madde bloğundan, ikinci kitapçık ikinci ve üçüncü madde bloğundan, üçüncü kitapçık üçüncü ve dördüncü madde bloğundan oluşmaktadır. Son kitapçık olan on dördüncü kitapçık ise on dördüncü ve birinci madde bloğundan oluşmaktadır. Tüm kitapçıklarda örüntüler bu şekilde devam etmektedir. Toplam 221 madde vardır, maddelerin 121 i çoktan seçmeli, 100 ü açık uçludur. Açık uçlu maddelerin 93 ü 1-0 şeklinde puanlanırken 7 si şeklinde puanlanmaktadır. Bu maddelerin 99 u IEA tarafından açıklanmıştır. Açıklanan maddeler, madde kodlarının yanında * işareti ile belirtilmiştir. TIMSS başarı testlerinde, farklı bilişsel süreçleri ölçmeye yönelik çoktan seçmeli ve yapılandırılmış cevaplı madde türleri bir arada yer almaktadır. Fen bilimleri testine yönelik orijinal veri dosyasında, çoktan seçmeli maddelerde A seçeneği 1, B seçeneği 2, C seçeneği 3, D seçeneği 4, ulaşılamama (not reached) 6 ve dahil edilmeme (omitted) 9 olarak kodlanmıştır. Açık uçlu maddelerde ise 10 tam doğru yanıt, 11 uzak doğru yanıt, 19 diğer doğru yanıtlar ve 70, 71, 79 yanlış yanıtlar ve ulaşılamama (not reached) 96 ve dahil edilmeme (omitted) 99 olarak kodlanmıştır. Açık uçlu maddenin yanıtlanmasında genelde açıklama, diyagram ya da grafik gibi yapıların kullanılmasını gerektiren, öğrencilerin kavramsal bilgilerini gösteren maddelerde 20 tam doğru 21 ve 29 uzak tam doğrular, 10 kısmi doğru, 19 uzak kısmi doğru olarak kodlanmıştır (Ruddock ve diğerleri, 2008). Çoktan seçmeli maddeler için hesaplanan Cronbach alfa güvenirlik katsayısı Türkiye için 0.87, uluslararası medyan ise 0.83 tür (Foy, Martin, Mullis ve Stanco,

55 ). Yapılandırılmış cevaplı maddelerde katılan ülkeler için ülkeiçi puanlama güvenirliği hesaplanmaktadır. Türkiye için puanlayıcıların madddeler arası uzlaşma yüzdesi %99, tüm ülkeler için uluslararası ortalama %97 dir. Ülkelerarası puanlama güvenirliği ise %86 dır (Martin ve Mullis, 2012). TIMSS uygulamasında, başarı testleri dışında öğrenci başarısını etkileyebilecek diğer bileşenler hakkında anketler yardımıyla ek bilgiler toplanmaktadır. Bu anketler hakkında kısa bilgiler aşağıda belirtilmiştir (Mullis ve diğ., 2009): Öğrenci Anketi: TIMSS uygulamalarına katılan her öğrenci, bu anketi alır. Bu anket, temel demografik bilgiler, ev ortamı, okul iklimi, fen öğrenmeye ilişkin tutum ve algıyı da içeren öğrencinin ev ve okul yaşamına ilişkin bilgilerin sorulduğu bir ankettir. Öğrenciler anketi 15 ile 30 dakikada arasında tamamlar. Öğretmen Anketi: TIMSS uygulamasına katılan öğrenci örneklemindeki matematik ve fen öğretmenleri yanıtlar. Anket, öğretmen özellikleri, eğitimi, iş doyumu, mesleki gelişimi ve deneyimi ile ilgili soruları içerir. Ayrıca anket, matematik ve fen öğretim programlarının kapsamı ve sınıf içinde uygulanan öğretim faaliyetleri ve kullanılan malzemelere ilişkin bilgi de toplar. Anketin tamamlanması yaklaşık 30 dakika gerektirmektedir. Okul Anketi: Örneklemde yer alan her okulun müdürü okul anketini yanıtlar. Müdürler, öğrencilerin ve okulların demografik özellikleri, öğretim süresi, okul kaynaklarının durumu, aile katılımı, program türleri ve bunların okullarda kullanıldığı öğrenme ortamları ile ilgili soruları yanıtlar. Anketin tamamlanması yaklaşık 30 dakika gerektirmektedir. Öğretim Programı Anketi: Her ülke için belirlenen TIMSS Ulusal Araştırma Koordinatörü, öğretim programı anketini doldurmaktan sorumludur. Sorular özellikle matematik ve fen derslerinin organizasyonu ve içeriği üzerine yoğunlaşır. Bu çalışmada, öğrenci ve okul anketindeki maddelerden yararlanılmıştır. Çalışmada kullanılan değişkenlere ilişkin bilgiler; madde, öğrenci ve okul düzeyine göre sırasıyla sunulmuştur. Her bir maddenin madde düzeyinde; içerik alanı, madde türü ve bilişsel düzeyi değişkenleri kullanılmıştır. Konu alanına göre incelemelerin yapıldığı çalışmalarda (Berberoğlu, 1996; Calvert, 2002; Mullis, Martin, Fierros, Goldberg ve Stemler, 2000; Qian, 2011; Thomson, Wernert, Underwood ve Nicholas, 2008; Yenal, 1995; Yip ve

56 39 diğ., 2004; Yung, 2006; Zheng, 2009), erkeklerin yer bilimleri, fizik ve kimya maddelerinde daha avantajlıyken, kızların biyoloji maddelerinde daha avantajlı olduğu bulunmuştur. Alan yazında pek çok araştırmada (OECD, 2001; Le, 2009; Qian, 2011; Yip ve diğ., 2004; Yung, 2006), çoktan seçmeli maddelerde erkeklerin, yapılandırılmış cevaplı maddelerde ise kızların daha iyi bir performans gösterdiği tespit edilmiştir. Bilişsel düzeye göre yapılan araştırmalarda (Kalaycıoğlu ve Berberoğlu, 2010; Thomson ve diğ., 2008; Yalçın, 2012; Wong, 2012) ise, akıl yürütme gibi daha üst düzey zihinsel özellikleri ölçen maddelerde erkeklerin doğru yanıtlama oranının kızlardan daha yüksek olduğu görülmüştür. Öğrencilerin fen bilişsel alan testinden aldıkları puanlar beş farklı olası değer (plausible values) olarak kestirilmektedir. Bu değerler öğrencilerin başarısını tespit etmek için yapılan kestirimlerin dağılımından seçkisiz olarak çekilen sayılardır. Bu nedenle analizlerde bu değerlerin beşinin de kullanılması önerilmektedir. Araştırmacıların, bu beş değer için analizleri yaptıktan sonra çıkan sonuçların ortalamasını alarak kullanmaları gerektiği belirtilmektedir (Kastberg, Roey, Ferraro, Lemanski ve Erberber, 2013). Bu nedenle bu çalışmada, öğrencilerin başarısı için kestirilen beş olası değer de analizlerde kullanılarak sonuçların ortalaması alınmıştır. Öğrencilerin fen başarısına ilişkin kestirilen beş olası değere ait bazı betimsel istatistikler Çizelge 9 da sunulmuştur. Çizelge 9 Öğrencilerin Fen Bilimleri Başarı Puanlarına İlişkin Betimsel İstatistikler En Küçük Değer En Büyük Değer Ortalama Standart sapma PV PV PV PV PV Çizelge 9 daki öğrencilerin fen bilimleri başarı puanlarına ilişkin betimsel istatistiklere bakıldığında, beş olası değer için de ortalamaların ve standart sapmaların birbirine çok yakın olduğu görülmektedir. Olası değerlerin en küçüğü , en büyüğü ise dir. Öğrenci ve okul düzeyinde analize alınan değişkenlerin puan ranjlarının çok geniş olduğu görülmektedir. Bu nedenle, öğrenci düzeyinde ele alınan sekiz indeks değişken, öğrencilerin olası beş fen başarı puanı ve okul düzeyindeki iki indeks değişken z puanına dönüştürülerek analize alınmıştır. Ham puanlar, ortalaması

57 40 sıfır ve standart sapması bir olan ve normal dağılım gösteren standart bir puana dönüştürülmüştür (Arıcı, 2006). Öğrenci düzeyinde analize alınan değişkenler belirlenirken, öğrenci anketindeki maddelerden yararlanılarak oluşturulan indeks değişkenler seçilmiştir. Çünkü bireysel anket maddelerindeki herhangi bir kayıp veri, pek çok öğrencinin analizden çıkarılmasına neden olmaktadır. Seçilen sekiz değişken; fene yönelik tutum (BSDGSLS), fene karşı kendine güven (BSDGSCS), evdeki çalışma desteği (BSDG05S), fen ödevlerine haftalık ayrılan zaman (BSDSWKHW), aile eğitim düzeyi (BSDGEDUP), fen derslerine katılım (BSDGESL), fen öğrenmeye verilen değer (BSDGSVS) ve ev eğitim kaynaklarıdır (BSDGHER). Parantez içinde yer alan kodlamalar, TIMSS uygulaması indeks kodlarını göstermektedir. Ayrıca bu değişkenlerle öğrencilerin fen başarıları arasındaki ilişkiyi araştıran pek çok da araştırma vardır. Bu araştırmaların sonuçları seçilen değişkenlere göre aşağıda sunulmuştur. Fen bilimlerine yönelik olumlu tutumun akademik başarıyı pozitif yönde etkilediği pek çok araştırma sonucu görülmekle birlikte (Anıl, 2009; Bayraktar, 2011; Ghagar, Othman ve Mohammadpour, 2011; Kahraman, 2014; Thomson ve diğ., 2008; Thomson ve Fleming, 2004; Tighezza, 2014), olumsuz tutumun ise negatif yönde etkilediği de görülmüştür (Ceylan ve Berberoğlu, 2007). Öztürk ve Uçar (2010) ın yaptıkları çalışmada da, Türk öğrencilerin fene ilişkin tutumlarının yüksek ancak başarılarının düşük olduğu tespit edilmiştir. Thomson ve Fleming (2004) ise yaptıkları araştırmada, erkeklerin fen bilimleri alanına karşı tutumlarının kadınlardan daha yüksek olduğunu belirtmektedir. Fen alanında özgüvenin, öğrenci başarıları arasındaki farklılıkları açıklamada manidar istatistiksel etkilerinin olduğu gözlenmiştir (Atar ve Aktan, 2013; Atar ve Atar, 2012; Bayraktar, 2011; Ghagar, Othman ve Mohammadpour, 2011; Kaya ve Rice, 2010; Kiamanesh, 2004; Thomson ve diğ., 2008; Thomson ve Fleming, 2004; Tighezza, 2014). Birçok ülkede erkeklerle benzer performans göstermelerine rağmen kızların fen alanında benlik kavramı daha düşüktür, erkekler ise daha fazla yüksek öz yeterliliğe sahiptirler (Eurydice, 2010; Mo, Singh ve Chang, 2008; Thomson ve diğ., 2008; Thomson ve Fleming, 2004). Mohammadpour (2012) ise yaptığı çalışmada, kızların fen alanında kendine güveninin erkeklerden daha yüksek olduğunu görmüştür.

58 41 Öğrencilerin bilgisayar ve internete sahip olmasının fen bilimleri başarılarında manidar yordayıcılardan biri olduğu birçok araştırmada belirtilmektedir (Anıl, 2009; Awang ve Fah, 2013; Bayraktar, 2011; Öztürk ve Uçar, 2010; Thomson ve diğ., 2008), Öğrencilerin fen başarıları ile ev ödevlerine ayırdıkları zaman arasındaki ilişkilerin incelendiği araştırmalarda, pek çok ülkede öğrencilerin ev ödevlerine ayırdıkları zamanın düşük olmasına rağmen fen başarılarının yüksek olduğu görülmüştür (Acar ve Öğretmen, 2012; Uzun, Bütüner ve Yiğit, 2010). Thomson ve Fleming (2004), öğrencilerin fazla fen ödevleri yapması ile fen başarıları arasında bir ilişki olmadığını belirtmektedir. Mohammadpour (2012), Rønning (2010) ve Thomson ve diğ. (2008) ise, öğrencilerin fen ödevlerine ayırdıkları zaman arttıkça öğrencilerin fen başarılarının da arttığını ifade etmişlerdir. Yanlılık çalışan bazı araştırmalarda (Gierl, 2005; Wu ve Ercikan, 2007; Yıldırım ve Yıldırım, 2011), öğrencilerin toplam puanına ek olarak ikinci eşleme değişkeni olarak öğrencilerin okul dışı ders çalışmaya ayırdığı zaman değişkeni kullanılmıştır. Araştırmacılar öğrencilerin okul dışı ders çalışmaya ayırdığı zaman değişkeninin FMF nin olası kaynaklarından biri olabileceğini belirtmişlerdir. Briggs (2008) ise fen başarısındaki ırksal/etnik farklılıkları açıklamak ve tanımlamak için AMTM kullandığı çalışmasında, her hafta iki saatten fazla ev ödevlerine zaman ayıran öğrencilerin fen başarılarının ayırmayanlardan yüksek olduğunu ifade etmiştir. Aile eğitim düzeyinin öğrencilerin başarıları arasındaki farklılıkları açıklamada manidar istatistiksel etkilerinin olduğu gözlenmiştir (Abazaoğlu, Yıldızhan ve Yıldırım, 2014; Anıl, 2009; Atar ve Aktan, 2013; Aypay, Erdoğan ve Sözer, 2007; Bayraktar, 2011; Erberber, 2009; Ghagar, Othman ve Mohammadpour, 2011; Oral ve McGivney, 2013; Özer ve Anıl, 2011; Öztürk ve Uçar, 2010; Şaşmazel, 2006; Thomson ve diğ., 2008; Thomson ve Fleming, 2004). Fen derslerine katılma değişkeninin fen bilimleri dersindeki akademik başarıyı pozitif yönde etkilediği pek çok araştırmada görülmüştür (Chang, Singh ve Mo, 2007; Kahraman, 2014; Mo, 2008; Mo, Singh ve Chang, 2013). Öğrencilerin fen bilimleri başarılarını açıklayan değişkenlerden biri de fen öğrenmeye verilen değer olduğu görülmüştür (Chang, 2008; Ghagar, Othman ve Mohammadpour, 2011; Mohammadpour, 2012; Thomson ve diğ., 2008). Thomson ve Fleming in (2004) TIMSS 2002/2003 uygulamaları ile ilgili yaptıkları çalışmada, bazı ülkelerde (Mısır, Gana, Ürdün, Tunus, Filistin, Fas) öğrencilerin yaklaşık yüzde

59 42 sekseninin fene yüksek düzeyde değer verirken bazı ülkelerde (Japonya ve Kore) öğrencilerin yaklaşık yüzde yirmisinin fene yüksek düzeyde değer verdiği tespit edilmiştir. Avusturalya da fene verilen değer ile fen başarısı arasında pozitif bir ilişki saptanmıştır. Öğrencilerin sahip olduğu ev eğitim kaynaklarının da öğrencilerin fen başarılarıyla manidar ilişkiye sahip olduğu ifade edilmektedir (Abazaoğlu ve diğ., 2014; Acar, 2012; Erberber, 2009; Ghagar, Othman ve Mohammadpour, 2011; Kaya ve Rice, 2010; Kiamanesh, 2004; Thomson ve Fleming, 2004). Öğrenci düzeyinde seçilen değişkenlerin farklı ülkelerde ve uygulamalarda öğrencilerin fen başarıları ile negatif ya da pozitif ilişkili olduğu, öğrencilerin fen başarılarını açıklayan değişkenler arasında yer aldıkları görülmüştür. Araştırma kapsamında bu değişkenlerin madde düzeyinde cinsiyete göre öğrencilerin başarıları arasındaki farklılıkları açıklama ve öğrencilerin maddeyi doğru yanıtlama davranışlarıyla ilişkili olma durumları tespit edilmiştir. Öğrenci düzeyinde seçilen indeks değişkenlerin hangi maddelerden oluşturulduğu ve ölçek dereceleri hakkında bilgiler sırayla sunulmuştur. Fene yönelik tutum indeksi altı maddeden oluşmaktadır: a) Fen öğrenmekten hoşlanırım, b) Keşke fen çalışmak zorunda kalmasaydım, c) Fen sıkıcıdır, d) Fen derslerinde ilginç şeyler öğrenirim, e) Feni severim, f) Feni iyi yapmak benim için önemlidir. Maddeler dörtlü likert türü (1: Tamamen katılıyorum, 2: Katılıyorum 3: Katılmıyorum 4: Tamamen katılmıyorum) bir derecelemeye sahiptir. İndeks oluşturulurken dereceler 0: Düşük (ortalama belirtilen altı maddeye az veya çok katılıyorumu temsil etmektedir, bir diğer deyişle fene yönelik tutumun olumlu yönde olduğunu ifade etmektedir) 2: Yüksek (ortalama belirtilen altı maddeye az veya hiç katılmıyorumu temsil etmektedir, bir diğer deyişle fene yönelik tutumun olumsuz yönde olduğunu ifade etmektedir) 1: Orta (diğer kombinasyonları yani tutumun olumlu ya da olumsuz olmadığı durumları ifade etmektedir) derecelerine dönüştürülmüştür. Fene karşı kendine güven değişkeni, dört maddeden oluşmaktadır: a) Genel olarak fende iyiyimdir b) Fende sınıf arkadaşlarımdan daha çok zorlanırım c) Fen benim güçlü olduğum derslerden biri değildir d) Fen konularını hızlı öğrenirim. Maddeler dörtlü likert türü (1: Tamamen katılıyorum, 2: Katılıyorum 3: Katılmıyorum 4: Tamamen katılmıyorum) bir derecelemeye sahiptir. İndeks oluşturulurken dereceler 0:

60 43 Düşük (ortalama belirtilen dört maddeye az veya çok katılıyorumu temsil etmektedir, bir diğer deyişle fene karşı kendine güvenin yüksek olduğunu ifade etmektedir) 2: Yüksek (ortalama belirtilen dört maddeye az veya hiç katılmıyorumu temsil etmektedir, bir diğer deyişle fene karşı kendine güvenin düşük olduğunu ifade etmektedir) 1: Orta (diğer kombinasyonları yani fene karşı kendine güvenin yüksek ya da düşük olmadığı durumları ifade etmektedir) şekline dönüştürülmüştür. Evdeki çalışma desteği indeksi, öğrenci anketindeki, öğrencinin evde kendi odasının olması ve internet erişiminin olması maddelerinden oluşmaktadır. Bu maddelere verilen derecelerden 0: Kendi odası ve internet erişimi yok; 1: Kendi odası ya da internet erişimi var; 2: Hem kendi odası hem internet erişimi var temsil etmektedir. Ev ödevine haftalık ayrılan zaman değişkeni, 3 saat ve daha fazla: 1; 3 saatten az 45 dakikadan fazla: 2; 45 dakika ya da daha az: 3 olarak kodlanmıştır. Anne ve bababınn tamamladığı en yüksek eğitim düzeyi değişkenlerinin kategorileri aşağıdaki sırayla 1 ile 5 arasında değer almaktadır: Okula gitmedi ya da ilköğretim 1. kademe (ilkokul) terk: 5; İlköğretim 1. kademeyi tamamladı ya da ilköğretim 2. kademe (ortaokul) terk: 4; Lise: 3; Ön lisans (Yüksek Okul, 2-3 yıllık): 2, Lisans ya da lisansüstü: 1. Fen derslerine öğrenci katılımı değişkeni, beş maddeden oluşmaktadır: a) Öğretmenimin benden ne yapmamı beklediğini biliyorum, b) Fen derslerinde dersle ilişkili olmayan şeyler düşünürüm, c) Fen derslerinde öğretmenimi anlamak kolaydır, d) Fen derslerinde öğretmenimin söyledikleri ile ilgilenirim, e) Fen öğretmenim yapmam için ilginç şeyler verir. Maddeler dörtlü likert türü (1: Tamamen katılıyorum, 2: Katılıyorum 3: Katılmıyorum 4: Tamamen katılmıyorum) bir derecelemeye sahiptir. İndeks oluşturulurken dereceler 0: Düşük (ortalama belirtilen beş maddeye az veya çok katılıyorumu temsil etmektedir, bir diğer deyişle fen derslerine öğrenci katılımının yüksek olduğunu ifade etmektedir) 2: Yüksek (ortalama belirtilen beş maddeye az veya hiç katılmıyorumu temsil etmektedir bir diğer deyişle fen derslerine öğrenci katılımının düşük olduğunu ifade etmektedir) 1: Orta (diğer kombinasyonları yani fen derslerine öğrenci katılımının yüksek ya da düşük olmadığı durumları ifade etmektedir) şekline dönüştürülmüştür.

61 44 Fen öğrenmeye verilen değer değişkeni, fen ile ilgili yedi duruma verilen tepkilere dayanmaktadır; a) Okulda daha fazla fen dersi almak isterim b) Fen öğrenmekten hoşlanırım c) Fen öğrenmenin benim günlük yaşamımı kolaylaştıracağını düşünüyorum d) Diğer okul derslerini öğrenmek için fene ihtiyacım var e) Seçtiğim üniversiteye girmek için okulda iyi olmaya ihtiyacım var f) Fen bilimleri kullanmayı gerektiren bir işte olmak isterim g) İstediğim işe girebilmek için fen bilimlerini iyi yapmaya ihtiyacım var. Maddeler dörtlü likert türü (1: Tamamen katılıyorum, 2: Katılıyorum 3: Katılmıyorum 4: Tamamen katılmıyorum) bir derecelemeye sahiptir. İndeks oluşturulurken dereceler 0: Düşük (ortalama yedi maddeye az veya çok katılıyorumu temsil etmektedir, bir diğer deyişle fen öğrenmeye verilen değerin yüksek olduğunu ifade etmektedir) 2: Yüksek (ortalama yedi maddeye az veya hiç katılmıyorumu temsil etmektedir bir diğer deyişle fen öğrenmeye verilen değerin düşük olduğunu ifade etmektedir) 1: Orta (diğer kombinasyonları yani fen öğrenmeye verilen değerin yüksek ya da düşük olmadığı durumları ifade etmektedir) şekline dönüştürülmüştür. Ev eğitim kaynakları; evdeki kitap sayısı, evdeki çalışma desteği ve aile eğitim düzeyi maddelerinden oluşan bir indekstir. Oluşturulan indekste 1: Çok kaynak, 2: Biraz kaynak, 3: Az kaynak temsil etmektedir. İndeks değişkenler oluşturulurken gerekli ifadeler için ters kodlama yapılmıştır. Ev ödevlerine ayrılan zaman değişkeni dışında tüm öğrenci düzeyi seçilen indeks değişkenler için ters kodlama yapılmıştır. Cinsiyet değişkeni ise 0 kadın (odak grup), 1 erkek (referans grup) olacak şekilde yeniden kodlanmıştır. Öğrenci düzeyindeki değişkenlerin kategorilerinde cinsiyete göre öğrenci dağılımına ilişkin betimsel istatistikler Çizelge 10 da sunulmuştur.

62 45 Çizelge 10 Öğrenci Düzeyindeki Değişkenlerin Kategori Tepkilerinin Cinsiyete Göre Dağılımı Değişkenler Kategoriler Kızlar Erkekler Tüm Grup N % N % N % Fene yönelik tutum 0 (Düşük) (Orta) (Yüksek) Fene karşı kendine güven Evdeki çalışma desteği Fen ödevlerine haftalık ayrılan zaman 0 (Düşük) (Orta) (Yüksek) (Yok) (Biri var) (İkisi var) (Çok) (Orta) (Az) Aile eğitim düzeyi 1 (İlkokul) (Ortaokul) (Lise) (Yüksek Okul) (Lisans) Fen derslerine katılım Fen öğrenmeye verilen değer 0 (Düşük) (Orta) (Yüksek) (Düşük) (Orta) (Yüksek) Ev eğitim kaynakları 1 (Çok) (Biraz) (Az) Çizelge 10 da görüldüğü gibi, öğrenci düzeyindeki değişkenlerin cinsiyete ve tüm grup içindeki kategorilere dağılımının birbirine yakın olduğu görülmektedir. Tüm grup ve cinsiyet alt gruplarında kategorilerdeki öğrenci yüzdeleri incelendiğinde, en az öğrenci yüzdesi, ev eğitim kaynaklarının çok kategorisi altındadır. Tüm grupta kategorilerdeki öğrenci yüzdesinin en fazla olduğu durum, öğrencilerin ev eğitim kaynaklarının ve fen ödevlerine ayrılan zamanın az olması kategorisi altındadır. Kategorilerdeki öğrenci yüzdesinin en fazla olduğu durum kızlar için fen ödevlerine haftalık ayrılan zamanın az olması iken erkekler için ev eğitim kaynaklarına öğrencilerin az sahip olması durumlarıdır. Okul düzeyinde ele alınan değişkenler; okul anketinde yer alan maddelerden IEA tarafından oluşturulan indeks değişkenlerdir. İndeks değişkenlerin seçilme nedeni,

63 46 indeksi oluşturan değişkenlerden herhangi biri tek başına analize alındığında, değişkende kayıp veri olma durumunda o değişkenle birlikte o okulda uygulamaya katılan tüm öğrencilerin de analizden çıkarılmasına neden olacağındandır. Seçilen indeks değişkenler; fen öğretiminde okul kaynakları ve akademik başarıya verilen önemdir. Çok düzeyli modeller çerçevesinde yapılan bazı araştırmalarda okul düzeyinde ele alınan değişkenlere ilişkin bilgiler aşağıda verilmiştir. Kamata ve diğ. (2005), NAEP uygulamasına ilişkin yaptığı çalışmada, okul türüne göre FMF olup olmadığını incelemiş, bazı maddelerde FMF saptamıştır. Binici (2007) çalışmasında, FMF li maddelerin okul birimleri arasında değiştiğini belirtmektedir. Zheng de (2009), NAEP uygulamasına ilişkin yaptığı çalışmada, okul düzeyinde okul türü değişkeninin FMF ile en fazla ilişkili değişken olduğunu belirtmiştir. Acar ve Öğretmen (2012) ise öğrencilerin PISA 2006 fen bilimleri alanında yaptıkları çalışmada, okulda internet bağlantısı bulunan bilgisayar sayısı ve okulun eğitimsel kaynaklarının niteliği arttıkça öğrencilerin fen bilimleri performanslarının da arttığı tespit edilmiştir. Farklı ülke ve uygulamalardaki araştırmacıların genelde okul türü değişkenine göre FMF olma durumunu incelediği görülmektedir. Bu çalışma kapsamında, TIMSS uygulamalarında okul türü değişkeni devlet ve özel olarak iki kategoriden oluştuğundan ve evrendeki oranlarına paralel olarak katılım olduğundan kullanılmamıştır. Araştırma kapsamında fen öğretiminde okul kaynakları ve akademik başarıya verilen önem değişkenlerinin cinsiyete göre öğrencilerin başarıları arasındaki farklılıkları açıklama ve öğrencilerin maddeyi doğru yanıtlama davranışlarıyla ilişkili olma durumları tespit edilmiştir. Okul düzeyinde seçilen indeks değişkenlerin hangi maddelerden oluştuğu ve tepki dereceleri hakkında bilgiler sırayla aşağıda verilmiştir. Fen öğretiminde okul kaynakları indeksi, beş genel kaynaktan (öğretim materyalleri, kaynaklar için bütçe, okul binası ve zemini, ısıtma/soğutma ve ışık sistemleri ve öğretim alanı) ve altı konuya özgü kaynaktan (fen laboratuvarı araç gereç ve materyalleri, fen öğretimi için bilgisayar, fen öğretimi için bilgisayar programı, fen öğretimi için hesap makinesi, fen öğretimi için kütüphane materyalleri, fen öğretimi için görsel-işitsel kaynaklar) oluşmaktadır. Bu indeks, 1: Her ikisinde de kaynak sıkıntısı olduğunu ve öğretimi etkilediğini; 2: Diğer kombinasyonları temsil edip orta düzeyde öğretimi etkilediğini; 3: Hem genel hem de konuya özgü kaynakların yetersizliğinin az ya da öğretime etkisi olmadığını ifade etmektedir.

64 47 Akademik başarıya verilen önem değişkeni; öğretmenin okul programının amaçlarını anlaması, öğretmenin okulun programını uygulamadaki başarı derecesi, öğrenci başarısı için öğretmen beklentisi, öğrenci başarısı için aile desteği ve okulda iyi olmak için öğrenci isteği maddelerinden oluşan bir indekstir. Bu indeks, 1: Çok yüksek vurgu; 2: Yüksek vurgu; 3: Orta düzeyde vurgu olarak kodlanmıştır. Okul düzeyindeki değişkenlerin kategorilere göre okulların dağılımına ilişkin betimsel istatistikler Çizelge 11 de sunulmuştur. Çizelge 11 Okul Düzeyindeki Değişkenlerin Kategori Tepkilerinin Dağılımı Değişkenler Kategoriler Tüm Grup N % Fen öğretim kaynakları 1 (Az) (Orta) (Çok) 2 1 Akademik başarıya verilen önem 1 (Çok yüksek) (Yüksek) (Orta düzey) Çizelge 11 e bakıldığında fen öğretim kaynaklarının çok olduğu okul sayısının oldukça az olduğu görülmektedir. Benzer durum, akademik başarıya verilen önemin çok yüksek olması kategorisinde de görülmektedir. FMF olduğu tespit edilen ve IEA tarafından açıklanan maddelerin olası FMF kaynağı konusundaki uzman görüşlerini belirlemek için uzman görüşü formu hazırlanmıştır. Form oluşturulurken istatistiksel analizlerde ele alınan değişkenlerden ve alan yazındaki FMF çalışmalarından (Demirtaşlı ve Ulutaş, 2015; Kalaycıoğlu ve Kelecioğlu, 2011) yararlanılmıştır. FMF li maddeler kitapçıklardaki asıl uygulama sırasına göre yani kitapçık birden 14 e sırayla uzmanlara sunulmuştur. Hazırlanan formun uygunluğu için ölçme ve değerlendirme alanında iki uzmanın görüşü alınarak gerekli düzeltmeler yapılmıştır. Uzman görüşü almak amacıyla uzmanların seçiminde fen eğitimi alanında lisans eğitimini tamamlamış bireylerden oluşmasına özen gösterilmiş, ayrıca ölçme ve değerlendirme alanındaki akademisyenlerin de görüşlerine başvurulmuştur. Ölçme ve değerlendirme alanındaki akademisyenlerden de lisansı fen eğitimi olan uzmanların görüşlerinden büyük ölçüde yararlanılmıştır. Uzman grubu, fen bilgisi öğretmenleri, fen eğitimi ve ölçme ve değerlendirme alanındaki akademisyenlerden oluşmaktadır. Yanlılık incelemeleri için uzmanlara verilen form Ek C de sunulmuştur. Uzmanlara form verilmeden önce madde yanlılığı hakkında bilgi

65 48 verilmiş ve uzmanlar istatistiksel sonuçlardan ve birbirinden bağımsız olarak formu doldurmuştur. Verilerin Analizi Alt amaçlara göre verilerin analizinde yapılan işlemlerden önce çok düzeyli modeller hakkında bilgiler verilmiştir. FMF Belirlemede Çok Düzeyli Madde Tepki Modelleri Uluslararası düzeyde uygulanan TIMSS, PISA gibi geniş ölçekli uygulama sonuçları, pek çok ülkede eğitim politikalarına yön vermektedir. Bu nedenle uygulama sonucu elde edilen puanların geçerlik düzeyinin yüksek olması gerekir. Uygulamaların geçerliğine ilişkin yapılan çalışmalardan biri, genellikle kullanılan maddelerin testi alan tüm bireyler için adil olup olmadığını belirlemek amacıyla yapılan madde yanlılığı çalışmalarıdır. Madde yanlılığı olup olmadığının belirlenmesi için FMF analizleri yapılmaktadır. Farklı kuramlara, istatistiksel yöntemlere göre farklı FMF belirleme yöntemleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada çok düzeyli modellerde FMF belirlendiğinden önce ÇDMTM lerine dayalı FMF belirleme yöntemlerine ilişkin bilgiler verilmiştir. Geleneksel madde tepki modelleri, çok düzeyli veri yapısını göz ardı etmektedir. Oysa sosyal ve davranış bilimi araştırmalarında veriler, özellikle çok aşamalı örnekleme yaklaşımı kullanıldığında, sıklıkla iç içe geçmiştir. Öğrenciler sınıflarda, sınıflar okullarda iç içe geçmiş yapıdadır. Bu durum, öğrencilerin birbirinden bağımsız olma varsayımının ihlaline ve birikimli bir yanlılığa neden olmaktadır. Sınıflar arasında öğrencilerin bir araya getirilmesi sıklıkla bilgi kaybı ve Tip I ve Tip II hata oranlarının yükselmesine neden olmaktadır (Hox, 2002; Snijders and Bosker, 1999; Qian, 2011). Çok Düzeyli Madde Tepki Modeli (ÇDMTM), verinin bu iç içe yapısına uygun olarak hem küme içi değişimi hem de kümeler arası değişimi açıklamaktadır. Çok düzeyli modelleme, özünde çoklu düzeyler için regresyon modellerinin genişletilmiş halidir. ÇDMTM nin esnekliği, ortak değişkenlere ve onların etkileşim etkisinin işbirliğine fırsat vermesidir. ÇDMTM, geleneksel MTM lerin (bir parametreli lojistik model, iki parametreli lojistik model ve üç parametreli lojistik model) genişletilmiş halidir. Grup birimleri içinde yeteneğin değişimine ek olarak okullar gibi grup birimleri arasında da yeteneğin değişimini dikkate alır. Bu nedenle birey düzeyinde yeteneği ve grup düzeyinde yeteneği ayırt etmektedir (Kamata ve Vaughn, 2011).

66 49 Çok düzeyli genelleştirilmiş doğrusal modeller, doğrusal yordayıcı olarak çok değişkenli normal rasgele etkileri içeren genelleştirilmiş doğrusal modellerdir. Modellerin çoğu, GHLM ya da genelleştirilmiş doğrusal karma (etkiler) modeller olarak bilinir. Bilinen özel bir durum, çok düzeyli doğrusal modellerin sürekli tepkiler için olduğudur. Seçkisiz etkiler, gözlenmemiş heterojenliği temsil eder ve iç içe geçmiş kümelerin birimleri arasında bağımlılığa neden olur (Skrondal ve Rabe-Hesketh, 2009). Kamata (1998, 2001), ikili puanlanan maddelerde GHLM nin IRT Rasch modeline eşit olduğunu göstermiştir. Model in üç düzeyli gösterimi aşağıda sunulmuştur. Model in ilk düzeyi, madde düzeyi, ikinci düzey öğrenci düzeyi, üçüncü düzeyi sınıf ya da okul düzeyidir. İç içe yapıya sahip üç düzeyli modelde maddeler öğrenciler içinde ve öğrenciler de sınıflar ya da okullar içindedir. Madde düzeyinde düzey-1 modeli, k: madde sayısı ve gösterimi i (i=1, 2,, k), n öğrenci sayısı ve gösterim j (j=1, 2,, n) ve r sınıf/okul sayısı, gösterimi m (m=1, 2,.., r) şeklindedir. Okul m deki j öğrencisinin i maddesini doğru yapma olasılığı pijm olarak gösterilir. Bu olasılığın Bernoulli dağılımına izin verilir. Bu olasılığın oddsunun logaritması eşitlikte verilmiştir. Düzey-1 log(p ijm /1 p ijm ) = η ijm = β 0jm + β 1jm X 1ijm + β 2jm X 2ijm + + β (k 1)jm X (k 1)ijm (1) = β 0jm + k 1 q=1 β qjm X qijm Xqijm değişkeni, m sınıfındaki/okulundaki j kişisi ve i maddesi ile ilişkili q. (q=1, 2, 3,., k-1) dummy kodlu gösterge değişkenidir. Xqij nin değeri, q=i olduğunda 1 ve q i olduğunda 0 dır. Model tahmininde HLM programı kullanıldığında, dummy kodlu maddelerden biri, referans madde olarak atanır, model matrisinin tam sırasını oluşturmak için düzey-1 yordayıcı modelinden bu madde çıkarılır. Madde etkisi, i madde için βqjm ile gösterilir ve β0jm katsayısı, modelin kesişimidir ve referans maddenin güçlüğünü göstermektedir. Bu düzeyde madde parametreleri öğrenciler arasında sabittir fakat maddeler arasında değişir. Düzey-2 modeli, öğrenci düzeyi modelidir. Eşitlik 1 deki her bir madde etki katsayısına ek olarak okullar arasında da modellenmiştir. Eşitlik 2 aşağıda sunulmuştur.

67 50 Düzey-2 β0jm = γ00m + u0jm (2) β1jm = γ10m β2jm = γ20m... β(k-1)jm = γ(k-1)0m Seçkisiz etki u0jm, m okulundaki seçkisiz öğrenci yeteneğini gösterir, u0jm ~ N (γ00m, τγ) şeklindedir. Öğrenci yeteneğinin varyansı τγ ile gösterilmektedir ve okullar arasında aynı olduğu varsayılmaktadır. γ00m parametresi m okulundaki performansın ortalama katsayısıdır ve γ(k-1)0m m okulundaki i. (i=1, 2,, k-1) maddenin etkisidir. Düzey-3 te seçkisiz katsayılardan her biri, γ lar, eşitlik 2 de okul düzeyi olarak modele eklenebilir. Düzey-3 γ00m = π000 + r00m γ10m = π100 γ20m = π γ(k-1)0m = π(k-1)00 (3) Seçkisiz etki, r00m m okulundaki ortalama yeteneğin ne kadar olduğunu göstermektedir. Öğrencilerin genel ortalama yeteneği 0 dan farklıdır ve r00m ~ N (γ00m, τπ) dir. π100,., π(k-1)00, okul düzeyindeki sabit madde bileşenleridir. Kamata (2001) ayrıca GHLM nin MTK Rasch modele eşit olduğunu göstermiştir. p ijm = 1 1+exp ( η ijm ) (4) Düzey 3 modeline düzey 1 modeli birleştirildiğinde, η ijm = u 0jm + r 00m + π (k 1)00 + π 000. Rasch modeli GHLM katsayısı ile birleştirildiğinde; p ijm = 1 1+exp { [(u 0jm + r 00m ) ( π (k 1)00 π 000 )]} (5)

68 51 Eşitlikteki π (k 1)00 π 000 ifadesi, i. madde (i=1, 2,, k-1) için madde güçlüğü ve u 0jm + r 00m m okulundaki j öğrencisi için yetenek olarak düşünülebilir. r 00m m okulundaki ortalama yeteneği gösterir ve u 0jm ~ N(γ00m, τγ) γ 00m okul ortalamasından, m okulundaki j öğrencisinin yeteneğinin ne kadar değiştiğini gösterir. Çok düzeyli FMF modelleri Kamata ve Binici (2003), GHLM nin FMF maddeleri ile birlikte FMF nin potansiyel kaynağı olan değişkenlerin tanımlanabileceği bir modele genişletilebileceğini göstermişlerdir. FMF li maddeleri tanımlamak için iki düzeyli GHLM nin ikinci düzeyine iki kategorili (referans grup: 1, odak grup: 0 gibi) grup gösterge değişkeni eklenmektedir. İki düzeyli FMF modelinin düzey-1 eşitliği aşağıdaki gibidir. log(p ij /1 p ij ) = η ij = β 0j + β 1j X 1ij + β 2j X 2ij + + β (k 1)j X (k 1)ij (6) = β 0j + k 1 q=1 β qj X qij Madde katsayılarının (β) her biri, düzey-2 modeline eklenebilir. İki düzeyli FMF modelinin düzey-2 eşitliği aşağıda verilmiştir. β0j = γ00 + u0j β1j = γ10 + γ11* Grup Göstergesi β2j = γ20 + γ21* Grup Göstergesi... β(k-1)j = γ(k-1)0 +γ(k-1)1 * Grup Göstergesi (7) Eşitlikteki γ11, γ21 den γ(k-1)1 e katsayılar, sırasıyla i. (i=1, 2,, k-1) madde ile ilişkili FMF katsayılarını göstermektedir. Bu düzeyde öğrenci düzeyi değişkenleri, FMF genişliğini kontrol etmek için mevcut FMF kaynağı olarak eklenebilir. FMF nin kaynağını açıklamak için sınıf ya da okul düzeyi değişkenler modele eklenerek üç düzeyli GHLM kullanılabilir. Bu modelde, Eşitlik 1 deki düzey-1 eşitliği

69 52 değişmez, düzey-2 eşitliği grup gösterge değişkeni (örneğin; cinsiyet) eklenerek genişletilir. β0jm = γ00m + u0jm (8) β1jm = γ10m + γ11m * Grup göstergesi β2jm = γ20m + γ21m * Grup göstergesi... β(k-1)jm = γ(k-1)0m + γ(k-1)1m * Grup göstergesi Eşitlik 7 de verilen γ11m, γ21m den γ(k-1)1m e katsayılar, m okul düzeyinde değişen seçkisiz FMF katsayılarıdır. FMF nin kaynağını modellemek için aşağıdaki eşitlik kullanılır. γ00m = π000 + r00m (9) γ10m = π100 γ11m = π110 + π111* Okul/sınıf değişkeni γ20m = π200 γ21m = π210 + π211* Okul/sınıf değişkeni... γ(k-1)0m = π(k-1)00 γ(k-1)1m = π(k-1)10 + π(k-1)11* Okul/sınıf değişkeni Eşitlik 9 daki γ11m, γ21m den γ(k-1)1m e kadar seçkisiz FMF katsayıları, eşitlik 8 den tahmin edilmektedir. Eşitlik 9 daki π110, π210,., π(k-1)10 katsayıları, okul/sınıf değişkeni 0 a eşit olduğu zaman i. (i=1, 2,.., l-1) maddenin m okulundaki ortalama FMF sini temsil eder. Ek olarak π111, π211,., π(k-1)11 katsayıları, okul/sınıf değişkeni bir birim arttığında FMF nin ne kadar arttığını ifade eder. Eşitlik 9 daki π100, π200,., π(k-1)00 katsayıları, odak grup için madde güçlüğünü temsil eder. Çok düzeyli modellerde parametre tahmininde dört yaklaşım vardır (Raudenbush ve Bryk, 2002): 1. Maksimum Olasılıkla Deneysel Bayes [Empirical Bayes with Maximum Likelihood (EB-ML)] Yaklaşımı: bu yaklaşımda, seçkisiz katsayılar için önsel dağılım belirlenirken sabit katsayılar ve kovaryans parametreleri için

70 53 önsel belirlenmez, bu parametreler maksimum olasılık yaklaşımıyla tahmin edilir. 2. Sınırlandırılmış Maksimum Olasılıkla Deneysel Bayes [Empirical Bayes with Restricted Maximum Likelihood (EB-REML)] Yaklaşımı: Hem seçkisiz katsayılar hem de sabit katsayılar için önsel dağılım belirlenir. Ancak kovaryans bileşenleri için önsel belirlenmez. Bu bileşenler sınırlandırılmış maksimum olasılıkla tahmin edilir. 3. Tam Bayesci Sonuç Çıkarım (Full Bayesian Inference) Yaklaşımı: Bütün bilinmeyen parametreler için önsel dağılım belirlenir. Sadece seçkisiz ve sabit katsayılar için değil aynı zamanda kovaryans bileşenleri için de önsel dağılım belirlenir. 4. Gibbs Örneklemesi (Gibbs Sampling) Yaklaşımı: Sonsal dağılıma yaklaştırmak için bir stratejidir. İyi tanımlanmış koşullu dağılımlardan sırayla sonsal dağılımdan örneklem alınır, model yakınlaşana kadar tekrarlar. HLM programında üç çeşit parametre tahmini vardır: deneysel Bayes (Empirical Bayesian - EB), genelleştirilmiş en küçük kareler (generalized least squares) ve maksimum olasılık (maximum-likelihood). Seçkisiz olarak değişen düzey bir katsayılarının tahmininde deneysel Bayes, düzey iki katsayılarının tahmininde genelleştirilmiş en küçük kareler ve varyans ve kovaryans bileşenlerinin tahminlerinde maksimum olasılık kullanılır (Raudenbush, Bryk, Cheong, Congdon ve Du Toit, 2011). En yüksek düzeydeki birim sayısı az olduğunda ve gruplararası dengesizlik olduğunda, örneğin ikinci düzeydeki her bir okuldaki öğrenci sayılarındaki farklılıklar ve okullardaki öğrenci sayısının az olması durumu, güvenilir olmayan istatistiksel sonuçlara neden olabilir. Bu durumlarda, Tam Bayesci Sonuç Çıkarım yöntemi, alternatif ve duyarlı bir yaklaşım sağlar. Standart hatalar maksimum olasılıkdan daha gerçekçi olur (Raudenbush ve Bryk, 2002). Tam Bayes tahmini, deneysel Bayes tahmininin sınırlılıklarını yenmek için uygulanmaktadır. HLM programı ile yapılan analizde, parametre tahmininde, üç tahmin yöntemi de kullanılmış sonuçlar arasında farklılık olmadığı görülmüştür. GHLM de, en sık kullanılan yaklaşım olan Sınırlandırılmış Maksimum Olasılıkla Deneysel Bayes yöntemi sonuçları raporlaştırılmıştır (Raudenbush ve Bryk, 2002, s. 333). Bu yaklaşımda, düzey bir modelindeki değişkenlerin katsayılarının kestiriminde deneysel

71 54 Bayes yaklaşımı, düzey iki modelinin katsayılarının kestiriminde genelleştirilmiş en küçük kareler yaklaşımı kullanılmaktadır (Raudenbush ve diğ., 2011). Ayrıca HLM programı, değişkenlerin merkezlenmesine de (centering), imkân sağlamaktadır. Sosyal bilimlerde, değişkenlerin gerçek sıfır noktası olmadığından merkezileştirme önem taşımaktadır. Merkezileştirme, parametrelerin özellikle kesişimin yorumunu kolaylaştırdığından ve hesaplamalarda avantaj sağladığından kullanılmaktadır. İki tür merkezleme yapılmaktadır (de Leeuw ve Meijer, 2008): genel ortalama merkezli (grand mean centering) ve grup ortalama merkezli (grup mean centering). Genel ortalama merkezli, tüm değerlerden örneklem ortalamasının çıkarılmasını ifade ederken grup ortalama merkezli, grubun ortalamasının o gruptaki bireylerin sonuçlarının çıkarılmasıyla yapılır ve sıfır grubun ortalaması anlamına gelir. Bu merkezleştirme yönemlerinden hangisinin seçileceği araştırmacının amacına bağlıdır (Raudenbush ve Bryk, 2002). Kategorik değişkenler ise merkezlenmemiş (uncentering) olarak modele eklenerek analiz edilir. FMF analizinde, birinci düzeydeki maddeler ve ikinci düzeydeki cinsiyet değişkeni 1 0 şeklinde iki kategorili olduğundan modele merkezlenmemiş (uncentering) olarak eklenmiştir. Göreli yeni tahmin teoremi olan tam Bayes tahmini, deneysel Bayes tahmininin sınırlılıklarını yenmek için uygulanmaktadır. Tam Bayes tahminininde yaygın olarak kullanılan program WinBUGS dır. HLM de tam Bayes kestirimleri yapılamamaktadır. Ayrıca HLM programı kayıp verilerin, bağımlı değişken olmasına izin vermezken WinBUGS programı, kayıp veri örüntüsü tamamıyla seçkisiz kayıp (Missing Completely at Random MCAR) olduğunda kayıp verinin bağımlı değişken olmasına izin vermektedir. Tam bayes teoremi Bayes yaklaşımında, problem hakkında sonsal bilgiler elde edebilmek için veri toplamadan önceki problemle ilgili önsel bilgiler ve toplanan veriler birlikte değerlendirilmektedir. Bayes yaklaşımı, bilinmeyenlerle ilgili bilgiyi güncellemeye odaklanır. Güncellenen bilgi sonsal yoğunluğu ifade eder (Congdon, 2007). Diğer bir ifadeyle, Bayesci yaklaşım, var olan bilginin yeni bilgi ile nasıl güncelleneceğini ifade eder (Cengiz, Terzi, Şenel ve Murat, 2012).

72 55 Bayes teoremi, matematiksel olarak koşullu olasılık tanımıyla açıklanır. Bir örneklem uzayında A ve B gibi iki olay için B nin veri olduğu düşünüldüğünde A nın gerçekleşme olasılığı (Congdon, 2007; Ekici, 2005; Jackman, 2009); P(A\B) = P(A B) P(B), P(B) >0 dır. (10) A, ayrık olaylardan (A1, A2,.., Ak) oluşan bir örnek uzay olsun, bu örneklem uzayında B nin veri olduğu düşünüldüğünde, herhangi bir A olayının gerçekleşme olasılığı (Ekici, 2005; Jackman, 2009; Rupp, Dey ve Zumbo, 2004); P(A\B) = P(B\A).P(A) P(B) (11) Formül olası tüm A olayları için genelleştirildiğinde Tam Bayes teoremi, eşitlik 12 deki gibi olur (Ekici, 2005; Jackman, 2009; Kim ve Bolt, 2007): P ( A B ) = P( B A )P(A) k j=1 P(B\A). P(A) (12) P(A/B), verilen B olayının A olayına sonsal olasılığı, P(A) A olayının önsel olasılığı, P(B/A) verilen bir A olayının B olayına koşullu olasılığıdır. Payda, A olayının bütün olası sonuçlarını temsil eder (Kim ve Bolt, 2007). Bayes yaklaşımında, bazı durumlarda sonsal dağılımın hesaplanmasında kullanılan integralin analitik çözümü mümkün olmamakta ya da güç olabilmektedir. Bu tür durumlarda, seçkisiz sayı üretme ilkesine dayalı markov zincirleri ve yakınsama özellikleri ile sonsal dağılıma yakınlaşmayı sağlayan yaklaşımlar kullanılmaktadır (Berg, 2004). Bu yaklaşımlar genel olarak Markov Zinciri Monte Carlo (Markov Chain Monte Carlo - MCMC) başlığı altında toplanmaktadır. Markov zinciri monte carlo (markov chain monte carlo - MCMC) yöntemi Monte Carlo yöntemi ile istenilen bir olasılık dağılımından birbirinden bağımsız, seçkisiz olarak çok sayıda değer çekilerek simülasyon değerleri üretilir. MCMC ise her bir simülasyon değerinin bir önceki değere bağlı olduğu, zincir değeri üretir. Eğer bu zincir yeterince uzun çalışırsa, ilgilenilen sonsal dağılımın istenilen değeri elde edilir (Ekici, 2005).

73 56 Süreç matematiksel olarak ifade edilecek olursa, markov zincirinde, sonsal olasılık dağılımından seçkisiz örnekler çekilir (örneklemin sırası bir zincir olarak söylenir). Markov zinciri sırası {X0, X1, X2,.., Xt}, t 0 dır. Sonrasında, P(Xt+1/Xt) dağılımdan Xt+1 örneklem çekilir, bu (t+1). çekilen örneklem zincir geçmişine {X0, X1, X2,.., Xt} değil, zincirin mevcut durumuna bağlı olduğu anlamına gelir. Geniş sayıda örneklem çekildikten ve zincir durağanlaştıktan sonra, MC, beklenen parametre değerine yakınlaşmak için örneklem ortalamasının integralini alır. MC nin {Xt, t=1, 2,, n} beklenen değerinin integrali hesaplanır. Beklenen değer, markov zincirinden n sırayla çekilen geniş sayıda örneklemin ortalamasıdır E[f(X)] 1/n t 1 f(x t ) (Qian, 2011). Her bir markov zincirinde belirlenmiş başlangıç değeri, önselden çalıştırılır. Bir markov zinciri çalıştırıldığı zaman araştırmacıların genel olarak final parametre tahmininin subjektif olarak seçilen başlangıç değerinden etkilenmemesi için yeterince uzun yakınlaştırma için hazırlık (burn-in) örneklemi belirlemeleri gerekir (Qian, 2011). Bir markov zincirinin örneklenmesinde farklı algoritmalar vardır. En yaygın kullanılanlar, Metropolis Hastings ve Gibbs örneklemesi algoritmalarıdır (Fox, 2010; Kim ve Bolt, 2007). Metropolis hastings algoritması, koşullu sonsal dağılımların kolaylıkla simüle edilemediği durumlarda kullanılır. Bu nedenle, önsel dağılım kullanır. Amaç, ilgilenilen parametre θ nın değerlerini, önsel dağılımdan yaratmaktır (Browne, 1998). Metropolis hastings, iki adımlı bir yöntemdir. İlgilenilen sonsal yüzey, Markov zinciri aracılığıyla keşfedilir. İlk adımda, istenen sonsal yoğunluğa yaklaşık önerilen yoğunluktan bir aday çekilir. İkinci adımda, bu çekim, belirlenen kabul ölçütüne dayanarak kabul ya da reddedilir. Kabul edilen değer bir sonraki iterasyonda yeni tahmin olarak kullanılır (Fox, 2010). Bir önsel dağılım genel olarak θ nın en son değerine bağlı fakat markov özelliği sağlaması için θ nın daha önceki değerlerinden bağımsızdır (Browne, 1998). Gibbs örneklemesi, Metropolis hastings algoritmasının özel bir durumudur (Browne, 1998). Tam Bayes sonuçları için yaygın olarak uygulanan bir algoritmadır (Fox, 2010; Qian, 2011; Rupp ve diğ., 2004). Gibbs örneklemesi, araştırmacılar tarafından subjektif olarak seçilen başlangıç değerlerinden başlar. Daha sonra, her bir ilgili parametre için algoritma en son örneklenen değere koşullanır ve sonsal dağılımdan bir örneklem çekilir. Algoritma, bütün belirlenen parametrelerde model yakınlaşana kadar i zaman sürecinde tekrarlar. Diğer markov zinciri algortimalarından (örneğin

74 57 metropolis hasting, hastings gibi) farklı olarak gibbs örneklemesi her bir örnekleme değerini koşulsuz kabul eder. Algoritma kavramsal olarak aşağıda gösterilmektedir (Rupp ve diğ., 2004). Adım 1: θ1,0,., θp,0. Adım 2: i iterasyonda yeni değerler yarat: θ1,i ~ π(θ1 θ2, i-1, θ3, i-1,, θp, i-1) θ2,i ~ π(θ2 θ1, i, θ3, i-1,, θp, i-1)... θp,i ~ π(θp θ1, i, θ2, i,, θp-1, i) Adım 3: Yakınlaşana kadar tekrarla. Algortimada, p sayıda parametre (θ1, θ2,., θp) tahmin edilir. İkinci ilgili parametre için i. iterasyonda, θ2, Gibbs örneklemesi parametrenin sonsal dağılımından değer çekilir. Modelin yakınlaşıp yakınlaşmadığını kontrol ettikten sonra eğer yakınlaşmamışsa ek sayıda iterasyonla algoritma çalıştırılabilir. Önceki çalışan son iterasyonun başlangıç değeri olarak kullanılması sağlanarak da algoritma başlatılabilir (Ntzoufras, 2009). Tam bayes sonuçlarında önsellerin belirlenmesi, yakınlaştırma ölçütleri ve sonuçların yorumu Önsel dağılım, araştırmacının elindeki bilgileri analize yansıtmasına yaramaktadır (Ekici, 2005). Bir parametrenin önsel dağılımı, veriyi analiz etmeden önce parametre hakkında kesin olmayan bilgileri içeren olasılık dağılımıdır. Önsel dağılım ve olabilirlik fonksiyonunun çarpımı parametrenin sonsal dağılımını verir (Congdon, 2007; Jackman, 2009). Sonsal dağılımı kullanarak tüm çıkarımlar yapılabilir. Önsel dağılım kullanmaksızın modelleme veya Bayesci çıkarım yapılamaz (Cengiz ve diğ., 2012). Önsel belirleme, full Bayes tahminin temelidir. Parametrelerde nokta tahminleri yapan klasik görüşten farklı olarak bütün parametreler olasılık dağılımına sahip olduğu varsayılan tam Bayes sonuçlarından tahmin edilir. MCMC, ilgili her bir parametrenin belirlenen önsel dağılımı, sonsal dağılıma yakınlaştıktan sonra tahminini gerektirir.

75 58 MCMC tahmininde model önsellerini belirlemede bazı yöntemler (Ekici, 2005; Qian, 2011); eşlenik önseller (conjugate priors), bilgi verici ve bilgi verici olmayan önseller (informative ve noninformative priors), zayıf bilgi veren önseller (weakly informative priors), belirli ve belirsiz önseller (proper and improper priors) ve aşırı önsellerdir (hyperpriors). Kim ve Bolt (2007) ve Gill (2002) farklı önsel türleri ve onların belirlenmesi ile ilgili detaylı açıklamalar sağlamaktadır. Bu çalışmada bilgi verici olmayan önseller kullanılmıştır. Bilgi verici olmayan önseller, araştırma problemi ile ilgili önsel bilgi olmadığında ya da araştırmacılar verinin parametre tahminine daha fazla ağırlık verilmesi gerektiğini ele aldığında kullanılır. Gelman ve Hill (2007), model tahmini için bilgi verici olmayan önsellerin başlangıç noktasında kullanılmasını önermektedir. Model uyum sağladıktan sonra, araştırmacılar sonsal dağılıma bakmalı ve sonuçlarının duyarlılığını kontrol etmelidir. Eğer sonsal tahminler uç değerler alır ve duyarlı olmazsa araştırmacılar modelin önsel bilgi içerip içermediğini kontrol etmelidir. Bilgi verici olmayan normal önsellerde, 0 ortalama ve 100 ss (ters varyans ) regresyon katsayısı için önerilmiştir. Varyans parametreleri için önsel olarak normal bir dağılım atanır ve daha sonra önselin ss terimi (0, 100) ranjı ile tekbiçimli dağılımı verilmektedir (Gelman ve Hill, 2007). Bilgi verici olmayan önseller dikkatli kullanılmalı, çok geniş ranjda ss kullanılmamalıdır, çünkü WinBUGS programında tahmin uç geniş ranjda önseller için uygun olmamaktadır. Tüm parametreler için, ortalaması sıfır, kesinliği (oldukça büyük varyans) olan normal dağılım; modelin kesinliği (tau) için ise alfa ve beta parametresi çok küçük olan gama dağılımı atanır. Bir dağılımı tanımlamak için varyans yerine kesinliği alır. Analiz sonuçlarında MC hatası, markov zinciri algoritması ile yapılan tahminin standart hatasını gösterir. Bu değerin mümkün olduğunca küçük (genellikle.05 ten küçük) olması istenir (Ekici, 2005). MCMC de yakınlaşmayı değerlendirmede birkaç yöntem vardır. Tek bir yöntem yakınlaşmayı garantilemez (Qian, 2011). Sinharay (2004), farklı yakınlaştırma ölçütlerini değerlendirdiği çalışmasında, kullanımını tavsiye ettiği yakınlaştırma ölçütleri arasında zaman serileri grafikleri ve otokorelasyon fonksiyonu yer almaktadır. Ntzoufras (2009), zaman serileri grafikleri ve otokorelasyon fonksiyonu dışında Brooks-Gelman-Rubin (BGR) yakınlaştırma istatistiği ve MC hatalarının da

76 59 yakınlaşmanın sağlandığının göstergeleri olduğunu belirtmiştir. Ayrıca, R programında, BOA ve CODA paketlerinin de yakınlaştırmanın değerlendirilmesinde kullanılabileceğini ifade etmektedir. Zaman serileri grafiklerinde, örüntü ya da düzensizlik gözlenmezse modelin yakınlaştığı varsayılır. Bu çizim Markov Zincirinin son dağılımı ne kadar hızlı veya yavaş aradığını gösterir. Eğer salınımı fazla ise hızlı arıyor demektir. Salınımı az ise eğimin hatasının uzun süre aynı alanda kaldığı ifade edilebilir. Salınımın çok olduğu yerde Markov Zinciri oldukça hızlı bir şekilde, yeni alanlara geçiş yapmaktadır (Ekici, 2005). Otokorelasyon fonksiyonu ise, bir MCMC zincirindeki sonraki parametre değerleri arasındaki korelasyon derecesidir (Ntzoufras, 2009). Normalde simülasyonda gerçekleşen değerlerin her biri birbirinden bağımsız değildir. Otokorelasyon bu bağımlılığı ölçmek için bir yoldur. Bu otokorelasyon çizimi gecikmenin bir fonksiyonu olarak, zincirde birbirini takip eden değerlerin Pearson korelasyonunu gösterir. Yüksek bir otokorelasyon parametrenin son dağılımını daha yavaş aradığını gösterir (Ekici, 2005). Brooks-Gelman-Rubin (BGR) yakınlaştırma istatistiği, Brooks ve Gelman (1998) tarafından geliştirilmiştir. Grafikteki çizginin 1 in etrafında olması yakınlaşmayı gösterir (Spiegelhalter, Thomas, Best ve Lunn, 2003). BGR değerleri için 1.1 kabul sınırını gösterir (Gelman ve Hill, 2007; Kery, 2010). MC hataları, simülasyon sonucunda ilgili parametrenin ortalama değişimini ölçer. İterasyon sayısı arttıkça MC hatası azalacaktır. MC hatalarının.05 ten küçük olması yakınlaşmanın sağlandığının gösterir (Ntzoufras, 2009). Alt amaçlara göre yapılan analizler hakkında bilgiler aşağıda sunulmuştur. Model 1. FMF Tahmin Modeli Araştırmanın birinci sorusuna yönelik olarak, TIMSS 2011 sekizinci sınıf fen bilimleri uygulamasında maddelerin cinsiyete göre FMF gösterme durumu Kamata ve Binici (2003) nin iki düzeyli FMF tanımlama modeli ile test edilmiştir. Araştırma kapsamında farklı FMF belirleme yöntemlerini karşılaştırmak amaçlanmamakla birlikte farklı FMF belirleme yöntemlerine göre FMF li olduğu belirlenen maddeler farklılaştığından kullanılan yöntemin diğer yöntemlerle tutarlılık durumunu göstermek için birinci kitapçıktaki maddelerin üç farklı yöntemle de FMF olup olmadığı test

77 60 edilmiştir. Farklı FMF belirleme yöntemlerine göre farklı maddelerde FMF saptanmasının nedeni, FMF belirlemede kullanılan yöntemlerin dayandığı kuramların ve kullandığı istatistiksel yaklaşımların farklı olmasıdır. Araştırmada GHLM, SIBTEST ve MTK-OO yöntemiyle de FMF olup olmadığı incelenmiştir. Bu yöntemlerin seçilme nedenleri, araştırma kapsamında asıl test edilen iki düzeyli FMF modelinin kuramsal temellerine yakın olmasıdır. Çalışma kapsamında kullanılan yöntemlerin hepsi olasılık yaklaşımına dayanmakla birlikte, GHLM yönteminin çok düzeyli yapıya sahip veriler için uygun olması, SIBTEST ve MTK-OO yöntemlerinin eşleştirme değişkenini, gizil puana göre belirlemesi, MTK-OO yönteminin hem ikili hem de çoklu puanlanan maddeleri aynı anda analiz edebilmesi nedenleriyle seçilmiştir. Ayrıca yapılan araştırmalarda, yöntemlerin güvenilir olduklarına dair elde edilen bulgular da bu yöntemlerin seçilmesinde etkili olmuştur. Farklı FMF belirleme yöntemlerinin karşılaştırıldığı çalışmalarda, GHLM yönteminin daha tutucu olduğu (Kamata ve diğ., 2008; Shen, 1999), SIBTEST in I. Tip hatanın kontrolünde güçlü olduğu (Atalay-Kabasakal, Arsan, Gök ve Kelecioğlu, 2014; Cheng, 2005; Erdem-Keklik, 2012; Finch ve French, 2007) ve en yüksek istatistiksel güce sahip olduğu görülmüştür (Gierl, Jodain ve Ackerman, 2000). Ayrıca Atalay, Gök, Kelecioğlu ve Arsan (2012) yaptıkları simülasyon çalışmasında gizil puan yöntemlerinin (SIBTEST ve MTK-OO) gözlenen puan yöntemlerinden daha duyarlı ve etkili olduğunu saptamıştır. Greer (2004) de yaptığı çalışmada benzer bulgular elde etmiş, ayrıca MTK-OO nun SIBTEST den daha duyarlı olduğunu da ifade etmiştir. Atar (2007), büyük örneklemlerde MTK-OO nı yönteminin çok güçlü olduğunu tespit etmiştir. Kullanılan yöntemlere ilişkin bilgiler sırasıyla aşağıda sunulmuştur. İki düzeyli FMF yöntemi İki düzeyli FMF yönteminde Düzey-1 modelinin eşitliği aşağıda verilmiştir. log(p ij /1 p ij ) = η ij = β 0j + β 1j X 1ij + β 2j X 2ij + + β qj X qij (13) 221 q=1 β qj X qij = β 0j+ β qj X qij Yanlışa karşı her bir maddeyi doğru cevaplama olasılığının oddsunun logaritması, kişi yeteneğinin ve madde güçlüğünün doğrusal bir fonksiyonudur. Xqij

78 61 değişkeni, j kişisi ve i maddesi ile ilişkili q. (q=1, 2, 3,., 221) dummy kodlu gösterge değişkenidir. Xqij nin değeri, q=i olduğunda 1 ve q i olduğunda 0 dır. βqj (q=1, 2, 3,., 221) katsayısı, i maddesi ile ilişkili regresyon katsayısıdır. Her madde için FMF, düzey-2 modelinde incelenmektedir. Düzey-1 eşitliğinin her bir regresyon katsayısının βqj (q=1, 2, 3,., 221) modele eklenmesiyle oluşturulur. Grup değişkenini de içeren modelin eşitliği aşağıda verilmiştir: β0j = γ00 + u0j (14) β1j = γ10 + γ11* Cinsiyet β2j = γ20 + γ21* Cinsiyet... Β221j = γ γ2211* Cinsiyet Eşitlikteki γ 11 den γ 221 e katsayılar, madde 1 ile 221 arasında FMF katsayılarıdır. FMF katsayısının üstel (exponential) terimi, odak grup aksine referans grup tarafından maddeyi doğru cevaplamayla eşleşen cevabın oddssudur. FMF genişliğini temsil eden ve kolay yorumlanabilmesi için γ katsayısına logoritmik bir dönüştürme yapılarak delta katsayısı hesaplanır. Bu katsayı, Delta MH değeri gibi logaritmik dönüşüm yapılarak yorumlanır (Qian, 2011). Delta ML değeri, 1 den küçükse A düzeyinde ihmal edilebilir FMF, arası B düzeyi orta genişlikte FMF ve 1.5 den büyükse C düzeyi geniş FMF olduğu ifade edilir. GHLM yöntemi GHLM için kurulan model, eşitlik 1 ve 2 de verilen eşitliklerdeki gibidir. GHLM de, farklı olarak model matrisinin tam sırasını oluşturmak için bir referans maddenin modele alınmaması gerekmektedir. Bu çalışmada, referans madde olarak beşinci madde alınmıştır. İki düzeyli FMF belirleme yöntemi ile yapılan analizler sonucu FMF katsayı değeri en düşük olduğu için beşinci madde seçilmiştir. Birinci kitapçıktaki 26 madde için eşitlikler aşağıdaki gibidir. GHLM de Düzey-1 modelinin eşitliği aşağıda verilmiştir. log(p ij /1 p ij ) = η ij = β 0j + β 1j X 1ij + β 2j X 2ij + + β qj X qij (15)

79 62 25 q=1 β qj X qij = β 0j+ β qj X qij Her madde için FMF, düzey-2 modelinde incelenmektedir. Düzey-1 eşitliğinin her bir regresyon katsayısının βqj (q=1, 2, 3,., 25) modele eklenmesiyle hesaplanabilir. Grup değişkenini de içeren modelin eşitliği aşağıda verilmiştir: β0j = γ00 + u0j β1j = γ10 + γ11* Cinsiyet (16) β2j = γ20 + γ21* Cinsiyet... Β25j = γ250 + γ251* Cinsiyet Eşitlikteki γ 11 den γ 25 e katsayılar, madde 1 ile 25 arasında FMF katsayılarıdır. FMF katsayısının üstel (exponential) terimi, odak grup aksine referans grup tarafından maddeyi doğru cevaplamayla eşleşen cevabın oddssudur. GHLM sonucu her bir madde için hesaplanan t istatistiğinin manidarlığı, o madde için FMF olduğunu göstermektedir. Bu katsayı, Delta MH değeri gibi logaritmik dönüşüm yapılarak yorumlanır (Qian, 2011). Delta ML değeri, 1 den küçükse A düzeyinde ihmal edilebilir FMF, arası B düzeyi orta genişlikte FMF ve 1.5 den büyükse C düzeyi geniş FMF olduğu ifade edilir. Eşzamanlı madde yanlılık testi (simultaneous item bias test) yöntemi Eşzamanlı madde yanlılık testi (simultaneous item bias test-sibtest) yöntemi, Shealy ve Stout (1993) tarafından iki kategorili verilerde FMF belirlemek için geliştirilmiştir. Yöntemin eş zamanlı olması, hem madde düzeyinde FMF yi keşfedebilmesi hem de testin bir özelliği olarak yanlılığı keşfedebilmesinden kaynaklanır. SIBTEST yönteminde, referans ve odak grupların daha doğru saptanması amacıyla grupların belirlenmesinde regresyon düzeltmesi kullanılır ve böylece Tip I hata oranını kontrol edebilir (Osterlind ve Everson, 2009). SIBTEST yöntemi, gizil yeteneği (latent ability) oluşturmada, gizil gerçek puan (latent true score) T yi kullanır. Gerçek puan eşleştirmesiyle odak ve referans gruptaki bireyleri eşitleyerek çalışılan madde için doğru yanıtlanma olasılığının farkı hesaplanır (Roussos ve Stout, 1996). Bu farklılık B(T) ile belirtildiğinde, aşağıdaki eşitlikte, PR(T): T gerçek puanıyla

80 63 referans gruptaki bireylerin çalışılan maddeye doğru yanıt verme olasılığı; PF(T): T gerçek puanıyla odak gruptaki bireylerin çalışılan maddeye doğru yanıt verme olasılığı olmak üzere eşitlik aşağıdaki gibidir: B(T) = PR(T) PF(T) (17) T nin dağılımı, referans ve odak grup havuzunda olduğu gibi, normal dağılıma uygun olduğunda B(T) nin beklenen değeri, β olarak tanımlanır ve toplam FMF yi gösterir. FMF nin olmadığı durumu temsil eden H0 hipotezi aşağıdaki gibidir: E[B(T)] β = 0 (18) SIBTEST yaklaşımında, test maddeleri; şüpheli alt testi (suspect subtest) ve eşleştirme alt testi (matching subtest) olmak üzere iki alt teste atanır. Şüpheli alt test, sadece FMF şüphesiyle çalışılan madde ya da maddelerden oluşur. Eşleştirme alt testi ise geri kalan maddelerden oluşur (Roussos ve Stout, 1996). SIBTEST yönteminde, β tüm maddeler için FMF miktarı olarak yorumlanır. Pozitif β değeri o maddenin referans grubun lehine, negatif β değeri ise o maddenin odak grubun lehine çalıştığını gösterir (Zhou, Gierl ve Tan, 2006). Bu değerin ETS sınıflama ölçütüne göre 1PL ve 2PL model için yorumu aşağıda verilmiştir (Wright, 2011): β < A düzeyi FMF; ihmal edilebilir FMF β < 0.10 B düzeyi FMF; orta genişlikte, makul FMF β 0.10 C düzeyi FMF; geniş FMF SIBTEST yöntemi, tek biçimli FMF yi belirlemek için kullanılmaktadır. Li ve Stout (1993) tek biçimli olmayan FMF yi tespit etmek için iki kategorili verilerde Crossing-SIBTEST yöntemi geliştirmişlerdir. Chang, Mazzeo ve Roussos (1996) ise SIBTEST yöntemini, çok kategorili veriler için genelleştirerek Poly-SIBTEST yöntemini geliştirmişlerdir. Poly-SIBTEST, sadece tek biçimli FMF yi belirlemektedir. MTK-OO yöntemi IRTLRDIF programı, geniş ölçekli test uygulamalarında MTK-OO yöntemiyle FMF belirlemek için geliştirilmiştir. MTK-OO yönteminin avantajlarından bazıları; MTK nın parametreleriyle ilgili doğrudan hipotez testlerini içermesi, farklı güçlüklerden, ölçülen yapı ile farklı ilişkileri (eğimleri) hatta farklı şans oranlarından

81 64 kaynaklanan FMF yi keşfedebilmesidir. Geniş örneklemlerde ve modelin MTK-OO yöntemine uygun olduğu durumlarda, ideal bir başarı üretebilir (Thissen, 2001). MTK- OO yönteminde, istatistiksel manidarlık, odak ve referans grup için madde parametrelerinin serbest bırakıldığı yoğun (compact-c) ve her iki grup için aynı olarak kısıtlanan artırılmış (augmented-a) modelin karşılaştırılmasıyla test edilir (Thissen, 2001; Thissen, Steinberg ve Wainer, 1993). Yoğun modelde, herhangi bir parametre tahmini yoktur, null hiptezini temsil eder, artırılmış modelden daha geniş hata üretir (Judd, McClelland ve Ryan, 2009). Artırılmış model, ek parametreler dışında yoğun modeldeki tüm parametreleri içerir. Yoğun model, hiyerarşik olarak arttırılmış model içinde iç içedir. Karşılaştırma sonucu yoğun ve artırılmış model arasındaki fark G 2 istatistiği ile ifade edilir. G 2 istatistiği ile madde parametrelerinin odak ve referans grupta farklılaşmadığına dair yokluk hipotezinin manidarlığı test edilir. Olabilirlik oran testinin eşitliği aşağıda sunulmuştur (Thissen ve diğ., 1993): G 2 Olabilirlik (A) (sd) = 2log Olabilirlik (C) (19) Eşitlikteki olabilirlik, modele ilişkin parametrelerin maksimum olabilirlik kestirimlerinin sonucunu temsil etmektedir. Serbestlik derecesi ise yoğun model ve artırılmış modelde kestirilen parametre sayıları arasındaki farktır. G 2 istatistiği, MTK modelindeki parametre sayısı olan ki-kare dağılımının kritik değeri ile kıyaslanarak yukarıdaki hipotez sınanır (Thissen, 2001). Genel varsayımlar altında G 2 istatistiği, kikare dağılımı gösterir (Thissen, 2001; Thissen ve diğ., 1993). Bu araştırmada iki parametreli model kullanıldığı için, kritik değer olarak ki-kare tablo değeri olan alınır. G 2 değerinin, bu değerden büyük olması FMF içerdiği anlamına gelmektedir. G 2 istatistiğinin yorumlanmasında, Cohen (1988) in etki büyüklüğü sınıflaması kullanılmaktadır. G 2 değerinin 9.4 ten küçük olması ihmal edilebilir düzeyde FMF, 9.4 den 41.9 a kadar makul genişlikte FMF, 41.9 dan büyükse geniş düzeyde FMF olarak yorumlanmaktadır (Greer, 2004). Gruplara ilişkin parametreleri aynı ölçek üzerinde eşitlemek için iç ölçüt olarak ankor maddeler kullanılmaktadır (Thissen ve diğ., 1993). Ankor maddelerin seçimi ve sayısı ile ilgili alan yazında tam olarak üzerinde uzlaşılan bir yöntem ve sayı olmamakla birlikte ankor maddelerin, diğer FMF belirleme yöntemlerinde FMF olarak saptanmayan, madde ayırt edicilik ve madde faktör yükü değerleri yüksek olan ve güçlük ranjı da geniş olan maddelerden seçilmesi gerektiği alan yazında kabul

82 65 görmektedir (Thissen, 2001; Thissen ve diğ., 1993; Woods, 2009). Woods (2009), farklı ankor seçim yöntemleri ve ankor sayısından uygun olanı belirlemek amacıyla yaptığı simülasyon çalışması sonucunda önerdiği ankor seçim yönteminde, her maddenin FMF olarak test edilip diğer maddelerin ankor madde olarak alınmasını ve elde edilen G 2 değerlerine göre, G 2 değeri birin altında olanların ankor olarak kullanılmasını önermektedir. Ankor madde sayısına karar vermede ise, tek bir madde kullanmanın uygun olmadığı ve testteki madde sayısının %10 veya %20 sinin ankor olarak alınması önerilmektedir. Model 2. Madde Güçlük Tahmin Modeli Araştırmanın ikinci sorusuna yönelik olarak, TIMSS 2011 sekizinci sınıf fen bilimleri uygulamasında maddelerin özelliklerinin (içerik alanı, madde türü, bilişsel düzey), FMF yi açıklama durumu aşağıda verilen model ile test edilmiştir. Model-2 nin düzey-1 i Eşitlik 13 te verilen model-1 in düzey 1 i gibidir. Model-2 nin düzey-2 sinde, regresyon katsayılarına (βqj (q=1, 2, 3,., 221)) ek olarak γ q0 (q=1, 2, 3,, 221) şeklinde gösterilen madde güçlüğü, sabit olarak modellenmektedir. U0j katsayısı, öğrenci yeteneği ile ilişkili seçkisiz bir katsayıdır ve normal dağıldığı varsayılmaktadır. Model-2 nin düzey-2 eşitliği aşağıda verilmiştir. β0j = γ00 + u0j β1j = γ10 (20) β2j = γ20... β221j = γ2210 Model 3. Öğrenci Değişkenlerinin Kontrolü ile FMF Tahmini Araştırmanın üçüncü sorusuna yönelik olarak, TIMSS 2011 sekizinci sınıf fen bilimleri uygulamasında maddelerin cinsiyete göre FMF gösterme durumunu, öğrenci özelliklerinin (fene yönelik tutum, fene karşı kendine güven, evdeki çalışma desteği, ev ödevlerine ayrılan zaman, aile eğitim düzeyi, fen derslerine katılım, fen öğrenmeye verilen değer, ev eğitim kaynakları), açıklama durumu Kamata ve Binici (2003) nin iki düzeyli FMF tanımlama modeli ile test edilmiştir.

83 66 Model-3 in düzey-1 i model 1 ve 2 nin düzey-1 i ile aynıdır. Model-3 ün düzey- 2 eşitliği aşağıda verilmiştir. β0j = γ00 + u0j (21) β1j = γ10 + γ11*cinsiyet + γ12*tutum + γ13*güven + γ14*evdestek + γ15*evödevi + γ16*aileeğitim + γ17*dersekatılım + γ18* Değer + γ19*evkaynak β2j = γ20 + γ21*cinsiyet + γ22*tutum + γ23*güven + γ24*evdestek + γ25*evödevi + γ26*aileeğitim + γ27*dersekatılım + γ28* Değer + γ29*evkaynak... Β221j = γ γ2211*cinsiyet + γ2212*tutum + γ2213*güven + γ2214*evdestek + γ2215*evödevi + γ2216*aileeğitim + γ2217*dersekatılım + γ2218* Değer + γ2219*evkaynak γ 11 den γ 221 e katsayılar, öğrenci değişkenleri kontrol edildikten sonra FMF tahmin katsayılarıdır. γ 12 den γ 2212 e katsayılar, öğrencinin fene yönelik tutum değişkenindeki bir standart sapmalık artış ile maddeyi doğru cevaplama oddsunun logaritmasını göstermektedir. Diğer katsayılarda (γ 13 den γ 2219 a katsayılar), benzer şekilde yorumlanmaktadır. Model 4. Cinsiyete Göre FMF: Seçkisiz Etki FMF Modeli Araştırmanın dördüncü sorusuna yönelik olarak, TIMSS 2011 sekizinci sınıf fen bilimleri uygulamasında maddelerin cinsiyete göre FMF gösterme durumunu, FMF yi açıklayan öğrenci özellikleri kontrol edildiğinde, okul özelliklerinin (okul kaynakları ve akademik başarıya verilen önem) açıklama durumu Kamata ve Binici (2003) nin üç düzeyli FMF tanımlama modeli ile test edilmiştir. Bu modelde, cinsiyete göre FMF katsayısının, 208 okul arasında seçkisiz olarak değişip değişmediği de belirlenmektedir. Model 4, üç düzeyli FMF tanımlama modeli, 208 okul arasında seçkisiz değişen cinsiyet FMF modelini tahmin etmektedir. Düzey-2 de cinsiyet FMF, okuldan okula seçkisiz olarak modellenmektedir. Düzey-3 de okul kaynakları ve okulun başarı vurgusu değişkenleri kız ve erkek öğrenciler arasında okuldan okula manidar FMF yordayıcısı olup olmadığını belirlemede kullanılmaktadır. Üç düzeyli FMF modeli

84 67 sadece model 1 de FMF olduğu saptanan 39 cinsiyet FMF maddesine uygulanmaktadır. Düzey-1, düzey-2 ve düzey-3 modelleri aşağıda gösterilmiştir. Düzey-1 log(p ijm /1 p ijm ) = η ijm = β 0jm + β 1jm X 1ijm + β 2jm X 2ijm + + β qjm X qijm (22) 39 q=1 β qjm X qijm = β 0jm + β qjm X qijm Düzey-2 β0jm = γ00m + u0jm β1jm = γ10m + γ11m*cinsiyet + γ12m*tutum + γ13m*güven + γ14m*evdestek + γ15m*evödevi + γ16m*aileeğitim + γ17m*dersekatılım + γ18m* Değer + γ19m*evkaynak β2jm = γ20m + γ21m*cinsiyet + γ22m*tutum + γ23m*güven + γ24m*evdestek + γ25m*evödevi + γ26m*aileeğitim + γ27m*dersekatılım + γ28m* Değer + γ29m*evkaynak... Β39jm = γ390m + γ391m*cinsiyet + γ392m*tutum + γ393m*güven + γ394m*evdestek + γ395m*evödevi + γ396m*aileeğitim + γ397m*dersekatılım + γ398m* Değer + γ399m*evkaynak (23) Düzey-3 γ00m = π000 + r00m γ10m = π100 γ11m = π110 + π111* Okulkaynak + π112*okulbaşarı γ12m = π120 γ13m = π130 γ14m = π140 γ15m = π150 γ16m = π160 γ17m = π170 γ18m = π180 γ19m = π190 γ20m = π200 γ21m = π210 + π211* Okulkaynak + π212*okulbaşarı γ22m = π220 γ23m = π230 γ24m = π240 γ25m = π250 γ26m = π260 γ27m = π270 γ28m = π280 γ29m = π290. (24)

85 68.. γ390m = π3900 γ391m = π π3911* Okulkaynak + π3912*okulbaşarı γ392m = π3920 γ393m = π3930 γ394m = π3940 γ395m = π3950 γ396m = π3960 γ397m = π3970 γ398m = π3980 γ399m = π3990 M, düzey-3 deki m. okulu göstermektedir. Düzey 2 deki γ11m den γ391m e katsayılar, öğrenci özellikleri kontrol edildiğinde okuldan okula seçkisiz değişen cinsiyete göre FMF katsayılarıdır. Düzey-3 teki π110 den π3910 e katsayılar, okullar arasında 39 cinsiyete göre FMF maddesi için sabit ortalama FMF katsayılarıdır. π111 den π3911 e katsayıları ise seçkisiz FMF değişkeninin bir yordayıcısı olarak okul kaynakları değişkeninin regresyon katsayılarıdır. Okulun başarı vurgusu değişkeni için de π112 den π3912 e katsayılar aynı anlama gelmektedir. Bu katsayıların manidar olması, okul düzeyinde o değişkenin cinsiyete göre FMF nin manidar bir yordayıcısı olduğunu göstermektedir. Veriler analiz edilirken amaca yönelik farklı programlar kullanılmıştır. Verilerin varsayımları karşılama durumu SPSS, STATISTICA, LISREL, R ve BILOG programları aracılığıyla test edilmiştir. Tüm kitapçıklarda, cinsiyet grupları için ölçme değişmezliği, R yazılım dilinde yer alan Lavaan ( ve semtools ( paket programları yardımı ile test edilmiştir. Bu paketler internetten ücretsiz olarak temin edilebilmekte ve çoklu grup yapısal eşitlik modeli analizi gerçekleştirilebilmektedir. FMF analizleri ise birinci kitapçık için HLM 7.0 (Raudenbush ve diğ., 2011), IRTLRDIF 2.0b (Thissen, 2001) ve DIFPACK 1.7 (William Stout Institute for Measurement, 2006) programları, tüm kitapçıklar için WinBUGS 1.4 (Spiegelhalter ve diğ., 2003) programı ile analiz edilmiştir. WinBUGS, farklı önsel dağılımların yer aldığı çeşitli modelleri oluşturmak için ideal bir programdır. Aynı zamanda, örneklemeye dayalı sonsal hesaplamaları yapan çok amaçlı bir Bayesci yazılım programıdır. Gibbs örneklemesinden dolayı yakınsama

86 69 yavaştır. Başlangıç değerleri tanımlanmazsa bu değerler, önsel dağılımdan ileriye doğru örneklem seçme yöntemi ile de program tarafından belirlenebilir (Aktaş, 2008). Bu çalışmada, Model 1, 2 ve 3 teki her bir parametre için üç zincir çalıştırılmış, her bir zincir için başlangıçta 2000 iterasyon yakınlaştırma için hazırlık (burn-in) yapılıp ardından parametre tahmini için 5000 iterasyon yapılmıştır. Model 4 daha karmaşık olduğundan yakınlaştırma için hazırlamada (burn-in) 3000 iterasyon kullanılmış, ardından parametre tahmini için iterasyon kullanılmıştır. Dört modelde de gibbs örneklemesi kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan zincir ve iterasyon sayısına karar vermede, yapılan benzer çalışmalardan (Chaimongkol, 2005; Qian, 2011) yararlanılarak başlanmış, iterasyon sonucunda modelin yakınlaşma durumu kontrol edilmiştir. WinBUGS programı nda test edilen Model ve 4 ün kodları Ek B de verilmiştir. Bu çalışmada, modellerin yakınlaşma durumunu değerlendirmede, zaman serileri, otokorelasyon fonksiyonu ve BGR istatistiği grafikleri ile MC hataları kullanılmıştır. WinBUGS çıktılarında, tahmin dağılımının ortalama ve standart sapması yer almaktadır. Sonsal dağılımdaki standart sapmanın ortalamaya bölümüyle t istatistiği hesaplanmaktadır. Her bir parametre için hesaplanan t değeri,.05 düzeyinde tablo değeri olan 1.96 dan büyük ya da eşitse.05 düzeyinde manidar;.01 düzeyinde tablo değeri olan 2.58 den büyük ya da eşitse.01 düzeyinde manidar;.001 düzeyinde tablo değeri olan 3.29 dan büyük ya da eşit ise.001 düzeyinde manidar olduğu ifade edilmektedir. Araştırmanın beşinci sorusuna yönelik olarak cinsiyete göre FMF olduğu tespit edilen ve IEA tarafından açıklanan maddelerin olası FMF kaynağı konusunda 19 uzmanın görüşüne başvurulmuştur. Bu uzmanların beşi fen bilgisi öğretmeni, dokuzu lisans alanı fen eğitimi olup ölçme ve değerlendirmede alanında lisansüstü eğitim alan ve bu alanda çalışanlar, ayrıca üçü ölçme ve değerlendirme ve ikisi fen eğitimi alanında öğretim üyeleridir. FMF Analizleri Öncesi Yapılan Çalışmalar Analizlere başlamadan önce yapılan çalışmalar hakkında bilgiler aşağıda verilmiştir. Önce veri setinden Türkiye ye ait veriler; sekizinci sınıflar için fen bilimleri testine, öğrenci ve okul anketine verilen cevapları içeren ayrı dosyalar olarak alınmıştır. Okul ve öğrenci düzeyinde seçilen değişkenlerdeki kayıp veriler silinmiştir. Madde düzeyinde; açık uçlu ve çoktan seçmeli maddeler 1-0 olarak yeniden kodlanmıştır. Her

87 70 bir kitapçıktaki maddeler için kayıp veri yüzdesi incelenmiştir. van Buuren (2011), %30 un üzerindeki kayıpları silmek gerektiğini belirtmektedir. Bu nedenle, tüm kitapçıklarda kayıp veri yüzdesi %30 ve üzerinde olan maddeler analizden çıkarılmıştır. Çalışma kapsamına dâhil edilmeyen maddelerin madde kodları ve parantez içinde kayıp veri yüzdeleri verilmiştir. İki kitapçıkta yer alan %30 ve üzeri kayıp veri içeren maddelerin en yüksek kayıp veri yüzdesi verilmiştir. Bu maddeler: 1) S (41.3), 2) S052165B (37.3), 3) S052263A (50.3), 4) S052263B (48.4), 5) S (41.4), 6) S (38.2), 7) S052289C (32.4), 8) S (43.3), 9) S032651B (40.3), 10) S032651A (34.7), 11) S (38.4), 12) S032650B (35.4), 13) S052085A (31.5), 14) S042228B (34.7), 15) S042228C (32.1), 16) S042228A (32.3), 17) S (31.1), 18) S042222B (35.4), 19) S052112B (30.1) dir. Altı madde ise Türkiye de hiç uygulanmamıştır. Bu maddelerin kodları: S042311, S052248, S052211, S042401, S052095A ve S dir. Toplam 246 maddeden, 25 madde uygulanmadığı veya %30 ve üzeri kayıp veri içerdiği için analizden çıkarılmasıyla kalan 221 madde üzerinden analizler yapılmıştır. Verilerin, uç değer içerme durumu incelenmiş herhangi bir uç değere rastlanmamıştır. Tüm maddelerin çarpıklık ve basıklık değerleri +-2 sınırları içerisinde yer almaktadır. Tüm kitapçıklar için yapılan iki ve üç düzeyli FMF analizi, herhangi bir varsayım gerektirmemektedir. Ancak birinci kitapçık için yapılan MTK-OO yöntemi, verilerin tek boyutluluk ve yerel bağımsızlık varsayımını sağlamasını gerektirmektedir. Birinci kitapçık için verilerin MTK nın varsayımlarından biri olan tek boyutluluk ve yerel bağımsızlık varsayımlarını karşılama durumuna ilişkin yapılan incelemelere ilişkin bilgiler aşağıda sunulmuştur. Tek boyutluluk Birinci kitapçıktaki fen bilimleri başarı testinden elde edilen verilerin tek boyutluluğunun sınanması, veriler kategorik (1-0) olduğundan tetrakorik korelasyon matrisine dayalı açımlayıcı faktör analizi ile test edilmiştir. Faktör analizi, gözlenemeyen ve ölçülemeyen gizil boyutları ortaya çıkarmada kullanılmaktadır (Hair, Black, Babin ve Anderson, 2010). Analiz sonucu, birinci kitapçıktaki maddelerin faktör yük değerleri Çizelge 12 de ikinci sütunda verilmiştir. Maddelerin faktör yük değerlerini değerlendirmede, Tabachnick ve Fidell (2001), her bir maddenin faktör yük değerinin 0.32 ve üzerinde olması gerektiğini,

88 71 Stevens (2009) ise mutlak değerde.30 değerinin alınmasını önermektedir. Çizelge 12 de görüleceği gibi, iki maddenin faktör yük değeri bu değerin altındadır. Bu nedenle 18. ve 23. maddeler sırasıyla.25 ve.21 faktör yük değerine sahip olduğundan tek tek faktör yük değeri düşük olandan başlanarak analizden çıkarılarak analiz tekrarlanmıştır. Yirmi üçüncü maddenin analizden çıkarılması sonucu, 18. maddenin faktör yük değeri yine sınır değerin altında kaldığından 18. madde de analizden çıkarılmıştır. Kalan 26 madde için faktör analizi sonucu maddelerin faktör yük değerleri Çizelge 12 de üçüncü sütunda yer almaktadır. Çizelge 12 Birinci Kitapçıktaki Maddelerin Faktör Yük Değerleri Madde no İlk Yük Değeri Son Yük Değeri M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M Açıklanan varyans Çizelge 12 de iki maddenin analizden çıkarılması sonucu son sütunda görüldüğü gibi tüm maddelerin tek faktör altında faktör yükleri.30 ve üzerindedir. Birinci

89 Değer 72 kitapçıkta yer alan 26 madde, varyansın %37.44 ünü açıklamaktadır. Maddelerin tek faktör altındaki yüksek yükleri ve Şekil 4 teki yamaç birikinti grafiği de verilerin tek boyutlu olduğunu göstermektedir. Şekil 4. Yamaç Birikinti Grafiği Özdeğer Sayısı Şekil 4 te görüldüğü gibi, birinci faktörden sonra yüksek ivmeli bir düşüş olup ikinci faktörden sonra giderek azalan değişim gözlenmektedir. Dördüncü faktörden sonraki faktörlerin birin altında özdeğere sahip oldukları, birinci faktör dışındaki faktörlerin varyansa katkılarının da birbirine yakın olduğu ve giderek azaldığı görülmektedir. Yamaç birikinti grafiği de ölçeğin tek boyutlu olduğunu göstermekedir. Çalışma kapsamında, ayrıca verilerin tek boyutluluğunun sınanması amacıyla, asimptotik kovaryans matrisi üzerinden tek boyutlu bir ölçme modeli doğrulayıcı faktör analizi ile test edilmiştir. Değişkenlerin bir kısmı sürekli bir kısmı süreksiz olduğundan poliserial korelasyon matrisi aracılığı ile hesaplanan asimptotik kovaryans matrisi kullanılmıştır. Veri 1-0 şeklinde kategorik ise Asimptotik Kovaryans Matrisi ile Ağırlıklı En Küçük Kareler Metodu nun kullanılması önerilmektedir (Jöreskog ve Sörbom, 2001; Kline, 2005). Bu nedenle ağırlıklandırılmış en küçük kareler yöntemi kullanılmıştır. Doğrulayıcı faktör analizi sonuçlarında, sık kullanılan model veri uyumu istatistikleri Çizelge 13 te verilmiştir. Kullanılan ölçme modeli için hazırlanan sözdizimi ve path diyagramı Ek D de verilmiştir.

90 73 Çizelge 13 Kitapçık Bir in Doğrulayıcı Faktör Analizi Model Veri Uyumu İstatistikleri İndeks Tek faktörlü model Ki-kare * Serbestlik derecesi RMSEA SRMR 0.22 NFI 0.83 CFI 0.88 GFI 0.94 AGFI 0.93 *p<.05 Doğrulayıcı faktör analizi sonuçları incelendiğinde, modelin ki-kare değerinin manidar olduğu görülmektedir. Ki-kare istatistiği örneklem büyüklüğünden etkilendiğinden ki-kare/sd değeri yorumlanmıştır. Modelin ki-kare/sd değerinin 3.39 olduğu görülmüştür. Bu oranın beşten küçük olması, orta düzeyde bir uyuma sahip olduğunu göstermektedir (Çokluk, Şekercioğlu ve Büyüköztürk, 2010; Sümer, 2000). Ki-kare değeri, örneklem büyüklüğünden etkilendiğinden alternatif uyum iyiliği istatistikleri geliştirilmiştir. Çizelge 13 teki uyum iyiliği istatistikleri genel olarak incelendiğinde, modelin kabul edilebilir düzeyde uyum gösterdiği şeklinde yorumlanmaktadır (Jöreskog ve Serbom, 2001; Kline, 2005; Sümer, 2000; Tabachnick ve Fidell, 2001). Açımlayıcı faktör analizi sonucu elde edilen tek faktörlü yapının doğrulandığı görülmüştür. Yerel bağımsızlık Testteki maddelerden birine verilen cevabın bir başka maddeye bağımlı olmaması gerekmektedir. Tek boyutluluk varsayımının karşılanması durumunda yerel bağımsızlık varsayımının da karşılandığı ifade edilmektedir (Hambleton ve Swaminathan, 1985). Ayrıca, maddelere ilişkin artık korelasyon matrisi incelendiğinde, düşük korelasyon katsayıları da yerel bağımsızlık varsayımının sağlandığını gösterir (Embretson ve Reise, 2000; Hambleton ve Rovinelli, 1986). Birinci kitapçıktaki 26 maddeye ilişkin artık korelasyon matrisinin incelenmesi sonucu, ikili korelasyonların genelde sıfıra yakın olduğu görülmüştür. İkili korelasyon katsayılarının en yüksek değerinin -.27 olduğu görülmüştür. İlişki katsayısı.10 dan büyük durum sayısı %12 iken,.15 ten büyük ilişki katsayısına sahip durum sayısı %2 dir. Bu durum da yerel bağımsızlık varsayımının sağlandığını göstermektedir.

91 74 Model veri uyumu Birinci kitapçıktaki maddelerin Madde Tepki Kuramı modellerine uyumu BILOG programı yardımıyla incelenmiş ve 1PL, 2PL ve 3PL modellere uyum sağlayıp sağlamadığı saptanmıştır. Bir parametreli modelin, -2log χ 2 değeri: ve modele uyumlu (p>.05) madde sayısı 14 tür. İki parametreli modelin, -2log χ 2 değeri: ve 25 madde model ile uyumludur (p>.05). Üç parametreli modelin ise, - 2log χ 2 değeri: ve modele uyumlu (p>.05) madde sayısı 16 dır. Sonuçlar incelendiğinde, iki parametreli model, en düşük ki-kare değerine sahip olduğundan ve bir madde (24. madde) dışında tüm maddeler modele uyum sağladığından en uygun model olduğuna karar verilmiştir. İki parametreli modele göre kestirilen madde istatistikleri, Çizelge 14 te sunulmuştur. Çizelge 14 İki Parametreli Modele Göre Kestirilen Madde İstatistikleri a b Ki-kare p M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M

92 75 Çizelge 14 te görüldüğü gibi, maddelerin ayırıcılık parametresi ranjı, (3. madde) ile (25. madde) arasında; güçlük parametresi ranjı ise (15. madde) ile (23. madde) arasında değişmektedir. Birinci kitapçıkta yer alan 26 maddeye ilişkin test bilgi fonksiyonu Şekil 5 te verilmiştir. Şekil 5. Birinci Kitapçık İçin Test Bilgi Fonksiyonu Şekil 5 te görüldüğü gibi, maksimum bilgi, 0.00 yetenek düzeyinde yaklaşık 0.95 tir. Güvenirlik indeksi 0.88 olarak hesaplanmıştır. Ölçme değişmezliği Araştırma kapsamında karşılaştırmalar cinsiyet grupları arasında yapıldığından, mevcut yapının cinsiyet grupları arasında değişmez olması gerekmektedir. Ölçme değişmezliği, aynı gerçek puana sahip farklı gruplardaki bireylerin gözlenen puanlarının aynı olması olarak tanımlanabilir (Meredith, 1993; Wu, Li ve Zumbo, 2007). Meredith (1993), ölçme değişmezliğinde Çoklu Grup Doğrulayıcı Faktör

93 76 Analizi nin (ÇG-DFA) sıkça kullanılan bir yöntem olduğunu belirtmiştir. ÇG-DFA, temel model ile model parametrelerinin aşamalı olarak gruplar üzerinde serbest bırakılması veya eşit olacak şekilde sınırlandırılması ile oluşturulan modellerin karşılaştırılmasını içerir. Modeller dört düzeyde ele alınmaktadır i) şekilsel (configural) değişmezlik, ii) zayıf (weak) değişmezlik, iii) güçlü (strong) değişmezlik ve iv) katı (strict) değişmezliktir (Meredith, 1993). Şekilsel değişmezlikte, grupların faktör yapısı incelenir, her iki grupta da aynı yapıdaki maddeler aynı alt setlerle ilişkilendirilir. Şekilsel değişmezlik sağlanmadığında, gruplar arası farklı yapıların ölçüldüğünü göstermektedir. Bu durumda diğer testlerin yapılması uygun olmayacaktır (Cheung ve Rensvold, 2002; Wu ve diğ., 2007). Zayıf değişmezlik modelinde, grupların ölçme biriminin eşitliği test edilir. Bütün maddeler için madde puanında bir birimlik değişimin gruplar arasında faktör puanında eşit birim değişimi ölçme durumudur. Metrik (metric) değişmezlik olarak da adlandırılır. Güçlü değişmezlik modelinde, bütün maddeler için sadece gruplar arası yükler değil aynı zamanda kesişimlerin de eşit olduğu varsayılır. Katı değişmezlik modelinde ise ek olarak regresyon artık varyanslarının da eşit olduğu varsayılır. Hata varyansı gruplar arasında karşılaştırılır (Wu ve diğ., 2007). Modellerin karşılaştırılmasında ki-kare ve Karşılaştırmalı Uyum İndeksi (comparative fit index - CFI) değerleri kullanılır. Ki-kare değeri manidar değilse ve modellerin ikili karşılaştırılması sonucunda elde edilen ΔCFI değerinin.01 değerine eşit ya da küçük olduğunda, ölçme değişmezliğinin sağlandığını göstermektedir. Sınırlandırılan veya serbest bırakılan parametrelerin model uyumuna manidar bir katkısının olup olmadığına bakılır (Wu, Li ve Zumbo, 2007). Çalışma kapsamında kullanılan 14 kitapçık için cinsiyete göre yapılan değişmezlik modellerinin sonuçları Çizelge 15 te sunulmuştur.

94 77 Çizelge 15 Tüm Kitapçıkların Cinsiyete Göre Değişmezlik Sonuçları Kitapçık 1 χ2 sd CFI RMSEA Kitapçık 8 χ2 sd CFI RMSEA Şekilsel Şekilsel Zayıf Zayıf Güçlü Güçlü Katı Değişmezlik Kitapçık2 Kitapçık Şekilsel Şekilsel Zayıf Zayıf Güçlü Güçlü Kitapçık 3 Kitapçık 10 Şekilsel Şekilsel Zayıf Zayıf Güçlü Güçlü Kitapçık 4 Kitapçık 11 Şekilsel Şekilsel Zayıf Zayıf Güçlü Kitapçık 5 Kitapçık 12 Şekilsel Şekilsel Zayıf Zayıf Güçlü Güçlü Kitapçık 6 Kitapçık 13 Şekilsel Şekilsel Zayıf Zayıf Güçlü Güçlü Kitapçık 7 Katı değişmezlik Şekilsel Kitapçık Zayıf Şekilsel Güçlü Zayıf Katı Değişmezlik Güçlü Çizelge 15 te görüldüğü gibi, kitapçık birde; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(700)=820.33, p<.05; CFI=.931; RMSEA=0.029) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının var olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik

95 78 modeli için kurulan modelin Ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(727)= , p<.05; CFI=.929; RMSEA=0.029; Δχ2(27) =31.863, p>.05; ΔCFI=0.003) incelendiğinde ki-kare değerinde manidar bir farklılık olmaması ve delta CFI değerinin.01 in altında olması zayıf değişmezlik modelinin de sağlandığını göstermektedir. Güçlü değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(754) = , p<.05; CFI=.916; RMSEA=0.031; Δχ2(27) =49.802, p<.05; ΔCFI=0.013) incelendiğinde, ki-kare değerinde manidar bir farklılık olduğu ve delta CFI değerinin.01 in üzerinde olması güçlü değişmezlik varsayımının sağlanmadığını göstermektedir. Kitapçık ikide; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(754)= , p<.05; CFI=.882; RMSEA=0.037) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, yani şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan modelin toplam ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve CFI değişimi (χ2(782)= , p<.05; CFI=.877; RMSEA=0.037; Δχ2(28) =37.458, p>.05; ΔCFI=0.005) incelendiğinde modellerin ki-kare değerleri arasında manidar bir farklılık olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması dolayısıyla uyum iyiliğinde manidar bir farklılık görülmemektedir. Zayıf değişmezlik varsayımı sağlanmaktadır. Güçlü değişmezlik modeli için kurulan modelin toplam ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve CFI değişimi (χ2(810) = , p<.05; CFI=.853; RMSEA=0.04; Δχ2(28)=68.872, p<.05; ΔCFI=0.023) incelendiğinde ki-kare değerleri arasında manidar bir farklılık olduğu ve delta CFI değerinin.01 den büyük olması dolayısıyla güçlü değişmezlik varsayımı sağlanmamıştır. Kitapçık üçte; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin kikare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(1120)= , p<.05; CFI=.421; RMSEA=0.078) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan modelin toplam ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve CFI değişimi (χ2(1154)= , p<.05; CFI=.416; RMSEA=0.077; Δχ2(34)=45.222, p>.05; ΔCFI=0.005) incelendiğinde, modellerin ki-kare değerleri arasında manidar bir farklılık olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması zayıf değişmezliğin sağlandığını göstermektedir. Güçlü değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(1188) = , p<.05; CFI=.408;

96 79 RMSEA=0.077; Δχ2(34)=54.320, p<.05; ΔCFI=0.008) incelendiğinde, modellerin kikare değerleri arasında manidar farklılık olduğu ve delta CFI değerinin.01 değerine yakın olması güçlü değişmezlik varsayımının sağlanmadığını göstermektedir. Kitapçık dörtte; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(928)= , p<.05; CFI=.373; RMSEA=0.087) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(959)= , p<.05; CFI=.375; RMSEA=0.085; Δχ2(31)=26.410, p>.05; ΔCFI=-0.002) incelendiğinde, modeller arasındaki ki-kare farkının manidar olmaması ve delta CFI değerinin.01 in altında olması zayıf değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Güçlü değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi, (χ2(990)= , p<.05; CFI=.356; RMSEA=0.085; Δχ2(31)=74.567, p<.05; ΔCFI=0.019) incelendiğinde, modeller arasındaki ki-kare değerleri arasındaki farkın manidar olduğu ve delta CFI değerinin.01 in üzerinde olması güçlü değişmezlik varsayımının sağlanmadığını göstermektedir. Kitapçık beşte; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(990)= , p<.05; CFI=.571; RMSEA=0.063) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(1022)= , p<.05; CFI=.567; RMSEA=0.063; Δχ2(32)=38.972, p>.05; ΔCFI=0.004) incelendiğinde, modellerin ki-kare değerleri arasındaki farkın manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması zayıf değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Güçlü değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(1054) = , p<.05; CFI=.552; RMSEA=0.063; Δχ2(32)=61.161, p<.05; ΔCFI=0.015) incelendiğinde, modellerin kikare değerleri arasındaki farkın manidar olduğu ve delta CFI değerinin.01 in üstünde olması güçlü değişmezlik varsayımının sağlanmadığını göstermektedir. Kitapçık altıda; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(1120)= , p<.05; CFI=.551; RMSEA=0.057) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan

97 80 modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(1154)= , p<.05; CFI=.549; RMSEA=0.057; Δχ2(34)=38.146, p>.05; ΔCFI=0.002) incelendiğinde, modellerin ki-kare değerleri arasındaki farkın manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması zayıf değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Güçlü değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(1188)= , p<.05; CFI=.525; RMSEA=0.057; Δχ2(34)=75.721, p<.05; ΔCFI=0.024) incelendiğinde, modellerin ki-kare değerleri arasındaki farkın manidarlığı ve delta CFI değerinin.01 in üstünde olması güçlü değişmezlik varsayımının sağlanmadığını göstermektedir. Kitapçık yedide; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(550)= , p<.05; CFI=.822; RMSEA=0.042) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(574)= , p<.05; CFI=.819; RMSEA=0.042; Δχ2(24)=27.478, p>.05; ΔCFI=0.003) incelendiğinde, modellerin ki-kare farklarının manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması zayıf değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Güçlü değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(598)= , p<.05; CFI=.812; RMSEA=0.042; Δχ2(24)=32.040, p>.05; ΔCFI=0.007) incelendiğinde, modellerin ki-kare farklarının manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması güçlü değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Katı değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(599)= , p<.05; CFI=.813; RMSEA=0.042; Δχ2(1)=0.313, p>.05; ΔCFI=-0.001) incelendiğinde, modellerin ki-kare farklarının manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması katı değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Kitapçık sekizde; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(550)= , p<.05; CFI=.905; RMSEA=0.033) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(574)= , p<.05; CFI=.907; RMSEA=0.032; Δχ2(24)=20.811, p>.05; ΔCFI=-0.002) incelendiğinde modellerin ki-kare farklarının manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında

98 81 olması zayıf değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Güçlü değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(598)= , p<.05; CFI=.903; RMSEA=0.032; Δχ2(24)=29.853, p>.05; ΔCFI=0.005) incelendiğinde modellerin ki-kare farklarının manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması güçlü değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Katı değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(599)= , p<.05; CFI=.903; RMSEA=0.032; Δχ2(1)=0.646, p>.05; ΔCFI=0.000) incelendiğinde modellerin ki-kare farklarının manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması katı değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Kitapçık dokuzda; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(754)= , p<.05; CFI=.895; RMSEA=0.034) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(782)= , p<.05; CFI=.900; RMSEA=0.033; Δχ2(28)=18.986, p>.05; ΔCFI= ) incelendiğinde modellerin ki-kare farklarının manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması zayıf değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Güçlü değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(810)= , p<.05; CFI=.888; RMSEA=0.034; Δχ2(28)=48.299, p<.05; ΔCFI=0.012) incelendiğinde modellerin ki-kare farklarının manidar olduğu ve delta CFI değerinin.01 in üzerinde olması katı değişmezlik varsayımının sağlanmadığını göstermektedir. Kitapçık 10 da; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(928)= , p<.05; CFI=.885; RMSEA=0.034) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(959)= , p<.05; CFI=.878; RMSEA=0.035; Δχ2(31)=44.141, p>.05; ΔCFI=0.007) incelendiğinde modellerin ki-kare farklarının manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması zayıf değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Güçlü değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(990)= , p<.05; CFI=.856; RMSEA=0.037; Δχ2(31)=70.898, p<.05;

99 82 ΔCFI=0.021) incelendiğinde modellerin ki-kare farklarının manidar olduğu ve delta CFI değerinin.01 in üzerinde olması güçlü değişmezlik varsayımının sağlanmadığını göstermektedir. Kitapçık 11 de; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(1330) = , p<.05; CFI=.677; RMSEA=0.063) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(1367)= , p<.05; CFI=.669; RMSEA=0.063; Δχ2(37)=63.407, p<.05; ΔCFI=0.008) incelendiğinde, modellerin ki-kare farklarının manidar olduğu ve delta CFI değerinin.01 e yakın olması zayıf değişmezlik varsayımının sağlanmadığını göstermektedir. Kitapçık 12 de; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(1258)= , p<.05; CFI=.627; RMSEA=0.071) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(1294)= , p<.05; CFI=.621; RMSEA=0.07; Δχ2(36)=54.321, p<.05; ΔCFI=0.005) incelendiğinde, modellerin ki-kare farklarının manidar olduğu ve delta CFI değerinin.01 e yakın olması katı değişmezlik varsayımının sağlanmadığını göstermektedir. Kitapçık 13 te; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(990)= , p<.05; CFI=.657; RMSEA=0.066) incelendiğinde her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(1022)= , p<.05; CFI=.657; RMSEA=0.064; Δχ2(32)=29.945, p>.05; ΔCFI=-0.001) incelendiğinde, modellerin ki-kare farklarının manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması zayıf değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Güçlü değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(1054)= , p<.05; CFI=.654; RMSEA=0.064; Δχ2(32) =41.723, p>.05; ΔCFI=0.004) incelendiğinde, modellerin ki-kare farklarının manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması güçlü değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Katı değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(1055)= , p<.05; CFI=.654;

100 83 RMSEA=0.064; Δχ2(1)=.003, p>.05; ΔCFI=0.000) incelendiğinde, modellerin ki-kare farklarının manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması katı değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Kitapçık 14 te; şekilsel değişmezlik modelini test etmek için kurulan modelin ki-kare ve uyum iyiliği değerleri (χ2(868)= , p<.05; CFI=.667; RMSEA=0.065) incelendiğinde, her iki grupta da test edilen tek faktörlü yapının manidar olduğu, şekilsel değişmezliğin sağlandığı görülmektedir. Zayıf değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(898)= , p<.05; CFI=.662; RMSEA=0.064; Δχ2(30)=41.22, p>.05; ΔCFI=0.005) incelendiğinde, modellerin ki-kare farklarının manidar olmadığı ve delta CFI değerinin.01 in altında olması zayıf değişmezlik varsayımının sağlandığını göstermektedir. Güçlü değişmezlik modeli için kurulan modelin ki-kare, uyum iyiliği değerleri ve toplam CFI değişimi (χ2(928)= , p<.05; CFI=.655; RMSEA=0.064; Δχ2(30)=47.142, p<.05; ΔCFI=0.008) incelendiğinde, modellerin ki-kare farklarının manidar olduğu ve delta CFI değerinin.01 e yakın olması katı değişmezlik varsayımının sağlanmadığını göstermektedir. Analizler sonucu, tüm kitapçıklarda şekilsel değişmezliğin sağlandığı, karşılaştırılan gruplar arasında değişmez olduğu görülmüştür. Sadece 11. ve 12. kitapçıklarda değişmezlik testinde ikinci aşama olan zayıf değişmezliğinin sağlanmadığı; yedinci, sekizinci ve 13. kitapçıklarda ise katı değişmezliğin sağlandığı görülmüştür. Kitapçıklar arasında değişmezliğin sağlanma durumunun farklılaştığı görülmektedir. Tüm kitapçıklarda, iki farklı madde deseninin kullanılması ve kitapçıklar arası hiyerarşik bir desen olması nedeniyle analizler, FMF şüphesi ile tüm kitapçıklar için yapılmıştır..

101 84 BÖLÜM III BULGULAR ve YORUMLAR Bu bölümde, araştırma kapsamında kullanılan verilerinin alt amaçlara uygun olarak analiz edilmesi sonucunda elde edilen bulgulara ve yorumlara yer verilmiştir. TIMSS 2011 Fen Bilimleri Uygulaması Maddelerinin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumu TIMSS 2011 sekizinci sınıf fen bilimleri uygulamasındaki maddelerin cinsiyete göre FMF gösterme durumunu belirlemeyi amaçlayan birinci alt amaç için iki düzeyli FMF modeline göre yapılan analiz sonucu elde edilen bulgular Çizelge 16 da sunulmuştur. Çizelge 16 Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumu Madde Genişlik Odds Gamma sd Gamma/ss ML no Düzeyi Oranı * 0.78 A ** B ** B * 0.75 A *** C *** 1.30 B (devam ediyor) 84

102 85 Çizelge 16 (devam) Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumu Madde Gamma ss Gamma/ss Genişlik Odds ML no Düzeyi Oranı ** 0.99 A * 0.87 A ** A ** 1.20 B ** 1.27 B ** B ** C *** B ** A * A *** B * 0.76 A (devam ediyor)

103 86 Çizelge 16 (devam) Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumu Madde Gamma ss Gamma/ss Genişlik Odds ML no Düzeyi Oranı *** 2.77 C *** 1.81 C * 0.92 A ** 0.98 A *** 1.26 B ** B ** B ** 1.02 B ** B ** B *** 1.40 B (devam ediyor)

104 87 Çizelge 16 (devam) Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumu Madde Gamma ss Gamma/ss Genişlik Odds ML no Düzeyi Oranı * 0.80 A *** 1.44 B * 0.82 A *** 1.39 B * 0.71 A * 0.93 A ** B * 0.75 A ** A 0.41 (devam ediyor)

105 88 Çizelge 16 (devam) Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumu Madde Gamma ss Gamma/ss Genişlik Odds ML no Düzeyi Oranı *** 1.69 C * 1.17 B * 0.72 A *** 1.68 C ** B * 0.77 A *** 1.81 C ** 1.62 C ** C * A *** C *** B * A *** B * A *** B *** B ** 1.04 B (devam ediyor)

106 89 Çizelge 16 (devam) Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumu Madde Genişlik Odds Gamma ss Gamma/ss ML no Düzeyi Oranı *** 2.17 C ** B * 0.80 A * 0.96 A ** 1.11 B * 0.81 A ** 1.07 B gamma[k]: FMF tahmini, ΔML: FMF genişliği, *p.05, **p.01, ***p.001 Çizelge 16 incelendiğinde, 221 maddeden 63 ünün A, B ve C düzeyinde FMF olduğu görülmektedir. Bu maddelerden 36 sı kızlar lehine, 27 si erkekler lehinedir. 63 FMF maddesinin 24 ü A düzeyinde ihmal edilebilir FMF; 17 si kızlar lehine, 7 si erkekler lehinedir. 28 i B düzeyinde makul genişlikte FMF; 12 si kızlar, 16 sı erkekler lehinedir. 11 i ise C düzeyinde geniş FMF li maddelerdir. Bu maddelerin, 7 si kızlar, 4 ü erkekler lehinedir. B ve C düzeyi FMF genişliğine sahip 39 maddeden 20 si kızlar

107 90 lehine, 19 u erkekler lehinedir. Bu maddelerin 17 si IEA tarafından açıklanmıştır. Açıklanan maddelerin 10 u kızlar, 7 si erkekler lehine FMF göstermektedir. Tüm maddelerin de, FMF li maddelerin de odds oranları ranjı; 0.26 (40. madde) ve 5.43 (174. madde) arasında değişmektedir. FMF li maddelerin kitapçıklara göre dağılımı incelendiğinde; birinci, ikinci, üçüncü, dördüncü, beşinci, altıncı ve onuncu kitapçıklarda 5-7 arası maddede FMF olduğu tespit edilirken onikinci kitapçıkta dokuz, onbirinci kitapçıkta 12 madde de FMF olduğu saptanmıştır. Bu kitapçıklar (11. ve 12. kitapçık), cinsiyete göre ölçülen yapının değişmezliği testinde de sadece şekilsel değişmezliğin sağlandığı kitapçıklardır. Yedinci, dokuzuncu, onüçüncü ve ondördüncü kitapçıklarda 3-4 FMF li madde tespit edilirken sekizinci kitapçıkta sadece bir maddede FMF saptanmıştır. Yedinci, sekizinci ve onüçüncü kitapçıklar, cinsiyete göre ölçülen yapının değişmezliği testinde de katı değişmezliğin de sağlandığı kitapçıklardır. Sonuçlar bir bütün olarak değerlendirildiğinde, cinsiyete göre ölçme değişmezliğinin sağlanma durumu ile kitapçıklardaki FMF sayısı arasında ters orantı olduğu görülmektedir. Bu beklenen bir durumdur, sonuçların kendi içinde tutarlı olduğunu da göstermektedir. Maddelerin cinsiyete göre FMF gösterme durumu, birinci kitapçık için ayrıca GHLM, SIBTEST ve MTK-OO yöntemleriyle de incelenmiştir. GHLM sonuçları Çizelge 17 de verilmiştir. Çizelge 17 de görüleceği gibi, GHLM yöntemiyle 25 maddenin birinde (26. madde) FMF olduğu görülmüştür. Beşinci madde ankor olarak belirlendiği için sonuçlar hesaplanmamıştır. FMF olduğu belirlenen 26. maddenin A düzeyinde ihmal edilebilir FMF olduğu tespit edilmiştir.

108 91 Çizelge 17 Sabit Etkilerin Final Tahmini - GHLM sonuçları (Population-average model with robust standard errors) Madde no Sabit etki Katsayı Standart hata t-oranı sd p- değeri Delta ML Odds oranı INTRCPT2, γ < m1 CINSIYET, γ m2 CINSIYET, γ m3 CINSIYET, γ m4 CINSIYET, γ m m6 CINSIYET, γ m7 CINSIYET, γ m8 CINSIYET, γ m9 CINSIYET, γ m10 CINSIYET, γ m11 CINSIYET, γ m12 CINSIYET, γ m13 CINSIYET, γ m14 CINSIYET, γ m15 CINSIYET, γ m16 CINSIYET, γ m17 CINSIYET, γ m18 CINSIYET, γ m19 CINSIYET, γ m20 CINSIYET, γ m21 CINSIYET, γ m22 CINSIYET, γ m23 CINSIYET, γ m24 CINSIYET, γ m25 CINSIYET, γ m26 CINSIYET, γ Birinci kitapçıkta, maddelerin cinsiyete göre FMF gösterme durumu, SIBTEST yöntemiyle de incelenmiştir. Ayrıntılı analiz sonuçları Ek E de verilmiştir. SIBTEST yönteminin özet sonuçları Çizelge 18 de verilmiştir.

109 92 Çizelge 18 SIBTEST Yöntemine Göre Analiz Sonuçları Madde no Beta tahmini sh p FMF düzeyi C C B C B Çizelge 18 de görüldüğü gibi, SIBTEST yöntemiyle 26 maddenin 5 inin (2, 7, 9, 15. ve 19. maddeler) FMF olduğu görülmüştür. Maddelerden dokuzuncu ve 19. su B düzeyinde diğerleri (2., 7. ve 15. maddeler) C düzeyinde FMF dir. Birinci kitapçıkta, maddelerin cinsiyete göre FMF gösterme durumu, MTK-OO yöntemiyle de incelenmiştir. Öncelikle her madde FMF gösterme durumu için test edilip diğer maddeler ankor madde olarak alınmıştır. Analiz sonuçları Ek E de verilmiştir. Elde edilen G 2 değerleri, birin altında olan altı madde belirlenmiştir (5, 8, 10, 17, 24 ve 25. maddeler). Bu maddelerin, madde ayırt edicilik ve madde faktör yük değerleri incelenmiştir. Maddelerin ayırt edicilikleri aralığındayken faktör yükleri 0.40 ile 0.85 aralığındadır. Ayrıca maddelerin güçlük ranjı da incelenmiş, ile aralığında olduğu görülmüştür. Belirtilen altı madde, testteki madde

110 93 sayısının (26), %21 ini oluşturduğundan ve Bayes yaklaşımına dayalı Çok Düzeyli FMF yöntemi, GHLM ve SIBTEST sonucu FMF olarak saptanan maddeler arasında yer almadığından bu altı madde ankor madde olarak alınmıştır. Bu altı maddenin ankor madde alınması sonucu elde edilen bulgular Çizelge 19 da verilmiştir. Çizelge 19 MTK-OO Yöntemine Göre Analiz Sonuçları Madde no G 2 sd akız aerkek bkız berkek FMF düzeyi A A B Çoklu Puanlanan Maddeler Madde no G 2 sd a1kız a1erkek b1kız b1erkek b2kız b2erkek FMF düzeyi 3çoklu A 9çoklu Analizler tüm maddelerin 1-0 olarak ve çoklu puanlanan iki maddenin (3. ve 9. madde) olarak kodlanmasıyla iki kez yapılmıştır. Çizelge 19 da görüldüğü gibi, iki maddenin çoklu veya ikili puanlanması FMF olma durumunda değişiklik yaratmamıştır. Analiz edilen 20 maddenin üçünün (3, 15 ve 26. maddeler) FMF olduğu görülmüştür. Üç maddeden ikisi (3. ve 15. madde) A düzeyinde ihmal edilebilir FMF, biri (26. madde) B düzeyi makul genişlikte FMF dir.

111 94 Dört farklı FMF belirleme yöntemiyle FMF olduğu saptanan maddeler Çizelge 20 de verilmiştir. Çizelge 20 Farklı Yöntemlerde Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumu Madde Çok düzeyli GHLM SIBTEST MTK-OO no FMF 1 A 2 B C 3 A B C 8 9 B A C C A 16 B A B 20 A 21 A 22 B A B Çizelge 20 de görüldüğü gibi, dört yöntemle de FMF olduğu saptanan madde yoktur. Üç yöntemle (Çok düzeyli FMF, SIBTEST ve MTK-OO) FMF olduğu saptanan madde ise 15. maddedir. Ayrıca SIBTEST yöntemiyle FMF olduğu belirlenen maddelerden dördü (2, 7, 15 ve 19. maddeler) de Bayes yaklaşımıyla Çok düzeyli FMF yöntemiyle yapılan analizlerle tutarlıdır. GHLM yöntemi en az sayıda maddeyi FMF olarak belirlemiştir. Yapılan çalışmalarda (Kamata ve diğ., 2008; Shen, 1999) da GHLM yönteminin daha tutucu olduğu görülmüştür. GHLM yöntemi ile elde edilen bir FMF li madde ise MTK-OO yöntemi ile tutarlıdır. Acar ve Kelecioğlu (2010) yaptıkları çalışmada, GHLM ile MTK-OO sonuçlarının tutarlı olduğunu ifade etmektedir.

112 95 SIBTEST yönteminde beş madde FMF gösterirken MTK-OO yönteminde ikisi ihmal edilebilir düzeyde toplamda üç maddenin FMF olduğu ve sadece bir madde (15. madde) için sonuçların tutarlı olduğu görülmektedir. Bu sonuçlar, SIBTEST yönteminin MTK- OO dan daha duyarlı olduğunu göstermektedir. Greer (2004) ise yaptığı çalışmada MTK-OO nun SIBTEST den daha duyarlı olduğunu ifade etmiştir. Sonuçlar, farklı yöntemlerin ikili kombinasyonları arasında tutarlılık olduğunu ve Çok düzeyli FMF yöntemiyle en çok SIBTEST yöntemi sonuçlarının tutarlı olduğunu göstermektedir. TIMSS 2011 Fen Bilimleri Uygulamasında Cinsiyete Göre FMF Gösteren Maddelerinin Madde Özelliklerine Göre Dağılımı TIMSS 2011 sekizinci sınıf fen bilimleri uygulamasında, cinsiyete göre FMF gösteren maddelerin, madde özelliklerine (içerik alanı, madde türü, bilişsel düzey) göre dağılımını belirlemeyi amaçlayan ikinci alt amaç için yapılan analizler sonucu çıkan bulgular Ek A da sunulmuştur. Tüm maddelerin kitapçıklardaki dağılımı, öğrenme alanı, bilişsel düzeyi, madde türü ve madde güçlüğüne ilişkin bilgiler Ek A da Çizelge 29 da verilmiştir (Martin ve diğ., 2012). Çizelge 29 da görüldüğü gibi, maddelerin güçlük ranjı (92. madde) ve 3.06 (169. madde) arasında değişmektedir. Tüm maddelerin 130 unun güçlük değeri 0 ın üzerinde, 91 maddenin güçlüğü ise 0 ın altındadır. FMF li 39 maddenin güçlük ranjı, (157. madde) ve 2.17 (35. madde) arasında değişmektedir. Bu maddelerin 14 ünün güçlük değeri 0 ın altında, 25 maddenin güçlüğü ise 0 ın üzerindedir. Güçlük düzeyinin kolay ve zor olması açısından madde sayılarının yakın olduğu görülmekle birlikte madde güçlüğü 0 ın üzerinde olan yani zor olan madde daha fazladır. FMF li maddelerin madde güçlük ranjlarının iki uçta oldukça geniş olması, FMF nin madde güçlüğü ile ilişkili olmayabileceğini düşündürmektedir. Örneğin en zor madde (169. madde), cinsiyete göre FMF göstermemektedir. Maddelerin cinsiyete göre güçlük düzeyi de ayrıca incelenmiştir. Tüm maddelerin kız ve erkek grubunda güçlük düzeyi Çizelge 21 de verilmiştir.

113 96 Çizelge 21 Maddelerin Cinsiyete Göre Güçlük Düzeyleri Madde id pkız perkek Madde id pkız perkek Madde id pkız perkek S S032665C S S S S S S S S S S S S S S S S S S S042222A S S S042222C S S S S S S S S S S S S S S042173A S S S042173B S S S042173C S S S042173D S S S042173E S S S042173Z S S S S S S S052090A S S S052090B S S S S S S S S S S052165A S S052015A S052165C S S052015B S S S052015C S S S052015D S S S052015E S S S052015F S S S052015Z S042051A S S S042051B S S S S032650A S S S032650Z S S S S S S S S S S (devam ediyor)

114 97 Çizelge 21 (devam) Maddelerin Cinsiyete Göre Güçlük Düzeyleri Madde id pkız perkek Madde id pkız perkek Madde id pkız perkek S042238A S052085B S S042238B S S S042238C S S S S S S S S S S S042300A S052092A S S042300B S052092B S S042300C S052092C S S S052092D S S S052092Z S S S S S S S S S S042049A S042293A S052043A S042049B S042293B S052043B S S S052043C S S S052043D S S S052043Z S S S S S S S S S S S S S S052095B S052289A S S052095C S052289B S S052095D S S S052095Z S S S S032530A S052303A S S032530B S052303B S S032530Z S S052243A S S S052243B S S S052243C S S S S S S052112A S032665A S S S032665B S Çizelge 21 de görüldüğü gibi, 16 maddede (S032451, S032056, S042038, S052043D, S042173A, S032640, S032060, S052085B, S052214, S052303B, S052096,

115 98 S042030, S052095C, S052134, S052054, S052206) cinsiyete göre madde güçlük düzeyleri arasında hiç fark yoktur. Cinsiyete göre madde güçlük düzeyleri arasındaki farkın en yüksek olduğu madde S kodlu maddedir. Madde güçlük düzeyleri arasındaki farkın.18 olduğu görülmüştür. Bu maddenin cinsiyete göre FMF gösteren maddeler arasında yer almaması da FMF nin madde güçlüğü ile ilişkili olmayabileceğini düşündürmektedir. Ancak cinsiyete göre güçlük düzeyi farkı en yüksek olan (.16) ikinci madde (S052159) cinsiyete göre FMF göstermektedir. Bu durum FMF nin sadece madde güçlüğüyle ilişkilendirilmemesi gerektiğini göstermektedir. Maddenin FMF göstermesinin madde güçlüğünden çok, madde konu alanı, maddenin türü ve bilişsel düzeyiyle ilişkili olma durumu incelenmiştir. FMF gösteren maddelerin, içerik, madde türü ve bilişsel düzey özelliklerinin cinsiyete göre dağılımı Çizelge 22 de sunulmuştur. Çizelge 22 B ve C Düzeyi FMF li Maddelerin İçerik, Madde Türü, Bilişsel Boyut ve Cinsiyete Göre Dağılımı İçerik Boyutu Çoktan Seçmeli Yapılandırılmış Cevaplı Toplam K (+) E (+) K (+) E (+) Biyoloji Kimya Fizik Yer Bilimleri Toplam Bilişsel Boyut Çoktan Seçmeli Yapılandırılmış Cevaplı Toplam K (+) E (+) K (+) E (+) Bilme Uygulama Akıl Yürütme Toplam K (+): Kızlar lehine, E (+): Erkekler lehine Çizelge 22 de de görüldüğü gibi, 39 FMF maddesinin; 21 i çoktan seçmeli, 18 i açık uçludur. FMF li çoktan seçmeli maddelerin sekizi kızlar lehine, 13 ü erkekler lehine; yapılandırılmış cevaplı maddelerin 12 si kızlar lehine, altısı erkekler lehinedir. Çizelge 21 de konu alanlarına göre bakıldığında, 14 maddenin biyoloji, dokuz maddenin kimya ve fizik ve yedi maddenin yer bilimleri alanı ile ilgili olduğu belirlenmiştir. Biyoloji maddelerinin dokuzu kızlar lehine, beşi erkekler lehinedir.

116 99 Yenal (1995) da ÖSS fen alt testinde yaptığı çalışmada biyoloji maddelerinin kızlar lehine yanlılık içerdiğini tespit etmiştir. Berberoğlu (1996), 1995 yılı üniversite giriş sınavının fen bilimleri testindeki biyoloji maddelerinin kızların, fizik maddelerinin erkeklerin lehine yanlılık gösterdiğini tespit etmiştir. Kimya alanındaki dokuz maddenin yedisi kızlar lehinedir. Tüm yer bilimleri maddeleri ise erkekler lehinedir. TIMSS 1995 verisi ile ilgili yapılan bir araştırmada ise, erkeklerin jeoloji, fizik ve kimya alanında kızlardan daha başarılı olduğu ancak beşeri bilimlerde ya da çevre eğitimi konularında aynı başarının söz konusu olmadığı ifade edilmektedir (Mullis ve diğ., 2000). Calvert (2002), TIMSS 1999 fen bilimleri alanında, İspanya ve ABD den uygulamaya katılan öğrencilerden, erkeklerin yer bilimleri, fizik ve kimya maddelerinde daha avantajlıyken, kızların biyoloji maddelerinde daha avantajlı olduğunu belirtmiştir. Yip ve diğ. (2004) ve Yung (2006) da yaptıkları araştırmalar sonucu, erkeklerin genel olarak fizik ve yer bilimlerinde, kızların ise biyolojide daha iyi olduğunu ifade etmişlerdir. Thomson, Wernert, Underwood ve Nicholas (2008), Avusturalya daki öğrencilerin TIMSS 2007 başarılarına ilişkin yaptıkları çalışmada, kimya, yer bilimleri ve fizik içerik boyutlarında erkekleri destekleyen manidar bir farklılık olduğunu ifade etmişlerdir. Uluslararası ortalamaya göre kimya ve biyoloji konu alanlarında kızlar lehine, fizik konu alanında erkekler lehine manidar bir farklılık olduğu ancak yer bilimleri alanında herhangi bir cinsiyet lehine manidar bir farklılık olmadığı ifade edilmektedir. Qian (2011), TIMSS 2007 fen bilimleri uygulaması ile ilgili yaptığı çalışmada, fizik ve yer bilimleri disiplinlerinde yer alan bazı maddelerin erkek öğrencilerin lehine, bazı biyoloji maddelerinin ise kız öğrencilerin lehine olduğunu tespit etmiştir. Araştırmalardan elde edilen bulguların genellikle paralel ve bu çalışmadan elde edilen bulgularla da büyük ölçüde tutarlı olduğu görülmektedir. Ancak alan yazında tam bir uzlaşmanın da olmadığı görülmektedir. Bu durumun, öğrenme alanlarının (biyoloji, kimya, fizik ve yer bilimleri) kapsamının geniş olmasından kaynaklandığı düşünülmektedir. Bu bağlamda, incelemelerin alt öğrenme alanlarına göre yapılması daha uygun olabilir. Çoktan seçmeli FMF maddelerin daha çok erkekler lehine, yapılandırılmış cevaplı maddelerin de daha çok kızlar lehine olduğu görülmüştür. Pek çok araştırmada da (OECD, 2001; Yip ve diğ., 2004; Yung, 2006), çoktan seçmeli maddelerde erkeklerin, kızlardan daha iyi bir performans gösterdiği görülmüştür. Ateş ve Karaçam (2008), kız ve erkek öğrencilerin çoktan seçmeli test puanları arasında fark

117 100 bulunmasının, kız ve erkek öğrencilerin maddeleri cevaplarken kullandıkları stratejilerin ve öğrenciler bu testleri cevaplarken öğrencilerden beklentilerinin farklı olmasından kaynaklı olabileceğini belirtmektedir. Le (2009), PISA 2006 fen okuryazarlığı ile ilgili yaptığı araştırma sonucu, çoktan seçmeli ve kısa yanıtlı maddelerin erkekler lehine olduğunu belirtmektedir. Ayrıca Qian (2011) ın TIMSS 2007 fen bilimleri uygulaması ile ilgili yaptığı çalışmanın bulguları ile de örtüşmektedir. Bu çalışmada, kız öğrencilerin çoktan seçmeli maddelerde daha düşük başarı gösterdiği görülmüştür. Çalışmadan elde edilen bulguların alan yazınla tutarlı olduğu görülmektedir. Kızların açık uçlu sorularda daha başarılı olması, sözel becerilerinin daha gelişmiş olmasından kaynaklanabileceği gibi kız öğrencilerin çalışma stratejilerinden daha çok ezberleme ve tekrar stratejilerini kullanmalarından da kaynaklanabilir (MEB, 2010). Bilişsel düzeye göre dağılıma bakıldığında; maddelerin dokuzu bilme, 18 i uygulama ve 12 si akıl yürütme düzeyindedir. Bilme düzeyindeki maddelerin dördü kızlar, beşi erkekler lehine FMF göstermektedir. Uygulama düzeyindeki maddelerin, 11 i kızlar lehine, yedisi erkekler lehinedir. Akıl yürütme düzeyindeki maddelerin, beşi kızlar, yedisi erkekler lehine FMF içermektedir. Uygulama düzeyindeki maddeler, daha çok kızlar lehineyken akıl yürütme düzeyindeki maddeler, görece daha çok erkekler lehinedir. Thomson ve diğ. (2008), Avusturalya daki öğrencilerin TIMSS 2007 başarılarına ilişkin yaptıkları çalışmada, bilme ve uygulama zihinsel boyutlarında erkekleri destekleyen manidar bir farklılık olduğunu ifade etmişlerdir. Kalaycıoğlu ve Berberoğlu (2010), üniversite giriş sınavı sayısal testinde yüksek düzey bilişsel yetenek gerektiren maddelerin erkekler lehine FMF gösterdiğini ifade etmektedir. Yalçın (2012) da, TIMSS 2007 uygulaması ile ilgili yaptığı araştırma sonucu, fen alanında, Türkiye de akıl yürütme düzeyindeki maddelerde erkeklerin doğru yanıtlama oranının kızlardan daha yüksek olduğunu belirtmiştir. Wong (2012), PISA 2006 fen bilimleri alanı ile ilgili çalışması sonucu, çoğu bilişsel boyutta erkeklerin kızlardan daha başarılı olduğunu ifade etmektedir. Alan yazın, bilişsel düzey arttıkça erkeklerin maddeleri doğru yanıtlama oranlarının da arttığını göstermektedir. Bu çalışma sonucu da benzer bir bulgu elde edilmekle birlikte yapılandırılmış cevaplı akıl yürütme düzeyindeki maddelerde kızların daha avantajlı olması bilişsel düzeyle birlikte madde türünün de bu avantajı sağladığını göstermektedir.

118 101 FMF gösteren maddelerin öğrenme ve alt öğrenme alanına ve lehine oldukları gruba göre dağılımı Çizelge 23 te verilmiştir. Çizelge 23 Sekizinci Sınıf Fen Bilimleri Öğrenme Alanındaki Maddelerin Alt Öğrenme Alanlarına ve Kızlar ve Erkekler Lehine FMF Olma Durumuna Göre Dağılımı Öğrenme Alanı Alt Öğrenme Alanı Frekanslar Tümü Kızlar Erkekler Biyoloji Yaşam Döngüleri, Üreme ve Kalıtım 13 5 Hücre ve Görevleri 8 2 Organizmaların Özellikleri, Sınıflandırılması ve Yaşam Süreçleri 15 Ekosistem İnsan Sağlığı 9 1 Çeşitlilik, Adaptasyon ve Doğal Seçilim 7 1 Kimya Maddelerin Sınıflandırılması ve Bileşimi Maddenin Özellikleri 14 1 Kimyasal Değişim 9 1 Fizik Maddenin Fiziksel Halleri ve Değişimi 12 2 Enerji Dönüşümleri, Isı ve Sıcaklık 16 1 Işık ve Ses 7 1 Kuvvet ve Hareket Elektrik ve Manyetizma 9 2 Yer Yerkürenin Yapısı ve Fiziksel Özellikleri 7 2 Bilimleri Yerkürenin Oluşum Süreçleri, Döngüler ve Tarihi 11 2 Yerkürenin Kaynakları, Kullanımı ve 5 Korunması Yerkürenin Evren ve Güneş Sistemindeki Yeri 11 3 Toplam Çizelge 23 te görüldüğü gibi, en fazla FMF olan maddeler Kimya öğrenme alanındaki Maddelerin Sınıflandırılması ve Bileşimi alt öğrenme alanındadır. Bu madddelerin neredeyse tamamı kızlar lehinedir. Kimya alanını takiben en fazla FMF li maddenin yer aldığı Biyoloji öğrenme alanındaki Yaşam Döngüleri, Üreme ve Kalıtım alt öğrenme alanıdır. Bu alt öğrenme alanındaki maddeler kızlar lehineyken Ekosistem alt öğrenme alanındaki maddelerin büyük çoğunluğu erkekler lehinedir. Çizelge 21 deki bilgiler genel olarak değerlendirildiğinde, cinsiyete göre FMF gösteren maddelerin yer bilimleri dışındaki öğrenme alanlarında, alt öğrenme alanı içinde de cinsiyete göre lehine olma durumu farklılaşmaktadır. Le (2009), PISA 2006 fen okuryazarlığı ile ilgili yaptığı araştırma sonucunda, çevre ile ilgili konular, olguları bilimsel olarak açıklama; fiziksel sistemler,

119 102 organizmalar, yer küre ve uzay sistemleri konularının erkek öğrenciler lehine yanlı olduğunu saptamıştır. Bilimsel durumları ayırt etme, bilimsel sorgulama, bilimsel durumları açıklama, bilim ve teknoloji ile ilgili maddelerin ise kızlar lehine olduğu görülmüştür. Ayrıca, başka bir araştırmada, erkeklerin ve kızların farklı çalışma alanlarına yönelme eğiliminde olduğu, kızların akademik odaklı, daha zor ve beşeri bilimlerle ilgili alanlara, erkeklerin ise mesleki hedefi olan alanlara ilgi duyduğu ifade edilmiştir (Eurydice, 2010). Kızlar lehine FMF gösterip açıklanmayan 180. madde, bir elementin metalametal ayrımını konu edinmektedir. Karamustafaoğlu ve Ayas (2002) ın farklı öğrenim düzeyindeki öğrencilerin metal-ametal-yarı metal-alaşım kavramlarını anlama düzeyini ve kavram yanılgılarını tespit etmek amacıyla yaptıkları araştırma sonucu; ilköğretim 8. sınıf öğrencilerinin metal, ametal, yarı-metal, alaşım kavramlarını yorumlamada ve günlük yaşamla ilişkilendirebilme seviyelerinin diğer sınıflara oranla istatistiki olarak manidar negatif bir fark oluşturduğu görülmüştür. Bu sonuç bu öğrencilerin kavramsal düzeyde öğrenemediklerini ortaya çıkarmaktadır. Alan yazında, alt öğrenme alanlarına göre öğrenci başarılarını inceleyen yeterli sayıda çalışma olmadığı görülmektedir. TIMSS 2011 Fen Bilimleri Uygulamasındaki Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Göstermesini Öğrenci Özelliklerinin Açıklama Durumu TIMSS 2011 fen bilimleri uygulamasındaki öğrenci özelliklerinin (fene yönelik tutum, fene karşı kendine güven, evdeki çalışma desteği, ev ödevlerine ayrılan zaman, aile eğitim düzeyi, fen derslerine katılım, fen öğrenmeye verilen değer, ev eğitim kaynakları), maddelerin cinsiyete göre FMF göstermesini açıklama durumunu belirlemeyi amaçlayan üçüncü alt amaç için yapılan analizlerin bulguları Çizelge 24 te verilmiştir.

120 Çizelge 24 Öğrenci Düzeyindeki Değişkenler Kontrol Edildiğinde Cinsiyete Göre FMF Madde Gamma[ SD Delta ML Odds oranı Odds oranı no k] FMF FYT Odds oranı FKG Odds oranı EÇD Odds oranı EÖZ Odds oranı AED Odds oranı FDK Odds oranı FÖD ** * ** *** * ** * ** * * *** ** ** * *** * *** 1.22* 0.82* 1.23* ** *** ** 1.24* *** 1.23* *** ** ** * *** *** ** * * ** ** * 1.38* *** *** *** ** *** * Odds oranı EEK (devam ediyor) 103

121 104 Çizelge 24 (devam) Öğrenci Düzeyindeki Değişkenler Kontrol Edildiğinde Cinsiyete Göre FMF Madde Gamma[ SD Delta ML Odds oranı Odds oranı no k] FMF FYT Odds oranı FKG Odds oranı EÇD Odds oranı EÖZ Odds oranı AED Odds oranı FDK Odds oranı FÖD * ** ** *** * ** 0.81* *** *** ** *** *** ** ** *** *** * ** ** *** *** * *** *** * 1.37** *** * ** ** ** 0.84* * gamma[k]: DIF tahmini, Δ ML: DIF genişliği, *p.05, **p.01, ***p.001 FYT: Fene Yönelik Tutum, FKG: Fene Karşı Kendine Güven, EÇD: Evdeki Çalışma Desteği, EÖZ: Ev Ödevlerine Ayrılan Zaman, AED: Aile Eğitim Düzeyi, FDK: Fen Derslerine Katılım, FÖD: Fen Öğrenmeye Verilen Değer, EEK: Ev Eğitim Kaynakları Odds oranı EEK 104

122 105 Çizelge 24 te görüldüğü gibi, yapılan analizler sonucu, öğrenci düzeyinde ele alınan değişkenler, birinci modelde FMF olarak belirlenen iki maddenin (83. ve 186. madde) FMF varyansındaki değişimi açıklamıştır. Bu iki madde artık FMF göstermemektedir. Bu maddelerin ikisi de erkekler lehinedir. Öğrenci düzeyinde ele alınan değişkenlerin FMF yi azaltma oranları da belirlenmiştir. FMF göstermeyen maddelerde ise maddelerin öğrenciler tarafından doğru yanıtlanmasında öğrenci düzeyindeki hangi değişkenlerin ne oranda değişime neden olduğu belirlenmiştir. Model 3 e göre 221 madde için öğrenci düzeyi değişkenlerin odds oranları, Ek F de Çizelge 30 da verilmiştir. Öğrenci düzeyi değişkenlerin öğrencilerin maddeleri doğru yanıtlaması ile manidar ilişki gösterme durumu ise yine Ek F de Çizelge 31 de sunulmuştur. Fene yönelik tutum değişkeni, 221 maddeden 22 si (4, 8, 30, 40, 51, 61, 77, 87, 114, 131,136, 159, 160, 181, 186, 190, 203, 205, 208, 212, 213, 215) için manidar yordayıcıdır. Bu 22 maddeden dördü (40, 61, 159, 186) cinsiyete göre FMF gösteren maddelerdir. Bu maddelerden ikisi (40 ve 159. maddeler) kızlar lehine, ikisi de (61 ve 186. madde) erkekler lehinedir. Fene yönelik tutum değişkeninin odds ranjı 0.73 (30. madde) ile 1.37 (186. madde) arasında değişmektedir. En yüksek odds oranına sahip olan 186. madde aynı zamanda cinsiyete göre FMF gösteren bir maddedir. Fene yönelik tutum puanında bir standart sapmalık artış, bu maddenin doğru cevaplanma oddsunun 1.37 kat daha fazla olmasını ifade etmektedir. Anıl (2009), PISA 2006 fen bilimleri uygulamasındaki öğrenci başarılarına ilişkin yaptığı araştırmada, öğrencilerin fene yönelik tutumlarının fen bilimleri başarılarındaki manidar yordayıcılardan biri olduğunu belirtmektedir. Bayraktar (2011) da TIMSS 2007 fen bilimleri alanında yaptığı araştırmada, fene yönelik olumlu tutuma sahip öğrencilerin fen başarılarının da yüksek olduğunu ifade etmektedir. Kahraman (2014), TIMSS 2011 fen bilimleri uygulamaları ile ilgili yaptığı çalışmada, fene yönelik tutumun akademik başarı ile pozitif ilişkisinin olduğunu saptamıştır. Thomson ve Fleming in (2004) TIMSS 2002/2003 uygulamaları ile ilgili yaptıkları çalışmada da benzer bulgular elde edilmiştir. Erkeklerin fen bilimleri alanında, kadınlardan daha fazla olumlu tutuma sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca fene yönelik olumlu tutum ile fen başarısı arasında da pozitif bir ilişki saptanmıştır. Thomson ve diğ. (2008), Avusturalya daki öğrencilerin TIMSS 2007 başarılarına ilişkin yaptıkları çalışmada, fene karşı tutum arttıkça öğrencilerin fen başarılarının da arttığını

123 106 ifade etmişlerdir. Hattie (2009), 288 araştırmayı incelendiği meta analiz çalışmasında, öğrencilerin fen bilimleri alanına yönelik olumlu tutumları arttıkça bu alandaki başarılarının da arttığı görülmüştür. Bu ilişkinin iki yönlü olduğu, fen bilimleri konu alanında iyi olan bir öğrencinin aynı zamanda fene yönelik daha olumlu tutuma sahip olduğu belirlenmiştir. Ghagar, Othman ve Mohammadpour (2011), TIMSS 2003 fen bilimleri alanı ile ilgili yaptıkları çalışmada, Malezyalı öğrencilerin fen bilimleri başarılarını açıklayan değişkenlerden birinin, fene karşı olumlu tutuma sahip olmadır. Ancak Singapurlu öğrencilerin fen başarısı için fene karşı tutum manidar bir yordayıcı olarak bulunmamıştır. Tighezza (2014), TIMSS 2007 fen bilimleri uygulaması ile ilgili yaptığı çalışmada, Suudi öğrencilerin fen alanında olumlu tutuma sahip olmaları ile fen başarısı arasında manidar pozitif ilişki olduğunu ifade etmektedir. Farklı ülkelerde ve farklı yıllardaki TIMSS ve PISA fen bilimleri uygulamalarından elde edilen bulguların tutarlı olduğu görülmektedir. Ceylan ve Berberoğlu (2007) ise TIMSS 1999 fen bilimleri uygulamasına ilişkin yaptıkları araştırmada öğrencilerin fene yönelik tutumları ile fen başarıları arasında negatif yönde ilişki olduğunu bulmuşlardır. Öztürk ve Uçar (2010) ın TIMSS-R (1999 uygulaması) verilerini kullanarak yaptıkları çalışmada da, Türk öğrencilerin fene ilişkin olumlu tutumlarının yüksek ancak başarılarının düşük olduğu görülmüştür. Bu durum, öğrencilerin olumlu tutuma sahip olmalarına rağmen, fen derslerindeki temel kavram ve becerileri öğrenememiş olmalarından kaynaklanıyor olabilir. Ayrıca, okul öğrenmelerinin ve okullardaki eğitim uygulamalarının yetersizliğinden yani laboratuar veya laboratuar malzemeleri gibi okulun sahip olduğu kaynakların yetersizliğinden ve/veya sınıf içi uygulamalarda öğretmenlerin niteliğinden kaynaklanabilir. Fene karşı kendine güven değişkeni, 221 maddeden 54 ü (3, 6, 14, 18, 19, 20, 23, 24, 27, 31, 34, 38, 40, 41, 43, 50, 51, 65, 66, 72, 81, 96, 102, 114, 118, 123, 128, 143, 147, 148, 150, 151, 154, 156, 158, 160, 162, 163, 164, 173, 174, 175, 176, 178, 179, 180, 181, 190, 194, 199, 202, 205, 213, 215) için manidar yordayıcıdır. Bu 54 maddeden dokuzu (34, 40, 50, 81, 150, 174, 175, 179, 180) cinsiyete göre FMF gösteren maddelerdir. Bu maddelerden sekizi (34, 40, 50, 81, 174, 175, 179 ve 180. maddeler) kızlar lehine, biri (150. madde) erkekler lehinedir.

124 107 Fene karşı kendine güven değişkeninin, genellikle kızlar lehine FMF gösteren maddeler için manidar yordayıcı olduğu görülmüştür. Bu durum, kız ve erkek öğrencilerin doğru yanıtlama davranışları arasındaki farklılığı açıklayan değişkenlerden birinin fene karşı kendine güven olduğunu, kızların fene karşı kendine güvenlerinin erkeklerden yüksek olmasının başarı farklılıklarını oluşturan durumlardan biri olduğu şeklinde yorumlanabilir. Ayrıca bu sekiz maddeden beşinin (34, 174, 175, 179 ve 180. maddeler) kimya alanı ile ilgili olduğu, altısının da (34, 40, 50, 81, 179 ve 180. maddeler) açık uçlu olduğu görülmüştür. Fene karşı kendine güven değişkeninin odds ranjı 0.54 (181. madde) ile 1.89 (156. madde) arasında değişmektedir. Fene karşı kendine güven puanında bir standart sapmalık artış, 156. maddenin doğru cevaplanma oddsunun 1.89 kat daha fazla olmasını ifade etmektedir. Öğrencilerin kendileriyle ilgili nasıl hissettikleri, okul performansı açısından önemli olarak algılanmaktadır; bu nedenle, öğrencinin benlik kavramı cinsiyet farklılıkları çalışmalarının odağı olmuştur (Eurydice, 2010). Bayraktar (2011), TIMSS 2007 fen bilimleri alanında yaptığı araştırmada, fene karşı öz güvene sahip öğrencilerin fen başarılarının da yüksek olduğunu ifade etmektedir. Atar ve Aktan (2013), TIMSS 2007 fen bilimleri uygulaması ile ilgili yaptıkları çalışmada, fen alanında öğrencinin özgüvenin, öğrenci başarıları arasındaki farklılıkları açıklayan manidar değişkenlerden biri olduğunu saptamıştır. Atar ve Atar (2012), TIMSS 2007 uygulamasındaki öğrencilerin fen öğrenmedeki öz güvenleri arrtıkça fen başarılarının da arttığını belirtmişlerdir. Büyüköztürk ve diğ. (2014), Türkiye deki öğrencilerin fen bilimlerinde kendilerine olan güvenleri arttıkça fen ve teknoloji başarılarının da artma eğilimi gösterdiğini belirtmektedir. Thomson ve Fleming in (2004) TIMSS 2002/2003 uygulamaları ile ilgili yaptıkları çalışmada da benzer bulgular elde edilmiştir. Erkeklerin fen alanında kadınlardan daha fazla kendine güvendiği görülmüştür. Ayrıca kendine güven ile fen başarısı arasında da pozitif bir ilişki saptanmıştır. Kiamanesh (2004), TIMSS 1999 fen bilimleri alanında yaptığı çalışmada, İranlı öğrencilerin fen bilimleri başarısını açıklayan değişkenlerden birinin benlik algısı olduğunu belirtmiştir. Thomson ve diğ. (2008), Avusturalya daki öğrencilerin TIMSS 2007 başarılarına ilişkin yaptıkları çalışmada, öğrencilerin fen alanında kendine güveni arttıkça öğrencilerin fen başarılarının da arttığını ifade etmişlerdir. Erkeklerin fen alanında kadınlardan daha

125 108 fazla kendine güvendiği görülmüştür. Ayrıca kendine güven ile fen başarısı arasında da pozitif bir ilişki saptanmıştır. Kaya ve Rice (2010), Japonya, Singapur, Avusturalya, ABD ve İskoçya daki TIMSS uygulamalarına katılan 4. Sınıf öğrencilerinin fen başarısı ile ilgili yaptığı araştırmada, öz güveni yüksek olan öğrencilerin incelenen tüm ülkelerde fen başarısının yüksek olduğu görülmüştür. Birçok ülkede erkeklerle benzer performans göstermelerine rağmen kızların fen alanında benlik kavramının daha düşük olduğu, Avrupa ülkelerinde ortalamada, kızların fen alanındaki becerilerine yönelik inançlarının kuvvetli olmadığı, erkeklerin ise daha fazla yüksek öz yeterliliğe sahip olduğu belirtilmiştir (Eurydice, 2010). Ghagar, Othman ve Mohammadpour (2011), TIMSS 2003 fen bilimleri alanı ile ilgili yaptıkları çalışmada, Malezyalı ve Singapurlu öğrencilerin fen bilimleri başarılarını açıklayan değişkenlerden birinin fen alanında kendine güven olduğunu tespit etmişlerdir. Mohammadpour (2012) ise yaptığı çalışmada, Malezya nın TIMSS 1999, 2003 ve 2007 yıllarındaki, 8. sınıf fen bilimleri verilerini kullanarak, bazı öğrenci ve okul faktörlerinin, fen başarısı ile ilişkilerini ve ilişkilerin değişimini araştırmış, kızların fen alanında kendine güveninin erkeklerden daha yüksek olduğu görülmüştür. Tighezza (2014), TIMSS 2007 fen bilimleri uygulaması ile ilgili yaptığı çalışmada, Suudi öğrencilerin fen alanında kendine güvenmeleri ile fen başarısı arasında manidar pozitif ilişki olduğunu ifade etmektedir. Farklı ülkelerde ve farklı yıllardaki TIMSS fen bilimleri uygulamalarından elde edilen bulgularda fen alanında genellikle erkeklerin kendine güveninin kadınlardan fazla olduğu (Eurydice, 2010; Thomson ve diğ., 2008; Thomson ve Fleming, 2004) ve özgüveni yüksek öğrencilerin daha başarılı olduğu bulgularının tutarlı olduğu görülmektedir. Özgüveni yüksek öğrencilerin daha başarılı olması, öğrencilerin yapabildiklerinin farkına vardıkça daha başarılı olmasından başarılı oldukça da özgüvenlerinin artmasından kaynaklanabilir. Evdeki çalışma desteği (kendi odası ve internete sahip olması) değişkeni, 221 maddeden 18 i (6, 8, 9, 10, 18, 21, 23, 40, 43, 48, 50, 60, 61, 94, 110, 146, 176, 211) için manidar yordayıcıdır. Bu 18 maddeden beşi (2, 40, 50, 146, 211) cinsiyete göre FMF gösteren maddelerdir. Bu maddelerden üçü (2, 40 ve 50. maddeler) kızlar lehine, ikisi (146 ve 211. maddeler) erkekler lehinedir. Evde çalışma desteği değişkenin odds

126 109 ranjı 0.73 (82. madde) ile 1.52 (61. madde) arasında değişmektedir. 61. madde, aynı zamanda cinsiyete göre FMF gösteren bir maddedir. Öğrencilerin evdeki çalışma desteği puanında bir standart sapmalık artış, bu maddenin doğru cevaplanma oddsunun 1.52 kat daha fazla olmasını ifade etmektedir. Anıl (2009), PISA 2006 fen bilimleri uygulamasındaki öğrenci başarılarına ilişkin yaptığı araştırmada, öğrencilerin bilgisayar ve internete sahip olmasının fen bilimleri başarılarındaki manidar yordayıcılardan biri olduğunu ifade etmiştir. Öztürk ve Uçar (2010) ın TIMSS-R verilerini kullanarak yaptıkları çalışmada da, Türk öğrencilerin bilgisayar ve internete sahip olmasının fen bilimleri başarılarını arttırdığı görülmüştür. Bayraktar (2011), TIMSS 2007 fen bilimleri alanında yaptığı araştırmada, evde bilgisayar ve internet erişimine sahip olan öğrencilerin fen başarılarının da yüksek olduğunu ifade etmektedir. Thomson ve diğ. (2008), Avusturalya daki öğrencilerin TIMSS 2007 başarılarına ilişkin yaptıkları çalışmada, bilgisayar ve internete sahip olan öğrencilerin fen başarılarının da yüksek olduğunu ifade etmişlerdir. Awang ve Fah (2013), TIMSS 2007 matematik ve fen bilimleri alanı ile ilgili yaptıkları çalışmada, Malezyalı ve Singapurlu öğrencilerin matematik ve fen bilimleri başarıları ile öğrencilerin bilgisayar ve internete sahip olması arasında orta derecede ilişki olduğunu belirtmiştir. Farklı ülkelerde ve farklı yıllardaki TIMSS ve PISA fen bilimleri uygulamalarından elde edilen bulguların tutarlı olduğu ve araştırmaların bilgisayar ve internete sahip olma durumuna odaklandığı görülmüştür. Fen ödevlerine ayrılan zaman değişkeni, 221 maddeden 22 si (1, 8, 34, 44, 53, 63, 73, 74, 106, 112, 124, 125, 138, 150, 156, 163, 166, 196, 208, 211, 212, 217) için manidar yordayıcıdır. Bu 22 maddeden beşi (34, 73, 150, 166, 211) cinsiyete göre FMF gösteren maddelerdir. Bu maddelerden biri (34. madde) kızlar lehine, dördü (73, 150, 166 ve 211. maddeler) erkekler lehinedir. Fene karşı kendine güven değişkeninin odds ranjı 0.76 (156. madde) ile 1.47 (150. madde) arasında değişmektedir. Odds oranı en yüksek olan 150. madde aynı zamanda cinsiyete göre FMF gösteren bir maddedir. Fen ödevlerine ayrılan zaman değişkeninde bir standart sapmalık artış, bu maddenin doğru cevaplanma oddsunun 1.47 kat daha fazla olmasını ifade etmektedir. Uzun, Bütüner ve Yiğit (2010), TIMSS 1999 ve 2007 uygulamalarına Tayvan, Singapur, Macaristan, Japonya, Güney Kore, İngiltere, Çek Cumhuriyeti, Hong Kong,

127 110 Tunus, İran ve Türkiye den katılan öğrencilerin fen ve matematik başarıları ile ev ödevlerine ayırdıkları zaman arasındaki ilişkileri incelemiş; Japon, Koreli ve İngiliz öğrencilerin ev ödevlerine ayırdıkları zamanın oldukça düşük olmasına rağmen bu ülkelerdeki öğrencilerinin fen başarılarının yüksek olduğu görülmüştür. TIMSS 1999 bulgularına göre, fen derslerinde ev ödevine zaman ayırma açısından Türk öğrencileri başarılı ülkelerden sadece Singapur un gerisinde kalmıştır. Bu durum; genel anlamda TIMSS başarısını açıklamada ev ödevine ayrılan zamanın yeterli olmadığını ortaya koymaktadır. Acar ve Öğretmen (2012), öğrencilerin PISA 2006 fen bilimleri testinde göstermiş oldukları performansın, öğrenci ve okul düzeylerine göre farklılaşıp farklılaşmadığını incelemiştir. Öğrencilerin evlerinde öğrenmeye ayırdıkları zaman ile PISA 2006 fen bilimleri testi başarısının negatif yönde ilişkisinin olduğu ve bu sonuca göre de öğrencilerin evde öğrenmeye ayırdıkları zaman arttıkça fen bilimleri başarı performanslarının azaldığı belirtilmiştir. Thomson ve Fleming in (2004) TIMSS 2002/2003 uygulamaları ile ilgili yaptıkları çalışmada farklı ülkelerde yapılan karşılaştırmalar sonucu öğrencilerin fazla fen ödevleri yapması ile fen başarıları arasında bir ilişki olmadığı görülmüştür. Thomson ve diğ. (2008), Avusturalya daki öğrencilerin TIMSS 2007 başarılarına ilişkin yaptıkları çalışmada, fen ödevlerine ayırdıkları zaman arttıkça öğrencilerin fen başarılarının da arttığını ifade etmişlerdir. Ancak uluslararası ortalamaya göre fen ödevlerine az zaman ayıran öğrencilerin fen başarıları, fazla zaman ayıranlardan daha yüksektir. Ev ödevleri ile bazı öğrencilerin fen başarıları arasında negatif ilişkiler saptanmıştır. Bu durum, ev ödevlerinin öğrencinin motivasyonunu azaltabileceği böylece öğrencinin başarısına dolaylı olarak olumsuz etkileyebileceğinden kaynaklanabilir. Rønning (2010) ise TIMSS 2007 uygulamasında 4 ve 8. sınıf Norveç li öğrencilerin matematik ve fen bilimleri başarısı ile ev ödevlerine harcanan zaman arasındaki ilişkileri öğrencilerin alt, orta veya üst sosyo-ekonomik düzeyde yer alma durumlarına göre incelemiş, ev ödevlerini yapan öğrencilerin fen başarılarının daha yüksek olduğu görülmüştür. Ayrıca, düşük SED e sahip öğrencilerin eğer ödevlerini yaparlarsa yüksek SED e sahip öğrencilerden daha fazla ev ödevlerine zaman ayırdığı görülmüştür. Bu durumun nedenleri arasında, alt SED in eğitim hırslarının yüksek olması, evden çok okulda öğrenmesi, ailenin desteğinin yetersizliği, ilgilerinin ya da

128 111 gerekli becerilerinin yoksun olması veya öğrenme çevresinin zayıflığından kaynaklı olabileceği belirtilmiştir. Düşük SED e sahip öğrencilerin ödevlere daha fazla zaman ayırmalarının motivasyonlarını veya konsatrasyonlarını düşürebileceği, düş kırıklığı yaşamalarına neden olabileceği de ifade edilmektedir. Mohammadpour (2012) da yaptığı çalışmada, Malezya nın TIMSS 1999, 2003 ve 2007 yıllarındaki, 8. sınıf fen bilimleri verilerini kullanarak, bazı öğrenci ve okul faktörlerinin, fen başarısı ile ilişkilerini ve ilişkilerin değişimini araştırmıştır. Okullar arası etkenler kontrol edildiğinde, 2007 uygulamasında, başarı ile en fazla ilişkili değişkenlerden birinin evde çalışmaya ayrılan zaman olduğu tespit edilmiştir. Evde çalışmaya ayrılan zaman arttıkça öğrencinin başarısının da arttığı görülmüştür. Farklı ülkelerde ve farklı yıllardaki uygulamalardan elde edilen bulgular arasında tutarlılık olmadığı görülmektedir. Bu durumun, ev ödevlerinin işe yararlılığının pek çok faktöre bağlı olmasından kaynaklanabileceğini düşündürmektedir. Bu faktörler, öğrencinin kendisi dışındaki faktörler arasında öğretmen ve verdiği ödevlerin niteliği, sınıftaki öğrenciler ve aile yer alabilirken öğrencinin kendine ait özelliklerden ödevleri hangi ortamlarda, nasıl yaptıkları da dikkate alınmalıdır (Uzun, Bütüner ve Yiğit, 2010). Ayrıca, öğrencilerin evde öğrenmeye ayırdıkları zaman içinde ne tür çalışmalar yaptıkları, nasıl çalıştıkları, zamanı nasıl kullandıkları da önemlidir (Acar ve Öğretmen, 2012). Aile eğitim düzeyi değişkeni, 221 maddeden 31 i (8, 16, 21, 25, 32, 33, 37, 63, 40, 66, 68, 77, 78, 79, 86, 95, 99, 122, 141, 155, 158, 163, 165, 182, 188, 185, 192, 194, 196, 203, 215) için manidar yordayıcıdır. Bu 31 maddeden dördü (16, 32, 40, 188) cinsiyete göre FMF gösteren maddelerdir. Bu maddelerden biri (40. madde) kızlar lehine, üçü (16, 32 ve 188. maddeler) erkekler lehinedir. Aile eğitim düzeyi değişkeninin odds ranjı 0.63 (25. madde) ile 1.49 (86. madde) arasında değişmektedir. Öğrencilerin aile eğitim düzeyi puanında bir standart sapmalık artış, 86. maddenin doğru cevaplanma oddsunun 1.49 kat daha fazla olmasını ifade etmektedir. Şaşmazel (2006) PISA fen bilimleri uygulaması ile ilgili yaptığı çalışmada, babanın eğitim düzeyi yükseldikçe, öğrencinin fen başarısının da arttığını ifade etmektedir. Aypay, Erdoğan ve Sözer in (2007) TIMSS 1999 ve Thomson ve Fleming in (2004) TIMSS 2002/2003 uygulamaları ile ilgili yaptıkları çalışmalar da bu bulguları destekler niteliktedir. Eğitim düzeyi yüksek olan ailelerdeki çocukların, eğitim düzeyi düşük ailelerdeki çocuklara göre daha başarılı olduğu belirtilmiştir. Anıl

129 112 (2009), PISA 2006 fen bilimleri alanında yaptığı araştırma sonucu, babaların eğitim düzeyinin annelerin eğitim düzeyinden daha yüksek olduğunu, babası üniversite ya da üzerinde eğitim almış öğrencilerin fen bilimleri ortalama puanlarının oldukça yüksek olduğunu belirtmiştir. Özer ve Anıl (2011), PISA 2006 matematik ve fen bilimleri alanında yaptığı araştırma sonucu, babanın eğitim düzeyinin artışının öğrencinin fen bilimleri başarısı ile pozitif ilişkili olduğunu belirtmiştir. Atar ve Aktan (2013), TIMSS 2007 fen bilimleri uygulaması ile ilgili yaptıkları çalışmada, aile eğitim düzeyinin öğrencilerin başarıları arasındaki farklılıkları açıklamada manidar istatistiksel etkilerinin olduğunu tespit etmiştir. Abazaoğlu ve diğ. (2014), TIMSS 2011 de öğrencilerin fen bilimleri başarılarında en büyük etkiyi yapan faktörün ebeveynlerin eğitim düzeyi olduğunu ifade etmektedir. Oral ve McGivney (2013), TIMSS 2011 uygulamalarına ilişkin yaptıkları araştırmada, 8. sınıf düzeyinde, anne ve baba eğitim düzeyi yükseldikçe tüm öğrencilerin, başarı puanlarının yükselme ihtimalinin arttığını ifade etmişlerdir. Bayraktar (2011) TIMSS 2007 uygulaması fen bilimleri alanı ile ilgili yaptığı araştırmada, Erberber (2009) ve Öztürk ve Uçar (2010) ın yaptıkları çalışmalarda da, benzer bulgular elde edilmiştir. Erberber (2009), TIMSS 2007 Türkiye uygulaması ile ilgili yaptığı araştırmada, bölgeler arası fen başarı farklılığının oluşmasında ilişkili olan değişkenlerden birinin aile eğitim düzeyi olduğunu belirtmiştir. Aile eğitim düzeyinin düşük olmasının öğrencilerin fen başarısını düşürdüğünü tespit etmiştir. Thomson ve diğ. (2008), Avusturalya daki öğrencilerin TIMSS 2007 başarılarına ilişkin yaptıkları çalışmada, aile eğitim düzeyi yüksek olan öğrencilerin fen başarılarının da yüksek olduğunu ifade etmişlerdir. Ghagar, Othman ve Mohammadpour (2011), TIMSS 2003 fen bilimleri alanı ile ilgili yaptıkları çalışmada, Malezyalı ve Singapurlu öğrencilerin fen bilimleri başarılarını açıklayan değişkenlerden birinin ailenin eğitim düzeyi olduğu bulunmuştur. Farklı ülkelerde ve farklı yıllardaki uygulamalardan elde edilen bulgular arasında tutarlılık olduğu görülmektedir. Anne ve babanın eğitim düzeyinin artışı öğrencilerin fen başarısını da arttırmaktadır. Öğrencinin fen derslerine katılma durumu, 221 maddeden 11 i (168, 35, 143, 132, 4, 86, 10, 15, 197, 59, 135) için manidar yordayıcıdır. Bu 11 maddeden ikisi (15,

130 113 35) cinsiyete göre FMF gösteren maddelerdir. Bu maddelerden ikisi de kızlar lehinedir. Öğrencinin fen derslerine katılma durumu değişkeninin odds ranjı 0.73 (35. madde) ile 1.33 (59. madde) arasında değişmektedir. Öğrencinin fen derslerine katılma durumu puanında bir standart sapmalık artış, 59. maddenin doğru cevaplanma oddsunun 1.33 kat daha fazla olmasını ifade etmektedir. Kahraman (2014), TIMSS 2011 fen bilimleri uygulamaları ile ilgili yaptığı çalışmada, fen derslerine katılma değişkeninin fen bilimleri dersindeki akademik başarıyı pozitif yönde etkilediğini ifade etmektedir. Chang, Singh ve Mo (2007), NELS 1988 verisi ile yaptıkları çalışmada da benzer bulgular elde etmişlerdir. Mo (2008) ve Mo, Singh ve Chang (2013), TIMSS 2003 fen bilimleri alanında yaptıkları çalışmalarda, öğrencilerin fen derslerine katılımı ile fen başarısı arasında manidar pozitif ilişki olduğunu ifade etmişlerdir. Çalışmadan elde edilen bulguların alan yazınla tutarlı olduğu görülmektedir. Öğrencilerin fen derslerine katılımının fen başarısını arttırmasının nedeni, derslerde öğrencinin ilgisini çekecek, düşündürecek sorularla öğrencinin katılımın sağlanmasından ve ders süresince öğrencilere öğrendiklerini sorgulamaları için fırsat yaratılmasından kaynaklanabilir. Fen öğrenmeye verilen değer değişkeni, 221 maddeden 16 sı (4, 34, 36, 54, 56, 63, 81, 88, 91, 117, 128, 154, 157, 181, 183, 196) için manidar yordayıcıdır. Bu 16 maddeden dördü (34, 81, 88, 157) cinsiyete göre FMF gösteren maddelerdir. Bu maddelerden üçü (34, 81 ve 88. maddeler), kızlar lehine biri (157. madde) erkekler lehinedir. Fen öğrenmeye verilen değer değişkeninin odds ranjı 0.67 (91. madde) ile 1.31 (154. madde) arasında değişmektedir. Öğrencinin fen öğrenmeye değer verme durumu puanında bir standart sapmalık artış, bu maddenin doğru cevaplanmasını 1.31 kat daha fazla olmasını ifade etmektedir. Thomson ve Fleming in (2004) TIMSS 2002/2003 uygulamaları ile ilgili yaptıkları çalışmada, bazı ülkelerde (Mısır, Gana, Ürdün, Tunus, Filistin, Fas) öğrencilerin yaklaşık yüzde sekseninin fene yüksek düzeyde değer verirken bazı ülkelerde (Japonya ve Kore) öğrencilerin yaklaşık yüzde yirmisinin fene yüksek düzeyde değer verdiği görülmüştür. Avusturalya da fene verilen değer ile fen başarısı arasında pozitif bir ilişki saptanmıştır. Bu sonuçlar, gelişmekte olan ülkelerin fene daha fazla değer verdiğini göstermektedir. Ayrıca ülkelerin gelişmişlik düzeyini arttırmaları için fen bilimlerinin gerekliliğinin farkında olduğu da ifade edilebilir.

131 114 Chang (2008), TIMSS 1999 ve 2003 uygulamalarındaki 8. sınıf fen bilimleri alanında, erkeklerin fene verdikleri değerin kızlardan daha yüksek olduğunu ifade etmektedir. Thomson ve diğ. (2008), Avusturalya daki öğrencilerin TIMSS 2007 başarılarına ilişkin yaptıkları çalışmada, fene verilen değer arttıkça öğrencilerin fen başarılarının da arttığını ifade etmişlerdir. Ghagar, Othman ve Mohammadpour (2011) un TIMSS 2003 fen bilimleri alanı ile ilgili yaptıkları çalışmada, Malezyalı ve Singapurlu öğrencilerin fen bilimleri başarılarını açıklayan değişkenlerden birinin fen öğrenmeye verilen değer olduğu bulunmuştur. Mohammadpour (2012) yaptığı çalışmada, Malezya nın TIMSS 1999, 2003 ve 2007 yıllarındaki, 8. sınıf fen bilimleri verilerini kullanarak, bazı öğrenci ve okul faktörlerinin, fen başarısı ile ilişkilerini ve ilişkilerin değişimini araştırmıştır. Okullar arası etkenler kontrol edildiğinde, TIMSS 2007 uygulamasında başarı ile en fazla ilişkili değişkenlerden birinin fene verilen değer olduğu görülmüştür. Büyüköztürk ve diğ. (2014) de, TIMSS uygulamaları genelinde ve Türkiye de fen alanına değer veren öğrencilerin daha başarılı olduğunu tespit etmiştir. Ev eğitim kaynakları (evdeki kitap sayısı, evdeki çalışma desteği [kendi odası ve internete sahip olması] ve aile eğitim düzeyi maddelerinden oluşan bir indeks) değişkeni, 221 maddeden 15 i (13, 43, 73, 88, 100, 107, 156, 168, 172, 173, 174, 175, 177, 178, 179) için manidar yordayıcıdır. Bu 15 maddeden altısı (73, 88, 174, 175, 177, 179) cinsiyete göre FMF gösteren maddelerdir. Bu maddelerden beşi (88, 174, 175, 177 ve 179. maddeler) kızlar lehine, biri (73. madde) erkekler lehinedir. Ev eğitim kaynakları değişkeninin odds ranjı 0.63 (173. madde) ile 1.81 (156. madde) arasında değişmektedir. Öğrencilerin ev eğitim kaynakları puanında bir standart sapmalık artış, bu maddenin doğru cevaplanma oddsunun 1.81 kat daha fazla olmasını ifade etmektedir. Erberber (2009), TIMSS 2007 Türkiye uygulaması ile ilgili yaptığı araştırmada, bölgeler arası fen başarı farklılığının oluşmasında ilişkili olan değişkenlerden birinin ev eğitim kaynakları olduğunu belirtmiştir. Ev eğitim kaynaklarının yetersiz olmasının öğrencilerin fen başarısını düşürdüğünü ifade etmektedir. Acar (2012), PISA 2009 fen, okuma ve matematik alanında yaptığı araştırma sonucu, öğrencilerin sahip olduğu ev eğitim kaynaklarının fen başarıları ile manidar ilişkili olduğunu saptamıştır. Abazaoğlu ve diğ. (2014) nin TIMSS 2011 fen bilimleri uygulaması ile ilgili yaptıkları araştırma

132 115 sonucu, fen başarısı ile en yüksek düzeyde ilişkili olan faktörlerin evde bulunan kitap sayısı ve bilgisayar ve internet erişimi olduğu ifade edilmiştir. Thomson ve Fleming in (2004) TIMSS 2002/2003 uygulamaları ile ilgili yaptıkları çalışmada da benzer bulgular elde edilmiştir. Kaya ve Rice (2010), Japonya, Singapur, Avusturalya, ABD ve İskoçya daki TIMSS uygulamalarına katılan 4. Sınıf öğrencilerinin fen başarısı ile ilgili yaptığı araştırmada, ev eğitim kaynaklarının incelenen tüm ülkelerde fen başarısı ile ilişkili olduğu belirlenmiştir. Kiamanesh (2004), TIMSS 1999 fen bilimleri alanında yaptığı çalışmada, İranlı öğrencilerin; Ghagar, Othman ve Mohammadpour (2011), TIMSS 2003 fen bilimleri alanı ile ilgili yaptıkları çalışmada, Malezyalı ve Singapurlu öğrencilerin fen bilimleri başarısını açıklayan değişkenlerden birinin ev eğitim kaynaklarına sahip olma durumları olduğunu ifade etmişlerdir. Farklı ülkelerde ve farklı yıllardaki uygulamalardan elde edilen bulgular arasında tutarlılık olduğu ve sonuçların bu çalışmadan elde edilen bulgularla da paralel olduğu görülmektedir. Ev eğitim kaynakları indeksi aslında ailenin sosyoekonomik düzeyini de temsil eden bir indeks olarak düşünülebilir. Bir diğer deyişle ailenin eğitim düzeyinin yüksek olması ailenin sosyoekonomik durumunun da yükselmesini dolayısıyla ev eğitim kaynaklarının da artışını sağlıyor olabilir. Öğrenci düzeyinde ele alınan değişkenler birlikte değerlendirildiğinde; fene karşı kendine güven, ev eğitim kaynakları, fen öğrenmeye verilen değer değişkenleri erkekler lehine olan sadece bir maddenin FMF gösterme durumunu açıklamaktadır, diğer maddeler kızlar lehinedir. Ev ödevlerine ayrılan zaman ve aile eğitim düzeyi değişkenleri ise kızlar lehine olan sadece bir maddenin FMF gösterme durumunu açıklamaktadır, diğer maddeler erkekler lehinedir. TIMSS 2011 Fen Bilimleri Uygulamasındaki Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Göstermesini Okul Özelliklerinin Açıklama Durumu TIMSS 2011 fen bilimleri uygulamasındaki FMF yi açıklayan öğrenci özellikleri kontrol edildiğinde, okul özelliklerinin (fen öğretiminde okul kaynakları ve akademik başarıya verilen önem), maddelerin cinsiyete göre FMF göstermesini açıklama durumunu belirlemeyi amaçlayan dördüncü alt amaç için yapılan analizler sonucu çıkan bulgular Çizelge 25 te verilmiştir.

133 116 Çizelge 25 Öğrenci Düzeyindeki Değişkenler Kontrol Edildiğinde Okullar Arasında Cinsiyete Göre FMF Madde Gamma ss pi0[i] ss pi1[i] ss pi2[i] ss no [tea[l], x[l]] * *** ** * ** *** *** *** *** *** ** * *** *** *** * *** * * *** *** * *** * * * * * *** ** * * ** * gamma[tea[l], x[l]]: Seçkisiz FMF tahmini, *p.05, **p.01, ***p.001, pi0[i]: Okullar arasında ortalama FMF için regresyon katsayısı, pi1[i]: Okul kaynakları için regresyon katsayısı, pi2[i]: Akademik başarıya verilen önem için regresyon katsayısı Çizelge 25 te görüldüğü gibi, cinsiyete göre FMF maddeleri için okullar arası ortalama FMF yi temsil eden pi[0] katsayısı, 29 madde (2, 7, 15, 16, 22, 24, 35, 40, 50, 61, 62, 75, 81, 84, 88, 119, 146, 157, 159, 166, 171, 174, 175, 179, 180, 16, 188, 191, 211) için manidardır. Analizler sonucu, 73, 84, 139, 179 ve 218. maddeler için öğrenci özellikleri kontrol edildiğinde, cinsiyete göre FMF nin kaynaklarından birinin fen

134 117 öğretiminde okul kaynakları değişkeni olduğu görülmüştür. Bu maddelerden üçü (84, 139 ve 179. maddeler) kızlar lehine, ikisi (73 ve 218. maddeler) erkekler lehinedir. Acar ve Öğretmen (2012), öğrencilerin PISA 2006 fen bilimleri testinde göstermiş oldukları performanslarının, öğrenci ve okul düzeylerine göre farklılaşıp farklılaşmadığını inceledikleri araştırmada, okulda internet bağlantısı bulunan bilgisayar sayısı ve okulun eğitimsel kaynaklarının niteliği arttıkça öğrencilerin fen bilimleri performanslarının da arttığı tespit edilmiştir. Oral ve Mcgivney (2013) de TIMSS 2011 fen bilimleri alanında yaptıkları çalışmada, ders materyali eksikliği, okul binasındaki ve ısıtma sistemindeki sorunlar ve derslik ortamındaki yetersizliklerin okul için ders anlatımı ile olumsuz ilişki içinde olduğunu tespit etmişlerdir. Büyüköztürk ve diğ. (2014) nin TIMSS 2011 fen bilimleri alanında yaptıkları çalışmada, okullarında fen ve teknoloji laboratuarı olan öğrencilerin fen ve teknoloji başarı ortalamalarının, okulunda fen ve teknoloji laboratuarı olmayan öğrencilerin ortalamasından daha fazla olduğunu ifade etmişlerdir. Okulda akademik başarıya verilen önem ise, öğrenci düzeyindeki değişkenler kontrol edildiğinde, herhangi bir cinsiyete göre FMF olan madde için manidar bir yordayıcı değildir. Büyüköztürk ve diğ. (2014) nin TIMSS 2011 fen bilimleri alanında yaptıkları çalışmada ise uygulamaya katılan ülkelerin genelinde, okulun akademik başarıya önem verme derecesi arttıkça öğrencilerin başarılarının artma eğiliminde olduğu görülmüştür. Alan yazındaki okulun sahip olduğu kaynaklar değişkeniyle ilgili araştırma sonuçlarının bu çalışmadan elde edilen bulguyla tutarlı olduğu görülmektedir. Okulun akademik başarıya verdiği önem değişkeni içinse alan yazında bu kapsamda tek bir araştırmaya rastlanmış olsa da bulgular tutarlı değildir. Bu durum, öğrencilerin cinsiyete göre başarı farklılıklarını öğrenci düzeyinde ele alınan değişkenlerin açıklamış olmasından ya da bu çalışma kapsamına dahil edilemeyen değişkenlerle ilişkili olmasından kaynaklanıyor olabilir. Bu nedenle, okulun akademik başarıya verdiği önem değişkeni öğrencilerin cinsiyete göre başarı farklılıklarını açıklamamış olabilir. FMF li maddeleri, istatistiksel sonuçlara göre öğrenci ve okul düzeyinde açıklayan değişkenler Çizelge 26 da sunulmuştur.

135 118 Çizelge 26 Farklılaşan Madde Fonksiyonunu İstatistiksel Sonuçlara Göre Açıklayan Öğrenci ve Okul Düzeyi Değişkenler Madde Açıklayan Değişkenler Madde Açıklayan Değişkenler 2 Evdeki çalışma desteği Okulun sahip olduğu kaynaklar 15 Fen derslerine katılım 146 Evdeki çalışma desteği 16 Aile eğitim düzeyi 150 Fende kendine güven, ev ödevlerine ayrılan zaman Fen öğrenmeye verilen değer 32 Aile eğitim düzeyi 159 Fene yönelik tutum 34 Fende kendine güven, ev 166 Ev ödevlerine ayrılan zaman ödevlerine ayrılan zaman 35 Fen derslerine katılım Fene yönelik tutum, fende kendine güven, evdeki çalışma desteği, aile eğitim düzeyi Fende kendine güven, evdeki çalışma desteği 61 Fene yönelik tutum 175 Fende kendine güven, ev eğitim kaynakları Ev eğitim kaynakları 73 Ev ödevlerine ayrılan zaman, ev eğitim kaynakları, okulun sahip olduğu kaynaklar 174 Fende kendine güven, ev eğitim kaynakları 179 Fende kendine güven, ev eğitim kaynakları, okulun sahip olduğu kaynaklar Fende kendine güven 81 Fende kendine güven, fen 186 Fene yönelik tutum öğrenmeye verilen değer Aile eğitim düzeyi 84 Okulun sahip olduğu kaynaklar Fen öğrenmeye verilen değer, ev eğitim kaynakları 211 Evdeki çalışma desteği, ev ödevlerine ayrılan zaman Okulun sahip olduğu kaynaklar Çizelge 26 da görüldüğü gibi, 11 maddeyi istatistiksel olarak açıklayan değişken yoktur. En fazla maddenin FMF gösterme durumunu açıklayan değişken, fende kendine güven dir. Ardından ev eğitim kaynakları, evdeki çalışma desteği ve ev ödevlerine ayrılan zaman değişkenleri gelmektedir. Bu çalışmada, tüm modellerin yakınlaşma durumunu değerlendirmede, zaman serileri, otokorelasyon fonksiyonu ve BGR istatistiği grafikleri ile MC hataları kullanılmıştır. Bu incelemeler, hesaplanan tüm parametreler ve dört ayrı model için de öğrencilerin beş olası puanı (plausible value- PV) için de yapılmıştır ancak 221 madde

136 119 için bu görsellerin sunumu fazla yer tutacağı için örnek olarak model üçün ilk PV değeri ve ilk 12 maddesine ait grafikler Ek G de sunulmuştur. Gamma parametresi FMF hesaplanmasında kullanılan parametre olduğu için verilmiştir. Model üçün seçilme nedeni, tüm maddeler için üç düzeyli hesaplamalar yapmasıdır. Zaman serileri grafikleri incelendiğinde, örüntü ya da düzensizlik gözlenmemiştir. Grafikteki salınımların -0.5 ile 0.0 arasında yoğunlaştığı görülmektedir. Otokorelasyon grafikleri incelendiğinde, değerlerin 0.0 etrafında olduğu görülmektedir. BGR grafiklerinde çizgilerin 1 in etrafında olduğu görülmektedir. Bu grafiklerin görsel ve sayısal sonuçları modelin yakınlaştığını göstermektedir. Ayrıca, MC hataları incelendiğinde, tüm modellerde tüm parametreler için MC hata değerinin genellikle ve aralığında olduğu görülmüştür. Hata değerinin.05 ten oldukça küçük olması da yakınlaşmanın sağlandığını göstermektedir. TIMSS 2011 Fen Bilimleri Uygulamasında Cinsiyete Göre FMF Gösteren Maddeler İçin Uzman Görüşleri TIMSS 2011 fen bilimleri uygulamasındaki cinsiyete göre FMF olduğu tespit edilen ve IEA tarafından açıklanan maddelerin olası FMF kaynağı konusundaki uzman görüşlerini belirlemeyi amaçlayan beşinci alt amaç için yapılan analizler sonucu elde edilen bulgular, uzmanlara verilen formdaki maddelerin sırasına göre Çizelge 27 de sunulmuştur. Çizelge 27 de istatistiksel sonuca göre maddelerin avantaj sağladığı cinsiyet grupları ve uzmanların görüşleri tutarlı ise kalın punto olarak belirtilmiştir.

137 113 Çizelge 27 Maddelerin Cinsiyete Göre FMF Gösterme Durumunun Uzman Görüşlerine Göre Dağılımı Maddeler - İstatistiksel ve Uzmanlara Göre Avantaj Sağladıkları Cinsiyet M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12 M13 M14 M15 M16 M17 İstatistiksel sonuç Uzmanlar ve özellikleri K K K E E E K K K E K K E K E E E U1 FÖ, FE E U2 FÖ, FE E U3 FÖ, FE E E U4 FÖ, FE E E E E E K E U5 FÖ, FE, ÖD E E K K K K E K U6 FE, ÖD E E E E E U7 FE, ÖD K K E E E K K E K E E U8 FE, ÖD, ÖÜ K E K K E E K K K K E K E U9 FE, ÖD E U10 FE, ÖD K K K K K K K E U11 FE, ÖD, ÖÜ E K E E K K K E K E E U12 FE, ÖD, ÖÜ K K E E K K E E U13 FE, ÖD, ÖÜ K K E U14 FE, ÖD, ÖÜ K E K E U15 FE, ÖÜ E E E K E U16 FE, ÖÜ K E E E E K E K E U17 ÖD, ÖÜ E E E E U18 ÖD, ÖÜ K U19 ÖD, ÖÜ K E E E E K E E K K E K K E E K: Kız, E: Erkek, U: Uzman, FÖ: Fen Bilgisi Öğretmeni, ÖD: Ölçme ve Değerlendirme bölümünde lisansüstü eğitim almış, FE: Fen eğitimi alanında lisans eğitimi almış, ÖÜ: Öğretim üyesi

138 Uzmanlara sunulan birinci madde, S kodlu bu çalışmadaki ikinci maddedir. Biyoloji öğrenme alanındaki, uygulama düzeyindeki açık uçlu madde istatistiksel olarak kızlar lehinedir. Çizelge 26 da görüleceği gibi, dört uzman tarafından kızlar lehine olduğu belirtilmiştir. Kızlar lehine olmasının madde de geçen sözcük ya da ifade nedeniyle olabileceğini, oğlu sözcüğünün ve de konu alanının kızlara yakın olması, çocuk sahibi olmanın kız çocuklarının ilgi alanı olmasının bu duruma neden olabileceği belirtilmiştir. Ayrıca öğrenme alanının da kızlara avantaj sağlayabileceği ifade edilmiştir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fene yönelik tutumları ve okul düzeyindeki okulun başarıya verdiği önem değişkenlerinin kızların doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği belirtilmiştir. Dört uzman ise birinci maddenin erkekler lehine olduğunu belirtmiştir. Erkekler lehine olmasının madde de geçen sözcük ya da ifade nedeniyle olabileceğini, oğlu sözcüğünün ve de konu alanının erkeklere yakın olması, kişinin çocuğunun doğmasının (anneye atıf) bu duruma neden olabileceği belirtilmiştir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fene yönelik tutumu, fen öğrenmeye değer vermesi ve fen konularında kendine güvenmesi değişkenlerinin ve okul düzeyindeki okulun başarıya verdiği önem ve okul kaynaklarına sahip olma değişkenlerinin erkeklerin doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği belirtilmiştir. Ayrıca medya kaynaklı öğrencilere avantaj sağlayabileceği belirtilmiştir. Uzmanlara sunulan ikinci madde, S kodlu bu çalışmadaki yedinci maddedir. Fizik öğrenme alanındaki, uygulama düzeyindeki çoktan seçmeli madde, istatistiksel olarak kızlar lehinedir. Bir uzman tarafından kızlar lehine olduğu belirtilmiştir. Maddenin sözel anlatımın uzun olması dolayısıyla okuduğunu anlama becerisinin ve aile eğitim düzeyinin kızlara avantaj sağlayabileceği ifade edilmiştir. Ancak sekiz uzman tarafından erkekler lehine olduğu düşünülmektedir. Erkekler lehine olmasının maddede geçen sözcük ya da ifade nedeniyle olabileceği, dağ, kamp, adam, tırmanmak sözcüklerinin bu duruma neden olabileceği ve de maddenin türü ve öğrenme alanınının da nedenlerden biri olabileceği belirtilmiştir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi, fene yönelik tutumu, fen derslerine katılması, aile eğitim düzeyi, evdeki çalışma desteği değişkenlerinin ve okul düzeyindeki okulun başarıya verdiği önem ve sahip olduğu kaynaklar değişkenlerinin erkeklerin doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği ifade edilmiştir. Maddenin açık hava sporlarına (izcilik, kamp vb) yatkın, aşina 121

139 122 bireylere daha tanıdık bir bağlamının olmasının bu grupta yer alan bireylere avantaj yaratabilceği ayrıca televizyon ya da internetin öğrencilere avantaj sağlayabileceği belirtilmiştir. Uzmanlara sunulan üçüncü madde, S kodlu bu çalışmadaki 15. maddedir. Biyoloji öğrenme alanındaki, uygulama düzeyindeki çoktan seçmeli madde istatistiksel olarak kızlar lehinedir. Dokuz uzman da kızlar lehine olduğunu düşünmektedir. Kızlar lehine olmasının maddede geçen sözcük ya da ifade nedeniyle olabileceğini, bebek, anne, doğum gibi kadınsal özelliklerin ve de konu alanının kızlara yakın olmasının neden olabileceği belirtilmiştir. Ayrıca öğrenme alanının kızlara avantaj sağlayabileceği de ifade edilmiştir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi, fene yönelik tutumu, fen derslerine katılması, fene verilen değer, aile eğitim düzeyi değişkenlerinin; okul düzeyindeki okulun başarıya verdiği önem ve sahip olduğu kaynaklar değişkenlerinin kızların doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği düşünülmektedir. Bir uzman ise erkekler lehine olduğunu belirtmiştir. Uzmanlara sunulan dördüncü madde, S kodlu bu çalışmadaki 16. maddedir. Biyoloji öğrenme alanındaki, uygulama düzeyindeki çoktan seçmeli madde istatistiksel olarak erkekler lehinedir. Altı uzman tarafından erkekler lehine olduğu belirtilmiştir. Uzmanlar maddenin öğrenme alanı, zihinsel düzeyi, madde de geçen sözcük ya da ifade nedeniyle ( fosil sözcüğünün), maddenin biçimsel özellikleri (şekil içermesi) ve de konu alanının erkeklere yakın olmasının, erkek çocuklarının yaygın ilgi alanlarından olan dinozorlar konusu, fosillerle ilgili bilgiler içermesinin erkeklere avantaj sağlamasına neden olabileceğini düşünmektedir. Ayrıca, madde için Doğa, çevre vb gibi konularla ilgili belgesel türündeki programları daha fazla takip ediyor olma nın erkeklere avantaj sağlayabileceği de ifade edilmiştir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi, fene yönelik tutumu, fen derslerine katılması, fene verilen değer, aile eğitim düzeyi değişkenlerinin; okul düzeyindeki okulun sahip olduğu kaynaklar değişkenlerinin erkeklerin doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği belirtilmiştir. Bir uzman ise maddenin kızlar lehine olduğunu belirtmiştir. Maddenin biçimsel özellikleri (şekil içermesi), öğrenme alanının kızların lehine olabileceğini, ayrıca okul düzeyindeki

140 123 okulun akademik başarıya önem vermesi değişkenlerinin kızların doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği ifade edilmiştir. Uzmanlara sunulan beşinci madde, S kodlu bu çalışmadaki 22. maddedir. Kimya öğrenme alanındaki, bilme düzeyindeki çoktan seçmeli madde istatistiksel olarak erkekler lehinedir. Beş uzman tarafından erkekler lehine olduğu belirtilmiştir. Uzmanlar maddenin öğrenme alanının, zihinsel düzeyinin erkekler lehine olmasının nedeni olabileceğini belirtmiştir. Ayrıca erkekler lehine olmasının maddede geçen sözcük ya da ifade nedeniyle olabileceğini, yangın sözcüğünün ve de konu alanının erkeklere yakın olması, yangın söndürme gibi tehlikeli konular ın konu edinmesinin bu duruma neden olabileceği ifade edilmiştir. Tehlike içerdiğinden kızların kaçındığı, erkeklerin daha çok ilgisini çektiği bir konu olduğu, yangın söndürme gibi fiziksel aktivite gerektiren işlerin erkeklere yakıştırılmasından da kaynaklı olabileceği belirtilmiştir. Ek olarak, Kimyasal bir olayın meydana geliş nedeni ve özellikleri ile ilgili bilgilere karşı ilgilerinin daha fazla olması nın erkeklere avantaj sağlayabileceği de ifade edilmiştir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi, fene yönelik tutumu ve fen öğrenmeye değer vermesi değişkenlerinin erkeklerin doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği düşünülmektedir. Ayrıca okul düzeyindeki okul kaynaklarına sahip olma değişkeninin erkeklerin doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği belirtilmiştir. Erkek çocuklarının oyun özellikleri dikkate alındığında daha önce denemiş olma ihtimalinin daha yüksek olduğundan erkeklere avantaj sağlayabileceği de ifade edilmiştir. Uzmanlara sunulan altıncı madde, S042051A kodlu bu çalışmadaki 32. maddedir. Biyoloji öğrenme alanındaki, uygulama düzeyindeki açık uçlu madde istatistiksel olarak erkekler lehinedir. Altı uzman tarafından erkekler lehine, bir uzman tarafından kızlar lehine olduğu belirtilmiştir. Uzmanlar bu maddede geçen bilim adamları kavramının kullanımının uygun olmadığını düşünmektedir. Maddenin IEA tarafından açıklanan orijinal versiyonunda S042051A kodlu biyoloji alanındaki maddenin orijinal ifadesinde scientists olarak geçen bilim insanları kavramını, MEB in ilgili biriminde çeviri yapan kişiler bilim adamları olarak çevirmişlerdir. Ayrıca, bir uzman maddenin grafik içermesinin ve öğrencilerin öğrenim gördükleri okulun okul kaynaklarına (fen labaratuvarı) sahip olmasının kızlar lehine olmasına neden olabileceğini belirtmiştir. Kız öğrencilerinin göreli olarak, görsel okuma ve

141 124 veri yorumlama maddelerinde daha dikkatli ve başarılı olmaları nın kızlara avantaj sağlayabileceği ifade edilmiştir. Maddenin erkekler lehine olduğunu düşünenen uzman, erkeklere yakın bir konu olan bilimin doğası konusunun ve maddenin avcılık, yırtıcı hayvan içermesinin erkeklerin lehine olmasının nedeni olabileceğini belirtmiştir. Maddenin öğrenme alanı, zihinsel düzeyinin ve grafik içermesinin de erkeklere avantaj sağlayacağı düşünülmektedir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin evdeki çalışma desteği, fen konularında kendine güvenmesi, fene yönelik tutumu, fen derslerine katılması, fene verilen değer, aile eğitim düzeyi değişkenlerinin; okul düzeyindeki okulun laboratuvara sahip olmasının ve okulun akademik başarıya önem vermesinin erkeklerin doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği düşünülmektedir. Uzmanlara sunulan yedinci madde, S kodlu bu çalışmadaki 34. maddedir. Kimya öğrenme alanındaki, bilme düzeyindeki açık uçlu madde istatistiksel olarak kızlar lehinedir. Dört uzman tarafından erkekler lehine olduğu belirtilmiştir. Maddenin, tablo içermesi ve öğrenme alanının erkeklerin doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği belirtilmiştir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin evdeki çalışma desteği, fen konularında kendine güvenmesi, fene yönelik tutumu, fen derslerine katılması, fene verilen değer, aile eğitim düzeyi değişkenlerinin; okul düzeyindeki okulun laboratuvara sahip olmasının ve okulun akademik başarıya verdiği önemin erkeklerin doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği düşünülmektedir. Uzmanlara sunulan sekizinci madde, S kodlu bu çalışmadaki 35. maddedir. Fizik öğrenme alanındaki, uygulama düzeyindeki açık uçlu madde istatistiksel olarak kızlar lehinedir. Altı uzman tarafından kızlar lehine olduğu belirtilmiştir. Uzmanlar maddenin konu alanı içeriğinin fiziksel olaylar ve oluşma nedenleri olmasının kızlara yakın olduğunu, cam sürahi gibi kızların daha aşina olduğu sözcüklerin kullanımı, madde türü ve öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi, fene yönelik tutumu, fen derslerine katılması, fene verilen değer, aile eğitim düzeyi değişkenlerinin; öğrenim gördükleri okulun okul kaynaklarına (fen labaratuvarı) sahip olması ve akademik başarıya verdiği önemin kızlar lehine olmasının nedeni olabileceğini ifade etmiştir. Ayrıca maddenin zihinsel düzeyi ve maddenin türünün de kızlara avantaj sağladığı düşünülmektedir. Bir uzman ise maddenin erkekler lehine olduğunu belirtmiştir. Maddenin öğrenme alanının erkeklere avantaj sağlayabileceğini belirtmiştir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fen

142 125 konularında kendine güvenmesi, fene yönelik tutumu ve fen öğrenmeye değer vermesi değişkenlerinin erkeklerin doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği ifade edilmiştir. Uzmanlara sunulan dokuzuncu madde, S042238B kodlu bu çalışmadaki 40. maddedir. Fizik öğrenme alanındaki, akıl yürütme düzeyindeki açık uçlu madde istatistiksel olarak kızlar lehinedir. Altı uzman tarafından kızlar lehine olduğu belirtilmiştir. Uzmanlar maddenin biçimsel özelliklerinin (sözel ifadelerin uzunluğu, şekil içermesi) kızlara yakın olduğunu ve öğrenme alanının ve madde türünün kızlar lehine olmasına neden olabileceğini ifade etmiştir. Ek olarak, kızlar lehine olmasının maddede geçen sözcük ya da ifade nedeniyle olabileceğini, elektrik, gaz ocağı ve suyu ısıtacağı sözcüklerinin ve de konu alanının (ısı ve sıcaklık) kızlara yakın olması, yemek pişirme, ocakta su ısıtma günlük ev işini içeren deney yapılmasının bu duruma neden olabileceği belirtilmiştir. Ayrıca maddenin konu alanının fiziksel olaylar ve oluşma nedenlerinin kızlara yakın olduğu, öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fene yönelik tutumu, fen konularında kendine güvenmesi, fen derslerine katılması, fene verilen değer ve aile eğitim düzeyi değişkenlerinin ve öğrenim gördükleri okulun okul kaynaklarına (fen labaratuvarı) sahip olmasının ve okulun başarıya verdiği önemin kızların başarılarıyla ilişkili olabileceğini düşünmektedirler. Üç uzman erkekler lehine olduğunu belirtmiştir. Murat isminin geçmesinin bu duruma neden olabileceğini belirtmişlerdir. Uzmanlara sunulan 10. madde, S032665A kodlu bu çalışmadaki 73. maddedir. Biyoloji öğrenme alanındaki, akıl yürütme düzeyindeki açık uçlu madde istatistiksel olarak erkekler lehinedir. Üç uzman tarafından erkekler lehine olduğu belirtilmiştir. Uzmanlar maddenin öğrenme alanının, zihinsel düzeyinin, maddenin biçimsel özelliklerinin (tablo içermesi) ve matematiksel işlemler gerektirmesinin erkekler lehine olmasının nedeni olabileceğini düşünmektedir. Matematik ve sayılar kavramlarının erkekler lehine çalışabileceğini ifade etmişlerdir. Ayrıca öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fene yönelik tutumu, fen konularında kendine güvenmesi, fen derslerine katılması, fene verilen değer ve aile eğitim düzeyi değişkenlerinin ve öğrenim gördükleri okulun okul kaynaklarına (fen labaratuvarı) sahip olmasının, erkeklerin başarılarıyla ilişkili olabileceği belirtilmiştir. Uzmanlara sunulan 11. madde, S032665C kodlu bu çalışmadaki 75. maddedir. Biyoloji öğrenme alanındaki, akıl yürütme düzeyindeki açık uçlu madde istatistiksel

143 126 olarak kızlar lehinedir. Beş uzman tarafından kızlar lehine olduğu belirtilmiştir. Uzmanlar, maddenin biçimsel özelliklerinin (anlatım uzun ve tablo içermesi), kızlara yakın konu alanı (doğal kaynaklar, nüfus, sosyal içerikli) ele almasının, öğrenme alanının ve madde türünün kızlar lehine olmasına neden olabileceğini ifade etmiştir. Ayrıca, kız öğrencilerin göreli olarak, görsel okuma ve veri yorumlama maddelerinde daha dikkatli ve başarılı olmalarının kızlara avantaj sağlayabileceği belirtilmiştir. Okul düzeyinde, öğrencilerin öğrenim gördükleri okulun okul kaynaklarına (fen labaratuvarı) sahip olmasının ve okulun başarıya verdiği önemin kızların başarılarıyla ilişkili olabileceği düşünülmektedir. Uzmanlara sunulan 12. madde, S kodlu bu çalışmadaki 81. maddedir. Biyoloji öğrenme alanındaki, akıl yürütme düzeyindeki açık uçlu madde istatistiksel olarak kızlar lehinedir. Sekiz uzman tarafından kızlar lehine olduğu belirtilmiştir. Uzmanlar maddede geçen Ayten isminin bitkiler, fotosentez, bitki yetiştirme nin, öğrenme alanının, madde türünün, zihinsel düzeyinin, sözel anlatımın uzun olması ve grafik içermesinin kızlara avantaj sağlayabileceğini ifade etmektedir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fene yönelik tutumu, fen konularında kendine güvenmesi, fen derslerine katılması, aile eğitim düzeyi, fen öğrenmeye değer vermesi değişkenlerinin ve öğrenim gördükleri okulun okul kaynaklarına (fen labaratuvarı) sahip olmasının ve okulun başarıya verdiği önemin kızların başarılarıyla ilişkili olabileceğini düşünmektedir. Ayrıca maddenin okuma ve yazma yükü içermesinin de kızlara avantaj sağlayabileceği ifade edilmiştir. Uzmanlara sunulan 13. madde, S kodlu bu çalışmadaki 83. maddedir. Fizik öğrenme alanındaki, akıl yürütme düzeyindeki çoktan seçmeli madde istatistiksel olarak erkekler lehinedir. Altı uzman tarafından da erkekler lehine olduğu düşünülmektedir. Uzmanlar maddenin biçimsel özelliklerinin (şekil içermesi) erkeklere yakın olduğunu, manyetizma, mıknatıs, çekim kuvveti konularının, öğrenme alanının, zihinsel düzeyinin ve madde türünün erkekler lehine olmasına neden olabileceğini belirtmiştir. Uzmanlar, fizik, mekanik deneylerine daha fazla ilgi duyma, bu tür konularla ilgili elektronik-mekanik oyuncaklarla daha fazla oynama ve çalışma prensiplerini araştırmanın erkeklere avantaj sağlayacağını ifade etmiştir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fene yönelik tutumu, fen öğrenmeye değer vermesi, evdeki çalışma desteği, fen derslerine katılım, fen konularında kendine güvenmesi değişkenlerinin ve okul düzeyindeki okulun akademik başarıya önem vermesi ve

144 127 okulun sahip olduğu kaynakların erkeklerin doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği düşünülmektedir. Ayrıca, evde mıknatıslı malzemelere ilişkin gündelik gözlem yapma olanağının bulunmasının bu maddenin başarısını arttırabileceği ifade edilmiştir. Uzmanlara sunulan 14. madde, S kodlu bu çalışmadaki 84. maddedir. Biyoloji öğrenme alanındaki, akıl yürütme düzeyindeki açık uçlu madde istatistiksel olarak kızlar lehinedir. Sekiz uzman tarafından kızlar lehine olduğu düşünülmektedir. Uzmanlar, kızların erkeklere oranla biyoloji ve özellikle botanik, bitkiler üzerinde çalışma yapılan konularda daha fazla ilgi ve deneyime sahip olduğu ve genetik ile ilgili konulara daha fazla ilgi ve araştırma isteklerinin olmasının avantaj sağlayacağını belirtmiştir. Maddenin sözel anlatımının uzun olması ve madde türünün de kızlara avantaj sağlayabileceği ifade edilmiştir. Ayrıca öğrenme alanının da kızlara avantaj sağlayabileceği, öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fene yönelik tutumu, fen öğrenmeye değer vermesi, evdeki çalışma desteği, fen derslerine katılım, fen konularında kendine güvenmesi değişkenlerinin ve kızların öğrenim gördükleri okul kaynakları (okulun laboratuvara sahip olmasının) ve okulun akademik başarıya verdiği önem değişkenleri ile maddeyi doğru yanıtlama davranışları arasında ilişki olabileceği belirtilmiştir. Beş uzman ise erkekler lehine olduğunu düşünmektedir. Uzmanlar, erkek isimleri kullanılmasının avantaj sağlayabileceğini belirtmiştir. Ayrıca, öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fene yönelik tutumu, fene karşı kendine güvenmesi, fen derslerine katılım ve fen öğrenmeye değer vermesi değişkenlerinin erkeklerin doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği ifade edilmiştir. Bu maddenin öğrencinin yaşadığı bölgeleye göre FMF gösterebileceği de ayrıca belirtilmiştir. Uzmanlara sunulan 15. madde, S042173B kodlu bu çalışmadaki 88. maddedir. Fizik öğrenme alanındaki, uygulama düzeyindeki açık uçlu madde istatistiksel olarak erkekler lehinedir. Bir uzman tarafından kızlar lehine olduğu belirtilmiştir. Ayrıca maddenin öğrenme alanının ve zihinsel düzeyinin de kızlara avantaj sağlayabileceği, öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fene yönelik tutumu, fen öğrenmeye değer vermesi, fen derslerine katılım, fen konularında kendine güvenmesi değişkenlerinin ve kızların öğrenim gördükleri okul kaynakları (okulun laboratuvara sahip olmasının) değişkenleri ile maddeyi doğru yanıtlama davranışları arasında ilişki olabileceği ifade edilmiştir.

145 128 Uzmanlara sunulan 16. madde, S kodlu bu çalışmadaki 98. maddedir. Biyoloji öğrenme alanındaki, akıl yürütme düzeyindeki çoktan seçmeli madde istatistiksel olarak erkekler lehinedir. Beş uzman tarafından erkekler lehine olduğu belirtilmiştir. Maddede geçen Antilop hayvanının erkeklerin daha çok ilgisini çektiği, doğanın değişimi, hayvanların yaşamı konusu, maddenin öğrenme alanının, zihinsel düzeyinin ve grafik içermesinin erkeklere avantaj sağlamasına neden olabileceği belirtilmiştir. Antilop un farklı bir hayvan olduğu hayvanın adını bilmenin de avantaja neden olabileceği düşünülmektedir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fene yönelik tutumu, fene karşı kendine güvenmesi, fen derslerine katılımı, fen öğrenmeye değer vermesi, evdeki çalışma desteğinin, internetinin olması ve aile eğitim düzeyi değişkenlerinin erkeklerin doğru yanıtlama davranışı ile ilişkili olabileceği belirtilmiştir. Erkeklerin öğrenim gördükleri okul kaynakları (okulun laboratuvara sahip olmasının) ve okulun akademik başarıya verdiği önem değişkenleri ile maddeyi doğru yanıtlama davranışları arasında ilişki olabileceği de ifade edilmiştir. Ayrıca, doğa belgesellerini daha çok izleyenlere daha aşina bir kapsam olduğundan avantaj sağlayabileceği belirtilmiştir. Uzmanlara sunulan 17. madde, S kodlu bu çalışmadaki 105. maddedir. Fizik öğrenme alanındaki, uygulama düzeyindeki çoktan seçmeli madde istatistiksel olarak erkekler lehinedir. On uzman tarafından erkekler lehine olduğu düşünülmektedir. Erkeklere yakın konular içermesi özellikle erkeklerin çoğunun paraşütle atlaması, yüksekten atlama, uçak vb. ve öğrenme alanı, zihinsel düzeyi ile madde türünün erkeklere avantaj sağlayabilmesine neden olabileceği belirtilmiştir. Ayrıca, maddede kullanılan paraşütçü görselinin, paraşütçünün bir erkek olduğunu çağrıştırması; zaten uçaktan paraşütle atlamak gibi gücü, cesareti çağrıştıran ve tek başına bu durumun bile erkek öğrencilerin kendilerine olan güvenini etkileyeceği bir örnekte, bu tür bir görselin kız öğrencileri dezavantajlı olarak etkileyecek bir yaklaşıma ve erkek öğrencilerde de yine güvenlerini pekiştiren bir yaklaşıma yol açacağını ifade etmişlerdir. Öğrenci düzeyindeki, öğrencinin fene yönelik tutumu, fene karşı kendine güvenmesi, fen derslerine katılımı, fen öğrenmeye değer vermesi, aile eğitim düzeyi değişkenlerinin, okul düzeyinde okul kaynakları (okulun laboratuvara sahip olmasının) değişkeni ile maddeyi doğru yanıtlama davranışları arasında ilişki olabileceği düşünülmektedir. Ayrıca madde kapsamının erkek öğrenciler için daha çekici ve aşina olabileceği de belirtilmiştir.

146 129 Uzman görüşleri genel olarak incelendiğinde, uzmanların görüşleri arasında en fazla 17. maddede, sonrasında 3. maddede uyuşma olduğu tespit edilmiştir. Uzmanların görüşleri ile istatistiksel sonuçlar arasında tutarlılık olmayan maddeler 7. ve 15. maddelerken 1. ve 14. maddelerde uzmanların kendi aralarında da görüş farklılıklarının fazla olduğu görülmüştür. İki cinsiyet grubuna da yanlı olabileceğini belirten uzmanların gerekçelerinin ise birbirine benzer olduğu görülmüştür. FMF gösteren maddelerin genelde maddenin konu alanından ve bir cinsiyet grubunun ilgisini çekebilecek içerikten kaynaklandığı sonucuna ulaşılmıştır. Uzmanların hiçbiri öğrenci düzeyindeki ev ödevlerine ayrılan zaman değişkeninin maddelerin bir cinsiyete avantaj sağlamasıyla ilişkili olduğunu düşünmemektedir. İstatistiksel analizlerde ise ev ödevlerine ayrılan zaman değişkeninin uzmanlara verilen yedinci madde için ilişkili olduğu tespit edilmiştir. Çalışma kapsamında, IEA tarafından kullanıcıların erişimine açılan FMF li maddeleri, uzman görüşlerine göre açıklayan öğrenci ve okul düzeyi değişkenler Çizelge 28 de sunulmuştur. Değişkenler sıklıklarına göre büyükten küçüğe sunulmuştur. Ayrıca istatistiksel sonuçla tutarlıysa çizelgede italik olarak verilmiştir. Çizelge 28 Farklılaşan Madde Fonksiyonunu Uzman Görüşlerine Göre Açıklayan Öğrenci ve Okul Düzeyi Değişkenler Madde Uzman Görüşü 2 Fene yönelik tutum, okulun başarıya verdiği önem 7 Aile eğitim düzeyi 15 Aile eğitim düzeyi 16 Fende kendine güven, fene yönelik tutum, fen derslerine katılma, fene verilen değer, aile eğitim düzeyi, okulun sahip olduğu kaynaklar 22 Fende kendine güven, fene yönelik tutum, fene verilen değer, okulun sahip olduğu kaynaklar 32 Okulun sahip olduğu kaynaklar, okulun başarıya önem vermesi, aile eğitim düzeyi, evdeki çalışma desteği, fende kendine güven, fene yönelik tutum, fen derslerine katılma, fene verilen değer Okulun sahip olduğu kaynaklar, aile eğitim düzeyi, fende kendine güven, fene yönelik tutum, fen derslerine katılması, fene verilen değer, okulun başarıya önem vermesi 40 Okulun sahip olduğu kaynaklar, fene yönelik tutum, fene verilen değer, fende kendine güven, okulun başarıya önem vermesi, aile eğitim düzeyi, fen derslerine katılma (devam ediyor)

147 130 Çizelge 28 (devam) Farklılaşan Madde Fonksiyonunu Uzman Görüşlerine Göre Açıklayan Öğrenci ve Okul Düzeyi Değişkenler Madde Uzman Görüşü 73 Fene yönelik tutum, fende kendine güven, fen derslerine katılması, fene verilen değer, aile eğitim düzeyi, okulun sahip olduğu kaynaklar 75 Okulun sahip olduğu kaynaklar, okulun başarıya önem vermesi 81 Fene yönelik tutum, okulun başarıya önem vermesi, fene verilen değer, okulun sahip olduğu kaynaklar, fende kendine güven, fen derslerine katılma, aile eğitim düzeyi 83 Fene yönelik tutum, fende kendine güven, okulun sahip olduğu kaynaklar, evdeki çalışma desteği, fene verilen değer, fen derslerine katılma, okulun başarıya önem vermesi 84 Fene yönelik tutum, okulun sahip olduğu kaynaklar, fene verilen değer, fende kendine güven, okulun başarıya önem vermesi, evdeki çalışma desteği, fen derslerine katılım Fene yönelik tutum, evdeki çalışma desteği, fene verilen değer, fen derslerine katılım, fende kendine güven, okulun sahip olduğu kaynaklar, okulun başarıya önem vermesi 105 Fene yönelik tutum, fende kendine güven, fene verilen değer, fen derslerine katılma, aile eğitim düzeyi, okulun sahip olduğu kaynaklar Çizelge 28 de görüldüğü gibi, iki maddede (34. ve 88. maddeler), uzmanların belirttiği cinsiyet grubu, istatistiksel sonuçtan farklı olduğu için değişkenler belirtilmemiştir. Uzmanların en fazla FMF yi açıkladıklarını düşündükleri değişken fene yönelik tutum dur. Bu değişkeni, okulun sahip olduğu kaynaklar ve fende kendine güven değişkenleri takip etmektedir. Uzmanların görüşleri ile istatistiksel analizler sonucu elde edilen bulgular, bazı maddelerde (16, 32, 35, 40, 73, 81 ve 84) birkaç değişken (aile eğitim düzeyi, fen derslerine katılması, fene yönelik tutum, fende kendine güven, fene verilen değer ve okulun sahip olduğu kaynaklar) için tutarlıyken bazı maddelerde (2, 7, 15, 22, 75, 83, 98 ve 105) tutarlı olmadığı, farklı özelliklere sahip olan uzmanlar arasında da görüş farklılığı olduğu görülmüştür. En fazla 40. maddede, uzmanlar ve istatistiksel test sonucu elde edilen değişkenlerin tutarlı olduğu görülmektedir. İstatistiksel sonuçlarla en fazla tutarlı görüş bildiren uzmanların genelde lisans eğitimini fen alanında tamamlamış ve ölçme ve değerlendirme alanında lisansüstü eğitim almış bireyler olduğu görülmüştür. Bu koşullarla birlikte öğretmenlik

148 131 deneyiminin olması veya yanlılık konusunda çalışmaları olan bireylerin görüşlerinin istatistiksel sonuçlarla daha tutarlı olduğu tespit edilmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, öğrencilerin cinsiyete göre başarı farklılıklarının sadece maddenin özellikleriyle ilişkili olmadığı tespit edilmiştir. Madde düzeyinde maddenin konu alanı, madde türü ve bilişsel düzey değişkenlerinin bu farklılığın oluşmasında rol oynadığı görülmüştür. Öğrenci düzeyinde istatistiksel sonuçlara göre fene karşı kendine güven, ev eğitim kaynakları, ev ödevlerine ayrılan zaman, evdeki çalışma desteği, aile eğitim düzeyi, fene yönelik tutum, fen öğrenmeye verilen değer ve fen derslerine katılım değişkenleri de öğrencilerin cinsiyete göre başarı farklılıklarıyla ilişkilidir. Okul düzeyinde ise sadece okulun sahip olduğu kaynaklar değişkeni cinsiyete göre başarı farklılıklarında rol oynamaktadır. Uzmanların görüşleriyle istatistiksel sonucun tutarlı olduğu değişkenlerin genellikle aile eğitim düzeyi, fende kendine güven ve okulun sahip olduğu kaynaklar olduğu görülmüştür. Bu çalışmanın diğer genel bulgusu ise öğrenci düzeyinde ele alınan tüm değişkenlere öğrencilerin sahip olma durumundaki artış, öğrencilerin başarılarını arttırmaktadır. Bu değişkenler, farklı sayıda maddenin doğru yanıtlanma durumuyla da ilişkilidir. Maddelerin doğru yanıtlanmasıyla ilişkili olan değişkenler en fazla ilişkiliden en az ilişkili olana sırasıyla: fene karşı kendine güven, aile eğitim düzeyi, fene yönelik tutum, ev ödevlerine ayrılan zaman, evdeki çalışma desteği, fen öğrenmeye verilen değer, ev eğitim kaynakları ve fen derslerine katılımdır. Sonuçlar bütün olarak değerlendirildiğinde, maddelerin sahip olduğu içerik alanı, madde türü ve bilişsel düzeyinin ayrıca öğrenci ve okul düzeyinde ele alınan özelliklerin bir cinsiyet grubuna avantaj sağlayabildiği görülmüştür. Bu durum, cinsiyete göre başarı farklılıklarının pek çok faktörle etkileşim halinde olduğunu göstermektedir. Ayrıca, öğrencilerin biyolojik farklılıklarının yanında zihinsel farklılıklarının da cinsiyete göre başarı farklılıklarıyla ilişkili olabileceği göz önünde bulundurulmalıdır.

149 BÖLÜM IV SONUÇ ve ÖNERİLER sunulmuştur. Bu bölümde, araştırmadan elde edilen bulgulara dayalı sonuç ve öneriler Sonuç 1. Araştırma sonucu, çalışma kapsamında incelenen maddelerin yaklaşık %18 inin cinsiyete göre FMF içerdiği görülmüştür. FMF gösteren maddelerin cinsiyete göre dağılımı da yaklaşık olarak eşittir. 2. FMF li maddelerin kitapçıklara göre dağılımının bir ile 12 arasında değişmesi, farklı kitapçıkları alan öğrencilerin başarılarının kıyaslanmasında geçerli olmayan sonuçlara neden olmaktadır. Aynı zamanda, kitapçıkların birbirine eşit olma durumu hakkında da şüphe uyandırmaktadır. 3. Cinsiyete göre ölçme değişmezliği testi sonucu elde edilen bulgular FMF analizleri sonuçlarıyla birbirini desteklemektedir. 4. Farklı FMF belirleme yöntemleriyle yapılan analizler sonucu, dört yöntemle FMF olduğu saptanan madde yokken en az GHLM yöntemiyle FMF li madde saptanmıştır. SIBTEST yönteminin MTK-OO nı yönteminden daha duyarlı olduğu tespit edilmiştir. Çok düzeyli modelleme yaklaşımına en yakın sonuçlar ise SIBTEST yöntemiyle elde edilmiştir. 5. En zor ve en kolay maddeler ve cinsiyete göre madde güçlükleri incelendiğinde, FMF nin madde güçlüğüyle ilişkili olmadığı ifade edilebilir. FMF li maddeler konu alanlarına göre incelendiğinde, Biyoloji 132

150 133 ve Kimya alanındaki FMF li maddelerin genellikle kızlar lehine, Yer Bilimlerindeki tüm FMF li maddelerin erkekler lehine olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Yer Bilimleri alanı dışında aynı öğrenme alanındaki alt öğrenme alanlarına göre maddelerin cinsiyet lehine olma durumu farklılaşmaktadır. 6. Madde türüne göre incelendiğinde, çoktan seçmeli FMF maddelerinin daha çok erkekler lehine, yapılandırılmış cevaplı maddelerin de daha çok kızlar lehine olduğu görülmüştür. Bilişsel düzey açısından incelendiğinde, cinsiyete göre FMF gösteren madelerin yarısının uygulama düzeyinde olduğu ve uygulama düzeyindeki maddelerin daha çok kızlar lehine, akıl yürütme düzeyindeki maddelerin daha çok erkekler lehine olduğu saptanmıştır. Ayrıca maddelerin cinsiyete göre avantaj sağlama durumunda, bilişsel düzeyle birlikte madde türünün de değerlendirilmesinin uygun olduğu sonucuna ulaşılmıştır. 7. Araştırma kapsamında ele alınan tüm öğrenci düzeyi değişkenler (fene yönelik tutum, fene karşı kendine güven, evdeki çalışma desteği, ev ödevlerine ayrılan zaman, aile eğitim düzeyi, fen derslerine katılım, fen öğrenmeye verilen değer, ev eğitim kaynakları), çeşitli sayıdaki maddenin doğru yanıtlanması ile ilişkilidir. En fazla maddenin doğru yanıtlanma durumu ile ilişkili olan ve en fazla FMF gösteren maddeyi açıklayan değişkenin Fene karşı kendine güven olduğu saptanmıştır. Bu değişkeni, maddenin doğru yanıtlanma durumu ile ilişkili olma durumu açısından, sırayla aile eğitim düzeyi, fene yönelik tutum ve ev ödevlerine ayrılan zaman değişkenleri takip etmektedir. FMF gösteren maddeleri açıklama durumu açısından, sırasıyla ev eğitim kaynakları, evdeki çalışma desteği ve ev ödevlerine ayrılan zaman değişkenleri takip etmektedir. En az maddenin doğru yanıtlanma durumu ile ilişkili olan ve en az FMF gösteren maddeyi açıklayan değişkenin fen derslerine katılım olduğu belirlenmiştir. 8. Fene karşı kendine güven, ev eğitim kaynakları, fen öğrenmeye verilen değer değişkenleri erkekler lehine olan sadece bir maddenin FMF

151 134 göstermesini açıklamaktadır, diğer maddeler kızlar lehinedir. Ev ödevlerine ayrılan zaman ve aile eğitim düzeyi değişkenleri ise kızlar lehine olan sadece bir maddenin FMF gösterme durumunu açıklamaktadır, diğer maddeler erkekler lehinedir. Öğrenci düzeyinde ele alınan değişkenler, birinci modelde FMF olarak belirlenen iki maddenin FMF varyansındaki değişimi açıklamıştır. Erkekler lehine FMF olan bu iki madde artık FMF göstermemektedir. 9. FMF yi açıklayan öğrenci özellikleri kontrol edildiğinde, okul özelliklerinin (akademik başarıya verilen önem ve okul kaynakları), hiçbir maddenin cinsiyete göre FMF gösterme durumunu tamamen açıklamadığı saptanmıştır. Ayrıca, cinsiyete göre FMF nin kaynaklarından birinin okulun sahip olduğu kaynaklar olduğu görülmüştür. Okulda akademik başarıya verilen önem, herhangi bir cinsiyete göre FMF olan madde için manidar bir yordayıcı değildir. 10. Uzmanların en fazla FMF yi açıkladıklarını düşündükleri değişken fene yönelik tutum dur. Bu değişkeni, okulun sahip olduğu kaynaklar ve fende kendine güven değişkenleri takip etmektedir. Genelde maddenin konu alanı ve bir cinsiyet grubunun ilgisini çekebilecek içeriğe sahip olmasının yanlılık kaynağı olabileceği sonucuna ulaşılmıştır. Uzmanlardan alınan görüşlerin, bazı maddelerde birkaç değişken için istatistiksel sonuçlarla tutarlıyken bazı maddelerde oldukça farklı olduğu, bazı maddelerde ise uzmanların kendi aralarında görüş farklılıkları olduğu saptanmıştır. Uzmanların görüşleriyle istatistiksel sonucun en fazla tutarlı olduğu değişken aile eğitim düzeyi dir. 11. İstatistiksel sonuçlarla en fazla tutarlı görüş bildiren uzmanların genelde lisans eğitimini fen alanında tamamlamış ve ölçme ve değerlendirme alanında lisansüstü eğitim almış bireyler olduğu görülmüştür. Bu koşullarla birlikte öğretmenlik deneyiminin olması veya yanlılık konusunda çalışmaları olan bireylerin görüşlerinin istatistiksel sonuçlarla daha tutarlı olduğu görülmüştür.

152 135 Öneriler Araştırmanın bulguları doğrultusunda benzer konularda çalışma yapacak araştırmacılara ve uygulayıcılara yönelik öneriler aşağıda sunulmuştur. 1. Öğrencilerin fende öz güveninin yüksek olması fen başarısını arttırdığından sınıf içi uygulamalarda, öğrencilerin kolaylıkla yanıtlayabilecekleri sorular kullanılması, öğrencilerin olumlu özellikleri, başarıları vurgulanarak yapabildiklerinin farkına varmasını sağlayacak etkinlikler düzenlenmesi önerilir. 2. Öğrencilerin fen dersine katılımı arttıkça fen başarısı arttırdığından öğrencilerin fen derslerine katılımını arttırmak için, öğrencinin ilgisini çekecek, düşündürecek sorular sorulmalı, öğrencilere öğrendiklerini sorgulamaları için fırsat yaratılmalıdır. 3. Bilim insanları kavramını bilim adamları şeklinde çevrilmesi gibi çeviri hataları da yanlılığa neden olabildiğinden, Türkiye de madde çevirileri yapan kişilere, bu konuda daha özenli yaklaşmaları önerilmektedir. 4. TIMSS in pilot uygulaması sonucu elde edilen verilerin, cinsiyete ve ilgili olabilecek değişkenlere göre FMF gösterme durumu, TIMSS gibi geniş ölçekli uygulamalardaki veri yapısının iç içe/yuvalanmış desen olduğu göz önünde bulundurularak farklı FMF belirleme yöntemleri kullanılarak belirlenmesi önerilmektedir. Ayrıca FMF kaynağını belirlemede istatistiksel yaklaşımın uzmanların tespit edemediği bilgileri de elde ettiği görüldüğünden FMF nin olası kaynağını belirlemede sadece uzman görüşleri ile sınırlı kalınmaması, istatistiksel olarak farklılığın kaynaklarının da belirlenmesi önerilmektedir. 5. Yer Bilimleri konu alanındaki tüm FMF li maddelerin erkekler lehine olmasının nedenleri, deneyimli fen bilgisi öğretmenleriyle görüşmeler yapılarak saptanabilir. 6. Yapılandırılmış cevaplı maddelerin daha çok kızlar lehine olmasının öğrencilerin çalışma stratejileriyle ilişkili olup olmadığı belirlenebilir. 7. Bilişsel düzey açısından, cinsiyete göre FMF gösteren madelerden uygulama düzeyindeki maddelerin daha çok kızlar lehine, akıl yürütme

153 136 düzeyindeki maddelerin daha çok erkekler lehine olmasının nedenleri öğrencilerle nitel görüşmeler yapılarak saptanabilir. 8. Öğrencilerin cinsiyete göre başarı farklılıkları, çalışma kapsamında ele alınan değişkenler dışında cinsiyete bağlı zihinsel farklılıklardan da kaynaklanabileceğinden bu konuda araştırmalar yapılması önerilir. 9. FMF li maddelerin lehine oldukları cinsiyetle madde, öğrenci ve okul düzeyinde ele alınan değişkenler arasında tam bir uzlaşma sağlanmadığından bu konuda meta analiz çalışmaları yapılması önerilir. 10. FMF gösteren maddelerin cinsiyete göre dağılımı yaklaşık olarak eşittir ancak başka değişkenlere göre FMF incelendiğinde durum değişebilir. Uzmanlar, okulun fen laboratuvarına sahip olma durumu değişkenine göre FMF incelemesi yapılabileceğini belirtirken öğrencinin fen derslerinde kendine güvenmesi değişkeni maddelerin yaklaşık dörtde birinin doğru yanıtlanmasıyla ilişkili olduğundan bu değişkene göre FMF olup olmadığı saptanabilir. 11. Farklı kitapçıklarda, FMF tespit edilen madde sayıları arasında farklılıklar olduğu tespit edildiğinden farklı kitapçıkların kullanıldığı uygulamalarda bir ya da birkaç kitapçık seçerek analizlerin yapılmasının uygun olmadığı görülmektedir. Bu konuda araştırma yapmak isteyenlerin tüm kitapçıklarda yer alan maddelerle çalışmaları önerilmektedir. Ayrıca kitapçıkların eşitliğine yönelik eşitleme çalışmaları yapılması da önerilir. 12. Farklı FMF belirleme yöntemlerine göre farklı maddelerde FMF tespit edildiğinden araştırmacıların veri yapılarına uygun kuramsal modele ve amaçlarına göre FMF incelemeleri yapmaları önerilmektedir. 13. Uzman görüşleri ve istatistiksel sonuçların tutarlılığı ile uzman görüşlerinin kendi aralarında tutarlığı göz önünde bulundurularak uzman görüşü almak amacıyla belirlenecek uzmanların öğretmenlik deneyiminin olması yanında mümkünse ölçme ve değerlendirme alanında uzman olan bireylerden seçilmesi ve yanlılık konusunda çalışmaları olan bireylerin de bu grupta yer alması önerilmektedir. 14. Araştırmada kullanılan istatiksel yaklaşımın gereği olarak okul düzeyinde en az 15 öğrencinin katıldığı okullar analize alınmıştır. Okullar yerine eğer veriler açıklanırsa okul türlerine göre sınıflama yapıldığında analize tüm okullar alınabilir.

154 Çalışmada çoklu puanlanan (0-1-2) az sayıda yapılandırılmış cevaplı madde (15) olsa da, çoktan seçmeli maddeler gibi ikili (0-1) puanlara dönüştürülerek analizler yapıldığından bu konuda çalışma yapacak araştırmacılar, yapılandırılmış cevaplı maddeler için ayrı FMF belirleme yöntemleri kullanarak sonuçları karşılaştırabilirler. 16. Çalışmada FMF belirleme yöntemlerini karşılaştırmak amaçlanmadığı için tüm kitapçıklar kullanılmamıştır, ilgilenen araştırmacılar farklı FMF belirleme yöntemlerini karşılaştırabilir. 17. Araştırmada kullanılan örneklem büyüklüğünün ve kullanılan değişken sayısının fazlalığı ve de aynı anda madde, öğrenci ve okul düzeyi değişkenleri modellemesi oldukça avantaj sağlarken bu karmaşık yapı, analizlerin de çok uzun sürmesine neden olmaktadır. Kullanılan bilgisayarın kapasitesine de bağlı olarak 72 saat süren analizler yapılmıştır. Bu konuda çalışacak araştırmacılara bu konuyu göz önünde bulundurarak çalışmalarına başlamaları önerilmektedir.

155 138 Kaynaklar Abazaoğlu, İ., Yıldırım, O. ve Yıldızhan, Y. (2014). Türkiyenin öğretmen profili. International Periodical For The Languages, Literature and History of Turkish or Turkic, 9(2), Acar, T. (2012). Determination of a differential item functioning procedure using the hierarchical generalized linear model: A comparison study with logistic regression and likelihood ratio procedure. SageOpen, DOI: / , 1-8. Acar, T. ve Kelecioğlu, H. (2010). Maddenin farklı fonksiyonlaşmasını belirleme tekniklerinin karşılaştırılması: GHLM, LR ve MTK-OO. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 10(2), Acar, T. ve Öğretmen, T. (2012). Çok düzeyli istatistiksel yöntemler ile 2006 PISA fen bilimleri performansının incelenmesi. Eğitim ve Bilim, 37(163), Aktaş, A. M. (2008). Bayesci olasılıksal oynaklık modelleri. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara. Albano, D. A., and Rodriguez, M. C. (2013). Examining differential math performance by gender and opportunity to learn. Educational and Psychological Measurement, 73(5), Anıl, D. (2009). Uluslararası öğrenci başarılarını değerlendirme programi (PISA)'nda Türkiye'deki öğrencilerin fen bilimleri başarılarını etkileyen faktörler. Eğitim ve Bilim, 34, Arıcı, H. (2006). İstatistik yöntemler ve uygulamalar. Ankara: Meteksan. Atar, B. (2007). Differential item functioning analyses for mixed response data using IRT likelihood-ratio test, logistic regression, and GLLAMM procedures. Unpublished doctoral dissertation, University of Florida State, Tallahassee. Atar, B. (2011). Tanımlayıcı ve açıklayıcı madde tepki modellerinin TIMSS 2007 Türkiye matematik verisine uyarlanması. Eğitim ve Bilim, 36(159), Atar, B. ve Aktan, D. Ç. (2013). Örtük regresyon iki parametreli lojistik modeli. Eğitim ve Bilim, 38(168), Atar, H. Y. ve Atar, B. (2012). Türk eğitim reformunun öğrencilerin TIMSS 2007 fen başarılarına etkisinin incelenmesi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 12(4), Ateş, S. ve Karaçam, S. (2008). Cinsiyetin farklı ölçme teknikleri kullanılarak ölçülen hareket ve hareket yasaları konularındaki kavramsal bilgi düzeyine etkisi. Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 28(1),

156 139 Ayan, C. (2011). PISA 2009 fen okuryazarlığı alt testinin değişen madde fonksiyonu açısından incelenmesi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara. Aypay, A., Erdoğan, M. ve Sözer, M. (2007). Variation among schools on classroom practices in science based on TIMSS-1999 in Turkey. Journal of Research in Science Teaching, 44(10), Atalay, K., Gök, B., Kelecioğlu, H. ve Arsan, N. (2012). Değişen madde fonksiyonunun belirlenmesinde farklı yöntemlerin kullanılması: Bir simülasyon çalışması. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 43, Atalay-Kabasakal, K., Arsan, N., Gök, B. ve Kelecioğlu, H. (2014). Comparing performances (type ı error and power) of IRT likelihood ratio sıbtest and mantel-haenszel methods in the determination of differential item functioning. Educational Sciences: Theory & Practice, 14(6), Atar, H. Y. ve Atar, B. (2012). Examining the effects of turkish education reform on students TIMSS 2007 science achievements. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 12(4), Awang, R., and Fah, L. Y. (2013). An analysis on the selected factors contributing to science and mathematics achievement among secondary students in two SEAMEO member countries. Jurnal Teknologi (Social Sciences), 63(2), Baker, D. (2002). Where is gender and equity in science education? Journal of Research in Science Teaching, 39, Balkan Kıyıcı, F. ve Kıyıcı, M. (2007). Science, technology & literacy. The Turkish Online Journal of Educational Technology (TOJET), 6(2), Balluerka, N., Gorostiaga, A., Gómez-Benito, J., and Hidalgo, D. (2010). Use of multilevel logistic regression to identify the causes of differential item functioning. Psicothema, 22(4), Bayraktar, Ş. (2011). Uluslararası fen ve matematik çalışması (TIMSS 2007) sonuçlarına göre Türkiye de fen eğitiminin durumu: Fen başarısını etkileyen faktörler. Selçuk Üniversitesi Ahmet Keleşoğlu Eğitim Fakültesi Dergisi, 30, Bekçi, B. (2007). Orta öğretim kurumları öğrenci seçme ve yerleştirme sınavının değişen madde fonksiyonlarının cinsiyete ve okul türüne göre incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Ankara: Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Beretvas, S. N., Cawthon, S. W., Lockhart, L. L., and Kaye, A. D. (2012). Assessing impact, DIF, and DFF in accommodated item scores: A comparison of multilevel measurement model parameterizations. Educational and Psychological Measurement, 72,

157 140 Berberoğlu, G. (1995). Differantial item functioning (DIF) analysis of computation, word problem and geometry questions across gender and SES. Studies in Educationals Educationals Evaluation, 21, Berberoğlu, G. (1996). The university entrance examinations in Turkey. Studies in Educational Evaluation, 22(4), Berg, B. A. (2004). Markov chain monte carlo simulations and their statistical analysis. Singapore, World Scientific. Binici, S. (2007). Random-effect differential item functioning via hierarchical generalized linear model and generalized linear latent mixed model: A comparison of estimation methods. Unpublished doctoral dissertation, University of Florida State, Tallahassee. Briggs, D. C. (2008). Using explanatory item response models to analyze group differences in science achievement. Applied Measurement In Education, 21, Brooks, S., and Gelman, A. (1998). General methods for monitoring convergence of iterative simulations. Journal of Computational and Graphical Statistics, 7(4), Browne, W. J. (1998). Applying MCMC methods to multi-level models. Unpublished doctoral dissertation, University of Bath, UK. Bursal, M. (2013). İlköğretim öğrencilerinin 4-8. sınıf fen akademik başarılarının boylamsal incelenmesi: Sınıf düzeyi ve cinsiyet farklılıkları. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 13(2), Bursal, M., Buldur, S. ve Dede, Y. (2015). Alt sosyo-ekonomik düzeyli ilköğretim öğrencilerinin 4-8. sınıflar fen ve matematik ders başarıları: Cinsiyet perspektifi. Eğitim ve Bilim, 40(179), Büyüköztürk, Ş., Çakan, M., Tan, Ş. ve Atar, H. Y. (2014). TIMSS 2011 ulusal matematik ve fen raporu 8. sınıflar. Ankara: İşkur Matbaacılık. Calvert, T. (2002). Exploring differential item functioning (DIF) with the rasch model: A comparison of gender differences on eighth grade science items in the United States and Spain. Unpublished doctoral dissertation, University of Emery, Atlanta. Camilli, G., and Shepard, L. A. (1994). Methods for identifying biased test items. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.

158 141 Cengiz, M. A., Terzi, E., Şenel, T. ve Murat, N. (2012). Lojistik regresyonda parametre tahmininde bayesci bir yaklaşım. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 12, Ceylan, E. ve Berberoğlu, G. (2007). Öğrencilerin fen başarısını açıklayan etmenler: Bir modelleme çalışması. Eğitim ve Bilim, 32(144), Chaimongkol, S. (2005). Modeling differential item functionıng (DIF) using multilevel logistic regression models: A bayesian perspective. Unpublished doctoral dissertation, University of Florida State, Tallahassee. Chaimongkol, S., Huffer, F. W., and Kamata, A. (2007). An explanatory differential item functioning (DIF) model by the WinBUG 1.4. Songklanakarin Journal of Science and Technology, 29, Chang, Y. (2008). Gender differences in science achievement, science selfconcept, and science values. Proceedings of the IRC, Chinese Taipei. Chang, H., Mazzeo, J., and Roussos, L. (1996). Detecting DIF for polytomously scored items: An adaptation of the SIBTEST procedure. Journal of Educational Measurement, 33(3), Chang, M., Singh, K., and Mo, Y. (2007). Science engagement and science achievement: Longitudinal models using NELS data. Educational Research and Evaluation, 13(4), Cheong, F. Y. (2006). Analysis of school context effects on differential item functioning using hierarchical generalized linear models. International Journal of Testing, 6(1), Clauser, B. E., and Mazor, K. M. (1998). Using statistical procedures to identify differentially functioning test items. Educational Measurement: Issues and Practice, 17(1), Cheng, C. M. (2005). A study on differential item functioning (DIF) of the basic mathematical competence test for junior high schools in Taiwan. Unpublished Doctoral Dissertation, University of Michigan State, Michigan. Cheung, G. W., and Rensvold, R. B. (2002). Evaluating goodness-of-fit indexes for testing MI. Structural Equation Modeling, 9, Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum. Cohen, R. J. and Swerdlik, M. E. (2013). Psikolojik test ve değerleme: Testlere ve ölçmeye giriş. (E. Tavşancıl, Çev. Ed.). Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık. (2010). Congdon, P. (2007). Bayesian statistical modelling (2nd ed.). Wiley: West Sussex, England.

159 142 Çepni, Z. (2011). Değişen madde fonksiyonlarının SIBTEST, mantel haenszel, lojistik regresyon ve madde tepki kuramı yöntemleriyle incelenmesi. Yayımlanmamış doktora tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara. Çıtak, A. (2008). Kadınların çalışmasına yönelik tutum: Cinsiyet, cinsiyet rolü ve sosyoekonomik düzeye göre bir karşılaştırma. Ankara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Ankara. Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: Spss ve lisrel uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi. de Ayala, R. J. (2009). The theory and practice of item response theory. NY: The Guildford Press. de Leeuw, J., and Meijer, E. (2008). Handbook of multilevel analysis. New York: Springer. DeBoer, G. E. (2000). Scientific literacy: Another look at its historical and contemporary meanings and its relationship to science education reform. Journal of Research in Science Teaching, 37(6), Demirtaşlı, N. ve Ulutaş, S. (2015). A study on detecting differential item functioning of PISA 2006 science literacy items in Turkish and American samples. Eurasian Journal of Educational Research, 58, Doğan, N. ve Öğretmen, T. (2008). Değişen madde fonksiyonunu belirlemede mantelhaenszel, ki kare ve lojistik regresyon tekniklerinin karşılaştırılması. Eğitim ve Bilim, 33, 148. Ebel, R. L., and Frisbie, D. A. (1991). Essentials of educational measurement (5th ed.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. Ekici, O. (2005). Bayesyen regresyon ve WinBUGS ile bir uygulama. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul. Embretson, S. E., and Reise, S. P. (2000). Item response theory for psychologists. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Erberber, E. (2009). Analyzing Turkey's data from TIMSS 2007 to investigate regional disparities in eighth grade science achievement. Unpublished doctoral dissertation. Boston College, Boston, Massachusetts. Erdem-Keklik, D. (2012). İki kategorili maddelerde tek biçimli değişen madde fonksiyonu belirleme tekniklerinin karşılaştırılması: Bir simülasyon çalışması. Yayımlanmamış doktora tezi, Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.

160 143 Esen, Y. ve Bağlı, M. T. (2003). İlköğretim ders kitaplarındaki kadın ve erkek resimlerine ilişkin bir inceleme. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 35(1-2), Eurydice. (2010). Eğitim çıktılarında cinsiyet farklılıkları: Avrupa da alınan tedbirler ve mevcut durum. Eurydice Raporu, Brüksel. 16 Eylül 2014 tarihinde R.pdf adresinden erişilmiştir. Fidan-Dişikitli, A. (2011). İlköğretim 7. ve 8. sınıf öğrencilerinin fen ve teknoloji dersine yönelik tutumları ile fen ve teknoloji dersi başarıları arasındaki ilişki. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Selçuk Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Konya. Finch, W. H., and French, B. F. (2007). Detection of crossing differential item functioning: A comparison of four methods. Educational and Psychological Measurement, 67(4), Foy, P., Martin, M. O., Mullis, I. V. S., and Stanco, G. (2012). Reviewing the TIMSS and PIRLS 2011 achievement item statistics. Chestnut Hill, MA: TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College. Fox, J. P. (2010). Bayesian item response modeling: Theory and applications. New York: Springer. Fraenkel, J. R., Wallen, N. E., and Hyun, H. H. (2012). How to design and evaluate research in education (Eighth Edition). New York: McGraw-Hill. Gelman, A., and Hill, J. (2007). Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models. Cambridge University Press. Ghagar, M. N., Othman, R., and Mohammadpour, E. (2011). Multilevel analysis of achievement in mathematics of malaysian and singaporean students. Journal of Educational Psychology and Counseling, 2, Gierl, M. J. (2005). Using dimensionality based DIF analysis to identify and interpret constructs that elicit group differences. Educational Measurement Issues and Practice, 24(1), Gierl, M. J., Jodoin, M. G., and Ackerman, T. A. (2000, April). Performance of mantel-haenszel, simultaneous item bias test, and logistic regression when the proportion of DIF items is large. Paper Presented at the Annual Meeting of the American Educational Research Association (AERA) New Orleans, Louisiana, USA. Gierl, M. H., Khaliq, S. N., and Boughton, K. (1999, June). Gender differential item functioning in mathematics and science: Prevalence asnd policy ımplications. Paper presented at the Annual Meeting of the Canadian Society for the Study of Education, Canada.

161 144 Gill, J. (2002). Bayesian methods: A social and behavioral sciences approach. Boca Raton, Fl: Chapman & Hall/CRC. Gök, B., Kelecioğlu, H. ve Doğan, N. (2010). Değişen madde fonksiyonunu belirlemede mantel-haenzsel ve lojistik regresyon tekniklerinin karşılaştırılması. Eğitim ve Bilim, 35, Gömleksiz, M. ve Bulut, İ. (2007). Yeni fen ve teknoloji dersi öğretim programının uygulamadaki etkililiğinin değerlendirilmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 32, Greer, T. G. (2004). Detection of differential ıtem functioning (DIF) on the SATV: A comparison of four methods: Mantel-haenszel, logistic regression, simultaneous item bias and likelihood ratio test. Unpublished doctoral dissertation, University of Houston, Texas. Gümüşoğlu, F. (2008). Ders kitaplarında toplumsal cinsiyet. Toplum ve Demokrasi, 2(4), Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., and Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis: A global perspective. Upper Saddle River, New Jersey: Pearson. Hambleton, R. K., and Rovinelli, R. J. (1986). Assessing the dimensionality of a set of test items. Applied Psychological Measurement, 10, Hambleton, R. K., and Swaminathan, H. (1985). Item response theory: Principles and applications. Boston: Kluwer. Hambleton, R. K., Swaminathan, H., and Rogers, H. J. (1991). Fundamentals of item response theory. Newbury Park, CA: SAGE Publications. Hattie, J. A. C. (2009). Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement. New York, NY: Taylor & Francis. Hox, J. (1998). Multilevel modeling: When and why? In: Balderjahnn, I., Mathar, R., Schader, M. (Eds.), Classification, data analysis, and data highways (pp ). New York: Springer. Hox, J. (2002) Multilevel analysis: Techniques and applications. Mahwah, NJ: Erlbaum. Hurd, P. D. (1958). Scientific literacy: New minds for a changing world. Issues and Trends, 82, Jackman, S. (2009). Bayesian analysis for the social sciences. West Sussex, UK: John Wiley & Sons, Ltd. Joncas, M. (2008). TIMSS 2007 sampling weights and participation rates. In J. F. Olson, M. O. Martin, & I. V. S. Mullis (Eds.), TIMSS 2007 technical report.

162 145 Chestnut Hill, MA: TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College. Jöreskog, K. G., and Sörbom, D. (2001). LISREL 8 user s reference guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International. Judd, C. M., McClelland, G. H., and Ryan, C. S. (2009). Data analysis: A model comparison approach (2nd ed.). New York: Routledge. Kahraman, N. (2014). Cross-grade comparison of relationship between students engagement and TIMSS 2011 science achievement. Education and Science, 39(172), Kahle, J. B., Parker, L. H., Rennie, L. J., and Riley, D. (1993). Gender differences in science education: Building a model. Educational Psychologist, 28, Kalaycıoğlu, D. ve Berberoğlu, G. (2010). Differential item functioning analysis of the science and mathematics items in the university entrance examinations in Turkey. Journal of Psychoeducational Assessment, 20, Kalaycıoğlu, D. B. ve Kelecioğlu, H. (2011). Öğrenci seçme sınavının madde yanlılığı açısından incelenmesi. Eğitim ve Bilim, 36, Kamata, A. (1998). Some generalizations of the rasch model: An application of the hierarchical generalized linear model. Unpublished doctoral dissertation, University of Michigan State, East Lansing. Kamata, A. (2001). Item analysis by the hierarchical generalized linear model. Journal of Educational Measurement, 38 (1), Kamata, A. (2002, April). Procedure to perform item response analysis by hierarchical generalized linear model. Paper presented at the annual meeting of the American Educational Research Association, New Orleans. Kamata, A., Bauer, D. J., and Miyazaki, Y. (2008). Multilevel measurement model. In A. A. O Connell and D. B. McCoach (Eds.). Multilevel analysis of educational data (pp ). Charlotte, NC: Information Age Publishing. Kamata, A., and Binici, S. (2003, July). Random effect DIF analysis via hierarchical generalized linear modeling. Paper presented at the biannual International Meeting of the Psychometric Society, Sardinia, Italy. Kamata, A., Chaimongkol, S., Genc, E., and Bilir, K. (2005, April). Random-effect differential item functioning across group unites by the hierarchical generalized linear model. Paper presented at the annual meeting of the American Educational Research Association, Montreal, Canada.

163 146 Kamata, A., and Vaughn, B. K. (2011). Multilevel IRT modeling. In J. J. Hox ve J. K., Roberts (Eds.). Handbook of advanced multilevel analysis (pp ). New York: Routledge. Kaptan, F. (1998). Fen bilgisi öğretiminin niteliği ve amaçları. Editör: Yaşar, Ş. Fen bilgisi öğretimi (s ). Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi Yayınları. No: 585, Eskişehir. Karakaya, İ. ve Kutlu, Ö. (2012). Seviye belirleme sınavındaki türkçe alt testlerinin madde yanlılığının incelenmesi. Eğitim ve Bilim, 37, 165. Karamustafaoğlu, S. ve Ayas, A. (2002). Farklı öğrenim seviyelerindeki öğrencilerin metal, ametal, yarımetal ve alaşım kavramlarını anlama düzeyleri ve kavram yanılgıları. M.Ü. Atatürk Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 15(15), Kastberg, D., Roey, S., Ferraro, D., Lemanski, N., and Erberber, E. (2013). U. S. TIMSS and PIRLS 2011 technical report and user s guide. U. S. Department of Education. Washington, DC: National Center for Education Statistics. Web: 12 Nisan 2014 te alınmıştır. Kaya, S., and Rice, D. C. (2010). Multilevel effects of student and classroom factors on elementary science achievement in five countries. International Journal of Science Education, 32(10), Kery, M. (2010). Introduction to WinBUGS for ecologists: Bayesian approach to regression, ANOVA, mixed models and related analyses. Academic Press, Burlington, Massachusetts, USA. Kılıç, G. B., Haymana, F. ve Bozyılmaz, B. (2008). İlköğretim fen ve teknoloji dersi öğretim programının bilim okuryazarlığı ve bilimsel süreç becerileri açısından analizi. Eğitim ve Bilim, 33 (150), Kırbaşoğlu- Kılıç. L. ve Bircan, E. (2011). İlköğretim türkçe ders kitaplarında ortaya çıkan toplumsal cinsiyet rolleri üzerine bir inceleme. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 6 (2), Kiamanesh, A. R. (2004, July). Self-concept, home background, motivation, attribution and their effects on Iranian students science achievement. Paper presented at the Third International Biennial SELF Research Conference, Berlin, Germany. Kim, W. (2003). Development of a differential item functioning (DIF) procedure using the hierarchical generalized linear model: A comparison study with logistic regression procedure. Unpublished doctoral dissertation, University of the Pennsylvania State. Kim, J., and Bolt, D. M. (2007). Estimating item response theory models using markov chain montecarlo methods. Educational Measurement: Issues and Practice, 26(4),

164 147 Kline, R. B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling. NewYork: The Guilford Press. Kreft, I. (1996). Are multilevel techniques necessary? An overview, including simulation studies. Los Angeles: California State University, Los Angeles. Kuzgun, Y. ve Sevim, A. S. (2004). Kadınların çalışmasına karşı tutum ve dini yönelim arasındaki ilişki. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 37(1), Laugksch, R. C. (2000). Scientific literacy: A conceptual overview. Science Education, 84 (1), Le, L. T. (2009). Investigating gender differential item functioning across countries and test language of PISA science items. International Journal of Testing, 9, Luppescu, S. (2002, April). DIF detection in HLM item analysis. Paper presented at the annual meeting of the American Educational Research Association, New Orleans, LA. Martin, M. O., Mullis, I. V. S., Foy, P., and Stanco, G. M. (2012). TIMSS 2011 international results in science. Chestnut Hill, MA: TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College. Martin, M. O., and Mullis, I. V. S. (Eds.). (2012). Methods and procedures in TIMSS and PIRLS Chestnut Hill, MA: TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College. Meredith, W. (1993), Measurement invariance, factor analysis, and factorial invariance. Pyschometrika, 58, Meulders, M., and Xie, Y. (2004). Person-by-item predictors. In P. De Boeck and M. Wilson (Eds.), Explanatory item response models: A generalized linear and nonlinear approach (pp ). New York: Springer-Verlag. Mellenberg, G. J. (1982). Contingency table models for assessing item bias. Journal of Educational Statistics, 7, Mellenbergh, G. J. (1989). Item bias and item response theory. International Journal of Educational Research, 13, Milli Eğitim Bakanlığı. (2010). PISA 2009 uluslararası öğrenci değerlendirme projesi, ulusal ön rapor. Ankara: Eğitim Araştırma ve Geliştirme Dairesi Yayınları. Web: 18 Aralık 2010 da alınmıştır.

165 148 Milli Eğitim Bakanlığı. (2013). İlköğretim kurumları (ilkokullar ve ortaokullar) fen bilimleri dersi (3, 4, 5, 6, 7 ve 8. Sınıflar) öğretim programı. Ankara. Mo, Y. (2008). Opportunity to learn, engagement, and science achievement: Evidence form TIMSS 2003 Data. Unpublished doctoral dissertation, Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, Virginia. Mo, Y., Singh, K., and Chang, M. (2013). Opportunity to learn and student engagement: A HLM study on eighth grade science achievement. Educational Research for Policy & Practice, 12(1), Mohammadpour, E. (2012). A multilevel study on trends in malaysian secondary school students science achievement and associated school and student predictors. Science Education, 96(6), Mullis, I. V. S., Martin, M. O., Fierros, E. G., Goldberg, A. L., and Stemler, S. E. (2000). Gender differences in achievement: IES's third international mathematics and science study (TIMSS). Chestnut Hill, MA: TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College. Mullis, I. V. S., Martin, M. O., Ruddock, G. J., O'Sullivan, C. Y., and Preuschoff, C. (2009). TIMSS 2011 assessment frameworks. Chestnut Hill, MA: TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College. Murphy, C., Beggs, J., Hickey, I., O'Meara, J., and & Sweeney, J. (2001). National curriculum: Compulsory school science is it improving scientific literacy?, Educational Research, 43(2), Ntzoufras, I. (2009). Bayesian modeling using WinBUGS. Wiley Series in Computational Statistics, Hoboken, USA. Organisation for Economic Co-operation and Development. (2001). Knowledge and skills for life: First results from the OECD programme for international student assessment (PISA) Paris: OECD. Ong, Y. M., Williams, J., and Lamprianou, I. (2011). Exploring differential bundle functioning in mathematics by gender: The effect of hierarchical modelling. International Journal of Testing, 11, Oral, I., and McGivney, E. (2013). Türkiye de matematik ve fen bilimleri alanlarında öğrenci performansı ve başarının belirleyicileri: TIMSS 2011 analizi. İstanbul: Eğitim Reformu Girişimi. Osterlind, J. S. (1983). Test item bias. London: Sage Publications. Osterlind, S. J., and Everson, H. T. (2009). Differential item functioning (Second Edition). California: SAGE Publications.

166 149 Özer, Y. ve Anıl, D. (2011). Öğrencilerin fen ve matematik başarılarını etkileyen faktörlerin yapısal eşitlik modeli ile incelenmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 41, Özmen, D. T. (2014). PISA 2009 okuma testi maddelerinin yanlılığı üzerine bir çalışma. Eğitim Bilimleri ve Uygulama, 13 (26) Öztürk, D. ve Uçar, S. (2010). TIMSS verileri kullanılarak Tayvan ve Türkiye deki 8. Sınıf öğrencilerinin fen başarısına etki eden faktörlerin belirlenmesi ve karşılaştırılması. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(29), Potenza, M. T., and Dorans, N. J. (1995). DIF assessment for polytomously scored items: A framework for classification and evaluation. Applied Psychological Measurement, 19, Qian. X. (2011). A multi-level differential item functioning analysis of trends in international mathematics and science study: Potential sources of gender and minority difference among U.S. eighth graders' science achievement. Unpublished doctoral dissertation, Faculty of the University of Delaware. Raudenbush, S. W., and Bryk, A. S. (2002). Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods. Newbury Park, CA: Sage. Raudenbush, S. W., Bryk, A. S., Cheong, Y. F., Congdon, R., and Du Toit, M. (2011). HLM 7: Hierarchical linear and nonlinear modeling. Lincolnwood, IL: Scientific Software International. Rijmen, F., Tuerlinckx, F., De Boeck, P., and Kuppens, P. (2003). A nonlinear mixed model framework for item response theory. Psychological Methods, 8(2), Rønning, M. (2010). Homework and pupil achievement in Norway: Evidence from TIMSS. Retrieved from Roussos, L., and Stout, W. (1996). Simulation studies of the effects of small samle size and studied item parameters on SIBTEST and Mantel-Haenszel type I error performance. Journal of Educational Measurement, 33, Rupp, A. A., Dey, D. K., and Zumbo, B. D. (2004). To bayes or not to bayes, from whether to when: Applications of bayesian methodology to modeling. Structural Equation Modeling, 11(3), Ruddock, G. J., O'Sullivan, C. Y., Arora, A., and Erberber, E. (2008). Developing the TIMSS 2007 mathematics and science assessments and scoring guides. In J. F. Olson, M. O. Martin, & I. V. S. Mullis (Eds.), TIMSS 2007 technical report (pp ). Chestnut Hill, MA: International Study Center, Boston College.

167 150 Scantlebury, K., and Baker, D. (2007). Gender issues in science education research: Remembering where the difference lies. In S. Abell & N. Lederman (Eds.), Handbook of research on science education (pp ). Mawhah, New Jersey: Lawrence Erlbaum. Scott, E. (2004). Comparing NAEP, TIMSS, and PISA in mathematics and science. Washington, DC: National Center for Education Statistics. Accessed 28 February Segawa, E., Emery, S., and Curry, S. J. (2008). Extended generalized linear latent and mixed model. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 33(4), Shealy, R., and Stout, W. F. (1993). A model-based standardization approach that separates true bias/dif from group ability differences and detects test bias/dtf as well as item bias/dif. Psychometrika, 58(2), Shen, L. (1999). A multilevel assessment of differential item functioning. Paper presented at the annual meeting of the American Educational Research Association, Montreal, Quebec, Canada. Sinharay, S. (2004). Experiences with markov chain monte carlo convergence assessment in two psychometric examples. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 29, Skrondal, A., and Rabe-Hesketh, S. (2004). Generalized latent variable modeling: Multilevel, longitudinal and structural equation models. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC. Skrondal, A., and Rabe-Hesketh, S. (2009). Prediction in multilevel generalized linear models. Journal of the Royal Statistical Society, 172(3), pp Snijders, T., and Bosker, R. (1999). Multilevel analysis. London: Sage Publications. Spiegelhalter, D., Thomas, A., Best, N., and Lunn, D. (2003). WinBUGS user manual version 1.4, MRC Biostatistics Unit, Institute of Public Health and Department of Epidemiology & Public Health, Imperial College School of Medicine. Retrieved from Stevens, J. P. (2009). Applied multivariate statistics for the social sciences (5th ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Suna, E. (2012). TIMSS 2007 fen bilimleri testindeki maddelerin dil ve cinsiyet yanlılığı açısından incelenmesi. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara. Sümer, N. (2000). Yapısal eşitlik modelleri: Temel kavramlar ve örnek uygulamalar. Türk Psikoloji Yazıları, 3(6),

168 151 Şaşmazel, G. A. (2006). Uluslararası öğrenci başarı belirleme programında (PISA) Türk öğrencilerin fen bilgisi başarılarını etkileyen faktörler. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara. Tabachnick, B. G., and Fidel, L. S. (2001). Using multivariate statistics. (Fourth Edition). Boston: Allyn & Bacon. Thissen, D. (2001). IRTLRDIF v.2.0b: Software for the computation of the statistics involved in item response theory likelihoodratio tests for differential item functioning. Retrieved from Thissen, D., Steinberg, L., and Wainer, H. (1993). Detection of differential item functioning using the parameters of item response models. In P. W. Holland and H. Wainer (Eds.). Differantial item functioning. Lawrence Erlbaum. Thomson, S., and Fleming, N. (2004). Examining the evidence: Science achievement in Australian schools in TIMSS 2002 (TIMSS Australia Monograph No 7). Melbourne, VIC: ACER Press. Thomson, S., Wernert, N., Underwood, C., and Nicholas, M. (2008). TIMSS 2007: Taking a closer look at mathematics and science in Australia. Trends in International Mathematics and Science Study, Camberwell, Vic. Tighezza, M. (2014). Modeling relationships among learning, attitude, self-perception, and science achievement for grade 8 Saudi students. International Journal of Science and Mathematics Education, 12(4), Turgut, M. F. (1997). Eğitimde ölçme ve değerlendirme. Ankara: Tıpkı Basım. Turhan, A. (2006). Multilevel 2PL item response model vertical equating with the presence of differential item functioning. Unpublished doctoral dissertation, University of Florida State, Tallahassee. Uzun, S., Bütüner, S. Ö. ve Yiğit, N. (2010) TIMSS fen bilimleri ve matematik sonuçlarının karşılaştırılması: Sınavda en başarılı ilk beş ülke- Türkiye örneği. Elementary Education Online, 3, van Buuren, S. (2011). Multiple imputation of multilevel data. In J. J. Hox ve J. K., Roberts (Eds.). Handbook of advanced multilevel analysis (pp ). New York: Routledge. Vatandaş, C. (2007). Toplumsal cinsiyet ve cinsiyet rollerinin algılanışı. Sosyoloji Konferansları, 35, Vaughn, K. B. (2006). A hierarchical generalized linear model of random differential item functioning for polytomous items: A bayesian multilevel approach. Unpublished doctoral dissertation, University of Florida State, Tallahassee.

169 152 Verhlest, N., and Verstralen, H. (2001). An IRT model for multiple raters. In A. Boomsma, M van Duijn, & T. Snijders (Eds.), Essays on item response theory (pp ). New York: Springer-Verlag. Wiberg, M. (2007). Measuring and detecting differential ıtem functioning in criterionreferenced licensing test: A theoretic comparison of methods. Umea university. EM No 60. William Stout Institute for Measurement. (2006). DIFPACK-Dimensionality-based DIF/DBF package: SIBTEST, POLYSIBTEST, CROSSING SIBTEST, DIFSIM, DIFCOMP [Computer software]. Version 1.2. Urbana-Champaign, IL: Assessment Corporation. 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, Austin. Williams, N. J., and Beretvas, S. N. (2006). DIF identification using HGLM for polytomous items. Applied Psychological Measurement, 30, Wilson, M., and De Boeck, P. (2004). Descriptive and explanatory item response models. In P. De Boeck and M. Wilson (Eds.), Explanatory item response models: A generalized linear and nonlinear approach (pp ). New York: Springer-Verlag. Woods, C. M. (2009). Empirical selection of anchors for tests of differential item functioning. Applied Psychological Measurement, 33(1), Wong, K. Y. (2012). Gender differences in scientific literacy of HKPISA 2006: A multidimensional differential item functioning and multilevel mediation study. Unpublished doctoral dissertation, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong. World Health Organization (WHO). (2009). What do we mean by "sex" and "gender"? [Online] Available at: [Accessed 17 November 2014]. Wright, K. D. (2011). Improvements for differential functioning of ıtems and tests (DFIT): ınvestigating the addition of reporting an effect size measure and power. Unpublished doctoral dissertation, University of Georgia State, Atlanta. Wu, A. D., and Ercikan, K. (2007). Using multiple-variable matching to identify cultural sources of differential item functioning. International Journal of Testing, 6(3), Wu, D. A., Li, Z., and Zumbo, B. D. (2007) Decoding the meaning of factorial invariance and updating the practice of multi-group confirmatory factor analysis:

170 153 A demonstration with TIMSS data. Practical Assessment, Research & Evaluation, 12(3), Yalçın, S. (2012, Eylül). TIMSS 2007 bilişsel alan testlerinde öğrenci başarılarının çeşitli değişkenlere göre incelenmesi. III. Ulusal Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Kongresi'nde sunulan bildiri. Abant İzzet Baysal Üniversitesi, Bolu. Yenal, E. (1995). Differential item functioning analysis of the quantitative ability section of the first stage of the university entrance examination in Turkey. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara. Yıldırım, H. (2006). The differential item functioning (DIF) analysis of mathematics items in the international assessment programs. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara. Yıldırım, H. H. ve Berberoğlu, G. (2009). Judgmental and statistical DIF analyses of the PISA-2003 mathematics literacy items. International Journal of Testing, 9, Yıldırım, H. H. ve Yıldırım, S. (2011). Farklı işleyen madde analizlerinde ortak etken varyansıyla ilişkili eşleme değişkenleri. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 40, Yıldırım, H. H., Yıldırım, S., Ceylan, E. ve Yetişir, M. İ. (2013). Türkiye perspektifinden TIMSS 2011 sonuçları. Türk Eğitim Derneği TEDMEM Analiz Dizisi I, Ankara. Yip, D. Y., Chiu, M. M., and Ho, S. C. (2004). Hong Kong student achievement in OECD-PISA study: Gender differences in science content, literacy skills and test item formats. International Journal of Science and Mathematics Education, 2(1), Yung, B. H. W. (2006). Learning from TIMSS ımplications for teaching and learning science at the junior secondary level. Education and Manpower Bureau, Hong Kong (China): Government Logistics Department. Yurdugül, H. (2003). Ortaöğretim kurumları seçme ve yerleştirme sınavının madde yanlılığı açısından incelenmesi. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara. Zheng, X. (2009). Multilevel item response modeling: Applications to large-scale assessment of academic achievement. Unpublished doctoral dissertation, University of California, Berkeley.

171 154 Zhou, J., Gierl, M. J., and Tan, X. (2006, April). Evaluating the performance of SIBTEST and MULTISIB using different matching criteria. Paper presented at the annual conference of the National Council on Measurement in Education, San Francisco, CA. Retrieved April 5, 2015, from Zumbo, B. D. (2007). Three generations of DIF analyses: Considering where it has been, where it is now, and where it is going. Language Assessment Quarterly, 4(2), Zumbo, B. D., and Gelin, M. N. (2005). A matter of test bias in educational policy research: Bringing the context into picture by investigating sociological/community moderated (or mediated) test and item bias. Journal of Educational Research and Policy Studies, 5, 1-2.

172 EKLER Ek A. TIMSS 2011 Fen Bilimleri Maddelerine İlişkin Bilgiler Ek B. WinBUGS Programı nda Test Edilen Model ve 4 ün Kodları Ek C. Madde Yanlılığı Çalışması- Uzman Görüşü Formu Ek D. Tek Boyululuk İçin Sözdizimi ve Path Diyagramı Ek E. MTK-OO ve SIBTEST Analizi Sonuçları Ek F. Model 3 ün Tüm Maddeler İçin Odds Oranları ve Manidarlık Düzeyleri Ek G. Model 3 deki İlk On İki Madde İçin Yakınlaştırma Grafikleri

173 Ek A. TIMSS 2011 Fen Bilimleri Maddelerine İlişkin Bilgiler Çizelge 29 TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Kitapçıklar Madde sayısı Madde No Madde Bloğu K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Öğrenme Alanı Zihinsel Düzey Madde Türü Madde güçlüğü 1 S032611* S01 Biyoloji Bilme ÇS S032614* S01 Biyoloji Uygulama YC S032451* S01 Biyoloji Uygulama YC Akıl S032156* S01 Kimya ÇS 4 Yürütme S032056* S01 Kimya Uygulama YC S032087* S01 Biyoloji Bilme ÇS S032279* S01 Fizik Uygulama ÇS S032238* S01 Fizik Uygulama ÇS S032369* S01 Fizik Uygulama YC Yer S032160* S01 Bilme ÇS 10 Bilimleri Yer Akıl S032654* S01 ÇS 11 Bilimleri Yürütme Yer S032126* S01 Bilme YC 12 Bilimleri 0.21 Yer S032510* S01 Bilme ÇS 13 Bilimleri 14 S032158* S01 Fizik Bilme ÇS S052093* S02 Biyoloji Uygulama ÇS S052088* S02 Biyoloji Uygulama ÇS Akıl S052030* S02 Biyoloji ÇS 17 Yürütme 18 S052080* S02 Biyoloji Bilme ÇS (devam ediyor) 156

174 Çizelge 29 (devam) TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Kitapçıklar Madde sayısı Madde No Madde Bloğu K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Öğrenme Alanı Zihinsel Düzey Madde Türü Madde güçlüğü Akıl 0.51 S052091* S02 Biyoloji YC 19 Yürütme 20 S052152* S02 Kimya Uygulama ÇS 0.53 Akıl S052136* S02 Kimya YC 21 Yürütme 22 S052046* S02 Kimya Bilme ÇS Akıl 1.41 S052254* S02 Kimya ÇS 23 Yürütme 24 S052207* S02 Fizik Bilme YC S052165A* S02 Fizik Bilme YC S052165C* S02 Fizik Akıl YC Yürütme S052297* S02 Yer Bilme ÇS Bilimleri S052106* S02 Yer Uygulama YC Bilimleri S042304* S03 Biyoloji Akıl ÇS Yürütme S042038* S03 Biyoloji Bilme ÇS S042298* S03 Biyoloji Uygulama YC S042051A* S03 Biyoloji Uygulama YC S042051B* S03 Biyoloji Uygulama YC S042076* S03 Kimya Bilme YC S042404* S03 Fizik Uygulama YC S042306* S03 Kimya Bilme ÇS S042403* S03 Fizik Akıl Yürütme YC 0.55 (devam ediyor) 157

175 Çizelge 29 (devam) TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Kitapçıklar Madde sayısı Madde No Madde Bloğu K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Öğrenme Alanı Zihinsel Düzey Madde Türü Madde güçlüğü 38 S042272* S03 Fizik Bilme ÇS S042238A* S03 Fizik Bilme ÇS 0.57 Akıl 0.23 S042238B* S03 Fizik YC 40 Yürütme Akıl S042238C* S03 Fizik YC 41 Yürütme Yer 0.30 S042141* S03 Bilme ÇS 42 Bilimleri Yer 0.97 S042215* S03 Uygulama ÇS 43 Bilimleri 44 S S04 Biyoloji Bilme ÇS S052092A S04 Biyoloji Bilme YC S052092B S04 Biyoloji Bilme YC S052092C S04 Biyoloji Bilme YC S052092D S04 Biyoloji Bilme YC S052092Z S04 Biyoloji Bilme YC S S04 Biyoloji Uygulama YC S S04 Kimya Bilme ÇS S S04 Kimya Uygulama ÇS S052043A S04 Kimya Uygulama ÇS S052043B S04 Kimya Uygulama ÇS S052043C S04 Kimya Uygulama ÇS S052092D S04 Biyoloji Bilme YC S052092Z S04 Biyoloji Bilme YC S S04 Biyoloji Uygulama YC S S04 Kimya Bilme ÇS S S04 Kimya Uygulama ÇS S052043A S04 Kimya Uygulama ÇS (devam ediyor) 158

176 Çizelge 29 (devam) TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Kitapçıklar Madde sayısı Madde No Madde Bloğu K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Öğrenme Alanı Zihinsel Düzey Madde Türü Madde güçlüğü 54 S052043B S04 Kimya Uygulama ÇS S052043C S04 Kimya Uygulama ÇS S052043D S04 Kimya Uygulama ÇS S052043Z S04 Kimya Uygulama YC 0.64 Akıl 0.37 S S04 Fizik ÇS 58 Yürütme 59 S S04 Fizik Uygulama ÇS 0.64 Akıl S S04 Fizik YC 60 Yürütme S S04 Fizik Bilme ÇS Yer S052289A S04 Uygulama ÇS 62 Bilimleri 1.70 Yer S052289B S04 Uygulama ÇS 63 Bilimleri S032542* S05 Biyoloji Uygulama ÇS S032645* S05 Biyoloji Bilme ÇS S032530A* S05 Biyoloji Bilme YC S032530B* S05 Biyoloji Bilme YC S032530Z* S05 Biyoloji Bilme YC S032502* S05 Kimya Uygulama ÇS S032184* S05 Fizik Uygulama ÇS S032394* S05 Fizik Uygulama ÇS 0.29 Akıl S S04 Fizik YC 60 Yürütme S S04 Fizik Bilme ÇS Yer S052289A S04 Uygulama ÇS 62 Bilimleri 1.70 Yer S052289B S04 Uygulama ÇS 63 Bilimleri 0.26 (devam ediyor) 159

177 Çizelge 29 (devam) TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Kitapçıklar Madde sayısı Madde No Madde Bloğu K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Öğrenme Alanı Zihinsel Düzey Madde Türü Madde güçlüğü 64 S032542* S05 Biyoloji Uygulama ÇS S032645* S05 Biyoloji Bilme ÇS S032530A* S05 Biyoloji Bilme YC S032530B* S05 Biyoloji Bilme YC S032530Z* S05 Biyoloji Bilme YC S032502* S05 Kimya Uygulama ÇS S032184* S05 Fizik Uygulama ÇS S032394* S05 Fizik Uygulama ÇS 0.29 Yer S032151* S05 Bilme ÇS 72 Bilimleri 0.75 Akıl S032665A* S05 Biyoloji YC 73 Yürütme 0.68 Akıl S032665B* S05 Biyoloji YC 74 Yürütme 1.07 Akıl S032665C* S05 Biyoloji YC 75 Yürütme S042073* S06 Kimya Bilme ÇS S042017* S06 Biyoloji Uygulama ÇS S042007* S06 Biyoloji Uygulama ÇS S042024* S06 Biyoloji Bilme ÇS S042095* S06 Kimya Bilme ÇS Akıl S042022* S06 Biyoloji YC 81 Yürütme S042063* S06 Kimya Uygulama ÇS 2.76 Akıl S042197* S06 Fizik ÇS 83 Yürütme 0.96 Akıl S042297* S06 Biyoloji YC 84 Yürütme 0.65 (devam ediyor) 160

178 Çizelge 29 (devam) TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Kitapçıklar Madde sayısı Madde No Madde Bloğu K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Öğrenme Alanı Zihinsel Düzey Madde Türü Madde güçlüğü 85 S042305* S06 Kimya Uygulama YC S042112* S06 Kimya Bilme ÇS S042173A* S06 Fizik Uygulama YC S042173B* S06 Fizik Uygulama YC S042173C* S06 Fizik Uygulama YC S042173D* S06 Fizik Uygulama YC S042173E* S06 Fizik Uygulama YC S042173Z* S06 Fizik Uygulama YC S042407* S06 Fizik Uygulama YC S042278* S06 Fizik Uygulama YC S042274* S06 Fizik Bilme ÇS Yer S042317* S06 Uygulama YC 96 Bilimleri S032465* S07 Biyoloji Bilme ÇS 0.60 Akıl S032315* S07 Biyoloji ÇS 98 Yürütme S032306* S07 Biyoloji Uygulama YC S032640* S07 Biyoloji Bilme YC S032579* S07 Kimya Uygulama ÇS 0.29 Akıl S032570* S07 Kimya YC 102 Yürütme S032024* S07 Fizik Bilme ÇS 0.85 Akıl S032272* S07 Fizik YC 104 Yürütme S032141* S07 Fizik Uygulama ÇS 0.87 Yer S032060* S07 Uygulama YC 106 Bilimleri Yer S032463* S07 Bilme ÇS 107 Bilimleri (devam ediyor) 161

179 Çizelge 29 (devam) TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Kitapçıklar Madde sayısı Madde No Madde Bloğu K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Öğrenme Alanı Zihinsel Düzey Madde Türü Madde güçlüğü Yer S032650A* S07 Uygulama YC 108 Bilimleri Yer S032650Z* S07 Uygulama YC 109 Bilimleri S032514* S07 Biyoloji Uygulama ÇS S S08 Biyoloji Bilme ÇS 0.23 Akıl S S08 Biyoloji YC 112 Yürütme Akıl S052085B S08 Biyoloji YC 113 Yürütme S S08 Biyoloji Uygulama YC S S08 Kimya Bilme ÇS S S08 Kimya Bilme ÇS S S08 Fizik Bilme ÇS Akıl S S08 Fizik YC 118 Yürütme Yer Akıl S S08 YC 119 Bilimleri Yürütme 1.19 Yer S S08 Uygulama ÇS 120 Bilimleri Yer S S08 Uygulama ÇS 121 Bilimleri S S09 Biyoloji Uygulama ÇS S S09 Biyoloji Uygulama YC S S09 Biyoloji Bilme ÇS S S09 Biyoloji Uygulama ÇS S042049A S09 Biyoloji Uygulama YC Akıl S042049B S09 Biyoloji YC 127 Yürütme 0.19 (devam ediyor) 162

180 Çizelge 29 (devam) TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Kitapçıklar Madde sayısı Madde No Madde Bloğu K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Öğrenme Alanı Zihinsel Düzey Madde Türü Madde güçlüğü 128 S S09 Fizik Bilme ÇS S S09 Fizik Uygulama YC 0.13 Yer S S09 Bilme ÇS 130 Bilimleri S S09 Fizik Bilme ÇS 0.67 Akıl S S09 Fizik YC 132 Yürütme S S09 Fizik Uygulama YC 0.74 Yer S S09 Bilme YC 134 Bilimleri Yer S S09 Bilme ÇS 135 Bilimleri S S10 Biyoloji Bilme ÇS S S10 Biyoloji Uygulama ÇS S S10 Biyoloji Uygulama ÇS S S10 Biyoloji Bilme ÇS S052303A S10 Biyoloji Uygulama ÇS Akıl S052303B S10 Biyoloji YC 141 Yürütme S S10 Biyoloji Uygulama ÇS 0.30 Akıl S S10 Kimya YC 143 Yürütme S S10 Kimya Uygulama YC S S10 Kimya Bilme ÇS Akıl S S10 Fizik ÇS 146 Yürütme 0.38 Akıl S S10 Fizik ÇS 147 Yürütme S S10 Fizik Uygulama YC 0.69 (devam ediyor) 163

181 Çizelge 29 (devam) TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Kitapçıklar Madde sayısı Madde No Madde Bloğu K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Öğrenme Alanı Zihinsel Düzey Madde Türü Madde güçlüğü Yer S S10 Bilme ÇS 149 Bilimleri Yer S S10 Uygulama YC 150 Bilimleri S S11 Biyoloji Bilme ÇS S S11 Biyoloji Uygulama YC S S11 Biyoloji Uygulama ÇS S S11 Kimya Uygulama ÇS S042222A S11 Biyoloji Uygulama YC S042222C S11 Biyoloji Uygulama ÇS S S11 Kimya Bilme ÇS Akıl S S11 Fizik ÇS 158 Yürütme S S11 Kimya Uygulama YC S S11 Fizik Uygulama ÇS Akıl S S11 Kimya YC 161 Yürütme S S11 Kimya Uygulama YC S S11 Fizik Uygulama YC 0.17 Yer S S11 Bilme YC 164 Bilimleri 1.04 Yer S S11 Bilme ÇS 165 Bilimleri Yer S S11 Bilme ÇS 166 Bilimleri 0.13 Yer S S11 Uygulama YC 167 Bilimleri S052090A S12 Biyoloji Bilme ÇS S052090B S12 Biyoloji Bilme YC 3.06 (devam ediyor) 164

182 Çizelge 29 (devam) TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Kitapçıklar Madde sayısı Madde No Madde Bloğu K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Öğrenme Alanı Zihinsel Düzey Madde Türü Madde güçlüğü 170 S S12 Biyoloji Uygulama ÇS S S12 Biyoloji Bilme ÇS Akıl S S12 Biyoloji YC 172 Yürütme S052015A S12 Kimya Uygulama ÇS S052015B S12 Kimya Uygulama ÇS S052015C S12 Kimya Uygulama ÇS S052015D S12 Kimya Uygulama ÇS S052015E S12 Kimya Uygulama ÇS S052015F S12 Kimya Uygulama ÇS S052015Z S12 Kimya Uygulama YC Akıl S S12 Kimya YC 180 Yürütme S S12 Kimya Bilme ÇS S S12 Fizik Bilme ÇS S S12 Fizik Uygulama ÇS Akıl S S12 Fizik YC 184 Yürütme S S12 Fizik Uygulama ÇS 0.20 Yer S S12 Bilme ÇS 186 Bilimleri Yer S S12 Uygulama YC 187 Bilimleri 0.16 Yer Akıl S S12 YC 188 Bilimleri Yürütme S S13 Biyoloji Uygulama ÇS S S13 Biyoloji Uygulama YC S S13 Biyoloji Bilme ÇS (devam ediyor) 165

183 Çizelge 29 (devam) TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Kitapçıklar Madde sayısı Madde No Madde Bloğu K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Öğrenme Alanı Zihinsel Düzey Madde Türü Madde güçlüğü 192 S042300A S13 Biyoloji Uygulama YC S042300B S13 Biyoloji Uygulama YC S042300C S13 Biyoloji Uygulama YC 0.00 Akıl S S13 Biyoloji YC 195 Yürütme S S13 Kimya Bilme ÇS S S13 Fizik Uygulama ÇS S S13 Fizik Bilme ÇS S S13 Kimya Uygulama YC S042293A S13 Fizik Bilme YC Akıl S042293B S13 Fizik YC 201 Yürütme S S13 Fizik Uygulama YC S S13 Kimya Uygulama YC 1.34 Yer S S13 Bilme ÇS 204 Bilimleri S S14 Biyoloji Uygulama YC S S14 Biyoloji Bilme ÇS S S14 Biyoloji Bilme ÇS Akıl S S14 Biyoloji YC 208 Yürütme S052095B S14 Biyoloji Uygulama ÇS S052095C S14 Biyoloji Uygulama ÇS S052095D S14 Biyoloji Uygulama ÇS S052095Z S14 Biyoloji Uygulama YC S S14 Kimya Bilme ÇS S S14 Kimya Uygulama YC S S14 Kimya Bilme ÇS (devam ediyor) 166

184 Çizelge 29 (devam) TIMSS 2011 Uygulamasındaki Fen Bilimleri Maddelerinin Kitapçıklara, Öğrenme Alanına, Zihinsel Düzeye ve Madde Türüne İlişkin Bilgileri Kitapçıklar Madde sayısı Madde No Madde Bloğu K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 Öğrenme Alanı Zihinsel Düzey Madde Türü Madde güçlüğü Akıl S052243A S14 Fizik YC 216 Yürütme S052243B S14 Fizik Uygulama YC 0.87 Akıl S052243C S14 Fizik ÇS 218 Yürütme S S14 Fizik Bilme ÇS Yer S052112A S14 Uygulama ÇS 220 Bilimleri Yer S S14 Bilme ÇS 221 Bilimleri * Madde numaralarının yanında yer alan * işareti açıklanan maddeleri göstermektedir. 167

185 Ek B. WinBUGS Programı nda Test Edilen Model ve 4 ün Kodları Model 1 Model { for (j in 1:N){ for (k in 1:T){ y[j,k] ~ dbern(p[j,k]) logit(p[j,k])<- u2[j] beta[k] + gamma[k]*grp[j] } } # Random effect prior for (j in 1:N){ u2[j] ~ dnorm(0,tau.u2) } # Fixed effect prior for (k in 1:T){ beta[k] ~ dnorm(0,.0001) gamma[k] ~ dnorm(0,.0001) } tau.u2 <- pow(sigma.u2, -2) sigma.u2 ~ dunif (0, 100) } Model 2 Model { for (j in 1:N){ for (k in 1:T){ y[j,k] ~ dbern(p[j,k]) logit(p[j,k])<- u2[j] beta[k] } } # Random effect prior for (j in 1:N){ u2[j] ~ dnorm(0,tau.u2) } # Fixed effect prior for (k in 1:T){ beta[k] ~ dnorm(0,.0001) } tau.u2 <- pow(sigma.u2, -2) sigma.u2 ~ dunif (0, 100) }

186 169 Model 3 Model { for (j in 1:N){ for (k in 1:T){ y[j,k] ~ dbern(p[j,k]) logit(p[j,k])<- u2[j] + alpha1[k]*lik[j] + alpha2[k]*con[j] + alpha3[k]*hom[j] + alpha4[k]*hmw[j] + alpha5[k]*ail[j] + alpha6[k]*eng[j] + alpha7[k]*val[j] + alpha8[k]*evg[j] - beta[k] + gamma[k]*grp[j] } } # Random effect prior for (j in 1:N){ u2[j] ~ dnorm(0,tau.u2) } # Fixed effect prior for (k in 1:T){ alpha1[k]~dnorm(0,.0001) alpha2[k] ~ dnorm(0,.0001) beta[k] ~ dnorm(0,.0001) gamma[k] ~ dnorm(0,.0001) } tau.u2 <- pow(sigma.u2, -2) sigma.u2 ~ dunif (0, 100) } Model 4 Model { for (l in 1:N){ y[l] ~ dbern(p[l]) logit(p[l])<- u2[stu[l]] - beta[x[l]] + gamma[tea[l], x[l]]*grp[l] + alpha1[x[l]]*lik[l] + alpha2[x[l]]*con[l] + alpha3[x[l]]*hom[l] + alpha4[x[l]]*hmw[l] + alpha5[x[l]]*aed[l] + alpha6[x[l]]*eng[l] + alpha7[x[l]]*val[l] + alpha8[x[l]]*evg[l] } for (t in 1:T){ for (i in 1:I){ gamma[t,i] ~ dnorm(gamma.hat[t,i], tau.gamma[i]) gamma.hat[t,i]<-pi0[i] + pi1[i]*res[t] + pi2[i]*emp[t] } } # fixed effect prior for (i in 1:I){ beta[i] ~ dnorm(0,.0001) alpha1[i] ~ dnorm(0,.0001) alpha2[i] ~ dnorm(0,.0001) alpha3[i] ~ dnorm(0,.0001) alpha4[i] ~ dnorm(0,.0001)

187 alpha5[i] ~ dnorm(0,.0001) alpha6[i] ~ dnorm(0,.0001) alpha7[i] ~ dnorm(0,.0001) alpha8[i] ~ dnorm(0,.0001) pi0[i] ~ dnorm(0,.0001) pi1[i] ~ dnorm(0,.0001) pi2[i] ~ dnorm(0,.0001) } # Random effect prior for (s in 1:S){ u2[s] ~ dnorm(0,tau.u2) } tau.u2 <- pow(sigma.u2, -2) sigma.u2 ~ dunif (0, 100) for (i in 1:I){ tau.gamma[i] <- pow(sigma.gamma[i],-2) sigma.gamma[i] ~ dunif(0, 100) } } 170

188 171 Ek C. Madde Yanlılığı Çalışması - Uzman Görüşü Formu Sayın Uzman, Sizin de bildiğiniz gibi, Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırması (TIMSS), katılımcı ülkelerin matematik ve fen başarılarını belirlemek amacıyla yapılmaktadır. Tez çalışmam kapsamında, 2011 yılı TIMSS uygulamasına Türkiye den 8. sınıf düzeyinde katılan öğrencilerin fen bilimlerindeki başarılarını incelemekteyim. Bu bağlamda, fen bilimleri başarı düzeyi aynı olan kız ve erkek öğrencilerin testteki herhangi bir soruda farklı başarı göstermesinin; sorunun, öğrencinin ya da okulun özelliklerinden kaynaklı kız ya da erkek öğrenciler için avantaja ya da dezavantaja neden olabilme durumu hakkında sizlerin görüşlerinize ihtiyaç duymaktayım. Bu nedenle TIMSS uygulamasında kullanılan 17 sorunun cinsiyetlerden herhangi biri için avantaja ya da dezavantaja neden olma durumuyla ilgili öğrenciden ve okuldan kaynaklanan özellikler hakkında görüşlerinizi nedenleriyle ve gerekçeleriyle ayrıntılı olarak belirtmenizi beklemekteyim. Çalışmama verdiğiniz katkı için sizlere çok teşekkür ederim. Arş. Gör. Seher Yalçın Ölçme ve Değerlendirme Bölümü Ankara Üniversitesi E-posta: yalcins@ankara.edu.tr

189 172 Soru 1: Böbrekler insan vücudundaki organlardan biridir. Bir kişi genç yaştayken iki böbreğinden biri hastalanmış ve o böbreği ameliyatla alınmıştır. Bu kişinin daha sonra bir oğlu olmuştur. Doğduğunda oğlunun kaç tane böbreği vardır?. Yanıtınızı açıklayınız. A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ

190 173 Soru 2: Bir adam çok yüksek bir dağın tepesine tırmandı. Dağın tepesindeyken, yanında getirdiği plastik şişedeki suyun tümünü içti ve şişenin kapağını kapattı. Vadideki kampa döndüğünde boş şişenin içe doğru çöktüğünü fark etti. Aşağıdakilerden hangisi boş şişenin içe doğru çökme nedenini en iyi açıklar? A) Vadideki sıcaklık, dağın tepesindeki sıcaklıktan daha azdır. B) Vadideki sıcaklık, dağın tepesindeki sıcaklıktan daha fazladır. C) Vadideki hava basıncı, dağın tepesindeki basınçtan daha azdır. D) Vadideki hava basıncı, dağın tepesindeki basınçtan daha fazladır. A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ

191 174 Soru 3: Biri erkek biri kız olan ikiz bebekler doğmuştur. İkiz bebeklerin genetik yapısıyla ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur? A) Erkek ve kız bebek genetik özelliklerini sadece babadan alır. B) Erkek ve kız bebek genetik özelliklerini sadece anneden alır. C) Erkek ve kız bebek genetik özelliklerini hem anneden hem babadan alır. D) Erkek bebek genetik özelliklerini sadece babadan; kız bebek genetik özelliklerini sadece anneden alır. A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ

192 175 Soru 4: Aşağıdaki şekilde fosil içeren bir kayanın jeolojik katmanları görülmektedir. En üst katman F katmanı, en alt katman ise A katmanıdır. Fosillerin yaşı ile ilgili olarak en doğru ifade aşağıdakilerden hangisi olabilir? A) A katmanındaki fosiller en yaşlıdır çünkü en alt katmanda yer alıyorlar. B) C katmanındaki fosiller en gençtir çünkü günümüzdeki canlılara benziyorlar. C) D katmanındaki fosiller A katmanındakilerden daha yaşlıdır çünkü D katmanındaki fosiller daha büyüktür. D) E katmanındaki fosiller F katmanındakilerle aynı yaştadır çünkü aynı görünüyorlar. A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır

193 Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ Soru 5: Küçük bir yangının üzerine ağır bir battaniye örtülerek söndürülebilmesinin sebebi nedir? A) Sıcaklığı düşürür. B) Alevleri küçültür. C) Yanan maddeyi emer. D) Oksijenin aleve ulaşmasını engeller. A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır

194 Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ Soru 6: Tavşan ve tilkiler başka canlılardan uzak bir bölgede birlikte yaşamaktadır. Bölgede tilkileri avlayacak herhangi bir yırtıcı hayvan yoktur. Bilim adamları, uzun bir süre boyunca tavşan ve tilkileri saymış ve elde ettikleri sayıları aşağıdaki grafikte göstermişlerdir. A. Hangi yılda tavşan sayısı en fazladır? A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır

195 Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ Soru 7: Aşağıdaki tabloda boş bırakılan yerlere bir sülfürik asit (H2SO4) molekülündeki her bir elementin atom sayısını yazınız. Element Atom Sayısı Hidrojen Sülfür Oksijen A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır

196 Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ Soru 8: Havanın sıcak olduğu bir günde Şekil 1 deki gibi cam sürahiye buzlu su konmuştur. Kısa bir süre sonra, sürahinin dış yüzeyinde Şekil 2 deki gibi su damlacıkları oluşmuştur. Sürahinin dış yüzeyinde su damlacıkları oluşmasına neden olan olayı anlatınız. A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır

197 Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ Soru 9: Fen laboratuvarlarında genellikle iki çeşit ısı kaynağı vardır; elektrik ocağı ve gaz ocağı. Murat, Bu iki ısı kaynağından hangisinin suyu daha hızlı ısıtacağını öğrenmek için bir deney planladı. Murat birbirinin aynı olan iki kabın her birine 200 ml su koydu ve her bir kaptaki suyun ilk sıcaklığını kaydetti. Daha sonra Murat, şekilde görüldüğü gibi birini elektrik ocağına birini gaz ocağına koydu. İki ocaktaki suyun sıcaklığını on dakika boyunca her iki dakika boyunca kaydetti. Murat ın bu deneyde sabit tuttuğu değişkenlerden birini yazınız. C. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. D. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır

198 181 Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ Soru 10: Dünya üzerinde Dünya daki doğal kaynakları paylaşan 6 milyardan fazla insan vardır. Aşağıdaki tabloya bakınız. Bu tabloda, hayal ürünü iki ülkenin (1 ve 2) bazı özellikleri verilmiştir. 1. Ülke 2. Ülke Nüfus (milyon) Yıllık doğum oranı (Her 1000 kişide doğum sayısı) Ölüm sayısı (Her 1000 kişide ölüm sayısı) Yüzölçümü (Kilometre kare) Tahıl üretimi (Dünyadaki toplam üretimin yüzdesi) %40 %20 Petrol tüketimi (Dünyadaki toplam tüketimin yüzdesi) %20 %5 Tabloda verilen bilgilere dayanarak önümüzdeki on yıl içinde bu iki ülkenin nüfusunda nasıl bir değişme olacağını tahmin ediniz. (Her bir satırda bir kutuyu işaretleyiniz). Nüfus artacaktır Nüfus azalacaktır Nüfus değişmeyecektir 1. Ülke 2. Ülke Soru 11. Önümüzdeki on yıl içerisinde bu iki ülkenin nüfusunun, aşağıdaki çevresel faktörün her birini nasıl etkileyeceğini yazınız. Kirlilik:

199 soru için: A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ

200 soru için: A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ

201 184 Soru 12: Ayten, ışık şiddeti ve karbondioksit miktarının, fotosentez hızı üzerindeki etkilerini araştırmaktadır. Ayten, farklı ışık şiddetleri altında birbirinin aynı olan iki bitkinin fotosentez hızlarını ölçtü. Bitkileri kapalı birer kap içine koydu. Kapların birinde başlangıçta %0,40 karbondioksit, diğerlerinde ise % 0,03 karbondioksit vardı. Ayten elde ettiği sonuçları aşağıdaki gibi bir grafikle gösterdi. Grafiği inceleyiniz. Karbondioksit miktarındaki artış fotosentez hızını etkiliyor mu? (Kutulardan birini işaretleyiniz.) Evet Hayır Yanıtınızı açıklayınız. A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır

202 185 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ Soru 13: Bir öğrenci mıknatısların çekim kuvvetlerini belirlemek için bir deney planlar. Elinde değişik büyüklük, biçim ve kütlelerde olan çeşitli mıknatıslar vardır. Mıknatıslarla toplu iğneleri kaldırmaya çalışır. Bu deneyde mıknatısın çekim kuvveti nasıl tanımlanmıştır? A) Toplu iğneleri kaldıran mıknatısın kütlesi olarak B) Toplu iğneleri kaldıran mıknatısın büyüklüğü olarak C) Mıknatısın kaldırdığı toplu iğnelerin sayısı olarak D) Toplu iğnelerin mıknatısta asılı kaldığı süre olarak A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır

203 186 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ Soru 14: Kemal ve Emre bitkiler üzerinde çalışıyorlar. Bitkilerin boyları ve meyvelerinin renkleri gibi özelliklerinin kalıtsal olduğunu öğrendiler. Şimdi bazı yeşil ve kırmızı biberler inceliyorlar. Kemal, renkleri farklı olduğu için yeşil ve kırmızı biberlerin farklı türden biberler olduğunu düşünmektedir. Emre, kırmızı ve yeşil biberlerin aynı türden biberler olduğunu; kırmızı biberlerin, bitkinin üzerinde daha uzun süre bekletildiği için olgunlaşarak kızardığını düşünmektedir. Kemal in düşüncesinin mi Emre nin düşüncesinin mi doğru olduğuna karar vermek için nasıl bir araştırma yapabileceğinizi anlatınız. A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır

204 187 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ Soru 15: Aşağıdaki tablonun ilk sütununda bazı elementler, bileşikler ve karışımlar verilmiştir. Her maddenin karşısındaki sütunlardan birine X işareti koyarak maddenin element mi, bileşik mi, karışım mı olduğunu belirtiniz. (Sadece şeker satırı incelenen soruyu oluşturmaktadır.) Hava Şeker Tuz Altın Deniz suyu Helyum Element Bileşik Karışım A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır

205 188 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ Soru 16: Yukarıdaki grafik belli bir yerde, belli bir zaman aralığındaki antilop sayısını göstermektedir yılları arasında antilop sayısındaki ani değişimin nedeni büyük olasılıkla aşağıdakilerden hangisidir? A) Küresel ısınma B) Yırtıcı hayvanların bulunmaması C) Ozon tabakasının incelmesi D) Besin kaynaklarını yok eden büyük yangınlar A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır

206 189 Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ Soru 17: Hangi konumda yer çekimi kuvveti paraşütçü ye etki eder? A) Sadece 2. konumda B) Sadece 2. ve 3. konumlarda C) Sadece 1., 2. ve 3. konumda D) 1., 2., 3. ve 4. konumların hepsinde

207 190 A. Sizce soru, bir cinsiyet grubuna avantaj sağlamakta mıdır? ( ) Evet ( ) Hayır Yukarıdaki soruda Hayır seçeneğini işaretlediyseniz aşağıdaki soruları yanıtlamanıza gerek yoktur. B. Sizce avantajlı grup hangisidir? ( ) Kız ( ) Erkek Aşağıdakilerden hangisi bunun nedeni olabilir? 1. Soruda geçen sözcük ya da ifade ( ) Evet ( ) Hayır Sözcüğü/ ifadeyi lütfen yazınız: 2. Sorunun bir cinsiyet grubuna yakın konuları içermesi ( ) Evet ( ) Hayır Konuyu lütfen yazınız: 3. Sorunun biçimsel özellikleri (sözel anlatımın uzun olması, grafik içermesi vb. gibi) ( ) Evet ( ) Hayır Biçimsel özelliği lütfen yazınız: 4. Sorunun türü (çoktan seçmeli, açık uçlu) ( ) Evet ( ) Hayır 5. Sorunun öğrenme alanı (fizik, kimya, biyoloji, yer bilimleri) ( ) Evet ( ) Hayır 6. Sorunun zihinsel düzeyi (bilgi, uygulama ve akıl yürütme) ( ) Evet ( ) Hayır 7. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının aşağıdaki özellikler ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 7a. Öğrencinin evindeki çalışma desteği (bilgisayar ve internet) ( ) Evet ( ) Hayır 7b. Öğrencinin fen öğrenmeye değer vermesi ( ) Evet ( ) Hayır 7c. Öğrencinin fene yönelik tutumu ( ) Evet ( ) Hayır 7d. Öğrencinin fen konularında kendine güvenmesi ( ) Evet ( ) Hayır 7e. Öğrencinin ailesinin eğitim düzeyi ( ) Evet ( ) Hayır 7f. Fen derslerine öğrencinin katılımı ( ) Evet ( ) Hayır 7g. Öğrencinin ev ödevlerine haftalık ayırdığı zaman ( ) Evet ( ) Hayır 8. Lehine olduğunu belirttiğiniz cinsiyetin, bu maddeyi doğru yanıtlama davranışının öğrenim gördükleri okulların aşağıdaki özellikleri ile ilişkili olabileceğini düşünüyor musunuz? 8a. Okulun akademik başarıya verdiği önem ( ) Evet ( ) Hayır 8b. Okul kaynakları (laboratuvara sahip olması, vb.) ( ) Evet ( ) Hayır 9. Bir gruba avantaj sağlama durumunun, yukarıdaki sekiz maddede belirtilmeyen bir nedenden kaynaklı olabileceğini düşünüyorsanız lütfen BELİRTİNİZ

208 191 Ek D. Tek Boyululuk İçin Sözdizimi ve Path Diyagramı Sözdizimi DFA Observed Variables: m1 m2 m3 m4 m5 m6 m7 m8 m9 m10 m11 m12 m13 m14 m15 m16 m17 m18 m19 m20 m21 m22 m23 m24 m25 m26 Covariance Matrix from File A.COV Asymptotic Covariance Matrix from File A.ACP Sample Size: 405 Latent Variables: S Relationships: m1 m2 m3 m4 m5 m6 m7 m8 m9 m10 m11 m12 m13 m14 m15 m16 m17 m18 m19 m20 m21 m22 m23 m24 m25 m26 = S Method of Estimation: Weighted Least Squares Path Diagram End of Problem

209 Path Diyagramı 192

210 193 Ek E. SIBTEST ve MTK-OO Analizi Sonuçları SIBTEST Sonuçları F L Run Suspect Subtest Beta standard p-elim MS A no. Item Numbers estimate error p-value R F SSD G E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E

211 194 MTK-OO Analizi Sonuçları Her bir madde FMF için test edilirken diğer maddeler ankor olduğunda MTK-OO Sonuçları: Md hipotez testi g2 df ref(a) ref(b) odak(a) odak(b) odak(mü) g 1 All equal a equal b equal All equal a equal b equal All equal All equal All equal All equal All equal a equal b equal All equal All equal a equal b equal All equal All equal All equal All equal a equal b equal All equal All equal a equal b equal All equal All equal All equal All equal a equal b equal All equal a equal b equal All equal a equal b equal All equal All equal All equal All equal All equal a equal b equal

212 195 MTK-OO Analizi Sonuçları Beşinci, Sekizinci, 10., 17., 24. ve 25. maddeler ankor olarak alındığında: Md hipotez testi G 2 df ref(a) ref(b) odak(a) odak(b) odak(mü) g 1 All equal a equal b equal All equal All equal a equal b equal All equal All equal All equal All equal All equal All equal All equal a equal b equal All equal All equal a equal b equal All equal All equal All equal a equal b equal All equal All equal a equal b equal All equal All equal All equal a equal b equal

213 196 Ek F. Model 3 ün Tüm Maddeler İçin Odds Oranları ve Manidarlık Düzeyleri Çizelge 30 Model 3 Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin ODDS Oranları Madde No γ ss ML ODDS Oranları FMF FÖH FKG EÇD EÖZ AED FDK FÖD EEK 1 0,35 0,16 0,83 1,42 1,15 0,89 1,08 1,23 0,82 1,03 0,95 0,90 2-0,47 0,16-1,11 0,62 0,91 0,82 1,37 1,08 0,90 0,99 1,08 1,15 3-0,21 0,17-0,50 0,81 0,91 0,72 1,08 0,95 0,80 1,16 0,96 0,97 4-0,18 0,16-0,43 0,83 1,34 1,02 1,08 1,05 0,88 0,85 0,79 1,07 5-0,01 0,18-0,02 0,99 1,03 0,81 0,95 1,18 1,09 1,01 0,99 0,75 6-0,16 0,16-0,39 0,85 0,91 1,38 1,30 0,96 0,92 0,92 0,89 0,93 7-0,52 0,16-1,22 0,60 1,03 1,01 0,99 1,00 0,95 0,92 1,10 1,06 8 0,11 0,16 0,26 1,12 1,31 0,96 1,31 1,19 0,71 0,92 0,84 1,10 9-0,33 0,17-0,77 0,72 0,92 0,85 1,24 1,04 0,80 0,99 1,00 1, ,14 0,17-0,32 0,87 1,03 0,93 1,25 1,08 0,78 1,20 0,91 1, ,26 0,16 0,61 1,30 1,02 1,02 0,98 0,90 0,98 0,93 1,04 1, ,26 0,16 0,60 1,29 1,17 0,94 1,12 0,99 1,07 0,86 1,11 0, ,15 0,17 0,35 1,16 0,82 1,07 1,14 1,03 0,81 1,01 0,97 1, ,14 0,18 0,32 1,15 1,15 0,65 0,93 0,90 0,91 1,15 0,96 0, ,90 0,22-2,10 0,41 0,93 0,89 1,17 1,06 0,95 1,29 1,00 1, ,53 0,16 1,25 1,71 1,07 0,87 1,13 1,12 0,77 0,98 1,09 0, ,15 0,16-0,35 0,86 1,02 0,91 1,05 1,13 1,01 0,91 1,12 0, ,23 0,18-0,53 0,80 0,81 1,47 1,40 0,99 1,29 0,84 0,92 0, ,40 0,17 0,93 1,49 1,14 0,74 1,14 1,01 0,85 1,10 1,01 1, ,33 0,17 0,78 1,40 1,12 0,79 1,01 0,96 0,98 1,11 1,01 0, ,50 0,16-1,17 0,61 1,01 0,91 0,89 1,12 0,73 0,91 0,93 0, ,49 0,17 1,15 1,63 1,01 0,98 0,95 0,99 1,13 0,95 1,06 0, ,18 0,18-0,43 0,83 0,84 1,32 0,79 0,96 1,10 0,85 1,11 1, ,26 0,17-0,61 0,77 1,00 0,79 0,91 1,01 0,87 0,97 1,17 0, ,15 0,23-0,35 0,86 0,89 0,79 1,21 1,07 0,63 1,08 0,79 1, ,03 0,17-0,06 0,97 0,93 1,06 1,05 1,02 0,84 1,07 0,84 1, ,02 0,16-0,05 0,98 1,20 1,27 0,97 1,12 0,97 0,87 1,02 0, ,27 0,16 0,63 1,31 0,92 0,93 0,99 1,09 1,00 0,91 1,14 0, ,09 0,16 0,22 1,10 1,09 1,03 1,05 0,96 0,91 0,93 0,98 0, ,11 0,17 0,25 1,11 0,73 1,03 0,84 1,00 1,03 1,07 1,09 0, ,30 0,20 0,69 1,34 1,14 0,71 0,98 1,00 0,96 0,90 1,08 1, ,49 0,19 1,14 1,62 1,01 0,99 1,23 1,11 0,72 0,91 1,01 1, ,09 0,18-0,21 0,91 1,00 0,91 1,16 1,16 0,74 1,18 0,89 1, ,60 0,18-1,41 0,55 1,11 0,75 0,94 1,26 0,97 1,07 0,81 0, ,82 0,25-1,93 0,44 1,28 0,88 0,89 1,14 0,94 0,73 0,90 0, ,29 0,16-0,67 0,75 1,02 0,95 0,99 1,06 0,85 1,11 0,83 1, ,03 0,16-0,07 0,97 0,99 0,82 1,07 0,97 0,72 1,11 1,07 1, ,07 0,16-0,16 0,93 1,08 0,80 0,96 1,00 0,92 1,02 1,00 0, ,05 0,16 0,13 1,06 1,01 1,20 1,06 0,95 1,08 0,95 0,97 0, ,71 0,17-1,68 0,49 1,22 0,82 1,23 1,14 0,71 0,90 0,89 1,26 (devam ediyor)

214 197 Çizelge 30 (devam) Model 3 Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin ODDS Oranları Madde No γ ss ML ODDS Oranları FMF FÖH FKG EÇD EÖZ AED FDK FÖD EEK 41-0,48 0,18-1,13 0,62 0,99 0,77 1,20 0,92 0,91 1,14 0,98 1, ,03 0,16-0,07 0,97 0,93 1,07 1,02 1,12 0,82 0,96 1,07 1, ,07 0,17-0,17 0,93 0,86 1,25 0,81 0,91 1,12 1,01 1,04 0, ,16 0,16 0,38 1,18 0,98 1,08 1,04 0,88 1,18 0,97 1,09 0, ,15 0,16 0,36 1,16 0,89 1,16 1,08 1,06 1,07 1,12 0,98 1, ,31 0,15-0,72 0,74 0,96 1,03 1,03 0,88 1,12 0,94 1,12 1, ,14 0,16-0,33 0,87 0,86 1,11 0,97 0,92 1,01 1,07 1,07 0, ,04 0,15-0,08 0,96 1,09 1,15 1,34 0,97 1,14 0,97 0,97 1, ,39 0,16-0,91 0,68 0,90 0,98 1,07 0,92 1,03 1,09 1,06 1, ,67 0,17-1,57 0,51 1,13 0,72 1,24 0,90 0,88 0,92 1,10 1, ,21 0,16-0,49 0,81 1,33 0,81 0,94 0,97 0,84 0,94 1,03 0, ,25 0,15 0,58 1,28 1,03 1,05 1,10 0,93 0,99 0,96 0,96 1, ,14 0,16 0,32 1,15 1,05 1,03 1,01 1,22 0,92 0,91 1,07 0, ,04 0,16-0,09 0,96 1,15 1,08 0,95 1,14 0,84 0,97 0,79 0, ,17 0,16-0,40 0,84 1,04 1,16 1,00 1,11 1,11 0,94 0,89 0, ,22 0,15 0,53 1,25 1,00 1,09 1,08 0,99 0,93 1,05 0,82 1, ,02 0,16 0,05 1,02 0,85 1,14 1,04 1,05 0,81 1,06 0,93 0, ,12 0,16-0,29 0,88 0,99 0,88 0,86 1,07 1,08 1,09 1,12 0, ,06 0,16 0,14 1,06 0,88 1,08 0,90 1,00 1,06 1,33 1,06 0, ,16 0,18-0,38 0,85 0,92 0,91 0,75 1,17 0,77 0,94 0,93 0, ,11 0,17 2,61 3,03 1,23 0,88 0,88 1,01 1,24 0,88 0,85 0, ,71 0,19 1,68 2,04 0,95 0,98 0,98 0,98 1,01 0,89 1,01 0, ,31 0,16 0,72 1,36 0,93 0,95 1,03 0,86 1,31 1,12 1,24 1, ,39 0,16 0,92 1,48 0,95 0,91 1,04 1,02 1,07 1,10 1,08 0, ,17 0,17-0,39 0,85 1,19 0,76 0,86 1,08 0,81 0,96 0,96 1, ,03 0,16-0,08 0,97 1,03 0,84 1,03 1,07 0,72 0,97 1,07 1, ,07 0,16-0,15 0,94 0,97 1,16 0,87 0,92 1,20 0,88 1,05 0, ,36 0,18-0,85 0,70 0,94 0,90 0,94 1,04 0,71 0,95 1,00 1, ,04 0,16-0,09 0,96 0,94 0,90 0,99 1,10 0,88 1,18 0,89 1, ,01 0,16 0,03 1,01 1,09 1,07 0,92 1,12 1,09 1,01 0,99 0, ,18 0,16 0,43 1,20 1,09 0,97 0,86 1,07 0,94 0,96 0,99 1, ,21 0,17 0,49 1,23 1,21 0,72 1,11 1,10 0,89 1,11 1,05 1, ,54 0,17 1,27 1,72 1,10 0,92 0,95 1,34 0,96 0,95 1,00 0, ,41 0,17-0,95 0,67 1,11 0,85 0,98 0,85 1,26 1,06 1,03 0, ,56 0,16-1,31 0,57 1,06 0,95 1,19 1,06 1,00 1,01 0,92 1, ,12 0,21-0,28 0,89 0,81 1,18 0,97 1,12 0,79 1,05 0,86 0, ,16 0,17-0,39 0,85 1,28 0,82 1,14 0,91 0,78 0,98 1,01 1, ,21 0,18-0,50 0,81 1,05 0,95 0,93 0,97 0,64 1,05 0,93 1, ,06 0,16-0,14 0,94 1,11 0,91 0,89 1,11 0,74 1,06 0,96 1, ,21 0,17 0,49 1,23 1,13 0,96 0,91 0,98 0,99 1,08 0,91 0,93 (devam ediyor)

215 Çizelge 30 (devam) Model 3 Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin ODDS Oranları Madde No γ ss ML ODDS Oranları FMF FÖH FKG EÇD EÖZ AED FDK FÖD EEK 81-0,60 0,17-1,40 0,55 1,06 0,72 1,05 0,86 0,82 0,85 0,81 1, ,24 0,27 0,56 1,27 1,10 0,92 0,73 0,92 1,16 0,87 1,02 0, ,37 0,17 0,87 1,45 1,11 1,12 0,99 0,93 0,88 1,06 0,88 1, ,50 0,16-1,16 0,61 0,95 0,88 0,95 1,14 0,92 0,98 0,91 0, ,02 0,16-0,04 0,98 0,93 0,99 0,87 0,97 1,03 1,08 0,89 0, ,16 0,16 0,38 1,18 0,99 1,09 0,96 1,05 1,49 0,85 1,06 1, ,15 0,17 0,35 1,16 0,85 1,21 0,96 1,00 1,22 0,96 1,05 1, ,49 0,16-1,16 0,61 0,91 1,18 0,91 1,06 0,82 1,06 0,82 1, ,08 0,16 0,18 1,08 1,12 0,99 1,14 1,04 0,98 0,98 1,02 1, ,04 0,16-0,09 0,96 0,98 1,16 0,93 0,93 1,05 0,91 1,07 1, ,38 0,19-0,89 0,69 1,07 0,99 0,99 1,03 0,98 0,87 0,67 1, ,28 0,26-0,67 0,75 0,98 1,10 1,13 1,26 1,16 0,90 0,77 1, ,19 0,16-0,45 0,82 1,06 1,09 1,05 1,20 1,05 0,96 0,98 1, ,17 0,20 0,39 1,18 1,07 0,84 1,32 1,05 0,91 1,01 1,06 1, ,02 0,15-0,04 0,98 0,93 1,06 0,84 0,90 1,26 1,17 1,06 1, ,21 0,17-0,49 0,81 0,83 0,78 0,95 0,96 1,03 1,03 1,09 0, ,10 0,16 0,23 1,10 1,09 0,94 1,10 0,91 1,07 1,12 1,02 0, ,55 0,16 1,29 1,73 0,93 0,94 0,95 0,97 0,85 0,97 1,14 1, ,28 0,16-0,65 0,76 0,89 1,09 1,20 1,00 0,75 0,91 1,03 1, ,14 0,16-0,34 0,87 0,97 0,93 0,94 0,96 0,92 1,15 1,07 1, ,09 0,16-0,22 0,91 0,91 0,91 1,03 0,94 0,92 0,98 1,09 1, ,10 0,17-0,23 0,91 1,08 0,75 1,00 0,96 0,89 0,94 0,89 0, ,31 0,16 0,73 1,36 0,88 1,13 0,97 0,87 1,00 0,95 0,98 1, ,42 0,25 0,99 1,53 0,98 0,85 1,09 1,16 0,86 1,11 0,93 1, ,58 0,16 1,37 1,79 1,12 0,85 0,88 1,07 1,05 1,10 0,93 0, ,04 0,16 0,11 1,05 1,02 0,87 1,13 1,24 1,01 0,93 1,09 0, ,16 0,17-0,39 0,85 0,94 0,89 1,21 1,16 0,85 1,03 1,02 1, ,12 0,16 0,28 1,13 0,93 0,96 0,85 1,17 0,98 0,96 1,02 0, ,12 0,16-0,29 0,88 0,85 1,00 0,97 1,12 1,30 0,94 1,02 0, ,14 0,15 0,32 1,15 1,11 0,89 0,82 0,91 1,07 0,96 0,87 0, ,10 0,16-0,24 0,90 1,00 1,10 1,16 1,06 0,83 1,03 1,16 1, ,01 0,16 0,02 1,01 0,82 0,93 1,14 1,25 0,89 0,95 1,12 0, ,15 0,16-0,35 0,86 0,89 1,00 1,15 1,02 0,82 0,99 1,20 1, ,15 0,17 0,34 1,16 0,80 1,37 0,82 0,97 1,24 1,03 1,11 1, ,03 0,16-0,07 0,97 0,94 0,84 1,01 0,94 1,14 0,88 1,10 0, ,01 0,15 0,02 1,01 1,11 0,87 0,99 0,91 1,08 0,97 0,96 0, ,28 0,16 0,66 1,32 1,05 0,89 1,16 1,08 0,88 1,02 0,84 1, ,12 0,16-0,27 0,89 1,10 0,77 1,20 1,00 0,99 1,01 0,86 0, ,62 0,18 1,47 1,87 0,95 1,05 1,19 1,17 0,98 1,02 1,12 0, ,11 0,15 0,25 1,11 1,01 0,88 0,88 1,09 0,90 1,12 1,06 1,13 (devam ediyor)

216 Çizelge 30 (devam) Model 3 Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin ODDS Oranları Madde No γ ss ML ODDS Oranları FMF FÖH FKG EÇD EÖZ AED FDK FÖD EEK 121 0,23 0,18 0,53 1,25 1,16 0,92 0,94 0,94 0,90 1,15 0,94 1, ,15 0,16 0,35 1,16 0,89 0,96 1,00 0,97 0,78 0,93 1,01 0, ,34 0,16 0,79 1,40 0,97 0,82 0,99 1,04 1,05 1,03 1,03 0, ,10 0,16 0,24 1,11 0,90 0,96 0,99 1,19 1,02 1,08 0,86 0, ,13 0,16-0,30 0,88 1,09 1,04 0,95 0,85 0,92 1,03 1,10 1, ,15 0,18-0,36 0,86 0,82 0,98 1,19 1,10 1,13 0,85 1,13 0, ,30 0,16 0,71 1,35 1,08 0,97 0,99 1,02 1,01 0,88 0,93 0, ,37 0,17 0,86 1,44 0,90 1,45 1,15 1,16 0,93 1,01 0,79 1, ,06 0,16-0,13 0,95 0,98 0,85 1,05 1,05 0,90 0,99 0,85 0, ,07 0,16 0,15 1,07 1,10 1,19 1,00 0,92 1,10 0,92 1,02 1, ,24 0,16 0,56 1,27 1,24 1,08 1,01 0,99 1,11 0,85 0,86 1, ,20 0,18-0,47 0,82 0,96 0,84 0,93 0,96 1,04 0,82 0,85 0, ,19 0,16 0,45 1,21 1,01 0,89 1,20 0,94 0,99 1,04 0,85 1, ,15 0,17-0,36 0,86 0,91 0,82 1,03 1,00 0,99 0,93 1,16 0, ,16 0,16 0,37 1,17 0,97 0,97 0,93 0,94 0,95 1,32 1,07 1, ,27 0,16-0,64 0,76 0,78 1,13 1,07 0,99 0,94 1,13 1,03 1, ,05 0,16 0,11 1,05 1,14 0,89 0,99 1,08 1,07 0,92 1,08 0, ,09 0,17 0,22 1,10 1,08 1,21 1,07 0,80 0,93 1,14 1,08 1, ,55 0,18-1,28 0,58 0,90 1,12 0,98 0,96 0,82 1,04 1,09 0, ,11 0,16-0,26 0,90 0,98 0,93 1,06 0,97 0,93 1,09 0,92 1, ,03 0,17-0,07 0,97 1,01 1,06 0,95 1,03 1,29 1,11 1,04 0, ,29 0,16 0,68 1,34 1,07 1,10 0,95 1,05 0,89 0,99 0,88 1, ,06 0,17-0,14 0,94 1,13 0,62 1,09 0,92 0,82 0,82 0,98 0, ,44 0,16-1,03 0,64 0,92 1,05 1,05 1,05 0,90 0,97 0,86 1, ,21 0,16-0,48 0,81 1,07 0,93 1,02 0,93 0,80 0,98 0,96 1, ,72 0,17 1,70 2,06 0,86 0,99 1,26 1,04 0,92 1,07 1,03 0, ,08 0,16 0,19 1,08 0,88 1,33 0,92 0,94 1,13 1,10 1,05 0, ,15 0,18 0,35 1,16 1,07 0,65 1,15 1,13 1,02 0,84 1,30 0, ,01 0,17 0,02 1,01 0,92 0,89 1,25 1,06 0,96 0,85 1,02 0, ,59 0,24 1,38 1,80 0,88 0,66 1,01 1,47 1,13 0,98 1,10 0, ,13 0,21 0,31 1,14 1,09 0,71 1,03 0,97 1,09 0,95 1,13 0, ,21 0,19-0,51 0,81 1,01 0,80 0,83 1,07 1,04 1,02 0,95 0, ,13 0,17 0,30 1,14 1,03 1,18 0,94 1,06 0,97 1,01 0,87 1, ,37 0,16 0,87 1,45 0,84 1,51 1,10 0,90 1,05 1,08 1,31 1, ,18 0,28-0,43 0,83 0,96 0,94 0,89 0,79 0,66 0,76 1,17 1, ,57 0,23 1,33 1,76 0,90 1,89 0,88 0,76 1,00 0,89 1,07 1, ,82 0,21 1,92 2,26 0,87 0,98 1,00 1,00 1,09 0,88 0,77 0, ,08 0,17-0,18 0,93 1,00 0,81 1,11 0,93 0,74 1,06 1,08 1, ,44 0,16-1,04 0,64 0,81 0,98 0,89 0,96 1,07 1,02 1,10 0, ,29 0,16 0,68 1,34 1,26 0,67 1,00 1,07 0,85 1,04 0,86 0,89 (devam ediyor)

217 Çizelge 30 (devam) Model 3 Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin ODDS Oranları Madde No γ ss ML ODDS Oranları FMF FÖH FKG EÇD EÖZ AED FDK FÖD EEK 161-0,05 0,20-0,12 0,95 0,98 0,88 1,52 1,01 1,00 0,94 0,94 1, ,17 0,17-0,39 0,85 1,04 0,56 1,02 1,12 0,88 1,02 0,92 0, ,17 0,17-0,40 0,84 1,05 0,57 1,11 1,26 0,72 0,88 0,90 0, ,20 0,18 0,47 1,22 1,02 0,76 1,00 1,03 0,81 0,85 1,17 0, ,01 0,18-0,01 0,99 0,99 1,16 0,85 1,02 0,76 0,93 0,89 1, ,83 0,16 1,95 2,29 0,94 1,00 1,05 1,34 0,97 0,98 1,06 0, ,67 0,21 1,58 1,96 1,15 0,79 1,25 1,00 0,87 1,08 0,95 0, ,10 0,16-0,23 0,91 1,14 1,03 0,92 0,98 1,14 0,81 0,92 0, ,20 0,30 0,46 1,22 1,20 1,23 1,17 0,93 1,42 1,12 1,06 0, ,01 0,16 0,02 1,01 1,02 1,04 1,04 0,92 1,07 1,02 0,97 0, ,71 0,19-1,66 0,49 1,06 1,00 1,10 1,16 0,94 0,95 1,04 0, ,14 0,16-0,32 0,87 1,03 0,85 1,08 1,06 1,18 0,93 1,10 0, ,41 0,19-0,95 0,67 1,10 0,72 1,11 1,21 1,10 0,98 1,04 0, ,73 0,19-1,73 0,48 1,04 0,69 1,18 0,94 1,05 0,99 1,11 0, ,67 0,20-1,57 0,51 1,12 0,61 1,14 0,95 1,07 1,05 1,06 0, ,36 0,19-0,83 0,70 0,98 0,65 1,33 0,88 0,95 1,04 1,13 0, ,56 0,19-1,30 0,57 0,89 0,85 1,11 1,01 0,93 0,98 0,97 0, ,36 0,19-0,85 0,70 1,01 0,73 1,17 0,96 0,99 1,01 1,08 0, ,60 0,17-1,42 0,55 0,95 0,62 1,15 0,88 0,98 1,13 1,19 0, ,66 0,17-1,54 0,52 0,99 0,67 0,89 0,98 0,85 0,95 1,06 0, ,26 0,18-0,62 0,77 1,29 0,54 1,04 1,12 0,90 0,99 0,83 1, ,03 0,16 0,08 1,03 1,23 0,94 1,02 0,96 1,39 0,95 1,00 0, ,00 0,16 0,01 1,00 0,84 1,12 0,92 1,01 0,81 0,95 1,23 1, ,17 0,17-0,39 0,85 1,02 0,91 1,07 1,07 0,83 0,96 1,00 1, ,01 0,16 0,03 1,01 0,96 1,04 1,01 0,93 0,78 0,92 0,92 1, ,40 0,16 0,95 1,50 1,37 0,86 0,97 0,98 1,05 0,87 0,88 1, ,21 0,16 0,49 1,23 0,86 0,98 0,94 1,11 1,08 1,10 1,01 1, ,96 0,22 2,26 2,62 1,09 0,95 1,14 1,06 0,69 0,95 1,09 0, ,13 0,18-0,29 0,88 1,02 0,88 1,21 1,06 0,79 1,04 0,96 1, ,00 0,16-0,01 1,00 0,82 1,23 0,94 1,00 1,17 0,87 1,00 0, ,48 0,16-1,12 0,62 0,99 0,95 1,13 1,06 0,96 0,89 0,87 0, ,38 0,17 0,89 1,46 0,85 0,91 1,19 1,01 0,76 0,95 0,96 0, ,34 0,18-0,80 0,71 0,89 0,80 0,90 1,05 0,88 1,12 0,96 1, ,45 0,17 1,05 1,57 0,92 0,71 1,12 1,01 0,73 1,03 1,00 0, ,34 0,20-0,80 0,71 1,06 0,78 1,14 1,10 0,78 0,86 1,04 0, ,24 0,17 0,57 1,28 1,07 1,15 0,91 1,20 0,74 0,84 0,82 1, ,31 0,16-0,72 0,74 1,00 0,82 0,95 0,98 0,93 1,22 1,04 1, ,20 0,16-0,48 0,82 0,96 1,02 0,88 1,03 1,13 1,10 0,95 0, ,04 0,20 0,09 1,04 0,98 0,74 1,09 0,97 0,83 1,13 1,02 1, ,13 0,16-0,29 0,88 1,04 0,89 1,04 1,08 1,06 1,07 1,01 0,77 (devam ediyor)

218 Çizelge 30 (devam) Model 3 Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin ODDS Oranları Madde No γ ss ML ODDS Oranları FMF FÖH FKG EÇD EÖZ AED FDK FÖD EEK 201-0,17 0,23-0,40 0,84 0,96 0,80 1,13 0,96 0,84 1,05 0,85 0, ,11 0,23-0,25 0,90 1,19 0,67 1,10 1,20 1,10 1,15 0,88 0, ,25 0,18 0,59 1,29 0,75 1,04 1,17 1,03 0,68 1,16 1,05 1, ,09 0,17 0,21 1,10 1,14 0,85 1,03 1,06 0,95 1,01 1,01 0, ,16 0,18 0,38 1,18 1,29 0,69 0,83 0,85 0,81 0,93 1,09 0, ,23 0,17-0,53 0,80 0,85 1,00 0,93 1,15 0,92 0,84 1,06 0, ,11 0,19-0,27 0,89 0,82 0,96 1,18 1,10 0,74 0,90 1,16 1, ,49 0,17 1,15 1,63 0,80 0,90 0,95 1,23 1,18 1,06 0,97 0, ,06 0,19 0,15 1,07 0,84 1,00 1,10 0,99 0,78 1,18 1,16 1, ,24 0,22-0,57 0,79 0,79 1,10 1,09 0,90 0,70 1,13 0,91 1, ,44 0,17 1,03 1,55 0,87 1,24 0,74 0,84 0,96 1,09 1,01 1, ,34 0,16 0,81 1,41 0,79 1,12 0,96 0,83 0,82 1,11 1,08 1, ,17 0,20 0,39 1,18 1,30 0,76 0,88 1,15 0,76 0,91 1,11 1, ,15 0,16-0,35 0,86 0,94 0,87 0,95 0,89 1,07 1,08 0,93 1, ,18 0,16 0,42 1,20 1,24 0,81 0,92 0,88 0,76 1,01 0,84 0, ,28 0,16 0,66 1,32 0,89 0,91 1,03 1,02 1,05 1,02 1,00 1, ,03 0,16-0,07 0,97 1,03 0,92 0,91 1,20 0,83 0,90 0,99 1, ,41 0,16 0,96 1,51 0,93 1,10 0,90 0,88 0,89 1,06 1,17 1, ,11 0,17 0,27 1,12 0,85 0,92 1,17 0,92 0,91 1,05 0,96 0, ,18 0,18-0,43 0,83 1,09 0,92 0,89 1,00 1,11 1,09 0,88 0, ,01 0,16 0,03 1,01 1,07 0,94 1,20 1,16 0,90 1,08 0,94 0,95

219 202 Çizelge 31 Model 3 İçin Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin Manidar İlişki Gösterme Durumu Madde no gamma/ss FÖH FKG EÇD EÖZ AED FDK FÖD EEK 1 2,17 1,30-1,18 0,74 2,48-1,54 0,38-0,58-0,71 2-2,86-0,84-1,94 3,03 0,89-0,86-0,08 0,85 0,93 3-1,29-0,93-3,05 0,76-0,60-1,64 1,66-0,43-0,23 4-1,15 2,79 0,11 0,78 0,58-1,04-2,15-2,62 0,47 5-0,05 0,21-1,81-0,44 1,76 0,58 0,14-0,12-1,91 6-1,00-0,87 3,01 2,03-0,52-0,65-0,96-1,23-0,48 7-3,20-0,01 0,06-0,18 0,05-0,42-0,97 1,03 0,39 8 0,67 2,50-0,46 2,68 2,10-2,54-0,96-1,93 0,64 9-1,97-0,75-1,60 2,08 0,49-1,61-0,10 0,01 1, ,82 0,30-0,75 2,13 0,89-1,76 1,96-0,96 1, ,65 0,22 0,09-0,19-1,38-0,19-0,91 0,48 0, ,62 1,50-0,63 1,08-0,19 0,49-1,72 1,11-0, ,89-1,89 0,61 1,25 0,38-1,59 0,11-0,35 2, ,75 1,23-3,66-0,69-1,10-0,62 1,44-0,44-0, ,11-0,61-0,85 1,18 0,58-0,33 2,20-0,03 1, ,24 0,67-1,44 1,20 1,44-1,97-0,23 0,92-0, ,93 0,21-1,01 0,43 1,59 0,03-1,11 1,28-1, ,24-1,90 3,25 2,27-0,13 1,69-1,84-0,81-0, ,40 1,07-2,86 1,23 0,05-1,31 1,03 0,14 0, ,00 1,09-2,23 0,11-0,54-0,19 1,19 0,06-1, ,04 0,06-0,94-1,14 1,37-2,45-1,07-0,80-0, ,88 0,13-0,21-0,54-0,16 0,87-0,56 0,62-0, ,02-1,48 2,35-2,06-0,52 0,67-1,64 1,00 0, ,56-0,04-2,31-0,90 0,11-1,18-0,33 1,69-0, ,64-0,71-1,61 1,32 0,56-2,86 0,61-1,80 0, ,16-0,66 0,49 0,47 0,19-1,44 0,80-1,87 0, ,13 1,81 2,35-0,34 1,39-0,27-1,60 0,20-0, ,63-0,83-0,75-0,09 1,04-0,08-1,06 1,39-1, ,58 0,87 0,22 0,51-0,48-0,82-0,90-0,25-0, ,61-2,88 0,18-1,65 0,01 0,17 0,77 0,90-0, ,50 1,03-2,79-0,13 0,00-0,34-1,03 0,72 0, ,53 0,08-0,16 1,74 1,10-2,36-1,12 0,09 1, ,50 0,00-0,94 1,33 1,60-2,25 1,69-1,23 0, ,43 0,99-2,79-0,57 2,63-0,32 0,77-2,24-1, ,30 1,62-0,92-0,81 1,06-0,41-2,34-0,79-1, ,83 0,23-0,55-0,07 0,74-1,37 1,23-2,15 1, ,18-0,15-1,94 0,70-0,35-2,63 1,13 0,75 1, ,42 0,77-2,25-0,37-0,07-0,70 0,24 0,02-1, ,33 0,05 1,77 0,54-0,61 0,57-0,56-0,31-1, ,31 1,96-2,02 2,05 1,55-2,69-1,15-1,26 1, ,74-0,14-2,51 1,71-1,00-0,75 1,40-0,24 0,69 (devam ediyor)

220 203 Çizelge 31 (devam) Model 3 İçin Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin Manidar İlişki Gösterme Durumu Madde no gamma/ ss FÖH FKG EÇD EÖZ AED FDK FÖD EEK 42-0,19-0,71 0,61 0,25 1,38-1,67-0,49 0,81 0, ,42-1,39 2,10-1,99-1,17 0,79 0,15 0,44-2, ,02-0,23 0,73 0,39-2,36 1,31-0,37 1,02-1, ,95-1,19 1,42 0,79 0,67 0,56 1,34-0,27 0, ,99-0,42 0,23 0,28-1,69 0,95-0,74 1,27 0, ,91-1,59 1,00-0,36-1,05 0,02 0,79 0,77-0, ,23 0,87 1,40 2,17-0,37 1,10-0,40-0,31 0, ,47-1,07-0,24 0,72-1,04 0,19 1,03 0,71 0, ,86 1,09-3,12 2,08-1,26-0,97-0,96 1,05 0, ,32 2,90-2,16-0,66-0,45-1,50-0,73 0,30-0, ,63 0,34 0,46 1,00-0,91-0,10-0,48-0,49 0, ,86 0,53 0,21 0,13 2,45-0,69-1,12 0,72-0, ,22 1,37 0,65-0,51 1,64-1,29-0,31-2,64-1, ,03 0,28 1,40 0,01 1,23 0,77-0,65-1,31-1, ,45-0,06 0,84 0,80-0,14-0,62 0,60-2,27 0, ,13-1,56 1,23 0,43 0,61-1,69 0,65-0,81-0, ,78-0,12-1,32-1,51 0,83 0,63 1,01 1,29-0, ,36-1,30 0,65-1,04-0,05 0,44 3,31 0,66-1, ,90-0,68-0,96-2,61 1,68-1,91-0,61-0,68-0, ,67 2,01-1,26-1,33 0,11 1,60-1,44-1,78-0, ,78-0,48-0,21-0,22-0,17 0,08-1,20 0,11-0, ,98-0,75-0,59 0,28-1,97 2,18 1,32 2,44 0, ,48-0,57-1,04 0,40 0,22 0,57 1,17 0,90-0, ,01 1,51-2,59-1,39 0,95-1,62-0,52-0,46 0, ,21 0,25-1,98 0,31 0,84-2,80-0,34 0,79 1, ,42-0,27 1,41-1,35-1,13 1,56-1,53 0,51-1, ,00-0,61-0,98-0,49 0,39-2,37-0,59 0,03 0, ,24-0,63-1,15-0,10 1,13-1,07 1,90-1,35 0, ,08 0,83 0,58-0,85 1,40 0,76 0,09-0,07-1, ,16 0,86-0,41-1,47 0,88-0,53-0,44-0,16 0, ,25 1,73-3,15 0,95 1,14-0,99 1,21 0,51 0, ,27 0,93-0,94-0,51 2,60-0,30-0,55-0,04-2, ,35 0,89-1,57-0,21-1,96 1,82 0,68 0,35-1, ,39 0,58-0,58 1,64 0,68-0,04 0,11-0,91 0, ,58-1,69 1,14-0,25 1,13-1,46 0,48-1,30-0, ,99 2,36-1,91 1,28-1,10-2,17-0,19 0,15 1, ,21 0,43-0,57-0,66-0,34-3,60 0,53-0,72 1, ,38 1,05-1,00-1,15 1,25-2,60 0,67-0,49 0, ,25 1,21-0,50-0,89-0,24-0,08 0,89-1,06-0, ,61 0,59-3,19 0,51-1,77-1,65-1,84-2,37 0, ,88 0,59-0,50-1,85-0,56 0,74-0,98 0,13-1,38 (devam ediyor)

221 204 Çizelge 31 (devam) Model 3 İçin Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin Manidar İlişki Gösterme Durumu Madde no gamma/ ss FÖH FKG EÇD EÖZ AED FDK FÖD EEK 83 2,21 0,95 0,96-0,15-0,91-1,09 0,64-1,34 0, ,01-0,60-1,28-0,54 1,49-0,72-0,18-0,98-0, ,11-0,72-0,19-1,35-0,34 0,24 0,92-1,33-1, ,03-0,12 0,79-0,44 0,64 3,59-1,98 0,73 0, ,88-2,09 1,66-0,41-0,04 1,62-0,47 0,57 1, ,15-0,96 1,61-0,93 0,68-1,71 0,68-2,35 2, ,47 1,16-0,21 1,32 0,42-0,15-0,29 0,20 0, ,25-0,16 1,44-0,72-0,95 0,44-1,37 0,79-0, ,96 0,62-0,13-0,09 0,27-0,18-1,36-3,94 0, ,07-0,11 0,51 0,74 1,82 0,79-0,81-1,82 0, ,19 0,60 0,75 0,50 0,99 0,44-0,43-0,20 0, ,85 0,56-1,44 2,22 0,48-0,72 0,08 0,54 1, ,11-0,71 0,50-1,75-1,35 2,07 1,90 0,66 0, ,24-1,82-2,37-0,53-0,44 0,21 0,36 0,97-0, ,62 0,89-0,64 1,01-1,16 0,55 1,34 0,19-0, ,44-0,71-0,69-0,56-0,43-1,38-0,37 1,50 0, ,73-1,18 0,81 1,91 0,03-2,40-1,15 0,32 0, ,93-0,32-0,75-0,71-0,52-0,76 1,74 0,83 1, ,59-1,00-0,98 0,29-0,83-0,71-0,22 0,93 0, ,56 0,65-2,70 0,04-0,67-0,92-0,69-1,70-0, ,89-1,21 1,16-0,28-1,70-0,01-0,59-0,26 0, ,68-0,14-1,04 0,54 1,10-0,91 0,79-0,52 0, ,55 1,09-1,62-1,29 0,82 0,40 1,09-0,77-0, ,28 0,19-1,47 1,32 2,71 0,09-0,86 0,93-0, ,96-0,56-1,14 1,86 1,75-1,20 0,35 0,18 1, ,76-0,76-0,50-1,75 1,92-0,16-0,46 0,22-1, ,75-1,62-0,08-0,33 1,38 1,30-0,74 0,23-0, ,89 1,03-1,22-2,15-1,21 0,59-0,44-1,64-0, ,66 0,01 0,94 1,49 0,77-1,47 0,32 1,61 0, ,05-1,94-0,84 1,22 2,85-0,97-0,65 1,25-0, ,96-1,19-0,01 1,45 0,23-1,57-0,15 1,38 1, ,85-2,02 2,96-1,87-0,33 1,54 0,34 1,07 0, ,18-0,57-1,77 0,04-0,72 0,97-1,46 0,99-1, ,04 1,06-1,50-0,11-1,63 0,60-0,41-0,52-1, ,78 0,49-1,21 1,48 0,98-1,54 0,21-1,98 0, ,72 0,91-2,70 1,84 0,00-0,08 0,10-1,65-0, ,54-0,42 0,39 1,62 1,71-0,18 0,25 0,82-0, ,70 0,11-1,37-1,35 1,07-0,91 1,43 0,70 0, ,30 1,35-0,76-0,60-0,69-0,85 1,56-0,64 0, ,92-1,10-0,52-0,08-0,44-2,01-0,86 0,06-1, ,12-0,27-2,04-0,13 0,49 0,40 0,32 0,29-1,04 (devam ediyor)

222 205 Çizelge 31 (devam) Model 3 İçin Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin Manidar İlişki Gösterme Durumu Madde no gamma/ ss FÖH FKG EÇD EÖZ AED FDK FÖD EEK 124 0,64-1,33-0,45-0,16 2,18 0,15 0,95-1,71-1, ,80 0,85 0,31-0,53-2,05-0,71 0,37 1,05 0, ,82-1,82-0,19 1,47 1,03 0,79-1,78 1,15-0, ,91 0,79-0,36-0,15 0,28 0,10-1,65-0,82-0, ,18-1,03 3,65 1,31 1,88-0,61 0,07-2,56 0, ,34-0,21-1,70 0,46 0,64-0,89-0,11-1,78-0, ,42 0,96 1,78-0,05-1,07 0,81-1,05 0,19 0, ,49 2,03 0,71 0,08-0,17 0,83-1,93-1,64 0, ,13-0,39-1,65-0,64-0,43 0,27-2,18-1,64-1, ,17 0,12-1,24 1,72-0,82-0,07 0,51-1,71 0, ,91-0,89-1,91 0,27-0,01-0,09-0,80 1,50-0, ,00-0,35-0,34-0,78-0,79-0,41 3,49 0,80 0, ,68-2,52 1,18 0,65-0,13-0,51 1,49 0,35 1, ,30 1,31-1,30-0,08 1,03 0,56-1,02 0,83-0, ,55 0,69 1,72 0,62-2,65-0,61 1,53 0,77 0, ,02-0,92 0,97-0,24-0,46-1,48 0,47 0,89-0, ,68-0,21-0,83 0,59-0,38-0,60 1,09-0,97 0, ,19 0,12 0,53-0,50 0,32 2,06 1,26 0,42-1, ,82 0,68 0,93-0,56 0,63-1,00-0,13-1,39 0, ,35 1,11-4,60 0,81-1,52-1,64-2,22-0,23-0, ,74-0,84 0,45 0,43 0,67-0,90-0,37-1,70 0, ,29 0,66-0,84 0,14-0,92-1,86-0,19-0,45 1, ,38-1,44-0,21 2,26 0,53-0,66 0,79 0,34-0, ,48-1,20 2,69-0,80-0,82 1,01 1,15 0,53-0, ,86 0,63-3,99 1,25 1,40 0,18-1,93 1,80-1, ,06-0,79-1,23 1,73 0,74-0,33-1,84 0,17-0, ,47-0,80-2,69 0,06 2,96 0,72-0,20 0,68-1, ,64 0,72-2,76 0,20-0,30 0,56-0,44 1,07-1, ,11 0,11-1,86-1,55 0,69 0,26 0,20-0,43-0, ,74 0,28 1,37-0,55 0,66-0,21 0,11-1,52 1, ,34-1,69 4,04 0,95-1,42 0,42 0,92 3,07 0, ,64-0,22-0,39-0,63-1,83-2,18-1,81 1,00 0, ,45-0,77 4,20-0,87-2,47 0,02-0,95 0,53 2, ,85-1,19-0,28-0,01-0,01 0,58-1,17-2,41-0, ,46 0,03-2,03 0,99-0,85-2,28 0,66 0,86 0, ,78-2,02-0,31-1,16-0,60 0,57 0,24 1,05-1, ,77 2,20-3,88-0,02 0,78-1,34 0,41-1,67-0, ,25-0,14-1,06 3,27 0,05 0,02-0,63-0,52 0, ,96 0,31-5,07 0,18 1,36-1,04 0,19-0,88-0, ,00 0,47-5,02 0,99 2,69-2,59-1,41-1,14-0, ,13 0,19-2,37 0,01 0,30-1,66-1,80 1,56-1,22 (devam ediyor)

223 Çizelge 31 (devam) Model 3 İçin Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin Manidar İlişki Gösterme Durumu Madde no gamma/ ss FÖH FKG EÇD EÖZ AED FDK FÖD EEK 165-0,04-0,13 1,22-1,54 0,24-2,04-0,78-1,20 0, ,09-0,64-0,09 0,42 3,60-0,27-0,23 0,67-0, ,19 0,99-1,74 1,67 0,00-1,00 0,70-0,43-0, ,61 1,22 0,17-0,82-0,19 0,99-2,40-0,95-1, ,67 0,97 0,99 0,84-0,49 1,56 0,75 0,39-0, ,06 0,15 0,27 0,44-1,07 0,55 0,18-0,40-0, ,68 0,50-0,06 0,79 1,57-0,41-0,51 0,41-0, ,85 0,31-1,65 0,79 0,72 1,33-0,80 1,10-2, ,10 0,76-2,60 0,91 1,64 0,55-0,19 0,38-2, ,94 0,35-3,05 1,42-0,67 0,31-0,11 1,03-2, ,40 0,92-3,76 1,12-0,53 0,36 0,44 0,58-2, ,92-0,21-3,58 2,47-1,36-0,35 0,36 1,16-1, ,98-0,98-1,36 0,92 0,15-0,52-0,23-0,25-2, ,95 0,04-2,63 1,36-0,46-0,12 0,08 0,76-2, ,51-0,48-4,21 1,35-1,46-0,18 1,30 1,81-2, ,85-0,07-3,52-1,07-0,29-1,30-0,56 0,61-1, ,50 2,33-5,19 0,39 1,25-0,75-0,12-1,99 0, ,21 1,95-0,62 0,20-0,52 2,61-0,60-0,03-0, ,02-1,66 0,96-0,90 0,17-1,70-0,65 2,33 0, ,00 0,15-0,97 0,61 0,82-1,50-0,51-0,01 0, ,08-0,42 0,32 0,05-0,90-2,08-1,02-0,93 1, ,55 3,03-1,44-0,33-0,32-0,76-1,63-1,47 0, ,34-1,52-0,27-0,90 1,24 0,61 1,13 0,11 0, ,37 0,63-0,43 0,98 0,51-2,45-0,47 0,75-0, ,71 0,19-1,10 1,82 0,61-1,56 0,37-0,45 0, ,02-2,02 1,97-0,69-0,02 1,22-1,69-0,04-0, ,96-0,06-0,50 1,27 0,70-0,31-1,37-1,56-0, ,27-1,63-0,92 1,74 0,15-1,96-0,59-0,39-0, ,90-1,11-1,90-1,47 0,50-0,89 1,16-0,40 0, ,69-0,84-3,00 1,09 0,08-2,33 0,34 0,04-0, ,72 0,43-1,93 1,06 0,95-1,66-1,42 0,32-1, ,45 0,60 1,19-0,95 2,05-2,25-1,90-2,05 0, ,91 0,01-1,83-0,70-0,24-0,54 2,24 0,40 0, ,26-0,46 0,09-1,32 0,35 0,91 1,06-0,55-1, ,19-0,13-2,26 0,66-0,29-1,29 1,15 0,16 0, ,77 0,37-1,15 0,42 0,95 0,45 0,73 0,13-1, ,73-0,27-1,43 0,82-0,30-1,05 0,40-1,21-0, ,47 1,12-2,58 0,63 1,45 0,54 1,14-0,99-1, ,39-2,47 0,30 1,37 0,34-2,78 1,51 0,49 0, ,55 1,20-1,55 0,28 0,64-0,44 0,09 0,15-1, ,91 2,26-3,21-1,70-1,77-1,34-0,79 0,81-0,30 (devam ediyor)

224 207 Çizelge 31 (devam) Model 3 İçin Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin Manidar İlişki Gösterme Durumu Madde no gamma/ ss FÖH FKG EÇD EÖZ AED FDK FÖD EEK 206-1,33-1,54-0,05-0,83 1,70-0,62-1,95 0,55-0, ,60-1,68-0,40 1,39 0,97-1,73-1,04 1,37 0, ,91-2,08-1,01-0,52 2,33 1,22 0,69-0,31-1, ,34-1,44-0,08 0,84-0,11-1,47 1,57 1,37 0, ,08-1,75 0,60 0,63-0,96-1,77 1,00-0,73 1, ,60-1,27 1,91-2,86-1,96-0,34 1,00 0,05 0, ,17-2,38 1,05-0,45-2,30-1,44 1,19 0,86 0, ,84 2,10-2,18-1,09 1,44-1,55-0,86 0,92 0, ,96-0,61-1,42-0,51-1,49 0,51 0,88-0,75 1, ,11 2,07-2,05-0,82-1,54-1,97 0,07-1,85-0, ,79-1,20-1,03 0,33 0,30 0,35 0,18 0,05 0, ,18 0,29-0,87-0,96 2,17-1,44-1,26-0,09 1, ,55-0,77 0,86-1,04-1,51-0,90 0,72 1,71 1, ,65-1,50-0,81 1,47-1,00-0,65 0,57-0,53-0, ,99 0,68-0,74-1,00 0,02 0,73 0,85-1,15-0, ,09 0,42-0,64 1,77 1,78-0,76 0,86-0,72-0,32

225 208 Ek G. Model 3 deki İlk On İki Madde İçin Yakınlaştırma Grafikleri Zaman Serileri Grafikleri

226 209

227 210