Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması *

Transkript

1 Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri Educational Sciences: Theory & Practice 14(2) Eğitim Danışmanlığı ve Araştırmaları İletişim Hizmetleri Tic. Ltd. Şti. DOI: /estp Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması * Eda GÖZÜYEŞİL a Niğde Üniversitesi Ayhan DİKİCİ b Niğde Üniversitesi Öz Bu araştırmada beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarılarına etkisini deneysel yöntemlerle ortaya koyan çalışmaların etki büyüklüklerinin birleştirilmesi amaçlanmış ve elde edilecek etki büyüklüğünün öğrencilerin öğrenim düzeyleri, çalışmaların yapıldığı derslerin alanı, örneklem sayıları ve çalışmaların yapıldığı ülkelere göre farklılık gösterip göstermediğinin meta-analiz yöntemiyle araştırılması hedeflenmiştir. Meta-analiz, aynı konu üzerine yapılmış birbirinden bağımsız birçok çalışmadan elde edilmiş sayısal verileri istatistiksel olarak birleştirme ve bu çalışmaların sonuçları hakkında genel bir yargıya varma yöntemidir. Bu bağlamda, alan yazın taraması sonucu yılları arasında yapılmış beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarısı üzerindeki etkisini araştıran kodlama protokolüne uygun çeşitli ülkelerde İngilizce ve Türkçe dilinde yapılmış 31 adet çalışma (42 karşılaştırma) meta-analiz araştırmasına dâhil edilmiştir. Araştırma sonucunda, beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarısı üzerinde pozitif fakat orta düzeyde bir etkiye (d=0.640) sahip olduğunu ortaya konmuştur. Buna ek olarak, etki büyüklükleri öğrenim düzeyi, ders alanı, örneklem sayısına göre farklılaşmazken Türkiye ve ABD de yapılan çalışmalar karşılaştırıldığında, Türkiye lehinde anlamlı bir farklılık olduğu sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler Akademik Başarı, Beyin Temelli Öğrenme, Meta-analiz, Nörobilim, Nörofizyolojik Öğrenme. Son yıllarda beynin yapısal ve fonksiyonel işleyişine yönelik çalışmalarda araştırmacılara fırsatlar yaratan elektrofizyolojik çalışmalar, nöropsikolojik testler ve görüntüleme tekniklerinin kullanılması (Vaid ve Hall, 1991; Vigliocco, Vinson, Druks, Barber ve Cappa, 2011; Weintraub, 2000) eğitim alanında büyük değişmelerle sonuçlanan önemli bilgiler sağlamıştır. Bütün bunlarda temel gaye, birey için daha nitelikli, kalıcı ve yaşanabilir bir öğrenmenin gerçekleştirilmesini sağlamaktır. Bu amaçla geliştirilen ve yaygın olarak bilinen birçok öğrenme ve öğretme kuramı gibi beyin temelli öğrenme de öğrenmenin nasıl meydana geldiği ve hangi şartlarda daha etkili bir öğretim yapılabileceği üzerine odaklanmaktadır. Beyin temelli öğrenme, öğrenmeyi beynin yapısı ve fonksiyonları üzerine inşa eder ve öğretime yönelik çıkarımlarda bulunur (Caine ve Caine, 2002). Yani öğrencilerin bireysel özelliklerini dikkate alarak; Çevresel, duyusal, psikolojik ve benzeri faktörlerin öğrenme üzerindeki olumlu ve * Bu çalışma, Niğde Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Eğitim Bilimleri Anabilim Dalı Eğitim Programları ve Öğretim Bilim Dalı nda Doç. Dr. Ayhan DİKİCİ danışmanlığında Eda GÖZÜYEŞİL tarafından hazırlanan yüksek lisans tezinden üretilmiştir. a b Sorumlu Yazar: Eda GÖZÜYEŞİL Eğitim Programları ve Öğretim alanında doktora öğrencisidir. Niğde Üniversitesi Yabancı Diller Yüksekokulu nda İngilizce okutmanı olarak görev yapmaktadır. Çalışma alanları arasında yabancı dil öğretimi, beyin temelli öğrenme ve meta-analiz yer almaktadır. İletişim: Niğde Üniversitesi, Yabancı Diller Yüksekokulu, Niğde. Elektronik posta: edagozuyesil@gmail.com Dr. Ayhan DİKİCİ Eğitim Programları ve Öğretim alanında doçenttir. İletişim: Niğde Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü, Eğitim Programları ve Öğretim ABD, Niğde. Elektronik posta: adikici@nigde.edu.tr

2 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ olumsuz etkileri nelerdir? Bunlar öğrenme ortamına nasıl organize edilebilir? gibi konularda eğitimcilere destek sağlamaktadır. Öğrenmede beyin ve fonksiyonları çok önemlidir. Bu yaklaşımda yer alan beyin temelli öğrenme ilkeleri beynin yapısı ve çalışmasıyla ilişkilendirilmiştir. Beyin temelli öğrenme beynin nasıl çalıştığını en iyi şekilde bilerek, maksimum öğrenmenin gerçekleşme yollarını keşfederek yapılan öğrenmeyi savunur (Carolyn, 1997). Bu yaklaşım, öğrenmeyi beyin ve beynin çalışma şekli ile ilişkilendirir ve beynin özelliklerinin ve çalışma performansının artırılmasının öğrenme üzerindeki olumlu etkilerinden bahseder. Bu nedenle temel olarak beyin gelişimiyle ilgilenir. Beyin ve sinir sistemi ile bilişsel davranışlarımız arasındaki ilişkiyi inceleyen nörobilim sayesinde ve özellikle MRI, PET ve MEG tarayıcılarının gelişmesiyle hız kazanan araştırmalarla, beyin temelli öğrenme yaklaşımı desteklenmektedir (Hansen ve Monk, 2002). Günümüzde bu yeni teknolojiler kullanılarak testler yürütülmekte, beyni çalışan bir kişinin beynindeki nöronların durumunu renkli olarak pozitron emisyonu tomografisi ve Nükleer Magnetik Rezonans Resimleyicisi (NMRI) gibi sistemlerle görüntülenebilmekte, böylece bellek, duygu, dikkat, örüntüleme gibi birçok değişken ve bunların öğrenmeye etkisi irdelenmektedir (Soylu, 2004; Taşçıoğlu, 1994; Thomas, 2001; Weiss, 2000). Dünyada ve ülkemizde yürütülen bu çalışmalar bize ilginç veriler sağlamaktadır. Örneğin görüntüleme teknikleri ile incelenen hücre kümelerinin sanıldığı gibi düzenli bir yapı sergilemediği ya da bir kişideki dil ile ilgili bölgenin konumunun diğer bir kişi ile uyuşmadığı görülmektedir (Ergenç, 1994). Beyin temelli öğrenmenin teorik temelleri olarak tanımlanan ve nörolojik olarak destek bulan bu ilkeler Caine ve Caine tarafından aşağıdaki gibi sıralanmaktadır (1990; 2002): 1- Beyin paralel bir işlemcidir. 2- Öğrenme tüm fizyolojiyle ilgilidir. 3- Anlam arayışı içseldir. 4- Anlam arayışı, örüntüleme (patterning) yoluyla olur. 5- Örüntülemede duygular önemli bir yer tutar. 6- Beyin, parçaları ve bütünü aynı anda algılar. 7- Öğrenme, hem odaklanmış dikkati hem de çevresel algıyı içerir. 8- Öğrenme her zaman bilinçli ve bilinçsiz süreçleri içerir. 9- İki farklı tür belleğimiz vardır: Uzamsal bellek sistemi ve mekanik öğrenme için bir sistemler dizisi. 10- Olgu ve beceriler doğal uzamsal bellekte yapılandırıldığı zaman beyin daha iyi anlar ve hatırlarız. 11- Öğrenme zihni zorlayan (challenging) etkinliklerle artar, tehditle engellenir. 12- Her beyin kendine özgüdür. Caine ve Caine e (2002) göre beyin araştırmaları, beyin temelli öğrenmenin asıl amaçlarından olan anlamlı öğrenme için karmaşık ve somut deneyimlerin can alıcı bir öneme sahip olduğunu gösterir. Beyin temelli öğrenmede asıl olan anlamlı öğrenmedir. Bu yaklaşıma göre, yüzeysel yani ezbere dayalı öğretim, her ne kadar eğitimin ayrılmaz bir parçası olarak kabul edilse bile, sonuç olarak kesinlikle amaçlanamaz. Anlamlı öğrenmenin sağlanması için ise haritalama (mapping) gereklidir. Haritalama, öğrenme sırasında nöronlar arasında meydana gelen örümcek ağını andıran bir yapının oluşması sürecidir. Öğrenilen yeni bilgi ile eski bilgiler arasında bağlantı kurulması ve yeni bilgilerin var olan bu ağ içerisinde yerini almasının sağlanması anlamına gelir (Keleş ve Çepni, 2006). Haritalama sırasında öğrencinin tehdit ortamı olarak adlandırabileceğimiz, öğrenciyi sıkıntıya sokan, çöküş (downshifting) durumundan uzak bulunması gerekir (Caine ve Caine, 2002). Çöküş durumu stres ve korku ortamlarında beynin yönlendirmesi sonucu öğrencinin kendini güvene almak için ezber yapmasıyla neticelenir (Keleş ve Çepni, 2006). Böyle bir durumda ise anlamlı öğrenmeden bahsetmek mümkün olmaz. Beyin temelli öğrenme kuramı, sadece bilişsel psikolojiye ya da sadece davranışçı psikolojiye dayandırılamaz. Çünkü beyin temelli öğrenme kuramına göre; öğrenme, her iki psikoloji kuramının bir sentezidir. Psikomotor davranışları sergileyen bir öğrenci bilişsel olarak da zihnini işletebilir. Buradan da beynin birden fazla işlevi aynı anda gerçekleştirebildiğini söyleyebiliriz. Beyin temelli öğrenmenin öğeleri olan rahatlatılmış uyanıklık (relaxed alertness), derinlemesine daldırma (orchestrated immersion) ve aktif süreçleme (active processing) öğrenmenin anlamlı ve kalıcı olmasını sağlayan etmenlerdir (Hasra, 2007, s. 40). Bu öğeleri Caine ve Caine (1990) aşağıdaki şekilde açıklamıştır: Rahatlatılmış Uyanıklık (Relaxed Alertness): Rahatlatılmış uyanıklık, öğrenme için optimal duygusal ve sosyal iklimi yaratmak demektir. Öğrenme için meydan okuyan ancak tehditkâr olmayan ve 630

3 GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması karmaşık sosyal etkileşimlerle beraber olan çevre sağlanmalıdır (Gülpınar, 2005). İnsan, bir şeye ilgi duyduğunda açılır, bir tehdit altında olunca da kapanır. Rahat ve açık olan beyin ise daha kolay öğrenmektedir. Elde edilen bulgular, bazı öğrenmelerin rahat bir ortamda olumlu yönde etkilendiği, tehdit ve yorgunluk algılandığında ise bastırıldığını ortaya çıkarmıştır (Combs ve Suygg, 1959 dan akt., Caine, Caine ve Crowel, 1999). Derinlemesine Daldırma (Orchestrated Immersion): Bireylerin karşı karşıya kaldığı içeriğe yoğunlaşmasıdır. Bütünlük ve birbirine bağlantılılık kaçınılmaz hâle geldiğinde bireyler içeriği keşfetmek için bellek sistemlerini kullanmak zorunda kalacaklardır (Caine ve Caine, 2002). Zengin öğrenme ortamları ile gerekli koşullar sağlanıp gerçekçi deneyimlerle bireyin anlamlı bağlantılar kurarak, yaşantılarının anlam ifade etmesi için gerekli zamanı ve fırsatları vermek amaçlanır (Gülpınar, 2005). Aktif Süreçleme (Active Processing): Beynin doğal kapasitesinde yoğunlaşma, onu arttırma ve ondan faydalanma sürecidir. Öğrenmeyi pekiştirmek için optimal yolları yaratmaktır (Gülpınar, 2005). Öğrenen bir beyin aktif süreçleme içerisindedir. Örneğin yaşantıyı anlamlandırmak için, bellek sistemi doğal olarak önceden oluşturulmuş haritalar ile uyuşmayan yeni nesnelere doğal olarak tepki gösterir. Böylece beyin hazırda bilinen şeylere karşı olan yaşantıları sürekli olarak test eder (Duman, 2007). Aktif süreçleme aşamasında, soru sorma ve üst düzey düşünme etkinlikleri yoluyla, öğrencilerin bilgiyi bütünleştirme ve içselleştirme sorumluluğu almaları sağlanır (Caine ve Caine, 1990). Beyin temelli öğrenme konusunda çok sayıda kitap ve makalesi bulunan eğitimciler Caine ve Caine (1990), beyin temelli öğrenmenin temel ilkelerini ortaya koymuşlardır. Bir eğitim danışmanı olan Wolfe (2001), beyin araştırmaları ve sınıf uygulamaları konusunda çalışmalar yapmıştır. Beyin temelli öğrenme, beyin uyumlu stratejiler ve süper öğrenme gibi konularda yoğun olarak çalışan Jensen (1998), yayınlarında beyin araştırmalarını göz önünde bulundurarak sınıf içinde uygulanabilecek faydalı strateji ve teknikler sunmaktadır. Biyoloji öğretmeni olan Nunly (2002), müfredat geliştirme çalışma1arı ve Utah Üniversitesi nde beyin temelli öğrenme araştırmaları yapmaktadır. Ancak beyin temelli öğrenmenin akademik başarıya olan etkililiğini geniş çerçevede ortaya çıkarmak için hem ülkemizde hem de yurt dışında yapılmış bir metaanaliz çalışmasına rastlanamamıştır. Öğrenme ve öğretme ile ilgili olarak beyin üzerinde yapılan araştırmaların daha kat edeceği çok uzun bir yol gözükmektedir. Bilginin beyinde nasıl düzenlendiği, nasıl yapılandığı, nasıl muhafaza edildiği ve nasıl kullanıldığı bilimsel olarak tam belirlendiği zaman, öğrenme ve öğretme ile ilgili köklü değişiklikler olacağı açıktır (Soylu, 2004, s. 175). Ancak günümüzde de beyin ve öğrenme ile ilgili oldukça kapsamlı ve derinlemesine çalışmaların devam etmekte olduğu görülmektedir. Yapılan çalışmalardan oluşan bilgi birikimini etkin olarak kullanmak, yorumlamak ve yeni çalışmalara yol açmak için daha geniş ve detaylı bir araştırmaya ihtiyaç duyulmaktadır (Demirel, 2005). Uygun yöntemlere göre planlanan ve düzenlenen geniş bir araştırma deseniyle başka araştırmalara gerek kalmadan sonuca ulaşılabilir. Meta-analiz yöntemi bu amaçla karşımıza çıkmaktadır. Meta-analizin amacı gerçekleri ortaya koyabilmek için farklı yer ve zamanlarda yapılan küçük ölçekli bireysel çalışmalardan elde edilen sonuçları birleştirmektir. Bu sayede örneklem sayısı genişleyecek ve farklı çalışmalardan niceliksel olarak doğruya ulaşılabilecektir (Yıldız, 2002). Bu çalışma, son yıllarda ülkemizde popülerliği gittikçe artan beyin temelli öğrenme ile ilgili alanyazını gözden geçirmek için planlanmıştır. Bireysel araştırmalardan elde edilen veriler ve bulguların meta-analiz yöntemiyle birleştirilmesi bu araştırmanın temelini oluşturmuştur. Bu sayede beyin temelli öğrenme ile işlenen derslerdeki akademik başarının etki büyüklüğüne ulaşarak büyük resim ortaya çıkarılarak, tartışma imkânı yaratılabilir. Beyin temelli öğrenmenin akademik başarı üzerindeki etkisini geniş kapsamlı ortaya çıkarmak amacıyla, ülkemizde ve dünyada gerçekleştirilmiş araştırmalar doğrultusunda bir meta-analitik etki analizine ihtiyaç vardır. Bu noktadan hareketle, beyin temelli öğrenme ile işlenen derslerdeki akademik başarının etki büyüklüğüne ulaşmak araştırmamızın temel amacını oluşturmaktadır. Beyin temelli öğrenmenin etkisini incelemek amacıyla 31 adet çalışma (42 karşılaştırma) ele alınmış ve araştırma kapsamında şu sorulara cevap aranmıştır: i. Beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarıları üzerindeki etkisi nedir? ii. Çalışmaların gerçekleştiği ders alanları (sayısal, sözel, eşit ağırlık, yabancı dil, yetenek) bakımından incelendiğinde, beyin temelli öğrenmenin etki büyüklükleri arasında anlamlı bir fark var mıdır? iii. Öğrencilerin öğrenim seviyeleri (ilköğretim, lise, lisans, yetişkin) açısından, beyin temelli öğrenmenin etki büyüklükleri arasında anlamlı bir fark var mıdır? 631

4 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ iv. Çalışmaların örneklem büyüklükleri (küçük, orta, büyük) incelendiğinde, beyin temelli öğrenmenin etki büyüklükleri arasında anlamlı bir fark var mıdır? v. Çalışmaların gerçekleştiği ülkeler incelendiğinde, beyin temelli öğrenmenin etki büyüklükleri arasında anlamlı bir fark var mıdır? Yöntem Dâhil Edilme Kriterleri, Alanyazın Tarama ve Kodlama Yöntemi Beyin temelli öğrenmenin akademik başarı üzerindeki etkisini tespit etmek amacıyla, yılları arasında beyin temelli öğrenme ile ilgili yapılmış nicel çalışmalar araştırma kapsamında incelenmiştir. Alanyazın tarama sürecinde beyin temelli öğrenmenin akademik başarı üzerindeki etkisini belirlemeye yönelik en erken tarihli çalışmanın 1999 yılında yapıldığı görülmüştür. Bu nedenle 1999 yılı ile bu araştırmanın yapıldığı yıl olan 2011 yılları arası kodlama kriterlerine uygun çalışmalar meta-analize dâhil edilmiştir. Alanyazın tarama, dâhil edilme süreci Şekil 1 de detaylı olarak sunulmuştur. Beyin temelli öğrenme hakkında; yayımlanmış ve yayımlanmamış tüm doktora tezlerinden, yüksek lisans tezlerinden, hakemli ve hakemsiz dergilerde yayımlanmış makalelerden, YÖK e ait tez kataloğundan, Türkiye deki üniversite kütüphanelerinin elektronik kataloglarından, konferans sunumlarından, Eric, Ebsco, Proquest Digital Dissertations gibi birçok uluslararası veri tabanlarından yararlanılmıştır. Veri toplamak amacıyla öncelikle internet ortamında beyin temelli öğrenme, brain-based learning, brain compatible instruction, brain-based strategies, brain compatible classrooms anahtar sözcükleri kullanılarak yayınlar taranmıştır. Açık ve detaylı bir kodlama formu geliştirilmiştir. Çalışmaların kodlandığı bu form üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm çalışma kimliği dir. Bu bölüm çalışmanın kimliğini tespit etmek amacıyla çalışmanın kimlik numarası, çalışmanın adı, yazar veya yazarların adı, çalışmanın yapıldığı yıl ve ülke, çalışmanın basım şekli gibi bilgileri içermektedir. İkinci bölüm çalışma içeriği dir. Bu bölümde beyin temelli öğrenmenin uygulandığı ders ve öğrenim düzeyi, deneyin süresi gibi bilgilere yer verilmiştir. Üçüncü bölüm çalışma verileri dir. Bu bölümde çalışmalarda deney ve kontrol gruplarından elde edilen örneklem büyüklüğü, ortalamaları ve standart sapma değerleri hakkındaki bilgiler belirlenmiştir. Meta-analiz araştırmalarına deneysel/yarı deneysel çalışmaların (Glass, McGaw ve Smith, 1981; Hunter ve Schmidt, 1990) seçilebileceği dikkate alınarak, çalışmaların bir kısmı deneysel araştırmalar olmadığından, etki büyüklüğü hesaplaması için gereken verilerin yetersizliğinden ya da beyin temelli öğrenmenin akademik başarı üzerindeki etkililiğini incelemediğinden bu araştırmadan çıkarılmıştır. Konu ile ilgili olarak 345 adet yüksek lisans ve doktora tezi, 108 adet makale ve bildiri tespit edilmiş; bu çalışmalardan sadece kontrol gruplu deneysel çalışmalar meta-analize dâhil edilmiştir. Bazı çalışmalar hem yüksek lisans/doktora tezi hem de bildiri olarak sunulduğundan bunlardan daha çok tezler dikkate alınarak analize dâhil edilip kodlanmıştır. Taranan bazı deneysel çalışmalar meta-analiz için gerekli sayısal verileri içermediğinden bu araştırmanın dışında bırakılmıştır. Sonuç olarak çalışmanın örneklemini yayımlanmış ve yayımlanmamış 31 araştırma (42 karşılaştırma) oluşturmuştur. Değişkenler Meta-analize dâhil edilen çalışmalarda kullanılan, beyin temelli öğrenmenin etkililiği ile ilgili etki büyüklükleri bağımlı değişkenler olacaktır. Etki büyüklükleri her çalışmayla ilgili değişik ölçme araçları için standartlaştırılmış değerlerdir (Tarım, 2003). Çalışma karakteristikleri (bağımsız değişkenler) ve etki büyüklükleri arasındaki ilişkileri değerlendirmek için bağımsız değişken olarak deneye katılan öğrencilerin öğrenim düzeyleri, deneyin yapıldığı derslerin alanı, çalışmalardaki örneklem sayıları, çalışmaların yapıldığı ülkeler forma kodlanmış ve veri analizinde açıklayıcı değişkenler olarak kullanılmıştır. Meta-analiz Süreci ve Değerlendiriciler Arası Güvenirlik Bir meta-analiz çalışmasında analize dâhil edilecek çalışmalar nitelik açısından incelenir ve elde edilen verilerle etki değerleri hesaplanır. Bu bulgularla uygun model seçilerek heterojenlik testi yapılır. Heterojenliğin kaynağını belirlemek için alt grup analizine geçilir. Buna moderatör analizi de denilir. Bu çalışmada istatistiksel analizin yapılmasında Comprehensive Meta Analysis (CMA) İstatistik Programı ve MetaWin programlarından yararlanılmıştır. Verilerin analizinde, İşlem Etkisi (Study Effect) Metaanalizi yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemde temel amaç, d=(xe-xc)/sd formülü ile gösterilen, deneysel çalışmalardaki kontrol ve deney gruplarının ortalamaları arasındaki farkları hesaplamaktır (Hunter 632

5 GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması Şekil 1. Alanyazın Tarama ve Ulaşılan Çalışmaların Meta-analize Dâhil Edilme Sürecini Gösteren Akış Diyagramı ve Schmidt, 2004). Bu çalışmada etki büyüklüğü hesaplamasında Hedges d kullanılmıştır. Etki büyüklüğü d, işlemler arası farkın iki grubun birleştirilmiş standart sapması ile bölünmesidir (Cooper, 1989). İstatistiksel analizlerin önemlilik düzeyi olarak.05 önemlilik düzeyi seçilmiştir. Çalışmalar arasında gerçek heterojenliğin olup olmadığını değerlendirmek için en basit ve en yaygın yaklaşım olan Cochran tarafından önerilen (k-1) serbestlik dereceli Ki-Kare heterojenlik testi (Q istatistiği) kullanılmıştır. Heterojenlik testi tüm çalışmaların aynı etkiyi değerlendirdiği sıfır hipotezini test eder (Higgins, Thompson, Deeks ve Altman, 2003). Farklı etki büyüklüklerinin meta-analizle bir araya getirilmesinde; kullanılacak meta-analiz modeli önemlidir. Bu noktada iki türlü meta-analiz modelinden bahsetmek mümkündür. Bunlardan birincisi sabit etki modeli, ikincisi ise rastgele etki modelidir. Sabit etki modeli, meta analize dâhil edilen çalışmalarda evren etki büyüklüklerin değişmediği varsayımına sahiptir. Bu nedenle, tüm çalışmalara ait evren etki büyüklükleri standart sapması sıfıra eşittir. Rastgele etki modelinde ise, evren etki büyüklüklerinin çalışmadan çalışmaya değiştiği varsayılır. Dolayısıyla tüm çalışmalara ait evren etki büyüklükleri standart sapması sıfırdan farklıdır (Ellis, 2010). Bu ifadeler Şekil 2 deki gibi özetlenebilir. 633

6 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ Şekil 2. Sabit ve Rastgele Etki Modelleri (Ellis, 2010) Meta-analiz sırasında hangi modelin seçileceğine karar verilirken etki büyüklüklerinin homojen dağılıp dağılmadığı test edilebilir. Bu test sonucuna göre, eğer etki büyüklükleri homojen dağılım gösteriyorsa, sabit etki modelinin kullanılabileceği söylenir. Etki büyüklükleri homojen dağılım göstermiyorsa rastgele etki modeli kullanılmalıdır (Ellis, 2010). Kodlama formunun güvenirlik hesaplaması için, incelenen makalelerin yaklaşık %25 i (n=7) yansız atama yolu ile seçilmiş, iyi düzeyde İngilizce bilen, bağımsız ikinci bir okuyucu tarafından okunarak makale değerlendirme formuna işlenmiştir. Ardından ilk okuyucu ile ikinci okuyucunun formları karşılaştırılmıştır. Değerlendiriciler Arası Güvenirlik (DAG) hesaplaması [görüş birliği / (görüş birliği + görüş ayrılığı) x 100] formülü (Miles ve Huberman, 1994) kullanılarak gerçekleştirilmiş ve güvenirlik %100 olarak belirlenmiştir. Bulgular Çalışma Karakteristikleri Beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarısı üzerindeki etkililiğinin araştırıldığı bu çalışmada, elde edilen 31 araştırmadan (42 karşılaştırma) örneklem sayısı, standart sapmaları ve aritmetik ortalamaları kullanılarak çalışmalara ait genel karakteristikler ve etki büyüklükleri belirlenmiştir. Araştırmaya dâhil edilen çalışmalardan Erland a (1999) ait olan uzamsal çalışmadaki örneklem gruplarının sadece anlık son-test (immediate post-test) sonuçları karşılaştırmaya dâhil edilmiştir. Deney grubunda 1473, kontrol grubunda 1721 olmak üzere toplam 3194 kişi üzerinde yapılan çalışmalardan elde edilen verilere ulaşılmıştır. Araştırmaya dâhil edilen çalışmaların yapıldığı ülkelerin frekansına, yayın türüne göre frekansına, yapıldığı derslerin alanına göre frekansına, çalışmaların örneklem eğitim düzeyine göre frekansına ait bilgiler Tablo 1 de gösterilmiştir. Tablo 1. Çalışmaların Değişkenlere Göre Frekans ve Yüzde Değerleri Değişken Frekans Yüzde (%) Yayın Türü Yüksek Lisans Tezi Doktora Tezi Makale Teknik Rapor Konferans Belgesi Ülke Türkiye Eğitim Düzeyi Amerika Birleşik Devletleri Tayvan Pakistan Malezya İlköğretim Lise Lisans Yetişkin Ders Alanı Sayısal Sözel Eşit Ağırlık Yabancı Dil Yetenek Araştırmaya dâhil edilen çalışmaların büyük çoğunluğunu yüksek lisans tezleri (%41,94) ve doktora tez- 634

7 GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması leri (%25,80) oluşturmaktadır. Belirlenen ölçütlere uygun olan çalışmaların ülkelere göre dağılımına bakıldığında Türkiye 19 çalışmayla, Amerika Birleşik Devletleri 9 çalışma ile araştırmaya katkı sağlamaktadır. Ayrıca araştırmaya Tayvan, Pakistan ve Malezya dan da birer çalışmanın dâhil olduğu Tablo 1 de görülmektedir. Çalışmaların eğitim düzeyine ait frekans ve yüzde verilerine bakıldığında en çok ilköğretim öğrencilerinin (%58,07) örneklem olarak seçildiği görülmektedir. Bir çalışmada birden fazla ders alanına ait deneysel çalışmalar olduğu için ders alanına ait yüzde ve frekans hesaplaması 42 karşılaştırma esas alınarak yapılmıştır. Sayısal dersler matematik, biyoloji ve fizik gibi derslerdir. Sözel dersler sosyal bilgiler, Türkçe veya ana dil gibi derslerdir. Eşit ağırlık ders alanı sayısal ve sözel derslerin bir arada test edildiği (matematik ve okuma gibi) çalışmaları ifade etmektedir. Yetenek dersleri ise beden eğitimi ve müzik gibi derslerdir. Çalışmaların yapıldığı derslerin alanına bakıldığında en fazla çalışmanın gerçekleştirildiği alanın 18 çalışma ile (%42,86) sayısal dersler olduğu görülmektedir. Araştırmaya Dâhil Olan Çalışmaların Etki Büyüklüğü Analizinin Birleştirilmemiş Bulguları Araştırmaya dâhil olan çalışmalar standart hata ve varyans değerleriyle birlikte etki büyüklüğü ortak metriğinde birleştirilmiştir. Şekil 3 meta-analize dâhil edilmiş çalışmaların her birinin ayrı ayrı güven aralığını, etki büyüklüğünü ve toplam etki büyüklüğü üzerindeki ağırlığını göstermek amacıyla oluşturulmuştur. Meta-analize alınmış çalışmaların birleştirilmemiş etki büyüklüklerinin incelenmesi için meta-analiz diyagramı (forest plot) oluşturulmuştur. Meta-analiz diyagramında çalışmaların etki büyüklükleri siyah karelerle gösterilmekte ve her karenin içinden geçen yatay çizgiler o çalışmaya ait güven aralığını göstermektedir. Yatay çizgi ne kadar uzunsa güven aralığı da o kadar geniştir. Oklar grafiğe sığmayan güven aralığını göstermektedir. Ağırlık (%) çalışmanın ağırlığını yani meta-analiz sonucu üzerindeki etkisini göstermektedir. Yüzde ne kadar yüksekse çalışma toplam meta-analiz sonucu üzerinde o kadar etkilidir. Bir çalışmanın ağırlığı o çalışmanın örneklem büyüklüğü ve çalışma sonucunun doğruluğu ile belirlenir. Grafiğin en son satırında yer alan baklava biçimli şekil, meta-analizin toplam sonucunu göstermektedir. Şeklin ortası ortalama etkiyi, şeklin genişliği ortalama güven aralığını göstermektedir. Eğer bu şekil etki yok çizgisini yani 0 çizgisini geçmezse deney ve kontrol grubu arasında hesaplanan fark istatistiksel olarak anlamlı düşünülebilir (Ried, 2006). Şekil 3 te gösterilen diyagrama (forest plot) göre, en geniş güven aralığına sahip çalışma İnci (2010) iken en küçük güven aralığına sahip çalışmalar Pennigton (2010) ve Tremarche, Robinson ve Graham a (2007) ait çalışmalar olarak görülmektedir. Çalışmaların ağırlıklarına bakıldığında, İnci (2010) ve Griffee ye (2007) ait çalışmalar hariç diğer çalışmaların toplam etki büyüklüğü üzerinde yaklaşık eşit ağırlığa sahip oldukları görülmektedir. Metaanalize dâhil edilen çalışmaların 35 inin pozitif etki büyüklüğüne sahip olduğu göstermektedir. Etki büyüklüğü değerlerinin pozitif çıkması bu boyutlardaki performansın, etki büyüklüğü derecesince deney grubu lehine olduğunu gösterir. Eğer etki büyüklüğü değeri negatif çıkarsa incelenen boyutta performansın, etki büyüklüğü derecesince kontrol grubu lehine olduğunu gösterir (Wolf, 1986, s. 26). Bu sonuçla birlikte 42 çalışmanın 35 i yani %83,34 lük bölümü beyin temelli öğrenmenin etkililiğinin pozitif yönde olduğunu göstermektedir. Tablo 2. Çalışmaların Etki Büyüklüğünün Cohen in Sınıflandırmasına Ait Frekans ve Yüzde Tablosu Etki Büyüklüğü Düzeyi Frekans Yüzde (%) Küçük Orta Geniş ,43 42,86 35,71 Tablo 2 de çalışmaların etki büyüklükleri Cohen, Welkowitz ve Ewen (2000) tarafından yapılan sınıflandırmaya göre incelendiğinde 18 çalışmanın (%42,86) orta ölçekte etki büyüklüğüne sahip olduğu görülmektedir. Tablo 3. Çalışmaların Etki Büyüklüğünün Thalheimer ve Cook un Sınıflandırmasına Ait Frekans ve Yüzde Tablosu Etki Büyüklüğü Düzeyi Frekans Yüzde (%) Önemsiz Küçük Orta Geniş Çok Geniş Muazzam ,04 19,04 21,43 16,67 9,53 14,29 Thalheimer ve Cook un (2002) geliştirmiş olduğu etki büyüklüğü aralığına göre daha ayrıntılı bir sınıflandırılma yapıldığında en yüksek frekansın 9 çalışma ile (%21,43) orta ölçekte etki büyüklüğü olduğu Tablo 3 te görülmektedir. Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Etki Modellerine Göre İncelenmesi Sabit etki modeline göre yapılan analizler sonucunda (Tablo 4), standart hata 0.037, %95 lik güven ara- 635

8 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ Şekil 3. Çalışmaların Etki Yönünü Gösteren Meta-analiz Diyagramı (Forest Plot) lığının üst sınırı ve alt sınırı ile ortalama etki büyüklüğü olarak beyin temelli öğrenmenin lehine akademik başarının geleneksel öğretim yönteminden daha iyi olduğu hesaplanmıştır. Hesaplanan bu etki büyüklüğü gerek Thalheimer ve Cook (2002), gerekse Cohen ve arkadaşları (2000) tarafından yapılan sınıflandırmalara göre orta (medium) olarak kabul edilmiştir. İstatistiksel anlamlılık amacıyla gerçekleştirilen z-testi hesaplamaları sonunda z= bulunmuştur. Buna göre ulaşılan sonuç p=0.000 ile analizin istatistiksel anlamlılığa sahip olduğu söylenebilir. Homojenlik testi sonu- Tablo 4. Sabit Etki Modeline Göre Ortalama Etki Büyüklüğü ve Homojenlik Değerleri Model Türü Sabit Etki Rastgele Etkiler Ortalama Etki Büyüklüğü ES ES Serbestlik Derecesi Toplam Heterojenlik Değeri Q Ki-Kare Tablo Değeri (0.05) % Güven Aralığı Alt Üst

9 GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması Tablo 5. Meta-analize Dâhil Edilen Çalışmaların Etki Modellerine Göre Homojen Dağılım Değeri, Ortalama Etki Büyüklüğü ve Güven Aralıkları Tablosu Model Türü N Z Q ES 95% Güven Aralığı Alt Üst Sabit Etki Rastgele Etkiler cunda Q istatistiksel değeri olarak hesaplanmıştır. χ 2 tablosundan %95 anlamlılık düzeyinde, 41 serbestlik derecesi değeri bulunmuştur (Kmietowicz ve Yannoulis, 1988). Q istatistiksel değeri ile kırk bir serbestlik derecesindeki ki-kare dağılımının kritik değerini (χ 2 (0.95) =56.942) aştığı gözlenmiştir. Bu değerler ışığında, çalışmaların etki büyüklükleri dağılımlarının, sabit etki modeline göre heterojen özellikte olduğu belirlenmiştir. Q istatistik değeri sonucunda çalışmaların heterojen özellikte olması, etki büyüklükleri değişiminin örneklem hatasından dolayı oluşan bir değişimden bekleneceğinden büyük olduğu anlamına gelmektedir (Özcan, 2008). Sabit etki modeli yani ayrı çalışmalardaki bulgulardan tahmin edilebilen altta yatan bir tek gerçek etkinin var olduğu varsayımı savunulamaz olur (Akgöz, Ercan ve Kan, 2004). Bu nedenle rastgele etkiler modeline uygun analizler yapılarak, örneklemin heterojen olmasından kaynaklanan yanılsamalar ortadan kaldırılabilir (Demirel, 2005; Yıldız, 2002). Bu noktadan hareketle, beyin temelli öğrenmenin etkililiği rastgele etkiler modeline göre de karşılaştırılmıştır. Rastgele etkiler modeline göre yapılan analizler sonucunda; standart hata 0.110; %95 lik güven aralığının üst sınırı ve alt sınırı ile ortalama etki büyüklüğü olarak beyin temelli öğrenme lehine akademik başarının geleneksel öğretim yönteminden daha iyi olduğu hesaplanmıştır. Bulunan etki büyüklüğüne bakıldığında bu değer gerek Thalheimer ve Cook (2002), gerekse Cohen ve arkadaşları (2000) tarafından yapılan sınıflandırmalara göre orta (medium) olarak kabul edilmiştir. İstatistiksel anlamlılık amacıyla gerçekleştirilen z- testi hesaplamaları sonunda z= bulunmuştur. Buna göre ulaşılan sonuç p=0.000 ile analizin istatistiksel anlamlılığa sahip olduğu söylenebilir. Homojenlik testi sonucunda Q istatistiksel değeri olarak hesaplanmıştır. χ 2 tablosundan %95 anlamlılık düzeyinde, 41 serbestlik derecesi değeri bulunmuştur (Kmietowicz ve Yannoulis, 1988). Q istatistiksel değeri ile 41 serbestlik derecesindeki ki-kare dağılımının kritik değerini (χ 2 =56.942) aştığı görülmüştür. (0.95) Tablo 5 te meta-analize dâhil edilen 42 çalışmanın etki modellerine göre ortalama etki büyüklükleri sunulmuştur. Beyin temelli öğrenmenin akademik başarıya etkisi sabit etki modelinde değerini alarak akademik başarının beyin temelli öğrenme lehine olduğu görülmektedir; rastgele etkiler modelinde değerini alarak sabit etki modelindeki gibi akademik başarının beyin temelli öğrenme lehine olduğu görülmektedir. Homojenlik değeri ile sabit etki modelinde kritik değeri aşmaktadır. Rastgele etkiler modelinde de homojenlik değerinin kritik değeri aştığı görülmektedir. Homojenlik değerinin rastgele etkiler modelinde de kritik değeri aşması nedeniyle, etki büyüklüğü dağılımının heterojen olduğu söylenebilir. Heterojenlik çıkma nedeninin örnekleme hatasından veya örnekleme hatasından farklı değişkenliğe sahip olup olmadığını anlamak amacıyla çalışmalar gruplara ayrılarak değerlendirmeler yapılmıştır. Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Ders Alanlarına Göre İncelenmesi Çalışmaların yapıldığı derslerin toplam etki büyüklüğü üzerindeki etkisini belirlemek amacıyla dersler; sayısal, sözel, eşit ağırlık, yabancı dil ve yetenek olarak 5 farklı gruba ayrılmıştır. Bu gruplara göre analiz sonuçlarına Tablo 6 da yer verilmiştir. Çalışmaların yapıldığı derslerin alanlarına göre; en yüksek etki büyüklüğü ile yabancı dil, en düşük etki büyüklüğü ise ile yetenek alanında görülmüştür. Bununla birlikte sınıflar arası homojenlik testi değeri Q B =2.757 bulunmuştur. χ 2 tablosundan %95 anlamlılık düzeyinde ve 4 serbestlik derecesi değeri olarak bulunmuştur (χ 2 =9.488). Q istatistik değeri (Q =2.757, (0.95) B B p=0.599) 4 serbestlik derecesi ile χ 2 dağılımının kritik değerinden (χ 2 =9.488) küçük olduğu için (0.95) etki büyüklüklerinin dağılımına ait homojenlik hipotezi Sabit Etki Modeli nde kabul edilmiştir. Buna göre, meta-analize dâhil edilen çalışmaların ders alanlarına göre gruplandırılıp etki büyüklüklerine bakıldığında ders alanlarına göre anlamlı bir farklılık olmadığı söylenebilir. Eşit ağırlık ve yetenek alanında kriterlere uygun az sayıda çalışma bulunması nedeniyle kesin yargıya ulaşmak yerine, mevcut durum hakkında bilgi verdiğini söylemek daha uygun olmaktadır. 637

10 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ Tablo 6. Çalışmaların Yapıldığı Derslerin Alanlarına Ait Heterojenlik Testi Değişken Q B Çalışma Adedi Ortalama Etki Büyüklüğü %95 Güven Aralığı Alt Üst Alan Sayısal Sözel Eşit Ağırlık Yabancı Dil Yetenek Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Örneklemin Öğrenim Seviyesine Göre İncelenmesi Çalışmalardaki örneklemlerin öğrenim seviyelerinin toplam etki büyüklüğün üzerindeki etkisini belirlemek amacıyla çalışmalar; ilköğretim, lise, lisans ve yetişkin olarak 4 farklı gruba ayrılmıştır. Yetişkin grubu devlet destekli ya da özel bilgi/beceri gelişim kurslarında beyin temelli öğretim almış belli bir yaş üstü grupları kastetmektedir. Bu gruplara göre analiz sonuçları Tablo 7 de verilmiştir. Bulgular ışığında beyin temelli öğrenme ile yapılan derslerdeki akademik başarı öğrencilerin öğrenim seviyesine bağlı olarak değişmemektedir. Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Örneklem Büyüklüğüne Göre İncelenmesi Çalışmalardaki örneklem büyüklüğünün toplam etki büyüklüğü üzerindeki etkisini belirlemek amacıyla çalışmalar; küçük (1-49 arası), orta (50-99 Tablo 7. Çalışmaların Öğrenim Seviyelerine Ait Heterojenlik Testi Değişken Q B Çalışma Adedi Ortalama Etki Büyüklüğü %95Güven Aralığı Alt Üst Öğrenim Seviyesi İlköğretim Lise Lisans Yetişkin Tablo 7 de verilen analiz sonuçlarına göre; en yüksek etki büyüklüğü ile lise grubunda, en düşük etki büyüklüğü ise ile yetişkin grubunda görülmüştür. Bununla birlikte gruplar arası homojenlik testine bakıldığında Q B = değeri bulunmuştur. χ 2 tablosundan %95 anlamlılık düzeyinde ve 3 serbestlik derecesi değeri olarak bulunmuştur (χ 2 =7.815). Q istatistik değeri (0.95) B (Q B =6.568 ve p=0.087) 3 serbestlik derecesi ile χ 2 dağılımının kritik değerinden (χ 2 =7.815) küçük olduğu için etki büyüklüklerinin dağılımına (0.95) ait homojenlik hipotezi Sabit Etki Modeli nde kabul edilmiştir. Buna göre, meta-analize dâhil edilen çalışmaların öğrenim seviyelerine göre gruplandırılıp etki büyüklüklerine bakıldığında öğrenim seviyelerine göre anlamlı bir farklılık olmadığı söylenebilir. arası) ve büyük (100 ve üzeri) olmak üzere 3 farklı gruba ayrılmıştır. Bu gruplara göre analiz sonuçları Tablo 8 de verilmiştir. Tablo 8 de verilen analiz sonuçlarına göre; örneklem büyüklüğü küçük olan çalışma gruplarının ortalama etki büyüklüğü 0.688, orta büyüklükte örnekleme sahip çalışmaların ortalama etki büyüklüğü 0.603, büyük örnekleme sahip çalışmaların ortalama etki büyüklüğü ise olarak belirlenmiştir. Gruplar arası homojenlik testine bakıldığında Q B =0.139 değeri bulunmuştur. χ 2 tablosundan %95 anlamlılık düzeyinde ve 2 serbestlik derecesi değeri olarak bulunmuştur (χ 2 (0,95) =5.991). Q B istatistik değeri (Q B =0.139) 2 serbestlik derecesi ile χ 2 dağılımının kritik değerinden (χ 2 (0,95) =5.991) Tablo 8. Çalışmaların Örneklem Büyüklüğüne Ait Heterojenlik Testi Değişken Q B Çalışma Adedi Ortalama Etki Büyüklüğü %95 Güven Aralığı Alt Üst Örneklem Büyüklüğü Küçük (1-49 arası) Orta (50-99 arası) Büyük (100 ve üzeri)

11 GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması küçük olduğu için etki büyüklüklerinin dağılımına ait homojenlik hipotezi Sabit Etkiler Modeli nde kabul edilmiştir. Buna göre, meta-analize dâhil edilen çalışmaların örneklem büyüklüğüne göre gruplandırılıp etki büyüklüklerine bakıldığında örneklem büyüklüğüne göre anlamlı bir farklılık olmadığı söylenebilir. Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Ülkelere Göre İncelenmesi Belirlenen ölçütlere göre 5 ülkeden çalışma meta-analize dâhil edilmiştir. Ancak etki büyüklüğü hesaplanmasında oluşturulan her bir grup için en az iki çalışma gerekli olduğundan, ulaşılabilen çalışmalar arasından 2 den az çalışmaya sahip olan ülkeler çıkarılmıştır. Böylece sadece 2 ülke arasında karşılaştırma yapılabilmiştir: ABD ve Türkiye. Tablo 9 çalışmaların yapıldığı ülkelerin toplam etki büyüklüğü üzerindeki etkisini göstermek amacıyla oluşturulmuştur. Tablo 9 da verilen analiz sonuçlarına göre; Türkiye de yapılan çalışmaların ortalama etki büyüklüğü iken ABD de yapılan çalışmaların ortalama etki büyüklüğü olarak gösterilmektedir. Bununla birlikte gruplar arası homojenlik testine bakıldığında Q B = değeri bulunmuştur. Ki-kare dağılımının 0.05 anlamlılık düzeyi ve 1 serbestlik derecesi değeri olarak görülür. Hesaplanan homojenlik değeri (Q B =17.986), bulunan kritik değer olan den büyük olduğu için heterojen dağılıma sahip olduğu söylenebilir. Buna göre, meta-analize dâhil edilen çalışmaların ülkelere göre gruplandırılıp gruplar arası etki büyüklüğüne bakıldığında (Q B =17.986, p=0.000) oluşan gruplar arasında anlamlı bir farklılık olduğu söylenebilir. Tartışma ve Sonuç Belirlenen kriterlere göre 31 çalışmanın dâhil edildiği bu meta-analizin verileri ile sabit etki modeline göre yapılan analizler doğrultusunda etki büyüklüğü, beyin temelli öğrenmenin lehine ES=0.487 olarak bulunmuştur. Ancak homojenlik testi sonrasında çalışmaların heterojen çıkması verilerin tüm evrene genellenemeyeceğini göstermiştir. Bu nedenle sabit etki modeli yerine rastgele etkiler modeline göre hesaplamalar tekrar yapılmıştır. Rastgele etkiler modeline göre yapılan analizler doğrultusunda; standart hata ve %95 lik güven aralığının üst sınırı ve alt sınırı ile etki büyüklüğü değeri ES= olarak hesaplanmıştır. Bu değer, Cohen ve arkadaşlarının (2000) sınıflandırmasına göre orta düzeyde, pozitif ve anlamlı bir etki büyüklüğüdür. Mevcut araştırmanın bulguları, beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarısı açısından geleneksel öğretim yöntemine oranla daha başarılı olduğunu göstermiştir. Bu sonuç, yurt içi ve yurt dışında farklı yıllarda yapılan bireysel araştırmalar ile tutarlılık göstermektedir (Ali, Hukammad, Ghazi, Shahzad ve Khan, 2010; Aydın, 2008; Baş, 2010; Baştuğ, 2007; Çelebi, 2008; Çengelci, 2005; Demirel, Erdem, Koç, Köksal ve Şendoğdu, 2002; Erland, 1999; Griffee, 2007; Hasra, 2007; İnci, 2010; Özden, 2005; Peder, 2009; Sünbül, Arslantaş, Keskinkılıç ve Yağız, 2004; Tüfekçi, 2005). Meta-analize dâhil edilmiş olan 31 çalışmanın 42 karşılaştırması bağımsız değişkenlere göre analiz edildiğinde elde edilen verilere göre; çalışmaların yapıldığı ders alanlarına göre en yüksek etki büyüklüğü ile yabancı dil, en düşük etki büyüklüğü ise ile yetenek alanında görülmüştür. Meta-analize dâhil edilen çalışmaların ders alanlarına göre gruplandırılıp etki büyüklüklerine bakıldığında (Q B =2.757, p=0.599) oluşan sınıflar arasında anlamlı bir farklılık olmadığı söylenebilir. Dolayısıyla elde edilen bulgular tüm ders alanlarına genellenebilir. Örneklemlerinin öğrenim seviyelerine göre analizler yapıldığında, varılan sonuçlara göre; en yüksek etki büyüklüğü ile lise grubunda, en düşük etki büyüklüğü ise ile yetişkin grubunda görülmüştür. Meta-analize dâhil edilen çalışmaların öğrenim seviyelerine göre gruplandırılıp etki büyüklüklerine bakıldığında (Q B =6.568, p=0.087) öğrenim seviyelerine göre anlamlı bir farklılık olmadığı söylenebilir. Beyin temelli öğrenme ile yapılan derslerdeki akademik başarı öğrencilerin öğrenim seviyesine bağlı olarak değişmemektedir. Yetişkin grupları hariç diğer tüm öğrenim seviyelerine ait etki büyüklükleri pozitif değerler almıştır. Yetişkin grubuna ait veriler sadece 2 karşılaşmadan elde edilen veriler olması sebebiyle bu etki büyüklüğünü yetişkin gruplarına genellemek doğru olamayacağından sadece mevcut durum hakkında bilgi verdiğini söylemek daha uygun olacaktır. Tablo 9. Türkiye ve ABD ye Ait Heterojenlik Testi Değişken Q B Çalışma Adedi Ortalama Etki Büyüklüğü %95 Güven Aralığı Alt Üst Ülke Türkiye ABD

12 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ Bu araştırma için belirlenen ölçütlere göre Türkiye, ABD, Pakistan, Tayvan ve Malezya olmak üzere 5 ülkeden çalışma meta-analize dâhil edilmiştir. Ancak etki büyüklüğü hesaplanmasında oluşturulan her bir grup için en az iki çalışma gerekli olduğundan, 2 den az çalışmaya sahip olan ülkeler çıkarılmıştır. Böylece ABD ve Türkiye arasında karşılaştırma yapılabilmiştir. Ülkelere göre analizler yapıldığında elde edilen sonuçlara göre; Türkiye de yapılan çalışmaların ortalama etki büyüklüğü iken ABD de yapılan çalışmaların ortalama etki büyüklüğü olarak gösterilmektedir. Buna göre, meta-analize dâhil edilen çalışmaların ülkelere göre gruplandırılıp gruplar arası etki büyüklüğüne bakıldığında (Q B =17.986, p=0.000) oluşan gruplar arasında anlamlı bir farklılık olduğu söylenebilir. Sosyal bilimlerdeki araştırmalarda yer, zaman ve uygulamalardaki farklılıklardan kaynaklı olarak her zaman elde edilen verilerin uygunluğu hakkında şüpheler oluşmaktadır. Bu araştırmada meta-analize dâhil edilmiş çalışmaların örneklemin eğitim düzeyine, deneylerin yapıldığı derslerin alanlarına göre elde edilen verilerin sınıflandırılmasında homojen yapının bozulmadığı görülmüştür. Dolayısıyla bu kategorilerde meta-analize dâhil edilmiş çalışmaların tutarlı olduğu görülmüştür. Ancak çalışmaların yapıldığı ülkelere ait veriler sınıflandırıldığında, Türkiye ve ABD de yapılmış çalışmalara ait homojenlik değerinin kritik değeri aştığı bulunmuş ve aradaki farkın istatistiksel anlamlılığa sahip olduğu görülmüştür. Bu farklılığın altında yatan birçok neden olabileceği gibi en önemlilerinden biri de çalışmalarda son-test sonuçlarının elde edildiği akademik başarıyı ölçen test türleri olabilir. Türkiye de yapılan çalışmaların nerdeyse tamamında araştırmacı tarafından geliştirilmiş başarı testleri kullanılmışken ABD de yapılan çalışmalarda ise genellikle ulusal geçerliliği ve güvenirliği olan standart testlerin kullanılmış olması göze çarpmaktadır. Bir meta-analizden elde edilecek genellemelerin kalitesi, meta-analize dâhil edilecek uygun çalışmaların nasıl sunulduğuna bağlıdır. Uygun çalışma, hem araştırma çevresinin kapsamına hem de araştırma içeriğinin sunusuyla ilgilidir (Rust, 1990). Bu araştırmaya dâhil edilen çalışmaların bir kısmında deney süresi, deneyin uygulanma aşamaları gibi bilgilerin belirtilmemiş olması meta-analiz sonucunda ortaya çıkan heterojenlik değerinin kaynağını belirlemeye engel olmaktadır. Yine de Türkiye de yapılan çalışmaların etki büyüklüğünün büyük derecede önemli çıkması ve ABD de yapılan çalışmaların etki büyüklüğünün küçük derecede önemli çıkması manidardır. Aynı oranda da güven aralıklarındaki değişim yadsınamaz. Beyin görüntüleme teknolojilerinin hızlı gelişimi tıp dünyasına ve dolayısıyla eğitimcilere önemli ipuçları sunmaktadır. Elde edilen bu bilgilerin beynin çalışmasını ne oranda yansıttığı ya da bunların eğitimcilerin ne işine yarayacağı konusunda henüz çok sayıda bilinmeyen olmasına karşın bu verileri tamamıyla göz ardı etmemiz de mümkün değildir. Ancak beyin temelli öğrenme yaklaşımının akademik başarı üzerindeki etkisini araştıran bu meta-analiz çalışmasıyla bu yaklaşımın daha çok lise düzeyinde ve yabancı dil derslerinde daha etkili olduğunu söylemek mümkün olsa da bu etkinin orta düzeyde olduğunu unutmamak gerekir. Rust (1990) meta-analiz alanında en büyük problemin basılmış yayınların hep güçlü bir etki ya da istatistiksel anlamlılığa sahipse basılmaya uygun görüldüğünü söyler. Yapılan çalışmalar güçlü bir etki ya da istatistiksel anlamlılığa sahip değil ise birçoğu basılmaya uygun görülmemektedir. Bu durumda meta-analize dâhil edilecek olan çalışmalar arasında zıt yönlü ya da etkisi sıfır olan çalışma sonuçları pek nadir bulunmaktadır. Yüksek lisans ve doktora çalışmaları hem bu araştırmanın içeriğine uygun hem de gerekli veri yapısına sahip şekilde sunulduğu için araştırmanın sınırları çerçevesinde uygun olan ve ulaşılabilinen tüm yüksek lisans ve doktora çalışmaları alınmıştır. Bu durum meta-analiz araştırmamızdan elde edilmiş sonuçlardan genellemeler yapılma kalitesini de yüksek tutmuştur. Bu meta-analiz çalışmasında beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarısına olan etkisi incelenmiş ve bunun dışında kalan etkileri çalışma kapsamı dışında tutulmuştur. Bu konularda çalışma yapacak araştırmacıların beyin temelli öğrenmenin tutum, motivasyon gibi faktörler üzerine etkisi; cinsiyet, sosyo-ekonomik farklıların beyin temelli öğrenme üzerine etkisi gibi farklı konularda metaanaliz çalışması gerçekleştirebilirler. Araştırmacılar nitel çalışmaların da dâhil edildiği daha geniş kapsamlı meta değerlendirmeler gerçekleştirebilirler. Benzer yöntemle yapılabilecek bu çalışmalarda uygulanan anketlerdeki madde analizleri ve açık uçlu cevapların analizleri sonucunda beyin temelli öğrenmenin etki büyüklüğü haricinde, etki nedeni üzerinde analizler yapmak mümkün olabilir. Beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarısı üzerindeki etkililiğini araştıracak gelecekteki çalışmaların araştırmacı tarafından geliştirilen başarı testleri yerine ülke genelinde uygulanan standart testleri kullanması da önerilebilir. Ülke genelinde uygulanan standart testler araştırmalar arasında birlik ve bütünlük sağlayabilmektedir. Yurt dışında yapılan çalışmalarda genellikle ülke 640

13 GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması genelinde uygulanan standart testler kullanılmıştır. Ülkemizde ise genellikle testler araştırmacılar tarafından geliştirilmiş ve her biri birbirinden farklılık göstermektedir. Buna ek olarak, beyin temelli öğrenme yaklaşımının etkililiğini araştıracak gelecekteki deneysel çalışmalarda daha büyük örneklem grupları (100 ve üzeri) üzerinde çalışma yapılması önerilebilir. Okul öncesi düzeyinde beyin temelli öğrenme üzerine yapılmış araştırmaya alan yazında rastlanmadığı için bu eğitim kademesinde de araştırmalar yapılması önerilebilir. Ayrıca, araştırmalarda beyin temelli öğrenme uygulama çalışmalarının deney süresinin mümkün olduğunca uzun tutulması da önerilebilir. 641

14 Educational Sciences: Theory & Practice 14(2) Educational Consultancy and Research Center DOI: /estp The Effect of Brain Based Learning on Academic Achievement: A Meta-analytical Study * Eda GÖZÜYEŞİL a Niğde University Ayhan DİKİCİ b Niğde University Abstract This study s aim is to measure the effect sizes of the quantitative studies that examined the effectiveness of brain-based learning on students academic achievement and to examine with the meta-analytical method if there is a significant difference in effect in terms of the factors of education level, subject matter, sampling size, and the countries where the studies were carried out. Meta-analysis is the method employed in order to statistically combine the quantitative data collected from many studies of the same topic, and to reach a general conclusion from the results. In this respect, following the literature research, 31 studies (42 effects) which investigated the effectiveness of brain-based learning on students academic achievement between the years met the inclusion criteria, were reported in English and Turkish, and were included in the metaanalytical research. The findings indicate that 35 out of 42 comparisons had positive effect sizes. It revealed that brain-based learning has a positive but medium effect (d=.640) on students academic achievement. In addition, when compared with the studies conducted in Turkey and the USA, it drew the conclusion that there is a significant difference between the groups while there is no difference in any effect sizes in terms of education level, subject matter and sampling size. Key Words Academic Achievement, Brain-Based Learning, Meta-analysis, Neuroscience, Neurophysiologic Learning. In recent years, electrophysiological studies, neuropsychological tests and the use of imaging techniques (Vaid & Hall, 1991; Vigliocco, Vinson, Druks, Barber, & Cappa, 2011; Weintraub, 2000) have created opportunities for researchers in the structural and functional studies of the human brain which have provided clues resulting in big changes for the field of education. By knowing how the brain works, brain-based learning supports learning by discovering the ways of maximum learning (Carolyn, 1997). This approach associates learning with the brain and the way it works, and mentions the positive effects of the brain s features and its enhancing performance on learning. Therefore, it is mainly interested in the development of the brain. Through neuroscience, investigating the relationship between the brain, the neural system and our cognitive behaviors, brain-based learning is increasingly supported by studies, especially with the improvement of MRI, PET and MEG technologies (Hansen & Monk, 2002). Today, tests are carried out with the use of these new technologies. The position of neurons in a living human brain can be color-imaged by * This study was produced from a master thesis prepared by Eda GÖZÜYEŞİL and adviser Associate Professor Ayhan DİKİCİ at Niğde University Institute of Educational Sciences Division of Curriculum and Instruction. a b Eda GÖZÜYEŞİL is a Ph.D. candidate of Curriculum and Instruction. She is working as an English instructor at Niğde University School of Foreign Languages. Her research interests include foreign language teaching, brain-based learning and meta-analysis. Correspondence: Niğde University, School of Foreign Languages, 51200, Niğde, Turkey. egozuyesil@hotmail.com Ayhan DİKİCİ, Ph.D., is currently an associate professor of Curriculum & Instruction. Contact: Niğde University, Faculty of Education, Department of Curriculum & Instruction, Niğde, Turkey. adikici@nigde.edu.tr

15 GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / The Effect of Brain Based Learning on Academic Achievement: A Meta-analytical Study systems such as the positron emission tomography and Nuclear Magnetic Resonance Imaging (NMRI). In this way, several variables like memory, emotion, attention, mapping and their effects on learning are studied (Soylu, 2004; Taşçıoğlu, 1994; Thomas, 2001; Weiss, 2000). These studies, both in our country and around the world, provide us with interesting data. For instance, it is revealed that cell clusters examined by imaging techniques don t have systematic structures as supposed, or that the linguistic part of a person isn t in the same place as that of another person (Ergenç, 1994). The essential point of brain-based learning is meaningful learning. Mapping is required to maintain meaningful learning. Mapping means that new knowledge is linked to previous knowledge and the new knowledge is put into the current system (Keleş & Çepni, 2006). The phrases of brain-based learning are the ones that make learning meaningful and permanent (Hasra, 2007, p. 40). These phrases are relaxed alertness, orchestrated immersion, and active processing. Caine and Caine (1990) explain these: Relaxed Alertness: It means to create the optimal emotional and social climate for learning. A challenging learning environment with minimal threats should be provided (Gülpınar, 2005). When a person is interested in something, s/he is open to learn, or vice versa. A relaxed and open brain can learn more easily. Findings show that some learning is influenced positively in a relaxed environment, but it is suppressed when threat and tiredness are felt (Combs & Suygg, 1959 as cited in Caine, Caine, & Crowel, 1999). Orchestrated Immersion: It refers to a students concentration on the contents they encounter. They will have to use their memory to explore the content when wholeness and correlativity are available (Caine & Caine, 2002). Active Processing: A learning brain is actively processing. For instance, to make an experience meaningful, memory naturally reacts to new objects incompatible with the previous maps. Thus, the brain tests the experiences that are contrary to the known (Duman, 2007). Caine and Caine (1990), who have many books and articles on brain-based learning, have stated the core principles of brain-based learning. Wolfe (2001), an educational counselor, has done brain research which includes its application in the classroom. Intensely studying brain-based learning, brain compatible strategies, and super learning, Jensen (1998), after considering the brain researches, introduced useful strategies and techniques that can be applied in classrooms. Nunly (2002), a biology teacher, carries out brain-based learning researches and curriculum development studies at the University of Utah. However, no meta-analytical study has been done either in our country or in any other country to reveal the effectiveness of brain-based learning on academic achievement from a broader point of view. With regard to learning and teaching, it seems that brain research has a long way to go. When it becomes clearly defined how knowledge is formed, organized, and stored in the brain, it is certain that there will be fundamental changes (Soylu, 2004, p. 175). In order to analyze the effect of brain-based learning, 31 research studies (42 effects) were identified and the main research questions that guided the analysis was to what extent does brain-based learning influence students academic achievement?. In addition, it was analyzed to see if there is a significant, measurable difference between the effect sizes of brain-based learning studies in terms of subject matter, education level, sampling, and the countries where the studies were carried out. Method Inclusion Criteria, Literature Research and Coding The quantitative studies that were carried out between 1999 and 2012 were examined in this meta-analytical study. To collect data, academic articles, conference papers, theses and dissertations were reviewed online. A clear and detailed coding form was prepared. This form was composed of three sections: study identity, study content, and study data. Considering that experimental studies and quasiexperimental studies can be included in a metaanalytical study (Glass, McGaw, & Smith, 1981; Hunter & Schmidt, 1990), some studies were excluded because either they were not experimental studies, there was a lack of data to extract effect sizes, or they did not investigate the effect of brain-based learning on academic achievement. 345 theses and dissertations and 108 articles were reviewed. However, the experimental ones with control groups were included. As a result, 31 studies (42 effects) that met the criteria were included in this analysis. 643

16 EDUCATIONAL SCIENCES: THEORY & PRACTICE Variables The dependent variables are the effect sizes that were extracted from the studies included in this meta-analysis. Effect sizes were given standardized values since every study used different measurement tools (Tarım, 2003). The study characteristics (independent variables) are subject matter, education level, sampling and the countries where the studies were carried out. Meta-analysis Procedures and Inter-rater Reliability In order to carry out the calculations for metaanalysis, the Comprehensive Meta Analysis (CMA) statistics package and MetaWin were used. The current study used study effect meta-analysis for the analysis of the data. The aim of this method is to calculate the difference between the mean values of the control and the experimental groups in experimental studies represented by the formula d= (Xe-Xc)/SD (Hunter & Schmidt, 2004). The effect size d is just the standardized mean difference between the two groups (Cooper, 1989). The significance level for the analysis was chosen as.05. In order to test if there is heterogeneity between the studies, the (Q-statistic) chi-square heterogeneity test with degree of freedom (k-1), being the simplest and most common one, was used. The test of heterogeneity tests the null hypothesis that all studies assess the same effect (Higgins, Thompson, Deeks, & Altman, 2003). The model of meta-analysis is essential in gathering the different effect sizes via meta-analysis. These models are the fixed effects model and the random effects model. Under the fixed effects model we assume that there is one true effect size which is shared by all the included studies. By contrast, under the random effects model we allow that the true effect could vary from study to study. Accordingly, the standard deviations of the effect sizes for all of the studies are different from zero (Ellis, 2010). For inter-rater reliability analysis, 25% of the studies (n=7) were selected randomly. They were coded by two raters who know English at an advanced level. Following this, their forms were compared. Reliability of the analyzed studies was calculated according to the following formula: [agreement / (agreement + disagreement) x 100] (Miles & Huberman, 1994) and the reliability was found to be at 100%. Study Characteristics Findings 42 independent effect sizes could be abstracted from the study corpus of 31 studies. Of the studies included in the analysis, only the immediate posttest results of the longitudinal study by Erland (1999) were included in the comparison. The total number of students in the studies included in the meta-analysis was 3194, 1473 of whom are in the experimental groups and 1721 of whom are in the control groups. The types of learners in these studies were mostly students in K-12 schools. Most of the studies involved quantitative subjects like math and physics as subject matter, and in terms of the countries where the studies were conducted, Turkey contributed 19 studies to the analysis, 9 studies came from the USA, and Taiwan, Pakistan, and Malaysia each contributed 1 study. The Entire Distribution of Effect Sizes The studies included in this meta-analysis were combined into effect sizes with standard error and variance. 35 of the studies have positive effect sizes (Figure 1). This shows that the performance is in favor of experimental groups. If an estimated effect size is found to be negative, it means the performance is in favor of the control group at the effect size level (Wolf, 1986, p. 26). As a result, 83.34% of the studies indicated that the effectiveness of brain-based learning is positive. In Figure 1, the center of the shape indicates the average effect, and the width of the shape indicates the average confidence interval (Ried, 2006). While the largest confidence interval is İnci (2010), the smallest ones are Pennigton (2010) and Tremarche, Robinson, and Graham (2007). In the classification of Cohen, Welkowitz, and Ewen (2000) 18 effect sizes were found to be medium while 9 effect sizes were medium in the classification of Thalheimer and Cook (2002). The results of the meta-analysis conducted based on the fixed effects model indicate that academic achievement was higher in brainbased learning. The standard deviation was 0.037, the upper limit of the 95% confidence interval was and the lower limit was The mean effect size was ES= The mean effect size, calculated as 0.487, was accepted to be medium in the classifications of both Thalheimer and Cook (2002) and Cohen et al. (2000). Z test calculations were revealed as statistically significant at.05 level (z= ; p<0.05). At the end of the homogeneity test, the Q-statistical value was calculated to be 644

17 GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / The Effect of Brain Based Learning on Academic Achievement: A Meta-analytical Study Figure 1. Forest Plot of the Meta-analysis As found on the χ 2 table, 42 degrees of freedom at a 95% significance level was (Kmietowicz & Yannoulis, 1988). The Q-statistical value was found to exceed the critical value of chisquare distribution. These values indicated that the distribution of the effect sizes of the studies were heterogeneous in terms of the fixed effects model. The studies being heterogeneous as indicated by the Q-statistical value means that the effect size variance is bigger than the variance that could be expected as a result of any sampling error (Özcan, 2008). Thus, the assumption that there is only one true effect which is estimated from the findings of different studies cannot be warranted (Akgöz, Ercan, & Kan, 2004). As a result, through analyses based on the random effects model, illusions caused by the heterogeneous sample can be eliminated (Demirel, 2005; Yıldız, 2002). For this reason, the 645

18 EDUCATIONAL SCIENCES: THEORY & PRACTICE effectiveness of brain-based learning was compared based on the random effects model. According to the random effects model, data from the 42 effects yielded the standard error of 0.110, with 95% confidence intervals of and 0.861, and an effect size of The magnitude of the effect size is medium according to both Thalheimer and Cook (2002) and Cohen et al. s (2000) classification. Thus, it can be concluded that brain-based learning has a positive contribution to academic achievement. Effectiveness of Brain-based Learning by Subject Matters As a result of the homogeneity test, the Q-statistic is calculated at According to the chi-square table with 4 degrees of freedom and confidence intervals of 95%, the critical value is considered to be about In this study, since the Q-statistic (2.757) is smaller than the critical value of 9.488, the hypothesis of homogeneity of the distribution of effect sizes has been accepted according to the fixed effects model. In other words, the distribution is homogeneous and there are no significant differences in the effect sizes (Q B =2.757; p= 0.599) among different subject matters. Effectiveness of Brain-based Learning by Education Levels As a result of the homogeneity test, the Q-statistic is calculated at According to the chi-square table with 3 degrees of freedom and confidence intervals of 95%, the critical value is considered to be about In this study, since the Q-statistic (6.568) is smaller than the critical value of 7.815, the hypothesis of homogeneity of the distribution of effect sizes has been accepted according to the fixed effects model. In other words, the distribution is homogeneous and there is no significant difference in the effect sizes (Q B =6.568; p= 0.087) among different education levels. Effectiveness of Brain-Based Learning by Sampling Size As a result of the homogeneity test, the Q-statistic is calculated at According to the chi-square table with 2 degrees of freedom and confidence intervals of 95%, the critical value is considered to be about In this study, since the Q-statistic (0.139) is smaller than the critical value of 5.991, the hypothesis of homogeneity of the distribution of effect sizes has been accepted according to the fixed effects model. In other words, the distribution is homogeneous and there is no significant difference in the effect sizes in terms of sampling size. Effectiveness of Brain-Based Learning by Country As a result of the homogeneity test, the Q-statistic is calculated at According to the chi-square table with 1 degree of freedom and confidence intervals of 95%, the critical value is considered to be about In this study, since the Q-statistic (17.986) is bigger than the critical value of 3.841, the distribution is heterogeneous and there is a significant difference in the effect sizes in terms of the countries where the studies were carried out. Discussion and Conclusion The results of the meta-analysis suggest that brain-based learning leads to greater academic achievement than traditional teaching methods. This finding is consistent with the results of other national and international studies (Ali, Hukammad, Shahzad, & Khan, 2010; Aydın, 2008; Baş, 2010; Baştuğ, 2007; Çelebi, 2008; Çengelci, 2005; Demirel, Erdem, Koç, Köksal, & Şendoğdu, 2002; Erland, 1999; Griffee, 2007; Hasra, 2007; İnci, 2010; Özden, 2005; Peder, 2009; Sünbül, Arslantaş, Keskinkılıç, & Yağız, 2004; Tüfekçi, 2005). The findings revealed that there was no significant difference in the effect sizes in terms of subject matter, education level, and sampling size. However, it was found that there was a significant difference in effect sizes in terms of the countries where the studies were conducted. That difference was in favor of Turkey. The quality of a meta-analytical generalization depends on how the studies included in the meta-analysis are presented. A convenient study is related to both the research environment and the presentation of the study s content (Rust, 1990). In some of the included studies, unknown information such as the experiment time and the treatment process hinders the ability to determine the source of the heterogeneity. Nevertheless, it is meaningful that the effect sizes of the studies conducted in Turkey are larger than the ones done in the USA. 646

19 GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / The Effect of Brain Based Learning on Academic Achievement: A Meta-analytical Study References/Kaynakça Studies marked with asterisk (*) are included in the metaanalysis / Yıldız (*) ile işaretli çalışmalar meta-analize alınmıştır. Akgöz, S., Ercan, İ. ve Kan, İ. (2004). Meta analizi. Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, 30(2), *Ali, R., Hukammad, G. S. R., Shahzad, S., & Khan, H. N. (2010). The impact of brain based learning on students academic achievement. Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, 2(2), *Avcı, D. E. (2007). Beyin temelli öğrenme yaklaşımının ilköğretim 7. sınıf öğrencilerinin fen bilgisi dersindeki başarı, tutum ve bilgilerinin kalıcılığı üzerine etkisi (Doktora tezi, Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara). adresinden edinilmiştir. *Aydın, S. (2008). Beyin temelli öğrenme kuramına dayalı biyoloji eğitiminin akademik başarı ve tutum üzerine etkisi (Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara). adresinden edinilmiştir. *Baş, G. (2010). Beyin temelli öğrenme yönteminin İngilizce dersinde öğrencilerin erişilerine ve derse yönelik tutumlarına etkisi. İlköğretim Online, 9(2), *Baştuğ, M. (2007). Beyin temelli öğrenme kuramının ilköğretim 5. sınıf sosyal bilgiler öğretiminde kullanılması (Yüksek lisans tezi, Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Konya). adresinden edinilmiştir. *Blackburn, C. A. S. (2009). The effect of brain-based instruction techniques on the reading skills of elementary school students (Doctoral dissertation, Walden University, College of Education, Minnesota). Available from ProOuest Dissertations and Theses database. (UMI No ). Caine, G., & Caine, R. N. (2002). Making connections: Teaching and the human brain (trans. G. Ülgen). Ankara: Nobel Yayınları. Caine, G., Caine, R. N., & Crowel, S. (1999). Mindshifts: A brain-based process for restructuring schools and renewing education (rev. ed.). Tucson: Zephyr Press. Caine, R. N., & Caine, G. (1990). Understanding a brain based approach to learning and teaching. Educational Leadership, 48(2), Carolyn, R. P. (1997). Brain-based learning and students. The Education Digest Ann Arbor, 63(3), *Cengiz, Y. (2004). Yabancı dilde sözcük öğretimine müzik kullanımının etkilerinin beyin temelli öğrenme kuramı ışığında araştırılması (Yüksek lisans tezi, Ankara Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Ankara). tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir. *Chang, S. (2004). A brain-compatible vocabulary teaching strategy applied to underachieving EFL learners (Master s thesis, Ming Chuan University, College of Applied Languages, Department of Applied English, Taipei City). Retrieved from /ETD-db / ETD search / view_etd? URN= etd Cohen, J., Welkowitz, J., & Ewen, R. B. (2000). Introductory statistics for the behavioral sciences. Orlando: Harcourt Brace College Publishers. Cooper, H. M. (1989). Integrating research: A guide for literature reviews. Newbury Park, CA: Sage. *Çelebi, K. (2008). Beyin temelli öğrenme yaklaşımının öğrenci başarısı ve tutumuna etkisi (Yüksek lisans tezi, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya). adresinden edinilmiştir. *Çengelci, T. (2005). Sosyal bilgiler dersinde beyin temelli öğrenmenin akademik başarıya ve kalıcılığa etkisi (Yüksek lisans tezi, Anadolu Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir). adresinden edinilmiştir. Demirel, D. (2005). Klinik çalışmalarda meta analiz uygulamaları (Yüksek lisans tezi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Samsun). yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir. *Demirel, Ö., Erdem, E., Koç, F., Köksal, N., ve Şendoğdu, M. C. (2002). Beyin temelli öğrenmenin yabancı dil öğretiminde yeri. Marmara Üniversitesi Atatürk Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 15, *Duman, B. (2006, July). The effect of brain-based instruction to improve on students academic achievement in social studies instruction. Paper presented at the 9th International Conference on Engineering Education, San Juan, Puerto Rico. Duman, B. (2007). Neden beyin temelli öğrenme? Ankara: Pegem A Yayıncılık. Ellis, P. (2010). The essentials of effect sizes. New York: Cambridge University Press. Ergenç, İ. (Ocak, 1994). Beyindeki dil. TÜBİTAK Bilim ve Teknik Dergisi, 314, *Erland, J. (1999). Brain-based accelerated learning and cognitive skills training using interactive media expedites high academic achievement. ERIC Digest No. ED Glass, G. V., McGaw, B., & Smith, M. L. (1981). Metaanalysis in social research. Beverly Hills, CA: Sage. *Griffee, D. T. (2007). Connecting theory to practice: evaluating a brain-based writing curriculum. Learning Assistance Review, 12(1) doi: / Gülpınar, M. A. (2005). Beyin/zihin temelli öğrenme ilkeleri ve eğitimde yapılandırmacı modeller. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 5, Hansen, L., & Monk, M. (2002). Brain development, structuring of learning and science education: Where are we now? A review of some recent research. International Journal of Science Education, 24(4), doi: / *Hasra, K. (2007). Beyin temelli öğrenme yaklaşımıyla öğrenme stratejilerinin okuduğunu anlama becerisi üzerindeki etkisi (Yüksek lisans tezi, Muğla Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Muğla). adresinden edinilmiştir. Higgins, J. P., Thompson, S. G., Deeks, J. J., & Altman, D. G. (2003). Measuring inconsistency in meta-analyses. British Medical Journal, 2, doi: / bmj Hunter, J. E., & Schmidt, F. L. (1990). Methods of metaanalysis: Correcting error and bias in research findings. Beverly Hills, CA: Sage. Hunter, J. E., & Schmidt, F. L. (2004). Methods of metaanalysis: Correcting error and bias in research findings (2nd ed.). California: Sage. *İnci, N. (2010). Fen ve teknoloji dersinde beyin temelli öğrenmenin akademik başarı, tutum ve hatırlama düzeyine etkisi (Yüksek lisans tezi, Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elazığ). adresinden edinilmiştir. Jensen, E. (1998). Teaching with the brain in mind. Alexandria, Virginia: ASCD Publications. Keleş, E. ve Çepni, S. (2006). Beyin ve öğrenme. Türk Fen Eğitimi Dergisi, 3(2),

20 EDUCATIONAL SCIENCES: THEORY & PRACTICE Kmietowicz, Z. W., & Yannoulis, Y. (1988). Statistical tables for economic, business, and social studies (2nd ed.). UK: Longman. *Mcnamee, M. M. (2011). The impact of brain-based instruction on reading achievement in a second grade classroom (Doctoral dissertation, Walden University, College of Education, Minnesota). Available from ProOuest Dissertations and Theses database. (UMI No ) Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook. Thousand Oaks, California: Sage. Nunly, K. (2002). How do I begin brain layered curriculum. Retrieved from *Omotunde, M. B. (2006). Impact of selected PALMS learning strategies in 9 th grade science classrooms to reach NCLB science standards (Doctoral dissertation, Union University, School of Education, Germantown). Available from ProOuest Dissertations and Theses database. (UMI No ) *Outhouse, D. F. (2008). Vocabulary acquisition through interactive read-alouds of nonfiction material (Doctoral dissertation, Walden University, College of Education, Minnesota). Available from ProOuest Dissertations and Theses database. (UMI No ) *Öner, E. (2008). Fen ve teknoloji öğretiminde beyin temelli öğrenme yaklaşımının ilköğretim öğrencilerinin başarısına, tutumuna ve hatırda tutma düzeyine etkisi (Yüksek lisans tezi, Muğla Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Muğla). adresinden edinilmiştir. Özcan, Ş. (2008). Eğitim yöneticisinin cinsiyet ve hizmet içi eğitim durumunun göreve etkisi: Bir meta analitik etki analizi (Doktora tezi, Marmara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, İstanbul). adresinden edinilmiştir. *Özden, M. (2005). Fen bilgisi dersinde beyin temelli öğrenmenin akademik başarıya ve hatırlama düzeyine etkisi (Yüksek lisans tezi, Anadolu Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir). adresinden edinilmiştir. *Peder, P. (2009). Türkçe dersinde beyin temelli öğrenme modelinin öğrenci akademik başarısı üzerine etkisi (Yüksek lisans tezi, Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara). adresinden edinilmiştir. *Pennington, E. (2010). Brain based learning theory; the incorporation of movement to increase the learning of grammar by high school students (Doctoral dissertation, Liberty University, the Faculty of the School of Education, USA). Available from ProOuest Dissertations and Theses database. (UMI No ) Ried, K. (2006). Interpreting and understanding metaanalysis graphs. Australian Family Physician, 35(8), Rust, R. (1990). Estimating publication bias in meta analysis. Journal of Marketing Research. 27, doi: / *Saleh, S. (2011). The effectiveness of brain-based teaching approach in dealing with the problems of students conceptual understanding and learning motivation. Educational Studies, 38(1), doi: / *Samur, Y., & Duman, B. (2011). How an awareness of the biology of learning may have an effect on performance. Education as Change, 15(2), doi: / Soylu, H. (2004). Keşif yoluyla öğrenme: Fen öğretiminde yeni yaklaşımlar. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım. *Sünbül, A. M., Arslantaş, S., Keskinkılıç, G. ve Yağız, D. (2004, Temmuz). İlköğretim 4. sınıf fen bilgisi derslerinde uygulanan bellek destekleyici tekniklerin öğrenci erişilerine etkisi. XIII. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı nda sunulan bildiri, İnönü Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Malatya. Tarım, K. (2003). Kubaşık öğrenme yönteminin matematik öğretimindeki etkinliği ve kubaşık öğrenme yöntemine ilişkin bir meta analiz çalışması (Doktora tezi, Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana). yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir. Taşçıoğlu, A. (1994). Beyin işlevlerinin aydınlatılmasında yeni görüntüleme teknikleri. TÜBİTAK Bilim ve Teknik Dergisi, 314, Thalheimer, W., & Cook, S. (2002). How to calculate effect size from published research: A simplified spreadsheet. Retrieved from com/effect_sizes.htm. Thomas, P. B. (2001). The Implication of brain research in preparing young children to enter school ready to learn (Doctoral dissertation, The Florida Agricultural and Mechanical University College of Education, Florida, USA). *Tilton, W. (2011). Adult professional development: Can brain-based teaching strategies increase learning effectiveness (Doctoral dissertation, Fielding Graduate University, California). Available from ProOuest Dissertations and Theses database. (UMI No ) *Tremarche, P. V., Robinson, E. M., & Graham, L. B. (2007). Physical education and its effect on elementary testing results. Phi Epsilon Kappa Fraternity, 64(2), *Tüfekçi, S. (2005). Beyin temelli öğrenmenin erişiye, kalıcılığa, tutuma ve öğrenme sürecine etkisi (Doktora tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Ankara). adresinden edinilmiştir. *Usta, İ. (2008). Öğrenme stillerine göre düzenlenen beyin temelli öğrenme uygulaması (Yüksek lisans tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Isparta). adresinden edinilmiştir. Vaid, J., & Hall, D. (1991). Neuropsychological perspectives on bilingualism: Right, left and center. In A. G. Reynolds (Ed.), Bilingualism, multiculturalism and second language learning (pp ). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Vigliocco, G., Vinson, D. P., Druks, J., Barber, H., & Cappa, S. F. (2011). Nouns and verbs in the brain: A review of behavioural, electrophysiological, neuropsychological and imaging studies. Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 35, doi: /j.neubiorev Weintraub, S. (2000). Neuropsychological assessment of mental state. In M.M. Mesulam (Ed.), Principles of behavioral and cognitive neurology (2nd ed., pp ). New York: Oxford University Press. Weiss, R. P. (2000). Brain-based learning: The wave of the brain. Training & Development, July, Retrieved from text-data/articles/32638/body.pdf. Wolf, F. M. (1986). Meta-analysis: Quantitative methods for research synthesis. London: Sage. Wolfe, P. (2001). Brain Matters: Translating research into classroom practice. Virginia: Association for Supervision and Curriculum Development. *Yağlı, Ü. (2008). Beyin temelli öğrenme yaklaşımının İngilizce dersinde akademik başarı ve tutuma etkisi (Yüksek lisans tezi, Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Zonguldak). adresinden edinilmiştir. Yıldız, N. (2002). Verilerin değerlendirilmesinde meta analiz (Yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul). adresinden edinilmiştir. 648