Türk Eğitim Reformunun Öğrencilerin TIMSS 2007 Fen Başarılarına Etkisinin İncelenmesi

Transkript

1 Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri Educational Sciences: Theory & Practice - 12(4) Güz/Autumn Eğitim Danışmanlığı ve Araştırmaları İletişim Hizmetleri Tic. Ltd. Şti. Türk Eğitim Reformunun Öğrencilerin TIMSS 2007 Fen Başarılarına Etkisinin İncelenmesi Hakan Yavuz ATAR a Gazi Üniversitesi Burcu ATAR Hacettepe Üniversitesi Öz Bu çalışmanın amacı, reform hareketinin getirmiş olduğu öğrenci merkezli öğretim, sınıfların bilgisayarlar ile donatılması ve diğer bazı değişkenlerin öğrencilerin TIMSS 2007 fen başarılarına etkilerini belirlemektir. TIMSS 2007 örneklem seçiminde iki aşamalı tabakalı örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Öğrenci, öğretmen ve okul anketleri, toplam 145 okulda, 145 farklı sınıfta, bu sınıfların öğretmenlerine ve ilgili okulların müdürlerine uygulanmışlardır. Her bir okuldan ortalama olarak 28 öğrenci katılmıştır. Yapılan hiyerarşik lineer modelleme (HLM) analizleri sonucunda, bilgisayar erişimi öğrencilerin başarılarını olumlu yönde etkilerken, sorgulamaya dayalı öğretimin olumsuz yönde etkilediği bulunmuştur. Ayrıca öğrencilerin fen öğrenmedeki özgüvenleri, ailelerinin sosyoekonomik statüleri ve fen derslerinden sorumlu öğretmenlerin deneyimi arttıkça başarı seviyesinin arttırdığı tespit edilmiştir. Son olarak, cinsiyet, fene karşı özgüven ve sorgulamaya dayalı öğrenimin öğrencilerin fen başarıları üzerindeki etkisi açısından da okuldan okula istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar olduğu bulunmuştur. Anahtar Kelimeler HLM, Sorgulamaya Dayalı Öğretim, Reform, TIMSS yılında Türk eğitim sisteminde büyük bir reform hayata geçirilmiştir. Bu reform hareketinin amacı, Türk eğitim sistemini dünya ile entegre etmek, dünyadaki eğitim sistemlerinde ağırlık kazanan öğrenci merkezli öğretim yöntemlerini ağırlıklı olarak kullanarak yaratıcı düşünen, akıl yürüten ve sorgulayan nesiller yetiştirmektir. Bu bağlamda, Türk eğitim sistemindeki reform hareketi Amerika da uygulanan reform hareketi ile benzer amaçlar içermektedir (Şahin, Işıksal ve Ertepınar, 2010). Reform hareketi sadece öğrencileri a Dr. Hakan Yavuz ATAR Ölçme ve Değerlendirme anabilim dalında öğretim görevlisidir. Çalışma alanları arasında uluslararası sınavlar, hiyerarşik lineer modelleme (HLM) ve sorgulamaya dayalı öğretim yer almaktadır. İletişim: Gazi Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü, Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı, 06500, Teknikokullar, Ankara. Elektronik posta: hakanatar@gazi.edu.tr Tel: Fax: değil, aynı zamanda öğretmen, okul yöneticileri, veliler ve diğer paydaşları yakından ilgilendiren birçok değişikliği beraberinde getirmiştir. Reform hareketinin getirmiş olduğu değişikliklerin öğrenci başarısı üzerine etkilerinin incelendiği çalışmalara ihtiyaç vardır (VonSecker ve Lissitz, 1999). Uygulamaya konulan reform hareketinin geleceği bir ölçüde öğrenci başarısı üzerine olan etkilerine bağlı olacaktır. Eğer öğrenci başarısına olumlu yönde etki ediyor ise reform hareketi güçlenerek devam edecek, olumsuz yönde etki ettiği anlaşılırsa ciddi revizyonlara gidilecektir. Reform hareketinin öğrenci başarısına etkisinin sadece ülke içinde yerel ya da ulusal düzeyde uygulanan sınavlara göre değil, TIMSS ve PISA gibi uluslararası düzeyde uygulanan sınavlar da baz alınarak değerlendirilmesi önemlidir. Zira TIMSS ve PISA gibi uluslararası sınavların incelenmesi, Türk öğrencilerin hem ülke içi, hem de uluslararası düzeyde performanslarını görmemizi sağlayacaktır. Ayrıca, reform hareketinin olumlu ve olumsuz yönlerini görmemizi ve eğitim sistemimizin kendi

2 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ içinde ve uluslararası arenada değerlendirilmesine imkan sağlayacaktır. Reform hareketinin getirmiş olduğu değişikliklerin ülkemiz öğrencilerinin uluslararası başarılarını ne ölçüde etkilediğini inceleyen çalışmalar sınırlı sayıdadır. Ülkemizde uluslararası sınav verileri kullanılarak yapılan çalışmalar incelendiğinde bu çalışmaların birçoğunun reformdan önceki veriler kullanılarak yapıldığı ortaya çıkmaktadır (Berberoğlu, Çelebi, Özdemir, Uysal ve Yayan, 2003; Ceylan ve Berberoğlu 2007; Özdemir, 2003; Uzun ve Öğretmen, 2010; Yayan ve Berberoğlu, 2004). Fen başarısı üzerine yapılan çalışmalar da azınlıktadır. Birçok çalışma matematik verileri kullanılarak yapılmıştır (Akyüz, 2006; Atar, 2011; Sevgi, 2009; Yıldırım, 2006). Çalışmaların bir kısmı da PISA verileri kullanılarak yapılmıştır (Anıl, 2009; Demir ve Kılıç, 2010; Yılmaz, 2009). TIMSS, PISA, PIRLS gibi uluslararası sınavlardaki öğrenci başarılarının ayrı ayrı incelenmesi önemlidir. Zira bu sınavlarının her birinin içerik ve amaçları farklılık göstermektedir. Bu sınav sistemlerindeki başarılarının incelenmesi reform hareketinin değişik boyutlarını değerlendirmemize olanak verecektir. Bu çalışmanın amacı, reform hareketinin getirmiş olduğu öğrenci merkezli öğretim (örneğin, sorgulamaya dayalı fen öğretimi), okulların bilgisayarlar ile donatılması gibi bazı değişkenler ile öğrencilerin başarı algıları, öğretmen deneyimi ve cinsiyet gibi demografik değişkenlerin öğrencilerin TIMSS 2007 fen başarılarına etkilerini belirlemektir. Hiyerarşik lineer modellemenin (HLM) kullanıldığı bu çalışmada ayrıca bu değişkenlerin fen başarısı üzerine olan etkilerinin okullar arasında değişiklik gösterip göstermediğini bulmaktır. Sorgulamaya Dayalı Fen Öğretimi Reform hareketinin getirdiği en önemli değişikliklerden bir tanesi öğretmen merkezli öğretimden uzaklaşıp öğrenci merkezli öğretimi teşvik etmesidir. Öğrenci merkezli öğretim, öğrencilerin öğrenmede daha aktif rol aldığı, kendi araştırmalarını kendilerinin tasarladığı, grup içi çalışmalarda birbirleriyle etkileşime girdikleri ve birbirlerinden öğrendikleri, öğretmenlerin sınıf içinde doğru cevap kaynağı olarak değil düzenleyici, rehber ve yol gösterici bir rol üstlendiği bir öğretim tipidir (Anderson, 1997). Öğrenci merkezli öğretimde öğrenciler bilgiyi doğrudan alan değil bilgiyi sorgulayan, yeniden şekillendiren bir düşünce alışkanlığına sahiptir. Bu bağlamda sorgulamaya dayalı öğretim öğrenci merkezli öğretimin en önemli parçasıdır. Sorgulamaya dayalı fen eğitimi denilince üç farklı olgu anlaşılmaktadır: Sorgulama döngüsü, sorgulamaya dayalı fen öğretimi ve sorgulamaya dayalı fen öğrenme (Anderson, 2002). Amerikan Milli Araştırma Kurulu (National Research Council [NRC], 1996) sorgulamaya dayalı öğrenmeyi aşağıdaki gibi tarif etmektedir: Sorgulamaya dayalı öğrenme öğrencilerin, soru sormalarını, gözlem yapmalarını, kitap ve diğer kaynakları taramalarını, araştırma planı yapmalarını, bilimsel bilgileri deneysel bilgiler ışığında gözden geçirmelerini, alet kullanarak veri toplamalarını, toplanan verileri analiz edip yorumlamalarını, tahmin, açıklama ve cevap geliştirme ve sonuçları paylaşmalarını içerir. Sorgulamaya dayalı öğrenim sayıltıların belirlenmesi, alternatif açıklamaların değerlendirilmesi ve mantıksal düşünme becerisi gerektirir (s. 23). Ülkemizde sorgulamaya dayalı öğretim ile ilgili yapılan çalışmalar oldukça sınırlıdır. Yapılan çalışmalara bakıldığında bu çalışmaların çoğunlukla öğretmenlerin sorgulama yöntemiyle ilgili görüş ve inançlarına yönelik olduğu görülmektedir. Örneğin, Şahin ve arkadaşları (2010) öğretim pedagojilerine yönelik öğretmen inançları ölçeğini rastgele seçilen 197 öğretmene uygulamışlar ve öğretmenlerin büyük çoğunluğunun sorgulama yönteminin öğrencilerin bilimsel bilgi ve becerilerinin gelişmesine olumlu yönde katkı yapacağına inandıklarını belirtmişlerdir. Türkiye de yapılan çalışmalar incelendiğinde, sorgulamaya dayalı öğretimin büyük ölçekte uygulanan sınavlardaki öğrenci başarısına etkilerini inceleyen bir çalışma bulunamamıştır. Yurtdışında yapılan çalışmalar incelendiğinde sorgulamaya dayalı öğretimin öğrenci başarısına etkisini inceleyen birçok çalışma vardır. VonSecker (2002) çalışmasında Amerikan Ulusal Boylamsal Eğitim Çalışması (NELS) verilerini sorgulamaya dayalı öğretimin öğrenci başarısına etkisinin olup olmadığını ve bu etkinin cinsiyet, ırk ve SES gibi değişkenler tarafından nasıl etkilendiğini iki aşamalı HLM analizi ile incelemiştir. NELS öğretmen anketinde yer alan laboratuar ağırlıklı, problem çözme ağırlıklı vb. beş farklı öğretim yöntemlerinden her birinin ve hepsinin birden (birleştirilmiş etki) başarı üzerine etkilerini incelemiştir. Çalışmada sorgulamaya dayalı öğretimin fen başarısı üzerine istatistiksel olarak anlamlı ve olumlu yönde bir etkisi olduğu bulunmuştur. Ayrıca değişik sosyoekonomik statüye sahip öğrencilerin sorgulamaya dayalı öğretimden farklı şekilde etkilendiğini tes- 2622

3 ATAR, ATAR / Türk Eğitim Reformunun Öğrencilerin TIMSS 2007 Fen Başarılarına Etkisinin İncelenmesi pit edilmiştir. Benzer bulgular Leung, Yung ve Tso (2005) çalışmasında da mevcuttur. VonSecker in (2002) çalışmasının bir sınırlılığı öğretmenlerin rastgele yöntem ile seçilmemesidir. VonSecker ve Lissitz, (1999) çalışmalarında yine NELS verilerini kullanarak laboratuar ağırlıklı, probleme dayalı ve öğretmen merkezli öğretimin fen başarısı üzerine etkisini iki aşamalı HLM kullanarak analiz etmişlerdir. Bu çalışmada reform hareketinde tavsiye edilen öğretim yöntemlerinin fen başarısı üzerine olumlu etki ettiğini bulmuşlardır. Ancak bu öğretim yöntemlerinin kız-erkek, azınlık-çoğunluk gibi değişik demografik profillere sahip öğrencilerin fen başarıları arasındaki farkı arttırdığını tespit etmişlerdir. VonSecker (2004) diğer bir çalışmasında yine cinsiyet, sosyo-ekonomik durum ve ırkın başarıya etkisini ve bu öğrenci düzeyindeki değişkenleri okul kaynakları, öğretim yöntemleri ile etkileşimini de analiz etmiş ve benzer bulgular elde etmiştir. VonSecker ve Lissitz çalışmasının sınırlılığı ortalama olarak her bir sınıfa düşen öğrenci sayısının 12 olmasıdır. Analizlerinde öğrenci sayısı dörtten fazla olanları almışlar diğerlerini analizden çıkarmışlardır. VonSecker ve Lissitz çalışmalarında sorgulamaya dayalı feni bir öğretim yöntemi olarak ele almış ve sorgulama yöntemi değişkenini HLM analizine okul düzeyinde dahil etmiştir. Bu çalışmada sorgulamaya dayalı fen hem öğrenme modeli hem de öğretme yöntemi olarak ele alınıp öğrenci ve okul düzeylerinde analize dahil edilmiştir. TIMSS ve PISA Çalışmaları Reform hareketinin getirmiş olduğu değişikliklerin eğitim sistemimizdeki yakın ve orta vadedeki etkilerini belirleyebilmek için reform hareketinin gerçekleşmiş olduğu 2005 yılından sonraki uluslararası sınav sonuçlarının incelenmesine ihtiyaç vardır. Ancak, ülkemiz TIMSS verileri kullanılarak yapılan çalışmalara genel olarak bakıldığında bu çalışmaların birçoğunda TIMSS 1999 verileri kullanılmıştır (Akyüz, 2006; Berberoğlu ve ark., 2003; Ceylan ve Berberoğlu, 2007; Uzun ve Öğretmen, 2010; Yıldırım, 2006). TIMSS sınavı ile ilgili ülkemizde yapılan çalışmalarda analiz yöntemi olarak da genelde yapısal eşitlik modeli (YEM) kullanılmıştır (Berberoğlu ve ark.; Ceylan ve Berberoğlu; Uzun ve Öğretmen). YEM analizi sonucu fen başarısına etki eden faktörler ülkemiz için, öğrencilerin başarısızlık algıları, fene karşı tutumları, fene verdikleri önem (Ceylan ve Berberoğlu), öğrencilerin sosyo ekonomik düzeyi (Berberoğlu ve ark.) ve ailelerin eğitim düzeyi ve öğrenci merkezli aktiviteler (Yayan ve Berberoğlu, 2004) olarak belirlenmiştir. TIMSS Ulusal Raporu nda (Şişman, Acat, Aypay ve Karadağ, 2011) Türkiye nin matematik ve fen alanlarındaki başarısı çeşitli değişkenler göz önüne alınarak analiz edilmiş ve değerlendirilmiştir. Raporda Türkiye nin fen başarısının genel ortalamanın altında olduğu belirtilmiştir. Cinsiyet değişkeni açısından fen başarısında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık bulunmamaktadır. Ebeveynlerin eğitim düzeyleri, evde bilgisayar ve internet bağlantısının olması, öğrencilerin fene yönelik tutumları ile fen dersine ilişkin özgüvenlerinin öğrencilerin fen başarılarının üzerinde etkili olduğu betimsel istatistiklerle vurgulanmıştır. Yapılan çalışmalarda öğrenci merkezli etkinliklerin Türk öğrencilerin fen başarıları ile olumsuz yönde ilişkili olduğu bulunmuştur (Berberoğlu ve ark., 2003; Ceylan ve Berberoglu, 2007). Araştırmacılar bunu Türkiye de uygulanan öğrenci merkezli eğitimin niteliğiyle ilgili olabileceğine işaret etmişler ve 2005 yılından sonra uygulanmaya başlanan oluşturmacı yaklaşıma göre hazırlanmış yeni müfredatın başarıya ulaşması için öğrenci merkezli öğretim yaklaşımının doğru şekilde uygulanması gerektiğini vurgulamışlardır. Sabah ve Hammouri nin (2010) 2007 TIMSS verilerini kullanarak yaptıkları çalışmada, öğrenci merkezli öğretimin doğru uygulandığında öğrenci başarısına olumlu yönde etki edebileceğini göstermektedir. Ürdün de TIMSS 2007verilerini kullanarak yapılan çalışmada öğrenci merkezli öğretimin öğrenci başarısına etkisi Berberoğlu çalışmasının aksine istatistiksel olarak anlamlı ve olumlu bulunmuştur. Ürdün de 2003 yılında eğitim reformu gerçekleştirilerek eğitim sistemi daha öğrenci merkezli bir hale gelmiştir. Sabah ve Hammouri çalışmalarında ayrıca öğrenci merkezli öğretimin ve okul kaynaklarının azlığı ve ev ödevlerinin fen ve matematik başarısını ne ölçüde kestirdiği incelenmiştir. Bu değişkenleri seçmelerinin sebebi 2003 yılında Ürdün de gerçekleştirilen eğitim reformunun bu alanlara öncelik vermesiyle açıklamışlardır. Yapılan HLM analizi sonucunda fen ve matematik başarılarını etkileyen faktörlerin değişkenlik gösterdiğini bulmuşlardır. Örneğin, okul kaynaklarının azlığı öğrencilerin matematik başarılarını olumsuz yönde etkilerken fen başarıları üzerinde istatistiksel olarak önemli bir etkisinin olmadığı bulunmuştur. Yine benzer şekilde öğrenci merkezli öğretimin fen başarısına istatistiksel olarak anlamlı olumlu bir etkisi söz konusuyken matematik başarısına etkisi istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır. 2623

4 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ Ülkemizde TIMSS verileri kullanılarak yapılan diğer çalışmalarda öğrenci başarısına etki eden faktörler öğrencilerin başarı algıları, özgüvenleri olarak belirlenmiştir (Ceylan ve Berberoğlu, 2007). Öğrencilerin başarısızlık algılarının öğrenci başarısı ile negatif yönde bir ilişki bulunmuştur (Ceylan ve Berberoğlu). Öğrencilerin başarısızlık algılarını tetikleyen uygulama, davranışlardan kaçınılması gerektiğini ifade etmişlerdir. Bu bağlamda sınıf içindeki öğrenci merkezli etkinliklerin, ödev ve projelerin öğrencilerin gelişimsel düzeyine, bilgi ve beceri düzeylerine uygunluğu önemlidir. PISA verileri üzerine ülkemizde yapılan çalışmalar fen alanındaki öğrenci başarısının bölgeler arasında farklılık gösterdiğine işaret etmektedir. PISA çalışmasında örneğin Doğu ve Güneydoğu Anadolu daki öğrenci başarılarının diğer bölgelerdeki öğrenci başarılarına daha düşük olduğu gözlemlenmiştir (Anıl, 2009). Benzer bir durum TIMSS 2007 sonuçları içinde geçerlidir. Ancak bu farkın istatistiksel olarak önemli olup olmadığı hakkında herhangi bir çalışma yoktur. Anıl, PISA verilerini kullanarak önce öğrenci fen başarısına etki eden faktörleri açımlayıcı faktör analizi ile belirlemiş daha sonra adımsal regresyon analizi kullanarak bu faktörleri oluşturan değişkenlerin fen başarısını yordama güçlerini tespit etmiştir. Anıl, fen başarısının en güçlü yordayıcısı olarak babaların eğitim durumu olduğunu bulmuştur. Yılmaz (2009) PISA verilerini kullanarak yaptığı HLM analizinde 25 farklı değişkenin Türk öğrencilerin başarısına olan etkisine ve bu değişkenlerin etkilerinin okul-içi ve okullar arasında bir farklılık gösterip göstermediğini incelemiştir. Yılmaz çalışmasında, öğrenci başarısı ile öğrencilerin fene genel bakışları arasında olumlu ancak fene karşı kişisel algılarının olumsuz yönde ilişkili olduğunu bulmuştur. Yine aynı çalışmada sınıf içi etkinlik düzeyi ile öğrenci başarısı arasında olumsuz yönde bir ilişki bulunmuştur. Yılmaz çalışmasında ayrıca öğrenci başarısına etki eden faktörlerin ülkeden ülkeye farklılık gösterdiğini tespit etmiştir. Görüldüğü gibi uluslararası sınavlarda öğrenci başarısını inceleyen çalışmalara bakıldığında bu sınavlarda öğrenci başarısına etki eden faktörlerin ülkeden ülkeye (Papanastasiou ve Zembylas, 2004; Shen ve Pedulla, 2000; Wilkins, 2004; Yılmaz, 2009) ve bir sınav alanından diğerine (Sabah ve Hammouri, 2010) farklılık gösterdiği görülmektedir. Bu durum ülkelerin sosyal, kültürel ve gelişmişlik düzeyleri arasındaki farklar ile açıklanabilir (Yılmaz). Dolayısı ile bir ülke verileri kullanarak elde edilen bulguların başka ülkelere genellenmesi yanılgılara sebep verecektir. Yöntem Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Çalışması (Trends in Mathematics and Science Study (TIMSS)) Bu çalışmada, TIMSS 2007 Türkiye 8. sınıf fen basari testi ve anket verileri kullanılmıştır. TIMSS, Uluslar arası Eğitim Başarılarını Değerlendirme Kuruluşu nun (IEA) uygulamış olduğu sınavlardan birisidir. IEA eğitim üzerine uluslararası düzeyde çalışmalar düzenleyen bir kuruluştur. Kurulduğu 1959 yılından bu yana fen, matematik ve diğer alanlarda öğrenci başarılarını uluslararası düzeyde karşılaştırmak için birçok sınav uygulamıştır. TIMSS IEA tarafından ilk defa 1995 yılında uygulanmış ve sonraki her dört yılda bir tekrarlanmıştır i takip eden uygulamalarda TIMSS de yoklanan müfredat ve uygulandığı sınıf düzeyleri zaman içersinde değişikliğe uğramıştır yılında 4., 5., 7., 8. ve lise son sınıflara uygulanmışken 1999 da sadece 8. sınıflara uygulanmıştır yılından itibaren ise sadece 4. ve 8. sınıflar düzeyinde uygulanmaktadır. Ülkemiz öğrencileri TIMSS çalışmalarına ilk defa 1999 yılında katılmışlardır yılında katılmamış, 2007 yılında ise sadece 8. sınıf düzeyinde katılmışlardır. Örneklem TIMSS 2007 öğrenci, öğretmen ve okul anketleri, toplam 145 okulda, 145 farklı sınıfa, bu sınıfların öğretmenlerine ve ilgili okulların müdürlerine uygulanmışlardır. Her bir okuldan ortalama olarak 28 öğrenci katılmıştır. TIMSS 2007 örneklem seçiminde iki aşamalı tabakalı örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Birinci aşamada okullar, ikinci aşamada ise bu okullarda yer alan sınıflar seçilmişlerdir. Okulların seçiminde okulların büyüklülerine orantısal olarak sistematik seçkisiz örneklem yöntemi kullanılmıştır. Örneğin, A okulu B okulunun iki katı büyüklüğünde ise A okulunun seçilme sansı B okuluna göre iki kat fazladır. Sınıf seçiminde ise seçilen okullarda yer alan bütün sınıfların eşit seçilme şanslarının olduğu sistematik seçkisiz örneklem yöntemi kullanılmıştır (Joncas, 2011). Seçilen sınıflardaki tüm öğrenciler çalışmaya dahil edilmişlerdir. Verilerin Analizi Hiyerarşik lineer modelleme (HLM) analizi özellikle TIMSS gibi çok aşamalı örneklem seçiminin yapıldığı tarama araştırmaları için uygun bir analiz yöntemidir. Çok aşamalı örneklem seçiminde 2624

5 ATAR, ATAR / Türk Eğitim Reformunun Öğrencilerin TIMSS 2007 Fen Başarılarına Etkisinin İncelenmesi Tablo 1. Temel Bileşenler Analizi İle Elde Edilen Bileşik Değişkenlere ait Faktör Yükleri Bileşik Değişkenler MaddeKodu FaktörYükü Güvenirlik Sosyoekonomik Statü (SES) Evdeki kitap sayısı Bilgisayar Çalışma masası Annenin eğitim durumu Babanın eğitim durumu BS4GBOOK BS4GTH02 BS4GTH03 BS4GMFED BS4GFMED Fen Öğrenmede Özgüven (FOO) Fende genellikle başarılıyımdır. Fen benim için arkadaşlarımın çoğuna kıyasla daha zordur. Fen güçlü yanlarımdan biri değildir. Fen konularını çabuk öğrenirim. Sorgulamaya Dayalı Öğrenim (SDON) Derste ne sıklıkta gözlem yaparsınız? Derste ne sıklıkta deney veya araştırma planlarsınız? Derste ne sıklıkta deney veya araştırma yaparsınız? Derste ne sıklıkta küçük gruplar halinde çalışırsınız? Sorgulamaya Dayalı Öğretim (SDOT) Öğrencilerinizin ne sıklıkta gözlem yapmalarını istersiniz? Öğrencilerinizden ne sıklıkta deney veya araştırma planlamalarını istersiniz? Öğrencilerinizden ne sıklıkta deney veya araştırma yapmalarını istersiniz? Öğrencilerinizden ne sıklıkta küçük gruplar halinde çalışmalarını istersiniz? BS4SAWEL BS4SACLM BS4SASTR BS4SAQKY BS4SHOBS BS4SHPEI BS4SHCEI BS4SHWGO BT4SCSON BT4SCSDP BT4SCSEI BT4SCSSG bireylerin seçilme şansları birbirlerine eşit değildir. Ayrıca çok aşamalı örneklem seçiminde seçilen okullarda aynı okulda olan öğrenciler başarı, sosyoekonomik statü vb. özellikler bakımından birbirlerine farklı okullarda bulunan öğrencilere göre daha fazla benzer oldukları için klasik çoklu regresyon analizinin önemli varsayımlarından olan gözlemlerin bağımsızlığı sayıltısı ihlal edilmiş olur. Aynı okulda yer alan öğrencilerin birbirlerine diğer okullardaki öğrencilere göre daha fazla benzemesinin oluşturduğu diğer bir problem de varyans eşitliği (homoscedasticity) sayıltısının çiğnenmesidir. Zira bazı okullar belirli bir özellik bakımından (örneğin, sosyoekonomik statü) daha homojenken diğerleri daha heterojen olabilmektedirler. Örneklemde yer alan öğrencilerin seçilme şanslarının eşit olmaması ve belirtilen sayıltıların ihlal edilmesi klasik tek düzeyli regresyon analizi ile hesaplanan standart hataların olması gerekenden daha düşük hesaplanmalarına dolayısı ile önemsiz etkilerin bile önemli bulunmalarına sebep olur (Hox, 2002; Raudenbush ve Bryk, 2002). HLM analizinde kullanılan algoritma standart hataları düzelterek (adjust) sonuçların yanlılığını ortadan kaldırır. Değişkenler Bu çalışmada bağımlı değişken olarak fen başarısı (Y) kullanılmıştır. Öğrenci düzeyindeki (Düzey 1) bağımsız değişkenler, cinsiyet (X 1 ), sosyoekonomik statü (SES) (X 2 ), fen öğrenmede özgüven (FOO) (X3) ve sorgulamaya dayalı öğrenim (SDO) (X4) dir. Okul düzeyinde (Düzey 2) modele dahil edilen değişkenler ise öğretmen deneyimi, bilgisayar erişimi ve sorgulamaya dayalı öğretimden oluşmaktadır. Düzey 1 de cinsiyet haricindeki değişkenler düzey 2 de ise sorgulamaya dayalı öğretim değişkeni araştırmacılar tarafından TIMSS anketinde yer alan sorulardan temel bileşenler analizi ile oluşturulmuş standartlaştırılmış bileşik (composite) değişkenlerdir. Temel bileşen analizinde faktör yükleri 0.55 ve korelasyon katsayısı 0.30 un altında olan değişkenler çıkarıldıktan sonra temel bileşenler analizi tekrar yapılmıştır (Comrey ve Lee, 2007) üzeri iyi 0.71 ve üzeri yükleri mükemmel faktör yükleri olarak sınıflandırılmıştır. Kullanılan değişkenlerin yükleri ve bileşenlerin güvenirlikleri Tablo1 de yer almaktadır. Tablo 1 de görüldüğü gibi bileşenleri oluşturan değişkenlerin faktör yüklerinin 0.55 ten büyük olması, değişkenler ile ilgili bileşen arasındaki ortak varyansın ne kadar çok olduğu anlamına gelir. Tablo 1 de ayrıca bileşenlere ait güvenirliklerin ile arasında değiştiği görülmektedir. Bu da bileşeni oluşturan değişkenlerin bileşenin iyi bir belirtmeci olduğunu gösterir. 2625

6 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ HLM Analizi Bu çalışmada yer alan verilerin analizi Tek-Yönlü Varyans Analizi Rastgele Etkiler Modeli (One-Way ANOVA with Random Effects Model), Rastgele-Katsayılar Regresyon Modeli (Random-Coefficients Regression Model) ve Kesişim ve Eğim Katsayılarının Bağımlı Değişken Olduğu Model (Intercepts-and-Slopes-as-Outcomes Model) olmak üzere üç farklı HLM modeli kullanılarak yapılmıştır. Tek-Yönlü Varyans Analizi Rastgele Etkiler Modeli Tek-yönlü varyans analizi rastgele etkiler modeli, iki düzeyli hiyerarşik doğrusal modellerin mümkün olan en basit modelidir (Raudenbush ve Bryk, 2002). Bu modelin birinci düzeyi eşitlik 1 de gösterilmektedir. Y ij =β oj +r ij (1) j okulundaki i öğrencisinin fen başarısının (Y ij ) tahmin edildiği eşitlikte, β oj, j okulunun fen başarı ortalaması, r ij ise j okulundaki i öğrencisinin fen başarısının j okulunun fen başarı ortalamasından farkı olarak yorumlanmaktadır. Kesişim katsayısı olarak adlandırılan β oj modeldeki sabit parametre, birinci düzey hata terimi olarak adlandırılan r ij ise modeldeki rastgele parametre olup bu parametrenin normal dağılım gösterdiği, ortalamasının 0, varyansının ise σ 2 oldugu varsayılır. Modelin ikinci düzeyi eşitlik 2 ile gösterilmektedir: β oj =ϒ 00 +u oj (2) Modelin birinci düzeyindeki kesişim katsayısının (β oj ) bağımlı değişken olarak ele alındığı eşitlikte, ϒ 00, genel fen başarı ortalaması, u oj ise j okulunun fen başarı ortalamasının genel fen başarı ortalamasından farkı olarak yorumlanmaktadır. İkinci düzey hata terimi olarak da adlandırılan u oj parametresinin normal dağılım gösterdiği, ortalamasının 0, varyansının ise τ 00 oldugu varsayılır. Tek yönlü varyans analizi rastgele etkiler modeli, hem birinci, hem de ikinci düzeyde fen başarı puanlarının varyansını açıklayacak yordayıcı değiskenleri içermemektedir. Bundan dolayı tamamen koşulsuz (fully unconditional) model olarak da adlandırılmaktadır. Bu model analiz edildiğinde, genel fen başarı ortalaması ile fen başarısında gözlenen farklılıkların ne kadarının bireysel farklılıklardan, ne kadarının okul ortamından kaynaklandığı kestirilmektedir. Rastgele-Katsayılar Regresyon Modeli (Random- Coefficients Regression Model) Rastgele katsayılar regresyon modelinde, öğrencilerin fen başarılarındaki farklılıkların öğrenciler arasındaki bireysel farklılıklardan kaynaklanan kısmını açıklamak üzere modelin birinci düzeyine cinsiyet, sosyoekonomik statü, fen öğrenmede özgüven ve sorgulamaya dayalı öğrenim değişkenleri eklenmiştir. Bu değişkenler genel ortalamaları etrafında merkezlenerek (grand mean centering) modele alınmışlardır. Modelin ikinci düzeyi rastgele dağılım gösteren bir kesişim katsayısı, rastgele dağılım gösteren dört eğim katsayısı ile modeldeki değişkenler hesaba katıldığında okul-içi değişkenliği yansıtan hata terimini içerir. Modelin birinci düzeyi eşitlik 3 te gösterilmektedir: Y ij =β oj +β ij +(X 1ij -x 1. )+β 2j (X 2ij -x 2.. )+β 3j (X 3ij -x 3.. )+β 4j (X 4ij -x 4.. )+r ij (3) j okulundaki i öğrencisinin fen başarısının (Y ij ) tahmin edildigi esitlikte, β oj, j okulunun düzeltilmiş (adjusted) fen başarı ortalaması, β 1j, j okulunda cinsiyetin fen başarısı üzerindeki etkisi, β 2j, j okulunda sosyoekonomik statünün fen başarısı üzerindeki etkisi, β 3j, j okulunda fen öğrenmede özgüvenin fen başarısı üzerindeki etkisi, β 4j, j okulunda sorgulamaya dayalı öğrenmenin fen başarısı üzerindeki etkisi ve r ij ise modeldeki değişkenler kontrol altına alındığı zaman j okulundaki i öğrencisinin fen başarısının j okulunun düzeltilmiş fen başarı ortalamasından farkı olarak yorumlanmaktadır. Modelin birinci düzeyindeki kesişim katsayısı β oj ile eğim katsayıları β 1j, β 2j, β 3j, ve β 4j, modelin ikinci düzeyinde modele bağımlı değişkenler olarak girerler. Bu katsayılar okullar arasında rastgele dağılım gösteriyor olarak modellenirler ancak bu dağılımı açıklayacak değişkenler rastgele katsayılar regresyon modelinin ikinci düzeyine alınmazlar. Modelin ikinci düzeyi kesişim katsayısı için eşitlik 4, eğim katsayıları için ise genel olarak eşitlik 5 de gösterilmektedir.: β oj =ϒ 00 +u oj (4) Modelin birinci düzeyindeki kesişim katsayısının (β oj ) modellendiği esitlikte, ϒ 00, düzeltilmiş genel fen başarı ortalaması, u oj ise j okulunun düzeltilmiş fen başarı ortalamasının düzeltilmiş genel fen başarı ortalamasından farkı olarak yorumlanmaktadır. β pj =ϒ p0 +u pj (5) p = 1, 2, 3, 4 olmak üzere modelin birinci düzeyindeki p. eğim katsayısının (β pj ) modellendiği eşitlikte ilgili eğim katsayısına ait genel ortalama (ϒ p0 ) ile her okulun genel ortalamadan sapması (u pj ) kestirilmektedir. 2626

7 ATAR, ATAR / Türk Eğitim Reformunun Öğrencilerin TIMSS 2007 Fen Başarılarına Etkisinin İncelenmesi Kesişim ve Eğim Katsayılarının Bağımlı Değişken Olduğu Model (Intercepts-and-Slopes-as- Outcomes Model) Kesişim ve eğim katsayılarının bağımlı değişken olduğu modelin birinci düzeyi rastgele katsayılar regresyon modelinde kullanılan eşitlik 3 ile tanımlanır. Rastgele katsayılar regresyon modelinin analizi sonucu okuldan okula istatistiksel olarak anlamlı farklılık gösterdiği saptanan düzeltilmiş fen başarı ortalaması modelin ikinci düzeyinde rastgele dağılım gösteren parametre olarak modele alınmış ve bu parametrede gözlenen değişimi açıklamak üzere öğretmen deneyimi, sorgulamaya dayalı öğretim ve sınıfta bilgisayar erişimi değişkenleri modele eklenmiştir. Bu değişkenler genel ortalamaları etrafında merkezlenerek modele alınmışlardır. Modelin ikinci düzeyinde kesişim katsayısı için oluşturulan eşitlik aşağıda verilmiştir: β oj = Y 00 +Y 01 (W 01 -W 01. )+Y 02 (W 02 -W 02. ) +Y 02 (W 03 -W 03. ) + u 0j (6) Bu eşitlikte ϒ 00, öğretmen deneyimi, sorgulamaya dayalı öğretim ve bilgisayar erişiminde ortalama değerde olan okulların düzeltilmiş genel fen başarı ortalaması, ϒ 01, öğretmen deneyiminin düzeltilmiş fen başarı ortalaması üzerindeki etkisi, ϒ 02, sorgulamaya dayalı öğretimin düzeltilmiş fen başarı ortalaması üzerindeki etkisi, ϒ 03, bilgisayar erişiminin düzeltilmiş fen başarı ortalaması üzerindeki etkisi ve u oj, modeldeki değişkenler kontrol altına alındığı zaman j okulunun düzeltilmiş fen başarı ortalamasının genel ortalamadan farkı olarak yorumlanır. Modelin birinci düzeyindeki eğim katsayıları ikinci düzeyde rastgele katsayılar regresyon modelinde kullanılan eşitlik 5 ile tanımlanmıştır. Tablo 2. Tek-Yönlü Varyans Analizi Rastgele Etkiler Modeli Analiz Sonuçları Standart SabitEtki Katsayı p-değeri Hata Genel fen başarı ortalaması RastgeleEtki Düzey-2 Hata Terimi Okul ortalaması Düzey-1 Hata Terimi ϒ Standart Sapma u 0j r ij Varyans p-değeri Öğrencilerin fen başarılarının okul ortalamasından farklarının varyansı (okul-içi değişkenlik) yaklaşık , okul ortalamalarının genel ortalamadan farklarının varyansı (okullar-arası değişkenlik) ise yaklaşık olarak kestirilmiştir. Okullararası değişkenliğin tahmini değerinin(u oj ) anlamlı olarak sıfırdan büyük çıkması (p-değeri) okulların fen başarı ortalamalarında farklılık olduğu, diğer bir ifade ile her okulun aynı ortalama fen başarısına sahip olmadığı şeklinde yorumlanabilir. Okul ortalamaları için %95 olasılıklı değer aralığı (plausible value range) aşağıdaki eşitlik ile hesaplandığında, okul ortalamalarının %95 inin puan aralığında olması beklenir. Bu değerler dikkate alındığında, okulların ortalama fen başarıları arasında önemli farklar olduğu söylenebilir. Tablo 2 deki düzey-2 varyansının toplam varyansa bölünmesi ile sınıflar arası korelasyon (intraclass correlation) yaklaşık 0.30 olarak hesaplanmıştır. Bulgular Tek-Yönlü Varyans Analizi Rastgele Etkiler Modeli Tek-yönlü varyans analizi rastgele etkiler modelinin analiz sonuçları Tablo 2 de verilmiştir. Bu modelde, genel fen başarı ortalaması yaklaşık puan olarak kestirilmiştir. Bu kestirimin standart hatası 5.05 tir. Genel fen başarı ortalaması için %95 güven aralığı aşağıdaki eşitlik ile hesaplandığında, genel fen başarı ortalamasının gerçek değerinin %95 olasılıkla puan aralığında olduğu söylenebilir. Bu değer, fen başarısında gözlenen farklılıkların yaklaşık %30 luk kısmının okullar arasındaki ortalama fen başarısındaki farklılıktan kaynaklandığını, yaklaşık %70 lik kısmının ise öğrenciler arasındaki bireysel farklılıklardan kaynaklandığını ifade etmektedir. Sınıflar arası korelasyon ayrıca aynı okuldaki öğrenci başarılarının farklı okullardaki öğrenci başarılarına kıyasla ne ölçüde birbirine benzediğini gösteren bir indekstir (Hox, 2002; Raudenbush ve Bryk, 2002). Elde edilen sınıflar arası korelasyon katsayısı, iki düzeyli hiyerarşik model kullanımını desteklemektedir. ϒ 00 (1,96)(SH)= (1,96)(5.05)= (439.52,459.32) 2627

8 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ Tablo 3. Rastgele Katsayılar Regresyon Modeli Analiz Sonuçları Sabit Etki Düzeltilmiş genel fen basarı ortalaması Ortalama cinsiyet etkisi Ortalama SES etkisi Ortalama özgüven etkisi Ortalama sorgulamaya dayalı öğrenim etkisi ϒ 00 ϒ 10 ϒ 20 ϒ 30 ϒ 40 Katsayı Standart Hata p-değeri Etki Büyüklüğü Rastgele Etki Düzey-2 Hata Terimi Düzeltilmiş okul ortalaması Cinsiyet etkisi SES etkisi Özgüven etkisi Sorgulamaya dayalı öğrenim etkisi Düzey-1 Hata Terimi u 0j u 1j u 2j u 3j u 4j r ij Standart Sapma Varyans p-değeri Rastgele-Katsayılar Regresyon Modeli Rastgele katsayılar regresyon modelinin birinci düzeyinde, j okulunun düzeltilmiş (adjusted) fen başarı ortalaması olarak yorumlanan kesişim katsayısının bütün okullar üzerinden ortalama değeri yaklaşık puan olarak kestirilmiştir (Tablo 3). Cinsiyet-fen başarısı (ϒ 10 ), sosyoekonomik statü-fen başarısı (ϒ 20 ), fen öğrenmede özgüvenfen başarısı(ϒ 30 ) ve sorgulamaya dayalı öğrenimfen başarısı (ϒ 40 ) eğim katsayıların bütün okullar üzerinden ortalama değerleri ise sırasıyla yaklaşık 7.50, 22.48, ve olarak kestirilmiştir (Tablo 3). Öğrencilerin fen başarılarındaki varyansın bireysel kaynaklarını açıklamak üzere modele eklenen cinsiyet, sosyoekonomik statü, fen öğrenmede özgüven ve sorgulamaya dayalı öğrenim değişkenlerinin fen başarısı üzerindeki etkileri istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Tablo 3 te ayrıca eğim katsayılarına ait etki büyüklükleri verilmiştir. Örneklem sayısının çokluğunda çok küçük değişiklikler bile istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar verebilir. Farkların etki büyüklüğü olarak ifade edilmesi pratikte bu farkların ne derecede küçük ya da büyük olduğunun değerlendirilmesine olanak sağlar. Etki büyüklüklerine bakıldığı zaman, erkek öğrencilerin ortalama fen başarısı kız öğrencilerin ortalama fen başarısından yaklaşık 0.10 standart sapma daha fazladır. Cinsiyetin fen başarısı üzerindeki etkisinin istatistiksel olarak anlamlı bulunsa da pratik olarak çok önemli olmadığı söylenebilir. Sosyoekonomik statüdeki 1 standart sapmalık artışın, ortalama fen başarısında yaklaşık 0.30 standart sapma, fene karşı özgüven puanındaki 1 standart sapmalık artışın ise ortalama fen başarısında yaklaşık 0.43 standart sapma artışa neden olması beklenir. Öğrencilerin sosyoekonomik statülerinin ve fene karşı özgüvenlerinin fen başarısı üzerindeki etkisinin hem istatistiksel olarak anlamlı, hem de pratik olarak önemli olduğu söylenebilir. Bu iki değişkendeki artış fen başarısında artışa neden olurken sorgulamaya dayalı öğrenim değişkenindeki artış fen başarısında düşüşe neden olmaktadır. Öğrencilerin sorgulamaya dayalı öğrenim puanlarındaki 1 standart sapmalık artışın ortalama fen başarısı puanında yaklaşık 0.20 standart sapmalık bir düşüşe neden olması beklenmektedir. Tek-yönlü varyans analizi rastgele etkiler modelinin birinci düzeyinde, toplam okul-içi değişkenlik olarak kestirilmişti (Tablo 2). Rastgelekatsayılar regresyon modelinin birinci düzeyinde, fen başarısının yordayıcısı olarak cinsiyet, sosyoekonomik statü, fen öğrenmede özgüven ve sorgulamaya dayalı öğrenim değişkenlerinin eklenmesi ile okul-içi değişkenlik yaklaşık ye düşmüştür (Tablo 3). Böylece birinci düzeyde açıklanan varyans oranı: Bu değer, fen başarısında gözlenen bireysel farklılıkların yaklaşık %23 lük bir kısmının cinsiyet, sosyoekonomik statü, fen öğrenmede özgüven ve sorgulamaya dayalı öğrenim değişkenleri ile açıklanabileceği şeklinde yorumlanır. Rastgele katsayılar regresyon modelinin ikinci düzeyinde, düzeltilmiş okul ortalamalarının genel ortalamadan farklarının varyansı (u oj ) istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur (p-değeri). Bu sonuç düzeltilmiş okul ortalamaları arasında anlamlı farklılıklar olduğu şeklinde yorumlanabilir. Düzeltilmiş okul ortalamaları için %95 olasılıklı 2628

9 ATAR, ATAR / Türk Eğitim Reformunun Öğrencilerin TIMSS 2007 Fen Başarılarına Etkisinin İncelenmesi Tablo 4. Kesişim ve Eğim Katsayılarının Bağımlı Değişken Olduğu Model Analiz Sonuçları Sabit Etki Katsayı Standart Hata Düzeltilmiş okul ortalaması modeli Kesişim Öğretmen deneyimi etkisi Sorgulamaya dayalı öğretim etkisi Bilgisayar erişimi etkisi Rastgele Etki Düzey-2 Hata Terimi Düzeltilmiş okul ortalaması Düzey-1 Hata Terimi ϒ 00 ϒ 01 ϒ 02 ϒ Standart Sapma u 0j r ij Varyans p-değeri p-değeri Etki Büyüklüğü değer aralığı (plausible value range) aşağıdaki eşitlik ile hesaplandığında düzeltilmiş okul ortalamalarının %95 inin puan aralığında olması beklenir. Cinsiyet, fene karşı özgüven ve sorgulamaya dayalı öğrenimin öğrencilerin fen başarıları üzerindeki etkisi açısından da okuldan okula istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar olduğu bulunmuştur. Ancak sosyoekonomik statünün öğrencilerin fen başarıları üzerindeki etkisi okuldan okula değişmemektedir (p.=0.063). Kesişim ve Eğim Katsayılarının Bağımlı Değişken Olduğu Model Kesişim ve eğim katsayılarının bağımlı değişken olduğu modelin ikinci düzeyinde düzeltilmiş okul ortalamaları arasındaki farkları açıklamak üzere modele öğretmen deneyimi, sorgulamaya dayalı öğretim ve sınıfta bilgisayar erişimi değişkenleri eklenmiş ve eklenen değişkenlerden öğretmen deneyimi ile sorgulamaya dayalı öğretimin düzeltilmiş okul ortalamaları üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olduğu bulunmuştur (Tablo 4). Ancak etki büyüklüklerine bakıldığında, öğretmen deneyiminin okulların düzeltilmiş fen başarı ortalaması üzerindeki etkisi pratik olarak önemli değildir. Öğretmen deneyiminde 1 standart sapmalık artış, düzeltilmiş okul ortalamasında ancak yaklaşık 0.02 standart sapmalık bir artışa neden olmaktadır. Benzer şekilde, sorgulamaya dayalı öğretim puanındaki 1 standart sapmalık artış ise düzeltilmiş okul ortalamasında yaklaşık 0.14 standart sapmalık bir düşüşe neden olmaktadır. Diğer yandan, sınıfta bilgisayar erişiminin okulların düzeltilmiş fen başarı ortalaması üzerindeki etkisi istatistiksel olarak anlamlı olmasa da pratik olarak önemlidir. Fen bilimleri dersinde bilgisayar erişimi olan okulların düzeltilmiş fen başarı ortalaması, bilgisayar erişimi olmayan okulların düzeltilmiş fen başarı ortalamasından yaklaşık 0.21 standart sapma daha yüksektir. Rastgele-katsayılar regresyon modelinin ikinci düzeyinde, olarak tahmin edilen ayarlanmış okul ortalamalarının varyansı (Tablo 3), kesişim ve eğim katsayılarının bağımlı değişken olduğu modelde, öğretmen deneyimi, sorgulamaya dayalı öğretim ve bilgisayar erişimi değişkenlerinin eklenmesiyle e düşmüştür (Tablo 4). Böylece ikinci düzeyde ayarlanmış okul ortalamalarının açıklanan varyans oranı aşağıdaki eşitlik ile yaklaşık 0.09 olarak hesaplanmıştır. Öğretmen deneyimi, sorgulamaya dayalı öğretim ve bilgisayar erişimi okullar-arası değişkenliğin ancak % 9 luk bir kısmını açıklamaktadır. Tartışma Bu çalışmada, reform hareketinin getirmiş olduğu öğrenci merkezli öğretim (örneğin, sorgulamaya dayalı öğretim), sınıfların bilgisayar ile donatılması gibi bazı değişkenlerin öğrencilerin TIMSS 2007 fen başarılarına etkilerini belirlemek amaçlanmıştır. HLM analizi sonucunda erkek öğrencilerin kız öğrencilere göre daha başarılı olduğu ve cinsiyetin fen başarısı üzerindeki etkisinin istatistiksel olarak anlamlı olsa da pratik olarak çok önemli olmadığı bulunmuştur. Cinsiyet, fene karşı özgüven ve sorgulamaya dayalı öğrenimin öğrencilerin fen başarıları üzerindeki etkilerinin da okuldan okula istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar gösterdiği bulunmuştur. Ancak sosyoekonomik statünün öğrencilerin fen başarıları üzerindeki etkisi okuldan okula değişmemektedir. 2629

10 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ Etki büyüklükleri incelendiğinde, öğretmen deneyiminin okulların düzeltilmiş fen başarı ortalaması üzerindeki etkisi pratik olarak önemli değildir. Öğretmen deneyiminde 1 standart sapmalık artış, düzeltilmiş okul ortalamasında ancak yaklaşık 0.02 standart sapmalık bir artışa neden olmaktadır. Diğer yandan, sınıfta bilgisayar erişiminin okulların düzeltilmiş fen başarı ortalaması üzerindeki etkisi istatistiksel olarak anlamlı olmasa da pratik olarak önemlidir. Fen dersinde bilgisayar erişimi olan okulların düzeltilmiş fen başarı ortalaması, bilgisayar erişimi olmayan okulların düzeltilmiş fen başarı ortalamasından yaklaşık 0.21 standart sapma daha yüksektir. Bu da sınıfların bilgisayar ve teknolojik imkanlarının (örneğin, internet erişimi, elektronik kitaplar vb.) artırılması gerektiğine işaret etmektedir. Bu çalışmada öğretmen anketindeki sorular kullanılarak sorgulamaya dayalı öğretim ve öğrenci anketindeki sorular kullanılarak sorgulamaya dayalı öğrenim adı altında iki standartlaştırılmış bileşik (composite) değişken oluşturulmuştur. Bu değişkenler, öğrenci düzeyindeki başarı farkını açıklamak için öğrenci düzeyinde, okullar arasındaki başarı farkını açıklamak için ise okul düzeyinde HLM analizine dahil edilmiştir. HLM analizindeki bulgular incelendiğinde öğrencilerden elde edilen sonuçlar ile öğretmenlerden elde edilen sonuçların birbirleri ile tutarlı olduğu ve fen başarısını olumsuz yönde etkilediği tespit edilmiştir. Etki büyüklülükleri karşılaştırıldığında öğrenci düzeyindeki sorgulamaya dayalı öğrenimin (etki büyüklüğü=-0.20), öğretmen düzeyindeki sorgulamaya dayalı öğretime (etki büyüklüğü=-0.14) göre başarıyı daha olumsuz etkilediği bulunmuştur. Sorgulama dayalı öğretim ile ilgili bulgular şaşırtıcı gibi görünse bile ülkemiz ve diğer bazı gelişmiş ülkelerde yapılan çalışmalar ile uyumludur. Daha önceki çalışmalarda (Berberğglu ve ark., 2003; Ceylan ve Berberoğlu, 2007; Lavonen ve Laaksonen, 2009) olduğu gibi sorgulamaya dayalı öğretim gibi öğrenci merkezli öğretimler öğrencilerin başarılarını olumsuz yönde etkilemektedirler. Bu olumsuz ilişkinin nedenlerinden biri sorgulamaya dayalı öğretim gibi öğretim yöntemlerin ülkemizde doğru şekilde uygulanamaması olabilir (Berberoğlu ve ark.; Ceylan ve Berberoğlu). Zira TIMSS Ulusal Raporu nda da (Şişman ve ark., 2011) sınıf içi öğrenme etkinliklerinin kullanım sıklığı öğrenci ve öğretmen görüşleri alınarak değerlendirildiğinde, fen öğretiminde öğretmen merkezli ve sözel anlatıma dayalı yöntemlere ağırlık verildiği, öğretmenlerin fen derslerinde ezbere dayalı etkinlikleri sıklıkla kullanıldığı sonucuna varılmıştır. Diğer bir nedeni de, TIMSS öğrenci ve öğretmen anketlerindeki soruların yapısı ve niteliği ile ilgili olabilir. PISA da olduğu gibi (Lavonen ve Laaksonen), TIMSS öğrenci ve öğretmen anketlerinde yer alan sorgulamaya dayalı öğretim ile ilgili sorular da nitelikten ziyade nicelik odaklıdır. Örneğin, öğrencilere deney, grup çalışması, açıklama geliştirme etkinliklerini ne sıklıkta yaptıkları sorulmuş ancak ilgili etkinliklerin nitelikleri hakkında öğrenci deneyim ve görüşleri belirlenmemiştir. Sosyo-ekonomik statüdeki 1 standart sapmalık artışın, ortalama fen başarısında yaklaşık 0.30 standart sapma, fene karşı özgüven puanındaki 1 standart sapmalık artışın ise ortalama fen başarısında yaklaşık 0.43 standart sapma artışa neden olması beklenir. Öğrencilerin sosyoekonomik statülerinin ve fene karşı özgüvenlerinin fen başarısı üzerindeki etkisinin hem istatistiksel olarak anlamlı, hem de pratik olarak önemli olduğu bulunmuştur. Bu bulgu daha önceki çalışmalar ile uyumludur. Örneğin, Shen ve Pedulla (2000) TIMSS 1999 a katılan ülkelerin verilerini kullanarak yaptıkları analizlerde ülke içi fen ve matematik başarıları ile ilgili ülkedeki öğrencilerin fen öğrenmeye karşı özgüvenleri arasında olumlu ilişki bulmuşlardır. Ancak iki değişken arasındaki ilişkiyi ülkelerarası düzeyde incelediklerinde ise korelasyonu negatif olarak bulmuşlardır. Diğer bir ifade ile ülkelerdeki öğrencilerin fen ve matematik alanlarında kendi bilgi ve becerilerine olan güvenleri arttıkça ilgili alanlardaki TIMSS 1999 başarılarının düştüğünü bulmuşlardır. Bu bulgu Leung un (2002) çalışması tarafından da destelenmektedir. Shen ve Pedulla nın çalışmalarının bir sınırlılığı, kullandıkları analizde özgüven için bir indeks oluşturmayıp, TIMSS öğrenci anketinde yer alan Matematik kolay bir alandır ya da Matematikte genelde başarılıyımdır gibi dörtlü likert tipindeki maddelere öğrencilerin vermiş oldukları cevapları doğrudan özgüven ya da özbaşarı algısı olarak kullanmış olmalarıdır. Özgüven ya da özbaşarı algılarının tek bir maddeye indirgenerek analize dahil edilmesi bu kavramların çok güvenilir bir şekilde oluşturulmadığına işaret etmektedir. Shen ve Pedulla (2000) yüksek özgüven düşük başarı durumunu ilgili ülkelerdeki fen ve matematik alanlarındaki standartların ve beklentilerin düşüklüğü ile açıklamaktadırlar. Bu bağlamda ülkemiz öğrencilerinin TIMSS gibi uluslararası sınavlardaki fen başarılarının düşüklüğü bu alandaki beklenti ve standartların yeniden gözden geçirilmesi gerektiğine işaret etmektedir. Var olan standartlar, gelişmiş ülkelerdeki fen standartları ile uyumlu 2630

11 ATAR, ATAR / Türk Eğitim Reformunun Öğrencilerin TIMSS 2007 Fen Başarılarına Etkisinin İncelenmesi olacak şekilde revize edilmelidir. Standartlar revize edilirken fen ve teknoloji alanındaki yenilik ve gelişmeler dikkate alınmalıdır. Öğrencilerimizin uluslar arası fen başarıları ile ilgili gerçekçi hedefler belirlenmeli ve başarı beklentisi kademeli olarak arttırılmalıdır ki hedeflenen 2023 vizyonuna uygun öğrenciler yetişsin. Son olarak bu çalışmanın sonuçlarını 2005 yılında gerçekleştirilen reformun Türk eğitim sistemine olan etkileri bağlamında yorumlarken dikkatli olunmalıdır. Zira TIMSS 2007 sınavı reform hareketinin uygulamaya konulmasından yaklaşık iki yıl sonra uygulanmış bir sınavdır. İki yıl reform hareketinin gerçek etkilerinin ortaya çıkması için yeterli olmayabilir. Gerçekleştirilen reform doğrultusunda Milli Eğitim Bakanlığı tarafından birçok proje uygulanmakta ve ülkemizdeki eğitimin kalitesinin arttırılması hedeflenmektedir (Şişman ve ark., 2011). Reform hareketinizin getirmiş olduğu değişiklikleri (örneğin, sorgulamaya dayalı öğretim, sınıfların bilgisayar ve teknolojik imkanlarının arttırılması vb.) daha kapsamlı ve objektif olarak değerlendirilmesi ve eğitim sistemimizdeki trendin izlenmesi için PISA 2010, TIMSS 2011 ve diğer uluslararası sınavların sonuçları da incelenmelidir. 2631

12 Educational Sciences: Theory & Practice - 12(4) Autumn Educational Consultancy and Research Center Examining the Effects of Turkish Education Reform on Students TIMSS 2007 Science Achievements Hakan Yavuz ATAR a Gazi University Burcu ATAR Hacettepe University Abstract The purpose of this study is to examine the effects of some of the changes such as student centered learning (i.e. inquiry science instruction), outfitting classrooms with latest technology and computers that the reform movement has brought about on students TIMSS 2007 science achievements. Two-staged stratified sampling was used in the selection process, in which schools and classes were sampled in the first and second stage, respectively. TIMSS 2007 study were administered to students, teachers and principles in 145 classes in 145 schools. On average, 28 students from each school participated in the study. The results of the hierarchical linear modeling (HLM) analyses indicate that while computer access positively influence students science achievements, inquiry science instruction negatively influences students science achievements. Furthermore, it has been found that students science achievements increase in parallel to an increase in the socioeconomic status (SES) of the families, teacher experience and students self-confidence in learning science. Finally, the effects of inquiry science instruction, self confidence in learning science and gender on TIMSS science achievement have been found to significantly vary among schools. Key Words Inquiry based learning, Reform, HLM, TIMSS The purpose of the education reform that has been initiated in 2005 is to integrate Turkish education system with the world, to promote using student centered teaching methods and to raise generations who are capable of creative and logical thinking and inquires about the world. In this sense, Turkish education reform shares commonalities a Hakan Yavuz ATAR, Ph.D., is currently an instructor at the Department of Educational Sciences, Measurement & Statistics. His research interests include international assessment, Hierarchical Linear Modeling (HLM) and inquiry based learning. Correspondence: Hakan Yavuz ATAR, Gazi Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü, Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı, 06500, Teknikokullar, Ankara. hakanatar@ gazi.edu.tr Phone: Fax: with the education reform movement in the United States (Şahin, Işıksal, & Ertepınar, 2010). No doubt that the reform movement has brought about many changes not only for students but also for teachers, administrators, parents and other stakeholders, as well. The future of the reform movement in Turkish education system that has been initiated in 2005, in a sense, will depend on its effects on students achievements. If the reform movement positively influences students achievements, it will continue to strengthen, otherwise serious revisions will have to be made. The effect of reform movements on students achievements on large scale assessments needs to be examined (Von Secker & Lissitz, 1999) Literature review indicate that most of the Turkish studies are conducted using large-scale assessments such as Trends in Mathematics and Science Study (TIMSS) that are administered before the implementation of the reform movement in 2005 (Berberoğlu, Çelebi, Özdemir, Uysal, & Yayan, 2003;

13 ATAR, ATAR / Examining the Effects of Turkish Education Reform on Students TIMSS 2007 Science Achievements Ceylan & Berberoğlu 2007; Özdemir, 2003; Uzun & Öğretmen, 2010; Yayan & Berberoğlu, 2004). Some studies used Programme for International Student Assessment (PISA) data to examine the factors that affect Turkish students achievements (Anıl, 2009; Demir & Kılıç 2010; Yılmaz, 2009). In addition, many of these studies used mathematics achievement as outcome variable (Akyüz, 2006; Atar, 2011; Sevgi, 2009; Yıldırım, 2006). The purpose of this study is to examine the effects of some of the changes such as student centered learning (i.e. inquiry science instruction), outfitting classrooms with latest technology and computers that the reform movement has brought about on students TIMSS 2007 science achievements. Inquiry Based Science Instruction Education reform in Turkey aimed to bring fundamental changes in classroom practice including transitioning of instruction from teacher centered to student centered. In student centered learning, students play an active role in their learning, by planning their own investigations, questioning, working in groups and learning from each other (Anderson, 1997). In student centered learning teachers serve as a guide rather than a knowledge dispenser. In science education, inquiry is used to describe a teaching method (i.e. inquiry teaching), a learning method (i.e. inquiry learning) and a way of doing science (i.e. inquiry science) (Anderson, 2002). American National Research Council (NRC, 1996) describes inquiry science as follows: Inquiry is a multi-faceted activity that involves making observations, posing questions, examining books and other sources of information to see what is already known; planning investigations; reviewing what is already known in light of experimental evidence; using tools to gather, analyze, and interpret data; proposing answers, explanations, and predictions; and communicating the results. Inquiry requires identification of assumptions, use of critical and logical thinking and consideration of alternative explanations (p. 23). Examination of Turkish science education literature indicates that the number of studies conducted on inquiry science is very limited. Many of these studies focus on teachers views and beliefs about inquiry science. As an example, Şahin et al. (2010) administered the Teacher Beliefs towards Teaching Pedagogies scale to 197 teachers and found that teachers believed that inquiry science teaching would positively influence the development of students inquiry skills and facilitate their understanding of science. There exist many studies abroad that investigate the influence of inquiry science on students science achievements (Leung, Yung, & Tso, 2005; Von Secker, 2002, 2004; Von Secker & Lissitz, 1999). For instance, using American National Education Longitudinal Study (NELS) data, Von Secker (2002) examined the effect of inquiry science instruction on students achievement and how this effect was mediated by race, gender, and socioeconomic status. She found that inquiry science instruction positively influenced students achievements. She also found that the effect of inquiry science instruction differed based on students SES levels. Leung et al. found similar findings. Non-random selection of the teachers in Von Secker s study was one of the limitations of the study. TIMSS and PISA Studies In order to determine the effects of the reform movement initiated in 2005 on Turkish education system, the results of international assessment programs such as TIMSS and PISA administered after 2005 are needed to be examined. However, review of the literature indicates that majority of the researchers, who studied TIMSS, used TIMSS 1999 data in their study (Akyüz, 2006; Berberoğlu et al., 2003; Ceylan & Berberoğlu, 2007; Uzun & Öğretmen, 2010; Yıldırım, 2006). Using structural equation modeling (SEM) these studies identified SES, student centered learning, parents education level, student confidence in learning and attitudes towards science as factors that effected student achievements. Specifically, student centered instruction have been found to negatively influence Turkish students science achievements at TIMSS (Berberoğlu et al.; Ceylan & Berberoglu). According to the authors the reason for this might be the quality of student centered instructions. The authors did not think that teachers were ready to put student centered instruction into practice correctly. On the other hand, in some other developing countries such as Jordan, student centered instruction have been found to positively influence students science achievements (Sabah & Hammouri, 2010). Studies examining Turkish PISA data indicate that student achievements have been found to vary based on geographic regions (Anıl, 2009). Student achievements in eastern and southeastern regions of Turkey have been found to be lower than that of the western region. In Anıl s study, fathers educa- 2633