Raven ın Standart İlerleyen Matrislerinin Türkiye ye Uyarlanması. Standart İlerleyen Matrisler SİM

Transkript

1 Raven ın Standart İlerleyen Matrislerinin Türkiye ye Uyarlanması Standart İlerleyen Matrisler SİM

2 Raven ın Standart İlerleyen Matrisleri - Norm Yapısı Tabloları Türk Normu Giriş Raven ın İlerleyen Matrisleri ilk olarak, zekâ nın genetik ve çevresel belirleyicileri hakkında temel araştırmalarda kullanılmak üzere geliştirilmiştir. Raven ın yapımcısı J.C. Raven, yönetilmesi ve aynı zamanda net ve teorik olarak anlamlı bir şekilde yorumlanması kolay olacak testlerin geliştirilmesi niyetiyle yola çıktı (J. C. Raven, 1936; Watt, 1998). 19. yüzyılın başlarında Charles Spearman bir derste başarılı olan öğrencinin diğer derslerde de başarılı olduğunu fark etmiştir ve genel zekâ faktörü olarak g yi tanımlamıştır. Bu genel zekâ faktörünün zekâ testlerinde %40-%50 arası varyansı olduğu gözlemlenmektedir. Bu durum, genel zekâ faktörü yüksek olan kişiler olduğu gibi (farklı zekâ türlerinin hepsinde yüksek performans gösteren), sadece belirli zekâ türlerinde oldukça yüksek performans sergileyen kişiler de oluyor anlamına gelmektedir. (Örneğin, tasarımda çok yetenekli, ancak sözel kabiliyeti düşük). Spearman ın g tanımından sonra, 1993 te John Carroll un 3 katmanlı zekâ tanımı, bugün Carroll-Cattell-Horn adıyla bildiğimiz bilişsel yeteneğe bakış açısının temellerini atmıştır. Carroll, zekâ da geniş, dar ve genel katmanlar olduğunu öne sürmüştür. Cattell ise daha sonra bu teori ile, geniş katmanlardaki bugün IQ testlerinde en çok ölçülen 2 alt-katmanı tanımladı: kristal ve akışkan zekâ. Kristal Zekâ (crystallized intelligence, Gc): İnsanın genel bilgisi ve kelime haznesiyle ölçülen, uzun süreli bellekten bilgiye ulaşmayı ve kullanmayı kapsayan zekâ tipidir. Kristal zekânın yaş ilerledikçe artabileceği gözlemleniyor. Akışkan Zekâ (fluid intelligence, Gf): Bilgiye dayalı olmayan, soyut algılamaya ve çözüm bulmaya bağlı zekâ tipidir. Daha önce karşılaşılmamış sorular ve sorunlar hakkında fikir yürütebilme ve çözümlendirme yapabilme ve kavramlar hakkında ilişkilendirme yapabilme kabiliyeti akışkan zekâ kapsamındadır. Zekâ testlerinde matris sorularıyla, şekil testleriyle, tümevarım ve tümdengelim mantık yürütmeyle ölçülür. Akışkan zekânın yaş ilerledikçe azaldığı gözlemlenmiştir. Hızla gelişen teknoloji, iş dünyasının geldiği yer itibarı ile, karmaşık problemleri çözme becerisini son derece önemli konuma getirmiştir. Dünya Ekonomik Forumu Temmuz 2018 deki çalışmasında karmaşık problemleri çözme becerini Otomasyonun yükselişinde hayatta kalmak için ihtiyacınız olan 10 beceri isimli çalışmasında ilk beceri olarak göstermektedir. Teknolojinin gelişimi tüm insanlar için birçok kolaylık

3 sağlarken, ilk defa karşılaşılacak problemleri de yanında getirebilmektedir. Bilgiyi hızlı işleme, yüksek görsel-mekânsal biliş, sentez ve yaratıcılık, soyut düşünme ve akıl yürütmeyi içeren zekâ türü olan akışkan zekânın dereceleri karmaşık problemleri çözme becerisinin belirleyicileri olarak kabul edilmektedir. Akışkan zekâyı inceleyen bilim insanları, akışkan zekânın değerlendirilmesi için Raven ın İlerleyen Matrislerini kullanmaktadırlar. Raven ın İlerleyen Matrisleri karmaşık problemleri çözme becerisinin ölçülmesinde endüstri standardı olarak görülmektedir. Raven ın Standart İlerleyen Matrisleri birçok ülkede on yıllardır problem çözme ve muhakeme yeteneğinin bir ölçüsü olarak kullanılmaktadır (Raven, Raven ve Court, 1998a). Raven ın İlerleyen Matrislerinin çeşitli versiyonları, 45 den fazla ülkede toplamda in üstünde katılımcıdan oluşan örneklerle incelenmiştir (Brouwers, Van de Vigver ve Van Hemert, 2009). Amaç Serbest Pazar ekonomisinde global ortaklıklar kurma amacı içinde olan Türk şirketlerinin, Türkiye de çalışanların entelektüel kapasitelerini değerlendirmek için kültürel olarak adil bir teste ihtiyaç olduğu düşünüldü. TMCO Danışmanlık Ltd. Şti. Türkiye de çalışanları değerlendirmek için kültürel olarak adil test olan Raven'ın Standart İlerleme Matrislerini (SPM) (Raven, 1958) kullanmayı tercih etti. Bu çalışma, Raven ın Standart İlerleyen Matrisleri'nde Türkiye sınırları içindeki çalışanlar için normlar oluşturma olasılığı incelenmiştir. Bu kılavuzda, Raven ın Standart İlerleyen Matrisleri nin (SİM) en son 28 maddelik versiyonunun Türkiye ye uyarlanması / çevirisi açıklanmaktadır. Raven ın Standart İlerleyen Matrislerinin Açıklaması Raven ın Standart İlerleyen Matrisi (SİM), bireyin yeni bilgilerle karşı karşıya kaldığında bireyin algılayabilme ve net düşünme yeteneğini ölçmek, karışıklıktan anlam çıkarmak ve yeni kavramları formüle etmek için tasarlanmış sözsüz bir değerlendirme aracıdır. SİM puanı, bir adayın bir kuruluştaki yönetici, direktör, genel müdür ya da eşdeğer bir üst düzey teknik veya profesyonel pozisyonlardaki başarı potansiyelini gösterir. Bu pozisyon kategorileri genellikle yüksek düzeyde açık ve doğru düşünme, problem tanımlama, bütüncül durum değerlendirmesi ve mevcut tüm bilgilerle tutarlılık için geçici çözümlerin değerlendirilmesini gerektirir. SİM'deki her öğe, tek bir parçanın eksik olduğu bir şematik bulmaca deseninden oluşur. Adayın görevi, bir dizi olası cevaptan doğru eksik parçayı seçmektir. Çeviri ve Adaptasyon Süreci SİM'e ilişkin talimatlar, SİM'in Türkçe versiyonunu geliştirme ve yayınlama haklarına sahip TMCO Danışmanlık Ltd. ŞTİ.'nin test geliştirme konusundaki uzman ekibi tarafından gözden geçirildi ve adapte edildi. Çeviri/adaptasyon telif hakkı sahibi, Pearson Inc. ile mutabık kalınan prosedür ve standartlara uygun olarak yapıldı.

4 Örnekleme Prosedürü TMCO Türkiye, uyarlanmış SİM'nin çevrimiçi versiyonunu farklı seviyelerden ve çeşitli sektörlerden 145 kişiye uyguladı ve yönetti. Tablo 1: Örneklem cinsiyet dağılımı. Cinsiyet N Oran % 2011 nüfus sayımına göre çalışan oranı Kadın 43 29,7% 29,4% Erkek ,3% 70,6% Total % 100% Örneklem % 29,7 kadın % 70,3 erkek katılımcıdan oluşmaktadır (Tablo 1). Bu dağılım, kadınların çalışma popülasyonunun % 29,4'ünü, erkeklerin çalışma popülasyonunun %70,6'sını temsil ettiği nüfus sayımına çok yakındır. Örneklemin yaş grubuna göre dağılımı aşağıdaki tablo-2'de verilmiştir. Tablo 2: Örneklem yaş dağılımı. Yaş Grupları N Oran % 2011 nüfus sayımına göre çalışan oranı ,21% 6,10% ,03% 10,80% ,86% 15,30% ,86% 15,50% ,79% 13,80% ,41% 12,30% ,34% 9,90% ,90% 6,90% ,45% 4,40% ,76% 2,50% ,38% 2,50% Toplam % 100%

5 Eğitim seviyesine göre örneklem dağılımı aşağıdaki tabloda verilmektedir. Tablo 3: Örneklemin Tamamlanan En Son Eğitime Göre Dağılım Mezuniyet Derecesi N Oran % 2011 nüfus sayımına göre çalışan oranı İlkokul 4 2,8% 40.00% Ortaokul 5 3,5% 19.40% Lise 40 27,6% 22.20% Üniversite 81 55,9% 18.50% Master/MBA 15 10,3% - Total % 100% Eğitim açısından, katılımcıların %25'i lise mezuniyet derecesindeyken, %56'sı üniversiteyi tamamladı (Tablo 3). Nüfus sayımı verileri ile karşılaştırıldığında, örneklemde, Raven'ın bu seviyelerde daha fazla kullanılması beklenen lise, üniversiteyi ve üstünü daha fazla temsil ediyor. Lisenin altındaki çalışanlar genellikle daha fazla el işlerine yerleştirilir ve zihinsel yetenek testleri genellikle seçimleri için uygulanmaz. Aşağıda verilen Tablo-4, nüfus sayımındaki oranlar ile, örneklemin erkek ve kadın yaş grubundaki dağılımının karşılaştırmasını göstermektedir. Tablo 4: Örneklem dağılımı- Yaş grubu x Cinsiyet Kadın Erkek Yaş Grupları Örneklem Nüfus Sayımı Örneklem Nüfus Sayımı ,0% 4,2% 2,9% 4.2% ,6% 6,8% 3,9% 6.8% ,0% 10,8% 17,6% 10.8% ,3% 11,2% 15,7% 11.2% ,0% 9,8% 16,7% 9.8% ,3% 8,8% 13,7% 8.8% ,7% 7,2% 12,7% 7.2% ,0% 5,1% 6,9% 5.1% ,0% 3,2% 4,9% 3.2% ,3% 1,8% 2,9% 1.8% 65+ 0,0% 1,7% 2,0% 1.7% kadın ve erkek yaş gruplarında nüfus sayımı verilerine göre daha fazla katılımcı vardır. Katılımcı sayıları SİM in potansiyel kullanımı ile de aynı hizada olacak

6 şekilde düzenlenmiştir. Raven SİM için hedef grupların orta yaş grupları olması muhtemeldir. Örneklemin meslek gruplarına göre dağılımı aşağıda Tablo-5'de verilmiştir. Demografik veri toplama için standart gruplamaya göre 9 ana meslek grubunu ele alındı. Nüfus Sayımı verilerinde bu tür bir gruplama mevcut değildir ve bu nedenle karşılaştırma yapılamamıştır, ancak tablo-5'ten örneklemin, diğer ülkelerde kullanılan Raven'ların çoğu meslek grubunu yeterince temsil ettiği görülmektedir. Tablo 5: En son pozisyon Yaş Grupları N Oran % Yönetici (Başkan, Genel Müdür, CEO, CFO, vb.) 6 4,10% Direktör (Operasyon Direktörü, Pazarlama Direktörü, vb.) 6 4,10% Müdür (Operasyon Müdürü, Pazarlama Müdürü, Satış Müdürü, vb.) ,70% Uzman (Muhasebeci, Hemşire, Öğretmen, Danışman, vb.) ,30% İlk Kademe Amiri (Ustabaşı, Vardiya Amiri, Bakım Süpervizörü, vb.) 13 9% İdari İşler (İdari asistan, ofis sekreteri, vb.) 4 2,80% Nitelikli İşler (Mekanik, Marangoz, Elektrikçi, Teknisyen, Tesisatçı, vb.). 11 7,60% Müşteri Hizmetleri/Perakende Satış (Kasiyer, Garson, Banka Memuru, Uçuş Görevlisi, vb.). 10 6,90% Mavi Yakalı (Temizlik görevlisi, fabrika işçisi, vb.). 3 2,10% Diğer 47 32,40% Toplam % Analiz ve sonuçlar 145 katılımcının ve 28 madde değişkeninin veri seti ile birlikte yaş, cinsiyet, eğitim, meslek grupları vb. Gibi bazı temel bilgi değişkenleri puanların dağılımını ve güvenilirlik ve geçerliliği kanıtlarını incelemek için analiz edilmiştir. Puanların Dağılımı Türk örneklemi için SİM ham puanlarının dağılım karakteristikleri Tablo-6'da verilmiştir. Tablo-6: SİM skor dağılımı N Minimum Maximum Mean SD Skewness Kurtosis ,74 5,641-0,438-0,054 Skorların beklenenden biraz daha yüksek bir ortalama ile yüksek puanlara doğru biraz eğri olduğu görülebilir (Gözlenen ortalama = vs. Teorik Ortalama = 14) ve eğiklik

7 indeksi (-0.438). Bu tavan efekti, ortalama olarak daha yüksek bir eğitim geçmişine sahip olan örneklemden kaynaklanıyor olabilir. Aşağıdaki tablo norm puanların grafik gösterimidir. Güvenilirliğin Kanıtları Türkiye Örneği kullanılarak split-half (rsplit), Cronbach ın alfa (ralpha) ve standart ölçüm hatası (SEM) hesaplanmıştır. Sonuçlar Tablo 7'de sunulmuştur. İç tutarlılık güvenilirliği tahminleri, Raven kılavuzlarındaki diğer standardizasyon örneklerinde bulunan değerlerle tutarlıdır ve SİM'in Türkiye örneğinde de yeterli güvenilirliği gösterdiğini doğrulamaktadır. Tablo-8: SPM'nin Türkiye Örneği'nde Güvenilirliği N rsplit ralpha SEM 145 0,87 0,87 1,99

8 Crobnach's Alpha göstergesi sayesinde değerlendirilen iç güvenilirlik toplam puan için 0,87'dir. Spearman-Brown formülünü kullanarak düzeltilmiş bölünmüş yarı katsayısı 0.87'dir. Her iki güvenilirlik tahmini, Raven SİM'deki toplam ham puanın iyi bir iç tutarlılık güvenilirliğine sahip olduğunu göstermektedir. SEM, alpha güvenilirliği ve ham skor standart sapma kullanılarak hesaplanmıştır. Normlar Verilen yüzdelik oranlarla ilgili genel ham puanlar (araştırma planına göre) aşağıda verilmiştir (Tablo-9): Tablo-9: Türk örneklem ham skorlarının belirli yüzdeye uygunluğu Yüzde Toplam Doğru (Ham Skor) 5% 7,00 10% 9,60 25% 14,00 50% 18,00 75% 22,00 90% 25,00 95% 26,70 Erkek, kadın ve birleşik grup (erkek + kadın) yüzdelik puanları aşağıda verilmiştir (Tablo 10'da). Tablo-10: Türk Örnekleminde her ham puana (toplam doğru) karşılık gelen yüzdelik oranlar Toplam Doğru Birleşik Grup Erkek Kadın 0 1% 1% 1% 1 1% 1% 1% 2 1% 1% 1% 3 1% 1% 1% 4 1% 1% 2% 5 3% 4% 2% 6 3% 4% 2% 7 6% 8% 2%

9 8 8% 10% 2% 9 10% 12% 5% 10 10% 12% 7% 11 12% 13% 9% 12 16% 19% 9% 13 21% 23% 16% 14 26% 28% 21% 15 32% 37% 21% 16 39% 44% 28% 17 46% 50% 37% 18 53% 57% 44% 19 60% 65% 49% 20 66% 70% 58% 21 73% 76% 65% 22 79% 83% 70% 23 84% 87% 77% 24 88% 91% 81% 25 92% 94% 86% 26 95% 96% 93% 27 98% 99% 95% 28 99% 99% 99% Ürün Özellikleri: Aşağıda verilenler, 28 maddenin her birinin madde özellikleridir (p değeri ve noktabiserial korelasyonu). P değeri, verilen bir maddedeki (soru) başarının oranını gösterir ve seri korelasyonla noktaya göre ayırt etme indeksi olarak kabul edilebilir. İkili-seri korelasyonu madde puanıyla toplam puan arasında hesaplanır. Tablo-11: SİM sorularının madde özellikleri Soru Numarası P value r Q01 0,88 0,32 Q02 0,70 0,46 Q03 0,88 0,32 Q04 0,84 0,37 Q05 0,72 0,45 Q06 0,90 0,31 Q07 0,58 0,50

10 Q08 0,61 0,49 Q09 0,70 0,46 Q10 0,35 0,48 Q11 0,77 0,42 Q12 0,72 0,45 Q13 0,75 0,43 Q14 0,67 0,47 Q15 0,43 0,50 Q16 0,28 0,45 Q17 0,79 0,41 Q18 0,87 0,34 Q19 0,86 0,35 Q20 0,73 0,45 Q21 0,76 0,43 Q22 0,74 0,44 Q23 0,65 0,48 Q24 0,52 0,50 Q25 0,55 0,50 Q26 0,21 0,41 Q27 0,12 0,32 Q28 0,21 0,41 Ortalama 0,64 0,42

11 Pozisyon ve Görev Bazlı Normlar Türkiye de farklı sektörlerde faaliyet gösteren şirketlerin çalışanlarından oluşan 1413 kişinin pozisyon ve görev bazlı dağılımından elde edilen norm çeşitleri ve açıklamaları aşağıdaki tablodadır. Tablo-12: Norm çeşitlerinin açıklamaları Norm Türü Müdür Üst Düzey Yönetici & Direktör Uzman Satış İnsan Kaynakları İlk Kademe Amiri İdari İşler Nitelikli İşler Genel İşçi Açıklama Operasyon Müdürü, Pazarlama Müdürü, Satış Müdürü, vb. Başkan, Genel Müdür, CEO, CFO, Operasyon Direktörü, Pazarlama Direktörü, vb. Muhasebeci, Hemşire, Öğretmen, Danışman, vb. Müşteri Hizmetleri, Satış Personeli, Kasiyer, Garson, Banka Memuru, Uçuş Görevlisi, vb. İnsan Kaynakları Personeli Ustabaşı, Vardiya Amiri, Bakım Süpervizörü, vb. İdari asistan, ofis sekreteri, vb. Mekanik, Marangoz, Elektrikçi, Teknisyen, Tesisatçı Temizlik Görevlisi, Fabrika İşçisi, vb. Farklı pozisyon ve görevlere yönelik norm çalışmaları aşağıdaki tabloda gösterilmektedir. Tablo-13: Norm gruplarının güvenilirliği ve skor dağılımları Norm Türü N rsplit ralpha Minimum Maximum Mean SD Skewness Kurtosis Müdür 308 0,87 0, ,93 5,903-0,704-0,012 Üst Düzey Yönetici & Direktör 79 0,85 0, ,99 6,283-0,73-0,532 Uzman 436 0,85 0, ,97 4,95-1,09-0,902 Satış 292 0,83 0, ,69 5,709 0,74-0,864 İnsan Kaynakları 127 0,84 0, ,96 5,298-0,695 0,351 İlk Kademe Amiri 57 0,84 0, ,98 5,534-0,821 0,468 İdari İşler 47 0,83 0, ,36 5,301-0,547-0,062 Nitelikli İşler 32 0,76 0, ,53 4,69-0,084-0,162 Genel İşçi 35 0,84 0, ,86 6,189-0,245-0,926 Türk Normu 145 0,87 0, ,74 5,641-0,438-0,054

12 Tablo-14: Müdür norm dağılım grafiği Tablo-15: Üst Düzey Yönetici & Direktör norm dağılım grafiği