Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin (BDMÖ) Akademik Başarıya Etkisi: Bir Metaanaliz Çalışması *

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin (BDMÖ) Akademik Başarıya Etkisi: Bir Metaanaliz Çalışması *"

Transkript

1 Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri Educational Sciences: Theory & Practice 14(5) Eğitim Danışmanlığı ve Araştırmaları İletişim Hizmetleri Tic. Ltd. Şti. DOI: /estp Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin (BDMÖ) Akademik Başarıya Etkisi: Bir Metaanaliz Çalışması * Seda DEMİR a Amasya Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi Gülşah BAŞOL b Gaziosmanpaşa Üniversitesi Öz Araştırmanın amacı, Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin (BDMÖ), akademik başarı üzerindeki genel etkisini belirlemektir. Literatür taraması sonucu ulaşılabilen çalışmalardan, Türkiye de yapılmış ve bilgisayar destekli öğretimin matematik başarısı üzerindeki etkisini konu alanlar incelenmiştir. Yapılan incelemenin ardından hazırlanan kodlama formu aracılığıyla metaanalize dâhil edilme kriterlerine uygun olan 40 bireysel çalışmanın istatistiksel verileri metaanaliz yöntemiyle birleştirilmiştir. Eğitim Bilimlerinde metaanaliz yöntemiyle yapılan çok fazla çalışmanın olmayışı ve yapılan bu çalışmanın konuyla ilgili genel sonucu görmemize yardımcı nitelikte olması araştırmanın önemini artırmaktadır. Mevcut metaanaliz çalışması kapsamında ele alınan çalışmalar, gerek çalışma dizaynı gerekse değişkenler bakımından çeşitlilik gösterdiğinden Rasgele Etki Modeli kullanılmıştır. Ortak ölçü birimleri; etki derecesi ve varyanslar hesaplandıktan sonra, homojenlik testi Q istatistiği hesaplanmıştır. Etki derecelerinin istatistiksel bakımdan anlamlı düzeyde heterojen (Q B X 2 ; p.05) olduğu.95 durumlarda heterojenlik derecesini belirlemek amacıyla I 2 istatistik değeri hesaplanmıştır. Verilerin analizinde MetaWin 2.0 ve SPSS 15.0 paket programları kullanılmıştır. Araştırma sonucunda, BDMÖ nün akademik başarı üzerinde genel olarak, pozitif yönde ve geniş ölçüde (Q T = ; p =.8439) etkiye sahip olduğu ve araştırmaya dâhil edilen çalışmaların etki büyüklükleri dağılımının homojen olduğu görülmüştür. Rosenthal yöntemine göre hesaplanan hata koruma sayısı (Fail-Safe N = 902,2) 40 çalışmayla yapılan mevcut metaanaliz çalışmasının oldukça güvenilir olduğunu göstermiştir. Anahtar Kelimeler Akademik Başarı, Bilgisayar Destekli Matematik Öğretimi (BDMÖ), Bilgisayar Destekli Öğretim (BDÖ), Matematik Başarısı, Metaanaliz. Günümüz toplumlarında gün geçtikçe gerek eğitime gerekse matematiğe ve matematik eğitimine bakış açılarında önemli değişiklikler olduğu görülmektedir. Eğitim artık sadece bilen değil, sürekli öğrenen, eleştirel düşünen, sorgulayan, yenilik getiren ve yeniliklere ayak uyduran, örneğin; hem teknoloji üreten hem de teknolojiyi kullanan insanlar yetiştirmeyi hedeflemektedir. Benzer şekilde matematik eğitimi de salt matematik bilen değil, bildiklerini uygulayan, matematik yapan, problem çözen, iletişim kuran, geleceğe dair gerçekçi planlar yapan ve bunları yapmaktan haz duyan insanlar * Bu çalışma Seda DEMİR tarafından Doç. Dr. Gülşah BAŞOL danışmanlığında yürütülmüş olan aynı başlıklı yüksek lisans tezinden üretilmiştir. a Sorumlu Yazar: Seda DEMİR Amasya Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi nde matematik öğretmenidir. Çalışma alanları arasında metaanaliz, biligisayar destekli matematik öğretimi ve metodolojik değerlendirme yer almaktadır. İletişim: Bahçeleriçi Mahallesi, Zübeyde Hanım Caddesi, No: 64/8, Merkez, Amasya. Elektronik posta: & b Dr. Gülşah BAŞOL Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme alanında doçenttir. İletişim: Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü, Taşlıçiftlik Yerleşkesi, Tokat. Elektronik posta: &

2 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ yetiştirmeyi amaçlamaktadır. Çünkü içinde yaşadığımız bilgi çağı bilgiye ulaşmanın kolay olduğu kadar onu kullanmanın ve değerlendirmenin de önem kazandığı bir çağdır. Dolayısıyla bilimin temelini oluşturan ve insanların düşünme yeteneğini geliştiren hatta günümüz toplumunda var olmanın gerekli bir becerisi olan matematiğe gereksinim de giderek artmaktadır (Akgül, 2008). Mevcut araştırmanın konusu, bilgisayar destekli öğretimin matematik başarısına etkisiyle ilgili Türkiye de yapılmış çalışmaların metaanalizinin yapılmasıdır. Çünkü Türkiye de bilgisayar destekli öğretimin matematik başarısına etkisi ile ilgili yapılan ve sayısı günümüzde hızla artan bilimsel çalışmaların her biri farklı etki büyüklüklerine sahiptir. Etki büyüklüklerinin pozitif ve negatif aralıklarda değişim göstermesi, araştırma metodolojilerinin evren ve örneklemlerinin her araştırmada farklılaşması, bütün bunlardan dolayı genel bir yorum çıkarmanın güçlüğü gibi faktörler göz önüne alındığında bu konuda yapılacak bir metaanaliz çalışmasının gerekliliği anlaşılacaktır. Araştırmaya sadece Türkiye de yapılmış çalışmaların dâhil edilmesindeki sebep, şehirler veya bölgeler arasında bile farklılıklar gösteren teknolojik değişim, gelişimin; teknolojiye uyumun; teknolojiyi kullanma eğiliminin ve sıklığının ülkeler arasında daha büyük farklılıklar göstereceği, bundan dolayı da güvenilir bir genellemeye gidilemeyeceği düşüncesidir. Tüm bu noktalardan hareketle, alternatif bir öğretim yaklaşımı olarak Bilgisayar Destekli Öğretimin (BDÖ) matematik dersindeki akademik başarıya herhangi bir etkisinin olup olmadığı, eğer bir etkisi varsa bu etkinin ne yönde olduğu problemimizin temelini oluşturmaktadır. Çünkü BDÖ yü farklı öğretim yöntemleriyle karşılaştıran yüzlerce araştırma yapılmasına rağmen, BDÖ nün durumu kesin olarak ortaya konamamıştır. Kulik, Kulik ve Bangert-Drowns (1985) BDÖ ile geleneksel öğretimin karşılaştırıldığı yaklaşık 200 araştırmanın analizini yapmış ve BDÖ nün geleneksel öğretime göre öğrenci başarısında yaklaşık %20 lik bir artış sağladığı sonucuna varmışlardır. Ancak Clark (2005), Kulik ve arkadaşlarının bu bulgularını reddetmektedir. Clark a göre öğrenci başarısı arasındaki farklılıkların çoğu, öğretim tasarım ve uygulamasında dikkat ve zaman açısından farklı metotlar tercih edilmesinden kaynaklanmaktadır. Clark; Kulik ve arkadaşları tarafından yapılan analizleri tekrar yapmış ve analizinde, tasarımı hatalı araştırmaları çıkararak kontrol ve deney grupları için şartların eşitlendiği çalışmaları (Kulik ve arkadaşlarının kullandığı çalışmaların %30 u) incelemiştir. Bu incelemeleri sonucunda BDÖ ve geleneksel öğretim arasında anlamlı bir farklılığın olmadığı sonucuna varmıştır. Matematik başarısı ve BDÖ, Avrupa da ve dünyanın birçok ülkesinde çok fazla çalışmanın yapıldığı konulardan biridir. Literatürde ilkokul, ortaokul ve lise öğrenim düzeyleri başta olmak üzere hemen her öğrenim düzeyi için Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin (BDMÖ) akademik başarıya etkisinin incelendiği birçok çalışma yer almaktadır. İlkokul düzeyindeki öğrenciler üzerinde yapılmış olan çalışmalar arasında; Mevarech ve Rich (1985), Öztürel (1987), Sezer (1989), Xin (1999), Efendioğlu (2006), Pilli (2008), Uygun (2008); ortaokul düzeyindeki öğrenciler üzerinde yapılmış olan çalışmalar arasında; Kirnik (1998), Brown (2000), Sulak (2002), Aktümen ve Kaçar (2003), Özdemir ve Tabuk (2004), Üstün ve Ubuz (2004), Kurt (2005), Tienken ve Wilson (2007), Egelioğlu (2008), Çamlı ve Bintaş (2009), Budak (2010), Helvacı (2010), Li ve Ma (2010), Şataf (2010), İçel (2011), Selçik ve Bilgici (2011); lise düzeyindeki öğrenciler üzerinde yapılmış olan çalışmalar arasında ise Bayraktar (1988), Genel (1998), Kutluca, (2009), Bayturan (2011) gibi araştırmacıların yaptığı çalışmalar yer almaktadır. Bununla birlikte BDÖ nün akademik başarıya etkisini konu alan metaanaliz çalışmaları da literatürde yerini almıştır; Hartley (1977), Kulik (1983), Kulik ve Kulik (1987), Kulik ve Kulik (1991), Camnalbur ve Erdoğan (2008), tarafından yapılmış olan çalışmalar bunlardan bazılarıdır. Ayrıca Türkiye de ve dünyada araştırma konusu olan BDMÖ nün akademik başarıya etkisiyle ilgili yüksek lisans, doktora düzeyinde çalışmalar ve birçok bilimsel nitelikli makale hazırlandığı gibi kaynak özelliğinde kitaplar da basılmıştır (örneğin Arı ve Bayhan, 2003; Baki, 2002; Olkun ve Toluk-Uçar, 2006). Ancak yapılan literatür taramaları sonucu Türkiye de yapılmış ve BDMÖ nün akademik başarı üzerindeki etkisini özel olarak araştıran herhangi bir metaanaliz çalışmasına rastlanmamıştır. Bu noktada BDMÖ nün akademik başarıya etkisini inceleyen geçmiş yıllarda yapılmış bireysel çalışmaların meta analitik yöntemle birleştirilmesinden oluşan mevcut çalışmanın, geniş kitlelerin kullanıldığı ve belirli bir güven aralığında oluşturulmuş sonuçlarıyla daha geniş perspektifte yorumlar yapmaya olanak sağlayacağı düşünülmektedir. Bilindiği gibi bir araştırma sorusu üzerinde birbirinden bağımsız pek çok sayıda çalışma yürütülür ve sonuçlar birbirinden farklılık gösterir. Ulaşılan bu farklı sonuçların oluşturduğu bilgi yığınını yorumlamak ve yeni çalışmalara yol açmak için, kapsayıcı ve güvenilir nitelikte metaanaliz çalışmalarına ihtiyaç vardır (Akgöz, Ercan ve Kan, 2004). Bu tür çalışmalar araştırmacılarına, bireysel çalışmaların bir araya getirilip sentezlenmesiyle oluşmuş, 2014

3 DEMİR, BAŞOL / Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin (BDMÖ) Akademik Başarıya Etkisi: Bir Metaanaliz... büyük resmi gösteren ve bilimsel genellemeler yapılabilmeyi sağlayan bir değerlendirme olanağı sunmaktadır (Şafak, 2008). Metaanaliz yönteminin temel amacı da genel olarak budur. Bu sebeple mevcut araştırmada metaanaliz yöntemi kullanılmış ve BDMÖ nün akademik başarı üzerindeki genel etkisi belirlenmeye çalışılmıştır. Metaanaliz, istatistiksel metotların yardımıyla, belli bir konudaki bir grup çalışmanın sistematik bir şekilde özetlenmesidir (Başol-Göçmen, 2004a). Glass, McGaw ve Smith (1981), Hedges ve Olkin (1985), Hunter, Schmidt ve Jackson (1982) ile Rosenthal ın (1984) geliştirdikleri teknikler ve örnekleriyle birlikte, seksenli yıllarda pek çok alanda metaanaliz çalışması yapılmıştır. Metaanaliz orijinal veri toplamak yerine diğer araştırmalardan edinilen bilgileri kullanır ve örneklemini daha önceki çalışmalar oluşturur (Tarım, 2003). Bu durumda metaanalizin verilerinin önceki araştırmaların sonuçları olduğunu söylemek hiç de yanlış olmayacaktır. Bir literatür tarama yöntemi olan metaanalizin sonuçları pek çok amaçla kullanılabilir. Örneğin, Kavale ye (2001) göre metaanaliz çalışmasının sonuçlarından sağlanan çıkarımlar rasyonel karar vermede kullanılabilir. Yine Kavale ye göre, metaanaliz program değerlendirmede kullanılabilecek etkin bir metottur. Çünkü bir programın veya metodun değerlendirilmesinde kritik düşünme esastır. Bu özelliğiyle metaanaliz program değerlendirme kapsamına girer. Problem Cümlesi ve Alt Problemler Türkiye de yapılmış, bilgisayar destekli öğretimin matematik başarısına etkisini inceleyen 40 çalışma, metaanaliz yönteminin gerektirdiği kriterler dikkate alınarak birleştirilmiş ve araştırmanın problem cümlesi şu şekilde ifade edilmiştir: Bilgisayar destekli matematik öğretiminin akademik başarı üzerindeki genel etkisi nedir? Ayrıca yapılan metaanaliz çalışmasında, araştırılan temel konunun yanı sıra, belirlenen çalışma karakteristikleri aracılığıyla şu sorulara da cevap aranmıştır: BDMÖ nün akademik başarı üzerindeki etkisi; (i) yıllara, (ii) yayın türlerine, (iii) örneklemdeki öğrencilerin öğrenim gördüğü okul türlerine (devlet okulu/özel okul), (iv) örneklemdeki öğrencilerin öğrenim düzeylerine, (v) coğrafi bölgelere, (vi) öğretimi yapılan konunun alt öğrenme alanının ait olduğu derslere (matematik/geometri), (vii) derse/konuya yönelik özel yazılım kullanma durumuna, (viii) uygulanan öğretim sürecinde çalışma yaprağı kullanma durumuna, (ix) uygulanan öğretim sürecinde eğitsel bilgisayar oyunu kullanma durumuna, (x) uzaktan öğretim uygulanma durumuna, (xi) uygulanan haftalık ders saatlerine, (xii) uygulanan toplam öğretim sürelerine, (xiii) uygulanan öğretim sürecinde uygulamaya dönük ödev/proje verilmesi durumuna göre farklılaşmakta mıdır? Bilgisayar Destekli Öğretim (BDÖ) Öğrencinin karşılıklı etkileşim yoluyla eksiklerini ve performansını fark etmesini, dönütler alarak kendi öğrenmesini kontrol altına almasını; grafik, ses, animasyon ve şekiller yoluyla derse karşı daha ilgili olmasını sağlamak amacıyla bilgisayarlardan eğitim-öğretim sürecinde yararlanma yöntemine Bilgisayar Destekli Öğretim (BDÖ) denir (Rushby, 1989; Uşun, 2000). Aşkar (1991), temel becerilerin öğretimi, pekiştirilmesi ve kalıcılığının sağlanmasından başlayarak problem çözme, model geliştirme, kritik düşünme gibi üst düzey hedeflerinin gerçekleştirilmesinde bilgisayarların tartışılmaz bir yeri olduğunu belirtmiştir. Benzer şekilde Keser e (1988) göre eğitim-öğretim sürecinde kullanılan bilgisayarların en belirgin özelliklerinden birisi, öğrenciye öğrenmesinde etkin şekilde yardımcı olması ve öğrenciyi merkeze almasıdır. Bilgisayar Destekli Matematik Öğretimi (BDMÖ) Matematik öğretiminde bilgisayara dayalı bilişsel araçlar kullanılarak yapılan öğretime Bilgisayar Destekli Matematik Öğretimi (BDMÖ) denir (Baki, 2002, s. 11). Öğretim sürecinde bilgisayarın etkili hesaplama aleti olarak kullanılabilmesinden daha önemli özelliği, onun soyut matematik kavramları ekrana taşıyıp somutlaştırabilmesidir (Baki, 1996; Özdemir ve Tabuk, 2004). Günümüzde beklenen analitik ve eleştirel düşünme gibi etkili düşünme alışkanlıklarına sahip bireyleri yetiştirmede öğretim teknolojilerinin sağladığı olanaklardan daha özelde de bilgisayarlardan yararlanmanın etkili bir yol olduğu söylenebilir (Altun, Uysal ve Ünal, 1999). Öğrenci ile öğretmen sayılarının orantısız olarak değişmesi, bilgi miktarına bağlı olarak içeriğin karmaşıklaşması, bireysel farklılıkları öne çıkaran uygulamaların önem kazanması gibi sebepler, bireyleri bilgisayarlardan öğretim amaçlı olarak yararlanmaya yönlendirmektedir (Uşun, 2000). Bu amaçla öğretmenlerin teknolojik araçları, öğrencilerin ilgilerini artırmak ve matematiği anlamalarını kolaylaştırmak için kullanmaları gerektiği kabul edilmektedir (Heddens ve Speer, 1997). Bu demek oluyor ki; teknolojik gelişmelere paralel olarak öğretim sürecinin en büyük destekçileri bilgisayar ve bilgisayar yazılımlarıdır (İçel, 2011). Yazılımlar içinde matematik öğretme ve öğrenmeyi destekle- 2015

4 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ yen iki ana ve önemli form ise Bilgisayar Cebiri Sistemleri (BCS) ve Dinamik Geometri Yazılımlarıdır (DGY) (Şataf, 2010). Akademik Başarı Başarı kavramı Wolman a (1973) göre, istenilen bir sonuca ulaşma yönünde bir ilerlemedir. Başarı bu kadar geniş kapsamlı tanımlanmakla birlikte eğitimde başarı denildiğinde genellikle okulda okutulan derslerde geliştirilen ve öğretmenlerce takdir edilen notlarla, test puanlarıyla ya da her ikisi ile belirlenen becerilerin veya kazanılan bilgilerin ifadesi olan Akademik Başarı kastedilmektedir (Carter ve Good, 1973). Matematiğin okul öncesi eğitimden itibaren bütün okul programlarının vazgeçilmez dersleri arasında olduğu düşünülecek olursa amaçlanan akademik başarının, matematik derslerindeki konuların derinlemesine anlaşılarak öğrenilmesi ile mümkün olabileceği yorumu çıkarılabilir (Baykul, 1999). Yurt içinde ve yurt dışında matematik başarısı ve BDÖ pek çok araştırmaya konu olmuştur. Papanastasiou (2002), matematik başarısında okul ortamının ve öğrencilerin geçmiş birikimlerin etkisini araştırmış ve okulun fiziksel olanaklarının ve sınıf ortamının, öğrencilerin matematik başarısı üzerinde ikinci derecede etkili bir faktör olduğunu tespit etmiştir. Konuyla ilgili literatür incelendiğinde ise BDÖ nün öğrenci başarısı üzerindeki etkisini inceleyen ilk metaanaliz çalışmasının Hartley tarafından yapıldığı görülmektedir. Hartley in (1977) yaptığı metaanaliz çalışmasında ilköğretim ve ortaöğretim matematik eğitiminde BDÖ nün öğrenci başarısını %50 den %66 ya ulaştıran küçük bir etkiye sahip olduğu belirlenmiştir. Kulik (1983), Hartley in yaptığı metaanaliz çalışmasını baz alarak, 51 araştırmanın sonuçlarını karşılaştıran yeni bir metaanaliz çalışması yapmıştır. Araştırma sonucunda, BDÖ nün, geleneksel öğretime göre başarı ve tutum değişkenleri üzerinde daha etkili olduğunu tespit etmiştir. Yapılan literatür taramaları sonucunda BDMÖ ile ilgili yurt içinde ve yurt dışında yapılan çalışmalarda genel olarak başarı, tutum, kalıcılık (hatırda tutma) düzeyi, motivasyon, öğretmen ve öğrenci görüşleri gibi değişkenler üzerine yoğunlaşıldığı görülmektedir. Araştırmaların sonuçlarına bakıldığında ise BDMÖ nün, öğrencilerin başarıları, problem çözme becerileri, yaratıcılık ve kalıcılık düzeyleri, derse yönelik ilgi ve tutumları, derse yönelik öğretmen ve öğrenci görüşleri üzerinde genelde olumlu bir etki oluşturduğu görülmektedir (Aktümen ve Kaçar, 2003; Bayraktar, 1988; Brown, 2000; Ersoy, 2009; Güven, 2002; Helvacı, 2010; İçel, 2011; Kutluca, 2009; Lesh, Guffey ve Rampp, 1999; Li ve Ma, 2010; Mevarech ve Rich, 1985; Nan, 1994; Özdemir ve Tabuk, 2004; Öztürel, 1987; Palmer, 2009; Pilli, 2008; Selçik ve Bilgici, 2011; Sezer, 1989; Sulak, 2002; Üstün ve Ubuz, 2004). Bazı çalışmalarda ise BDMÖ nün akademik başarı üzerinde anlamlı düzeyde etkisinin olmadığı görülmüştür (Bağçıvan, 2005; Katz ve Yablon, 2003; Kirnik, 1998; Kula ve Erdem, 2005; Steele, Batista ve Krockover, 1983; Tanaçan, 1994; Zhang, 2005). Bununla beraber Kulik ve Kulik (1987), Funkhouser (2002), Uygun (2008), Budak (2010), Şataf (2010) ile Bayturan (2011) tarafından yapılan bazı çalışmalarda da BDMÖ nün öğrencilerin akademik başarısını anlamlı düzeyde artırdığı ancak matematiğe yönelik tutumlarında anlamlı bir farklılaşma oluşturmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Yöntem Günümüzde her alanda sayısı hızla artan bilimsel çalışmalar, herhangi bir konuda farklılaşan sonuçlarla karşımıza çıkmaktadır. Bu durum araştırmaların amacına ulaşmasında sıkıntılara sebep olmaktadır. Bu nedenle tüm bu çalışmaların ortak bir çatı altında toplanarak yeniden analiz sürecinden geçirilmesi ihtiyacı doğmuştur. Tarihte ilk olarak Glass (1976), bu türdeki araştırmalara Metaanalizi adını vermiştir. Metaanalizde ulaşılabilen bütün çalışmalardan araştırmaya dâhil edilme kriterlerine uyacak kadar istatistiki veri içerenlerin hepsi tek çalışmada toparlanmaya çalışılır. Çünkü benzer araştırma sorularını inceleyen çalışmaların bir araya getirilip sentezlenmesi düşüncesi literatür taramalarının temel amacıdır. Mevcut araştırmada literatür tarama yöntemlerinden biri olan metaanaliz yöntemi kullanılmış ve Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin Akademik Başarı Üzerindeki Genel Etkisi belirlenmeye çalışılmıştır. Metaanaliz yönteminin tercih edilmesindeki temel neden, BDÖ nün matematik başarısı üzerindeki etkisinin incelendiği yeni bir bireysel çalışmadan ziyade, mevcut çalışmaların birleştirilerek ortak bir kanaat oluşturması ihtiyacının hissedilmesidir. Bir konudaki çalışmaların sayısı ile birlikte çalışmalarda kullanılan metodolojilerde de çeşitlenme artar (Başol-Göçmen, 2004b). Bu doğrultuda metaanaliz yönteminin tercih edilmesindeki başlıca sebepler şu şekilde ifade edilebilir; Farklılaşan etki büyüklüklerine sahip çalışma sonuçları olması, Çalışma dizaynlarında metodolojik farklılıklar olması. 2016

5 DEMİR, BAŞOL / Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin (BDMÖ) Akademik Başarıya Etkisi: Bir Metaanaliz... Böylece aynı konuda farklı yer ve zamanda yapılmış, metodolojileri çeşitlilik gösteren çalışmaların sonuçları ortaya koyulmaya çalışılmıştır. Ulaşılabilen çalışmalar arasından daha önceden belirlenmiş dâhil edilme kriterlerine sahip olanların nicel verileri ortak bir ölçü birimine çevrilerek istatistiksel işlemlerle birleştirilip meta analitik etki büyüklüğü hesaplanmıştır. Metaanaliz Glass ın (1976) önerdiği şekliyle metaanaliz, bir konudaki farklı araştırma sonuçlarının ortak bir metriğe dönüştürülerek standartlaştırılması ve nicel araştırma sentez metotlarının kullanılması yoluyla hesaplanan istatistiksel sonuçların araştırma karakteristikleri ile birlikte özetlenmesidir. Başka bir tanıma göre metaanaliz, birçok küçük bireysel çalışma sonuçlarını bir ya da birden fazla istatistiksel yöntem kullanılarak birleştiren ve daha fazla bilgi veren bir analiz tekniğidir (Hedges ve Olkin, 1985). Ayrıca metaanaliz, bir konuda birçok bilimsel çalışmanın sonuçlarının o alanda genellemelere varmak amacıyla bir araya getirilmesi olarak ifade edilebilir (Lipsey ve Wilson, 2001). Çünkü metaanaliz, birçok araştırma sonucunun ortak bir ölçü birimine çevrilerek karşılaştırılmasını ve istatistiksel işlemlerle etki büyüklüklerinin hesaplanmasını sağlar (Rudy, 2001). Metaanalizin uygulama aşamaları şu şekilde sıralanabilir (Durlak, 1995): (i) araştırma probleminin tanımlanması, (ii) amaç ve hedefler, (iii) literatür taraması, (iv) çalışmaların kodlanması (hazırlanan Kodlama Formu aracılığıyla), (v) etki büyüklüklerinin hesaplanması, (vi) istatistiksel analizlerin yapılması, (vii) sonuçlar, yorumlar ve raporlaştırma. Metaanalizde amaçlanan, deney gruplarında kullanılan metodun genel etki derecesinin hesaplanması ve araştırmanın belli başlı karakteristiklerinin bu etki derecesi üzerindeki etkisinin araştırılmasıdır (Başol- Göçmen, 2004a, s. 3). Etki Derecesi (Büyüklüğü) Metaanaliz, araştırma sonuçlarının etki derecesi olarak ifadesini gerektirir. Cohen in d si ile etki derecesi kavramı bir olgunun toplumda bulunma sıklığı olarak açıklanmış ve literatüre ilk kez 1978 de girmiştir. Kullanılacak metaanalizin türüne bağlı olarak değişik etki büyüklüğü indekslerinin (d veya g) kullanılması, standardize edilmiş değerler elde edilerek çalışmanın doğru bulgular sunması ve doğru yorumlanması açısından çok önemlidir. Çalışmanın genel etki derecesi etki derecelerinin aritmetik ortalamasından ibarettir. Ayrıca hesaplanan her bir etki derecesinin varyansı da verilerin önemli bir parçasını oluşturur (Başol-Göçmen, 2004a). Cohen in d si deney grubu ve kontrol grubu aritmetik ortalamaları arasındaki farkın iki gruptan birinin standart sapmasına bölünmesiyle bulunur Cohen (1988) etki derecesini d = 0.2 olduğunda küçük, d = 0.5 olduğunda orta ve d = 0.8 olduğunda büyük olarak nitelemiştir. Glass (1976) ise kendi etki derecesi ölçeğini g olarak tanımlar. Cohen in d sinden farklı olarak Glass ın g si deney grubu ve kontrol grubu aritmetik ortalamaları farkının, kontrol grubunun standart sapmasına bölünmesiyle hesaplanır Bunların yanı sıra bazı araştırmalar t ve F veya r değerlerini sunmakla yetinir. Bu durumlarda da kullanılabilecek bir sıra formüller sunulmuştur. Cooper (1984), Hunter ve Smith (1990) ve Rosenthal (1991) metaanaliz üzerine kitaplar çıkarmışlar ve bu kitaplarda t ve F veya r değerleri verildiğinde bu değerlerin etki derecesine dönüştürülmesinde kullanılabilecek kendi formüllerini önermişlerdir (Başol-Göçmen, 2004a). İstatistiksel Model Seçimi Bir metaanaliz çalışmasında rasgele etki, sabit etki ve karışık etki olmak üzere üç tür model kullanılabilir. Metaanaliz çalışması yaparken araştırmacının bu modellerinden hangisini kullanacağına karar vermesi gerekmektedir. Çalışmalar homojenken temel etki büyüklüğündeki farklılıkların tamamen kaynağı bilinen, araştırmadan araştırmaya farklılık göstermeyen örnekleme hatalarına dayandığı varsayılıyorsa sabit etki modelinin kullanılması önerilir. Diğer yandan çalışmalar heterojenken temel etki büyüklüğündeki farklılıkların örnekleme hatalarının yanı sıra tek tek örnekleme alınan çalışmalara özgü karakteristiklerden etkilenebileceği düşüncesiyle rasgele etki modelinin kullanılması önerilir. Rasgele etki modelinde hata kaynakları ANO- VA dakine benzer olarak grup içi ve gruplar arası hatalar olmak üzere iki parçaya bölünerek ele alınır. Bunların dışında kullanılabilecek karışık etki modelinde ise temel etkideki farklılaşmanın örnekleme hatalarına, çalışmalar arası farklılıklara ve ek olarak rasgele ögelere dayandığı kabul edilir (Borenstein, Hedges, Higgins ve Rothstein, 2010; Cooper, 2010; Lipsey ve Wilson, 2001). Mevcut araştırmada çalışmalar, gerek çalışma deseni gerekse değişkenler bakımından çeşitlilik gösterdiğinden yani heterojen olduğundan rasgele etki modelinin kullanılmasının daha uygun olduğuna karar verilmiştir. 2017

6 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ Veri Toplama Yöntemi BDMÖ nün akademik başarıya etkisini konu alan bu metaanaliz çalışmasında, araştırma kapsamındaki çalışmaların tespiti için ulaşılabilen yayımlanmış ve yayımlanmamış tüm doktora tezlerinden, yüksek lisans tezlerinden, dergilerde yayımlanmış makalelerden, elektronik kaynaklar üzerinden yayım yapan uluslararası veri tabanlarından elde edilmiş makalelerden ve bildirilerden, üniversite kütüphanelerinden, kongre bildirilerinden ve kitaplardan yararlanılmıştır. Yapılan literatür taramasının ardından sadece BDÖ nün matematik başarısına etkisini araştıran deneysel veya yarı deneysel çalışmalar toplanmıştır. Toplanan çalışmalardan metaanalize dâhil edilme kriterlerine uygun 40 adet çalışma (dört doktora tezi, 16 yüksek lisans tezi, 17 makale, üç teknik rapor/kongre/sempozyum/bildiri) seçilerek metaanaliz yöntemiyle birleştirilmiştir. Sonuç olarak, BDMÖ nün akademik başarıya etkisini konu alan mevcut metaanaliz çalışmasının örneklemini araştırmaya dâhil edilen 40 nicel çalışmada belirtilen şekildeki farklı gruplar oluşturmuştur. Dâhil Edilme Kriterleri Wolf (1986) ile Lipsey ve Wilson a (2001) göre metaanalize dâhil edilecek çalışmalar, araştırma sınırları içerisinde ve analiz için gerekli istatistiksel verilere sahip olmalıdır. Mevcut metaanaliz çalışmasının dâhil edilme kriterleri şu şekilde sıralanmaktadır: BDMÖ ile ilgili yapılmış deneysel veya yarı deneysel bir çalışma olması, Çalışma örnekleminin herhangi bir öğrenim düzeyinde (okulöncesi, ilkokul, ortaokul, lise, üniversite) olması, Çalışmada BDMÖ nün akademik başarıya etkisinin ölçülmesi, Çalışmaların Türkiye de yapılmış olması, Çalışmanın etki büyüklüğünün hesaplaması için yeterli veriye (aritmetik ortalama, standart sapma, deney grubu ve kontrol grubu örneklem sayıları) sahip olması ve Etki büyüklüğünün belirtilmediği çalışmalar için F ve t testi değerleri, Mann Whitney U veya r değerleri, aritmetik ortalama, standart sapma gibi bazı parametrik istatistiklerin verilmiş olması. Ayrıca Türkiye de daha önceden yapılmış, özel olarak BDMÖ nün akademik başarıya etkisinin incelendiği bir metaanaliz çalışması bulunmadığından zaman aralığı belirlenmemiştir. Bu konuda yapılmış, yayımlanmış veya yayımlanmamış bütün çalışmalardan ulaşılabilenler araştırmaya dâhil edilmiştir. Hariç Tutma Kriterleri Literatür taraması sonucu elde edilen çalışmalardan, araştırma kapsamına uygun olmayanlar, yalnızca nitel bulgulara yer verilenler ve etki derecesini hesaplayabilmek için yeterli veriye sahip olmayanlar, kısacası dâhil edilme kriterlerine uygun olmayanlar yapılan metaanaliz çalışması dışında tutulmuştur. Kodlama Formu Yapılan metaanaliz çalışması kapsamında toplanan birbirinden farklı özelliklere sahip araştırmaların dâhil edilme kriterlerine uygun olup olmadığının anlaşılması için bir kodlama formunun geliştirilmesi gereklidir. Ayrıca sonraki zamanlarda metaanaliz çalışmaları arasında yapılabilecek karşılaştırmalar için araştırmaların sürekli veya kategorik değişkenlerinin özetlenmesi de bir kodlama formunun geliştirilmesiyle mümkündür. Kodlama formu sayesinde araştırmacı istediği bilgiye çok kolay ve hızlı bir şekilde ulaşmaktadır. Kodlama formu tüm çalışmaları içerecek kadar genel ancak çalışma farklılıklarını ortaya çıkartacak kadar da özel olmalıdır. Bu doğrultuda, metaanalize dâhil edilen araştırmalar ile ilgili mümkün olduğunca açık ve detaylı bir kodlama formu geliştirilmiştir. Çalışma için hazırlanan kodlama formu altı ana başlıktan oluşmaktadır. Bunlar, çalışma kimliği, çalışma içeriği, çalışma verileri, çalışma dışı veriler, çalışma dışı veri istatistikleri ve çalışmada belirtilen tüm değişkenlerdir. Bağımlı Değişkenler Mevcut metaanaliz çalışması için matematik dersindeki akademik başarı puanlarına dayalı olarak hesaplanan etki büyüklükleri bağımlı değişken olarak tanımlanmıştır. Matematik dersindeki akademik başarı puanları, metaanalize dâhil edilen çalışmalarda kullanılan ölçekler, standartlaştırılmış veya öğretmen yapımı başarı testleri yardımıyla belirlenmiştir. Çalışmalarda kullanılan birbirinden farklı nitelikteki başarı testlerinden alınan puanlar yardımıyla hesaplanan etki dereceleri, her çalışmada değişiklik gösteren ölçme araçları için standartlaştırılmış değerler sunmaktadır. Tutum, kaygı, motivasyon, kalıcılık (hatırda tutma) düzeyi, sezgisel düşünme düzeyi, problem çözme becerisi, matematiksel düşünme düzeyi gibi değişkenler araştırmaya dâhil edilen çalışmaların birçoğunda ortak olarak bulunan diğer bağımlı değiş- 2018

7 DEMİR, BAŞOL / Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin (BDMÖ) Akademik Başarıya Etkisi: Bir Metaanaliz... kenlerdir. Ancak bu metaanaliz çalışmasında yalnızca matematik dersindeki akademik başarıyla ilgili ölçüm sonuçları analiz edilmiştir. Çalışma Karakteristikleri Metaanalizde bağımsız değişkenler çalışma karakteristikleri olarak adlandırılır. Yapılan literatür taramasının ardından metaanalize dâhil edilme kriterlerine uygun bulunup çalışma kapsamına alınan araştırmalardan elde edilen bu bağımsız değişkenler, etki büyüklükleri arasındaki ilişkileri değerlendirmede açıklayıcı özelliklere sahip olacakları için kodlama formuna kaydedilmiştir. Mevcut metaanaliz çalışmasının karakteristikleri; (i) yıl, (ii) yayın türü (yüksek lisans tezi, doktora tezi, makale, teknik rapor/kongre/ sempozyum/bildiri), (iii) okul türü (devlet okulu/ özel okul), (iv) öğrenim düzeyi, (v) çalışmanın uygulandığı bölge/il, (vi) öğretimi yapılan konunun alt öğrenme alanının ait olduğu ders (matematik/geometri), (vii) öğretimi yapılan derse/konuya yönelik özel yazılım kullanma durumu, (viii) öğretim sürecinde çalışma yaprağı kullanma durumu, (ix) öğretim sürecinde eğitsel bilgisayar oyunu kullanma durumu, (x) öğretim sürecinde uzaktan öğretim uygulanma durumu, (xi) haftalık öğretim süresi (ders saati), (xii) toplam öğretim süresi (hafta), (xiii) öğretimi yapılan konuyla ilgili uygulamaya dönük ödev/proje verilmesi durumu, (xiv) örneklem büyüklüğü, (xv) örneklemin içeriği (kız-erkek), (xvi) çalışmanın deseni, (xvii) çalışmada kullanılan metot, (xviii) çalışmada kullanılan ölçme araçlarıdır. Verilerin Analizi Mevcut metaanaliz çalışmasına dâhil edilen çalışmalarda sunulan istatistiki verilerin ortak bir ölçü birimi olan Hedges d etki büyüklüğüne (ES) dönüştürülmesi aşamasında, aritmetik ortalamalar, standart sapmalar, t, F veya r değeri verildiğinde kullanılacak formüller ile varyans ve standart hatayı hesaplamada kullanılacak formüller (Field, 2005; Rosenberg, Adams ve Gurevitch, 2000) ve Mann Whitney U değeri verildiğinde kullanılacak formüller (Corder ve Foreman, 2009) yapılan araştırma kapsamında belirlenmiş ve bu formüllerden gerekli hesaplamalarda yararlanılmıştır. Araştırmaya dâhil edilen çalışmalardan kaydedilen verilerin metaanalizinde MetaWin Version 2.0 (Statistical Software for Meta-Analysis) paket programı kullanılmıştır. Hesaplamalar sonucu değeri - ile arasında değişen etki büyüklüğü için (Cohen, 1988); 0, deney grubu ile kontrol grubu arasında hiçbir farklılığın olmadığı, - değerler, kontrol grubunun aldığı puanların fazla olduğu, yani uygulanan yöntemin ters etki yaptığı, + değerler ise deney grubunun aldığı puanların fazla olduğu, yani uygulanan yöntemin olumlu etki yaptığı şeklinde yorumlanmıştır. İstatistiksel araştırmalarda yapılan birçok testin uygulanabilmesi için dağılımın normal veya normale yakın olması gerekir (Kalaycı, 2010, s. 53). Mevcut çalışmada elde edilen etki büyüklükleri dağılımının normalliğini araştırmak amacıyla; Hedges d etki büyüklüklerinin SPSS 15.0 paket programıyla hesaplanan betimsel istatistikleri, MetaWin 2.0 paket programı ile oluşturulan ağırlıklandırılmış histogram ve normal dağılım Q-Q grafikleri yoluyla incelenmiştir. Bunun yanı sıra elde edilen Hedges d etki büyüklüğü değerlerine ait z puanları hesaplanarak elde edilen değerin ortalamanın ne kadar altında ya da üstünde olduğu yorumlanmıştır. Homojenlik Testi: Q İstatistiği ve Heterojenlik Derecesi: I 2 İstatistiği Etki derecesi ve varyanslar bulunduktan ve bağımsız değişkenler kodlandıktan sonra, çalışmanın asıl boyutu olan homojenlik testlerine geçilebilir. Etki derecelerinin bir çalışmadan diğerine nasıl değiştiğini homojenlik testi ile görmek mümkündür. Homejenlik testi, Q istatistiği yoluyla hesaplanır. Böylece etki büyüklükleri dağılımının homojen olup olmadığına karar verilir (Gavakhan, Moore ve McQay, 2000). Mevcut çalışmada homojenlik testi; Q istatistiği yoluyla MetaWin 2.0 paket programı ile gerçekleştirilmiştir. Yapılan hesaplamalar sonucunda etki büyüklüklerinin istatistiksel bakımdan anlamlı düzeyde heterojen olduğunun görüldüğü durumlarda (Q B > χ 2.95 ; p <.05), etki büyüklüklerinin homojenliği hipotezi reddedilmiş olur (Gavakhan ve ark., 2000). Q istatistiğinin tamamlayıcısı olan I 2 istatistiği ise görülen heterojenliğin derecesini vermesi açısından yararlıdır (Huedo- Medina, Sanchez-Meca, Marin-Martinez ve Botella, 2006). Q istatistik değeri, grup sayısının bir eksiği olan grup serbestlik derecesinden (sd = k-1) büyük (Q > k-1) ise I 2 istatistiği; grup serbestlik derecesinin Q istatistik değerinden çıkarılıp yine Q istatistik değerine bölünüp 100 ile çarpılmasıyla bulunur. Değerin 100 ile çarpılmasındaki amaç; çalışmaların değişkenleri arasındaki heterojenliğin, etki büyüklüğü içindeki toplam değişimin yüzde kaçını temsil ettiğini saptamaktır (Carter, 2012). 2019

8 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ Eğer Q istatistik değeri grup sayısının bir eksiği olan grup serbestlik derecesinden küçükse veya grup serbestlik derecesine eşitse (Q k-1) I 2 istatistiği değeri 0 dır (sıfır). Mevcut metaanaliz çalışmasında yapılan hesaplamalar sonucunda etki büyüklüklerinin istatistiksel bakımdan anlamlı düzeyde heterojen (Q B > χ 2 ;.95 p <.05) olduğu görülen çalışma karakteristiklerinin heterojenlik derecesini belirlemek amacıyla I 2 istatistik değeri hesaplanmıştır. Böylece ele alınan değişkenin heterojen dağılımının etki büyüklüğündeki toplam değişimin yüzde kaçını açıkladığı belirlenmiştir. Bulgular Çalışmaya Ait Betimleyici Veriler Mevcut metaanaliz çalışmasında cevabı aranan temel soru Bilgisayar destekli matematik öğretiminin akademik başarı üzerindeki genel etkisi nedir? şeklinde ifade edilmiş ve bu doğrultuda belirlenen kriterlere uygun, Türkiye de yapılmış olan 40 çalışma metaanaliz yöntemi ile birleştirilmiştir. Metaanalize dâhil edilen çalışmaların istatistiksel anlamlılık düzeyi p =.05 olarak kabul edilmiştir. Araştırmaya dâhil edilen 40 çalışmanın toplamı ele alındığında; deney grubu toplam örneklem sayısı 3002 (%53,34), kontrol grubu toplam örneklem sayısı 2621 (%46,66) olmak üzere çalışma toplam 5623 kişiyi kapsamaktadır. Araştırmaya dâhil edilen çalışmaların yıl, yayın türü, okul türü, öğrenim düzeyi, uygulandığı bölge, alt öğrenme alanının ait olduğu ders, derse/konuya yönelik özel yazılım kullanma durumu, çalışma yaprağı kullanma durumu, eğitsel bilgisayar oyunu kullanma durumu, uzaktan öğretim uygulanma durumu, BDÖ haftalık ders saati, BDÖ toplam uygulama süresi ve uygulamaya dönük ödev/proje verilmesi durumu değişkenleri için frekans ve yüzde değerleri Tablo 1 de sırasıyla sunulmuştur. Tablo 1 den de anlaşılacağı gibi araştırmaya dâhil edilen çalışmaların çoğunluğunun 2011 yılında (%20), makale (%42,5) ve yüksek lisans tezi (%40,0) yayın türünde, devlet okulu (%82,5) türünde, ortaokul (%50,0) öğrenim düzeyinde, İç Anadolu Bölgesi (%25,0) ve Karadeniz Bölgesi (%25,0) uygulama bölgelerinde, matematik (%52,5) ve geometri (%42,5) alt öğrenme alanlarında, derse/konuya yönelik özel yazılım kullanılan (%55,0) ve kullanılmayan (%45,0) tercihlerinde, çalışma yaprağı kullanılan (%27,5) ve kullanılmayan (%72,5) tercihle- Tablo 1 Çalışma Karakteristiklerine İlişkin Frekans ve Yüzde Değerleri Tablosu Değişken f Yüzde Değeri (%) Yıl , , , , , , , , , ,0 Yayın Türü Yüksek Lisans Tezi 16 40,0 Doktora Tezi 4 10,0 Makale 17 42,5 Teknik Rapor/Kongre/Sempozyum/Bildiri 3 7,5 Okul Türü Devlet Okulu 33 82,5 Özel Okul 6 15,0 Öğrenim Düzeyi Okulöncesi 2 5,0 İlkokul 7 17,5 Ortaokul 20 50,0 Lise 5 12,5 Üniversite 6 15,0 Çalışma Bölgesi İç Anadolu Bölgesi 10 25,0 Akdeniz Bölgesi 6 15,0 Karadeniz Bölgesi 10 25,0 Ege Bölgesi 6 15,0 Marmara Bölgesi 5 12,5 Doğu Anadolu Bölgesi 1 2,5 Güneydoğu Anadolu Bölgesi 0 0,0 Alt Öğrenme Alanının Ait Olduğu Ders Matematik 21 52,5 Geometri 19 47,5 Özel Yazılım Kullanma Durumu Kullanılmış 22 55,0 Kullanılmamış 18 45,0 Çalışma Yaprağı Kullanma Durumu Kullanılmış 11 27,5 Kullanılmamış 29 72,5 Eğitsel Bilgisayar Oyunu Kullanma Durumu Kullanılmış 6 15,0 Kullanılmamış 34 85,0 Uzaktan Öğretim Uygulanma Durumu Uygulanmış 2 5,0 Uygulanmamış 38 95,0 2020

9 DEMİR, BAŞOL / Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin (BDMÖ) Akademik Başarıya Etkisi: Bir Metaanaliz... Tablo 1 Çalışma Karakteristiklerine İlişkin Frekans ve Yüzde Değerleri Tablosu Değişken f Yüzde Değeri (%) BDMÖ Haftalık Ders Saati 2 2 5, , , , ,5 BDMÖ Toplam Uygulama Süresi , , , , , , , , , , , ,5 Ödev Proje Verilmesi Durumu Verilmiş 2 5,0 Verilmemiş 38 95,0 rinde, eğitsel bilgisayar oyunu kullanılan (%15,0) ve kullanılmayan (%85,0) tercihlerinde, uzaktan öğretim uygulanan (%5,0) ve uygulanmayan (%95,0) tercihlerinde, haftada dört ders saati (%27,5) BDÖ uygulamalarında, BDÖ toplam uygulama süresi iki hafta (%22,5) sürecinde, uygulamaya dönük ödev/ proje verilen (%5,0) ve verilmeyen (%95,0) tercihlerinde olduğu görülmektedir. Araştırmaya Dâhil Edilen Çalışmaların Etki Büyüklüğü Analizinin Birleştirilmemiş Bulguları Araştırmaya dâhil edilen çalışmalardaki örneklem sayıları, aritmetik ortalamalar, standart sapmalar, t, F, r değeri veya Mann Whitney U değerinden ulaşılabilenler ile hesaplanan Hedges d etki büyüklüğü (effect size), standart hata (standart error) ve varyans değerleri Tablo 2 de verildiği şekildedir. Hesaplanan etki büyüklüğü, standart hata ve varyans değerlerinden oluşturulan tablo ile tüm çalışmalar etki büyüklüğü ortak metriğinde birleştirilmiştir. Sonraki hesaplamalar için Tablo 2 deki veriler temel oluşturmuştur. Araştırmaya dâhil edilen çalışmaların etki büyüklüğü yönlerine ait frekans ve yüzde değerleri Tablo 3 te verilmiştir. Tablo 2 Çalışmaların Hedges d Etki Büyüklüğü Analizinin Birleştirilmemiş Bulguları Çalışma No Hedges d Etki Büyüklüğü Standart Hata (S err ) Var(d) Tablo 3 Çalışmaların Etki Büyüklüğü Yönüne Ait Frekans ve Yüzde Tablosu Etki Büyüklüğü Yönü f Yüzde Değeri (%) 0 (Sıfır) 1 2,5 + (Pozitif) 37 92,5 - (Negatif) 2 5,0 Toplam

10 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ Tablo 3 te araştırmaya dâhil edilen çalışmaların etki büyüklüğü yönlerine bakıldığında; 37 çalışmanın (%92,5) pozitif etki büyüklüğüne, iki çalışmanın (%5,0) negatif etki büyüklüğüne, bir çalışmanın (%2,5) da sıfır etki büyüklüğüne sahip olduğu görülmektedir. Araştırmada, BDÖ yöntemi ile diğer öğretim yöntemleri arasındaki ortalama etki büyüklüklerine bakılmıştır. Etki büyüklüğünün pozitif veya negatif değerde çıkması incelenen performansın, etki büyüklüğünde farklılaşmaya sebep olacağını göstermektedir (Wolf, 1986). Öyleyse Tablo 3 e göre mevcut araştırma BDMÖ nün, akademik başarıyı artırıcı (pozitif) bir etkisinin olduğunu göstermektedir. Araştırmaya dâhil edilen çalışmaların etki büyüklüklerinin Cohen in (1988) sınıflandırmasına ait frekans ve yüzde değerleri Tablo 4 te verilmiştir. Tablo 4 Çalışmaların Etki Büyüklüklerinin Cohen in (1988) Sınıflandırılmasına Ait Frekans ve Yüzde Tablosu Etki Büyüklüğü Düzeyi f Yüzde Değeri (%) Küçük 4 10,0 Orta 4 10,0 Geniş 32 80,0 Toplam Tablo 4 te araştırmaya dâhil edilen çalışmalar Cohen in (1988) etki büyüklüğü sınıflandırmasına göre ele alındığında; 32 çalışmanın (%80,0) geniş ölçüde etki büyüklüğüne, dört çalışmanın (%10,0) orta ölçüde etki büyüklüğüne, yine dört çalışmanın (%10,0) küçük ölçüde etki büyüklüğüne sahip olduğu görülmektedir. Araştırmaya dâhil edilen çalışmaların, etki büyüklüklerinin betimsel istatistikleri Tablo 5 te verildiği şekildedir. Tablo 5 Etki Büyüklüklerinin Betimsel İstatistikleri İstatistikler Değerler Etki Derecesi Sayısı 40 Minimum Hedges d Maksimum Hedges d Ortalama Hedges d.9285 Ortalamanın Standart Hatası.1032 Standart Sapma.6525 Çarpıklık Katsayısı.435 Basıklık Katsayısı.410 Araştırmaya dâhil edilen 40 çalışma için Meta- Win 2.0 paket programı yardımıyla hesaplanan Hedges d etki büyüklüklerine ait betimsel istatistikler SPSS 15.0 paket programıyla aracılığıyla yapılmıştır. Tablo 5 te görüldüğü gibi minimum etki büyüklüğü , maksimum etki büyüklüğü , ortalama etki büyüklüğü.9285 olarak, etki büyüklüklerinin standart hatası.1032 ve standart sapması.6525 olarak bulunmuştur. Hesaplanan ortalama etki büyüklüğünün.9285 olması, BDÖ nün matematik başarısı üzerinde pozitif yönde ve geniş ölçüde bir etkiye sahip olduğunu gösterir. Bunun yanı sıra, elde edilen.435 çarpıklık ve.410 basıklık katsayıları da metaanalize dâhil edilen çalışmaların etki büyüklükleri dağılımının normal dağılıma yakın özelliklere sahip olduğunu göstermektedir. MetaWin 2.0 paket programıyla oluşturulan etki büyüklüğü histogram grafiği, frekans dağılımının hangi bölgelerde yoğunlaştığını görmemizi sağlamaktadır. Şekil 1 de Hedges d etki büyüklüklerinin ağırlıklandırılmış histogram grafiği verilmiştir. Şekil 1 de görülen etki büyüklüklerinin ağırlıklandırılmış histogram grafiğine göre orta noktası.10 olan etki büyüklüğü aralığının en yüksek frekansla temsil edildiğini söylemek mümkündür. Metaanaliz çalışması yapılırken araştırmaya dâhil edilen çalışmaların etki büyüklüklerindeki farklılıkların makul düzeyde olması istatistiksel olarak çalışmanın yapılabilmesi için gereklidir. Bu yüzden homojenlik testleriyle etki büyüklüklerinin normal dağılıma sahip olup olmadığı tespit edilir. Mevcut araştırmada da metaanalize dâhil edilen çalışmaların birleştirilmesinin uygun olup olmadığını belirlemek için MetaWin 2.0 paket programında oluşturulmuş etki büyüklüklerinin normal dağılım Q-Q grafiği Şekil 2 de verilmiştir. Birleştirilecek çalışmaların etki büyüklükleri genel dağılımının X=Y doğrusu boyunca güven aralıkları arasında bulunması normal dağılıma yakın olduğunu gösterir (Rosenberg ve ark., 2000). Şekil 2 de araştırmaya dâhil edilen çalışmaların etki büyüklüklerinde önemli sapmalar olmadığı görülmektedir. Buradan etki büyüklüklerinin normal dağılıma sahip olduğu anlaşılmaktadır. Ayrıca Hedges d etki büyüklüklerine ait SPSS 15.0 paket programıyla hesaplanan z değerlerinin de -1,94 ile 2,54 aralığında olması bu görüşü desteklemektedir. Buna göre mevcut metaanalizi oluşturan çalışmaların birleştirilmesinin istatistiksel olarak uygun olduğu söylenebilir. Bilgisayar Destekli Öğretim Yönteminin Etkililiğinin Rasgele Etki Modeline Göre Değerlendirilmesi Araştırmaya dâhil edilen 40 çalışmadan elde edilen, BDMÖ nün etkililiğine ait veriler doğrultusunda rasgele etki modeline göre yapılan analiz sonuçları Tablo 6 da verildiği şekildedir. 2022

11 DEMİR, BAŞOL / Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin (BDMÖ) Akademik Başarıya Etkisi: Bir Metaanaliz... Şekil 1: Hedges d etki büyüklüklerinin ağırlıklandırılmış histogram grafiği. Şekil 2: Etki büyüklüklerinin normal dağılım Q-Q grafiği. Tablo 6 Rasgele Etki Modeline Göre Ortalama Etki Büyüklüğü ve Homojenlik Değerleri Ortalama Etki Büyüklüğü Serbestlik Derecesi Toplam Homojenlik Değeri Q Etki Büyüklüğü İçin %95 Güven Aralığı Alt Üst Not: Q T = için p = Tablo 6 da görüldüğü gibi metaanalize dâhil edilen 40 çalışmadaki veriler üzerinde, rasgele etki modeline göre yapılan metaanaliz doğrultusunda;.1032 standart hata ve %95 lik güven aralığında.6687 alt sınırı ve üst sınırında, ortalama etki büyüklüğü ES =.8999 olarak bulunmuştur. Bunun anlamı; bilgisayar destekli matematik öğretiminin akademik başarı puanını yaklaşık.90 standart sapma artırdığıdır. Araştırmaya dâhil edilen çalışmaların etki büyüklüklerinin homojenliğini araştırmak amacıyla yapılan homojenlik testi sonucu Q istatistiksel değeri Q T = olarak bulunmuştur. Bulunan Q T = değeri anlamlı olmadığı (p =.8439) için etki büyüklüklerinin homojenliğini ifade eden H O yokluk (null) hipotezi reddedilememiştir (Q T = ; p =.8439). Bu sonuca göre araştırmaya dâhil edilen çalışmaların etki büyüklükleri homojenlik göstermektedir. Bu durumda, Hedges d etki büyüklüklerinde oluşabilecek bir farklılaşmanın kaynağının örneklem hatasından öteye gidemeyeceği anlaşılmıştır. Bundan sonraki aşamada, belirlenen çalışma karakteristikleri için rasgele etki modeline göre ayrı ayrı yapılan homojenlik testleri sonucu yalnızca çalışmaların uygulandığı bölgeye göre istatistiksel bakımdan anlamlı düzeyde heterojenliğin (Q B > χ 2.95 ; p <.05) olduğu görülmüştür. Çalışmaların Uygulandığı Bölgeye Göre Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin Etkililiği Çalışmaların uygulandığı bölgenin, toplam etki büyüklüğünün ne kadarını açıkladığını belirlemek amacıyla çalışmalar; yedi bölgede gruplara ayrılmıştır. Ancak oluşturulan gruplardan çalışma sayısı (N) ikinin altında olan Doğu Anadolu Bölgesi (N = 1) ve Güneydoğu Anadolu Bölgesi (N = 0) Meta- Win 2.0 paket programı tarafından analiz dışında tutulmuştur. Oluşturulan gruplara ait homojenlik testi sonuçları Tablo 7 de verildiği şekildedir. Tablo 7 Çalışmaların Uygulandığı Bölgeye Ait Homojenlik Testleri Tablosu Değişken: Çalışmaların Uygulandığı Bölge Homojenlik Testleri sd (k-1) Q T = Q B = Q W = Not: Q T = için p =.1113; Q B = için p =.0162; Q W = için p = Tablo 7 de görüldüğü gibi Q T = değeri anlamlı değildir (p =.1113). Bundan dolayı etki büyüklüklerinin homojenliğini ifade eden H O yokluk (null) hipotezi reddedilemez. Bu sonuca göre, çalışmaların uygulandığı bölge Hedges d etki bü- 2023

12 KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ Tablo 8 Çalışmaların Uygulandığı Bölgeye Ait Etki Büyüklükleri Tablosu Değişken Sınıf Q B N ES Etki Büyüklüğü İçin %95 Güven Aralığı Alt Üst Coğrafi Bölge İç Anadolu Bölgesi Akdeniz Bölgesi Karadeniz Bölgesi Ege Bölgesi Marmara Bölgesi Doğu Anadolu Bölgesi Güneydoğu Anadolu Bölgesi yüklüklerinin dağılımına göre homojenlik göstermektedir. Metaanalize dâhil edilen çalışmalar uygulandıkları bölgelere göre gruplandırılıp, gruplar arası homojenlik testi sonucuna (Q B = , p =.0162) bakıldığında ise bölgelere göre BDMÖ nün akademik başarı üzerinde anlamlı etkisi olduğu görülmektedir. Öyleyse BDMÖ akademik başarı üzerinde uygulama bölgelerine bağlı olarak istatistiksel açıdan anlamlı bir farklılık göstermektedir. Yapılan grup içi homojenlik testi (Q W = , p =.3751) sonucuna göre ise, çalışmaların uygulandığı bölgelerin etki büyüklüklerinde grupların kendi içinde anlamlı fark olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Elde edilen bulgulara göre, Q T = değeri anlamlı düzeyde heterojenlik göstermediği için (p =.1113), gruplar arası (Q B ) homojenlik testinden elde edilen bu sonuç dikkate alınmayabilir. Tablo 8 de verilen analiz sonuçlarına göre; en yüksek etki büyüklüğü ile Ege Bölgesi grubunda, en düşük etki büyüklüğü ise.6077 ile Akdeniz Bölgesi grubunda görülmüştür. Bununla birlikte ki- kare dağılımının.05 anlamlılık düzeyi ve beş serbestlik derecesi değerine göre hesaplanan homojenlik testi Q B istatistik değeri (Q B = ; p =.0162), araştırmanın uygulama bölgeleri açısından heterojen dağılıma sahip olduğunu ve oluşan gruplar arasındaki farklılığın istatistiksel açıdan anlamlı olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, BDÖ yöntemi ile yapılan derslerdeki matematik başarısı, araştırmaya dâhil edilen çalışmaların uygulama bölgelerine bağlı olarak değişmektedir. Başka bir deyişle, BDMÖ yöntemleri ile yapılan dersler, akademik başarı üzerinde uygulama bölgelerine bağlı olarak istatistiksel açıdan anlamlı (p <.05) bir farklılık oluşturmaktadır. Ulaşılan bu sonucun ardından yapılan I 2 istatistiğiyle de çalışmaların uygulandığı bölgelerin heterojen dağılımının, etki büyüklüğündeki toplam değişimin %62,1759 unu açıkladığı sonucuna ulaşılmıştır. Tartışma Araştırma sonucunda elde edilen bulgulara göre normal dağılıma sahip olduğu varsayılan akademik başarı puanları içinden ortalama puana sahip bir öğrenci, BDMÖ uygulanmamış olan öğrencilerin %82 sinden daha başarılıdır. Başka bir deyişle ortalama puana sahip olan (50. yüzdelikteki) bir öğrencinin akademik başarısı BDMÖ uygulamasının ardından 82. yüzdeliğe yükselmektedir (z = değeri için A+B = ). Araştırmaya dâhil edilen iki çalışmanın etki büyüklüğü negatif, bir çalışmanın etki büyüklüğü sıfır, geriye kalan 37 çalışmanın etki büyüklüğü ise pozitiftir. Etki büyüklüğünün ait olduğu güven aralığı 0 ı (sıfır) içermediği için BDMÖ nün akademik başarıya anlamlı düzeyde artırdığını söyleyebiliriz. Hesaplanan etki büyüklüğü değerine bakıldığında ES =.8999 luk etkinin Cohen in (1988) sınıflandırmasına göre büyük (large) etki olarak yorumlandığı görülmektedir. Bütün bu bulgular ışığında, BDMÖ nün akademik başarı üzerinde genel olarak, pozitif yönde ve geniş ölçüde etkiye sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu sonuç, yurt içi ve yurt dışında yapılmış pek çok araştırma bulgusuyla da paralellik göstermektedir (Aktümen ve Kaçar, 2003; Anderson, 2000; Bayraktar, 1988; Bayturan, 2011; Brown, 2000; Budak, 2010; Çamlı ve Bintaş, 2009; Efendioğlu, 2006; Egelioğlu, 2008; Genel, 1998; Helvacı, 2010; İçel, 2011; Kirnik, 1998; Kutluca, 2009; Lesh ve ark., 1999; Li ve Ma, 2010; Mevarech ve Rich, 1985; Özdemir ve Tabuk, 2004; Öztürel, 1987; Pilli, 2008; Poole, 1995; Şataf, 2010; Selçik ve Bilgici, 2011; Sezer, 1989; Sulak, 2002; Tienken ve Wilson, 2007; Üstün ve Ubuz, 2004; Uygun, 2008; Xin, 1999). Mevcut metaanaliz çalışmasının sonuçlarını destekleyen bu araştırmaların yanı sıra Steele ve arkadaşları (1983), Tanaçan (1994), Bağçıvan (2005), Kula ve Erdem (2005), Zhang (2005) ve Palmer (2009) tarafından yapılan bazı araştırmalarda ise BDMÖ nin akademik başarıyı artırmada anlamlı bir etkisinin olmadığı belirtilmiştir. Çalışma karakteristikleri için yapılan analizlerde BDMÖ yönteminin, tüm çalışma karakteristiklerine göre akademik başarıya olumlu etkide bulunduğu 2024

13 DEMİR, BAŞOL / Bilgisayar Destekli Matematik Öğretiminin (BDMÖ) Akademik Başarıya Etkisi: Bir Metaanaliz... kanaatine varılmıştır. Bununla birlikte belirlenen çalışma karakteristikleri için rasgele etki modeline göre ayrı ayrı yapılan homojenlik testleri sonucu yalnızca çalışmaların uygulandığı bölgeye göre istatistiksel bakımdan anlamlı düzeyde heterojenliğin bulunduğu görülmüş ve I 2 istatistiği hesaplanmıştır. Ege Bölgesi grubunda görülen yüksek etkinin kaynağının ilk olarak bu bölgede yapılan çalışmaların azlığı olabileceği düşünülmüş ancak en düşük etkinin görüldüğü Akdeniz Bölgesi grubunda da aynı sayıda çalışmanın olduğu görüldüğünden bu düşünce geçersiz sayılmıştır. En yüksek etkinin Ege bölgesinde gözlenmiş olmasında, öğretim sürecinde geleneksel öğretimden tamamen sıyrılmış bir BDÖ yönteminin benimsenmiş olması olasılığının yattığı düşünülebilir. Ayrıca Milli Eğitim Bakanlığı tarafından yürütülen Eğitimde Fatih Projesi kapsamında Türkiye deki bütün okullarımızın internet alt yapısı da olan BDÖ ile tanışması amaçlanmaktadır. Böylece istediği anda ve çok kısa bir sürede aradığı bilgiye ulaşabilen öğrencinin başarısının da ciddi ölçüde artabileceği yorumu yapılabilir. BDMÖ yöntemleri ile yapılan derslerin, akademik başarı üzerinde diğer çalışma karakteristiklerine göre istatistiksel açıdan anlamlı bir farklılık oluşturmadığı görülmüştür. Bu sebeple istatistiksel bakımdan anlamlı düzeyde heterojenliğin bulunamadığı diğer çalışma karakteristikleri için I 2 istatistiği hesaplanmamıştır. Camnalbur ve Erdoğan (2008) tarafından yapılan bilgisayar destekli öğretime yönelik metaanaliz çalışmasında etki büyüklüklerinin öğrenim düzeylerine göre farklılaşmadığı, Kablan, Topan ve Erkan (2013) tarafından yapılan sınıf içi öğretimde materyal kullanımına yönelik metaanaliz çalışmasında da etki büyüklüklerinin öğretimi yapılan konunun alt öğrenme alanının ait olduğu derse göre farklılaşmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Bu sonuçlar mevcut çalışma bulguları ile de paralellik göstermektedir. Metaanaliz çalışması için MetaWin 2.0 paket programı ile hesaplanan hata koruma sayısı (Fail-Safe N) Rosenthal yöntemine göre ve Orwin yöntemine göre çıkmıştır. Bu demek oluyor ki; 40 çalışmadan oluşan mevcut metaanaliz çalışmasının sonucunun pozitiften negatife değişmesi için, Rosenthal a göre literatürde en az adet, Orwin e göre adet etki büyüklüğü negatif olan çalışmaya ihtiyaç vardır. Buna göre 40 bireysel çalışmayla yürütülen mevcut metaanaliz çalışmasının oldukça güvenilir olduğu söylenebilir. Ayrıca tek kodlayıcı tarafından yapılan kodlamaların, sonuçların güvenirliğini olumsuz etkilememesi için azami dikkat ve titizlik gösterilmiştir. Metaanaliz aynı konuda yapılmış birçok çalışmanın verilerinin büyük bir titizlikle birleştirilmesini gerektiren bir yöntemdir. Bu amaçla öncelikle kapsamlı bir literatür taraması ile ilgili konuda yapılmış çalışmalar incelenmeli ve hangi verinin nasıl kodlanabileceği konusunda bir taslak oluşturulmalı daha sonra bu taslağın geliştirilmesiyle kodlama formu hazırlanmalıdır. Hazırlanan kodlama formunun metaanalizi yapılacak konuyla ilgili ihtiyaç duyulan bütün istatistiki verileri ve olası çalışma karakteristiklerini içermesi kapsamlı ve güvenilir bir metaanaliz çalışmasının başlangıcı niteliğindedir. Bu sebeple metaanaliz çalışması yapacak araştırmacılara kodlama formunu hazırlarken titizlikle ve dikkatle tüm olasılıkları gözden geçirmeleri önerilebilir. Mevcut metaanaliz çalışması yapılırken karşılaşılan problemlerden biri ulaşılan çalışmalardaki verilerin sunulmasında bir standart olmamasıdır. Çalışmalar kodlanırken bazen verilere ulaşma konusunda güçlüklerle karşılaşılmış, etki dereceleri mevcut verilerden hesaplanamayan çalışmalar metaanalize dâhil edilememiştir. Bu tip zorlukların aşılması ve metaanalize dâhil edilen çalışmaların daha kısa sürede kolayca raporlanması için; veri analizleri, araştırma yöntemi, örneklem özellikleri ve uygulama süresi gibi metaanaliz çalışmaları için son derece önemli olan bilgilerin uluslararası standartlara uygun olarak bütün bilimsel araştırmalarda belirtilmesi gerekmektedir. Yapılan metaanaliz çalışmasında da görüldüğü gibi kullanılan özel ders yazılımları BDÖ nün matematik başarısına olan pozitif etkisini artırmaktadır. Ayrıca Türkiye de ve dünyada yapılan çalışmaların gösterdiği gibi BDÖ yöntemleri matematik dersindeki akademik başarıyı olumlu etkilemektedir. Bu sonuçlar göz önünde bulundurularak BDÖ yöntemlerinin eğitim-öğretimin her kademesinde yaygınlaştırılması ve BDÖ ye teşvik edici uygulamaların yapılması önerilebilir. BDÖ nün matematik başarısına etkisini araştıran çalışmalara bakıldığında örneklemlerin ağırlıklı olarak büyük şehirlerden seçildiği görülmektedir. BDÖ nün matematik başarısına etkisini araştıran daha farklı örneklemlere ait yeni çalışmaların yapılması sonraki aşamada yapılacak olan metaanaliz çalışmalarının ülke genelini kapsayan daha güvenilir sonuçlar vermesini sağlayacaktır. Mevcut çalışmada BDMÖ yönteminin akademik başarıya etkisi incelenmiş ve bunun dışında kalan etkileri çalışma kapsamı dışında tutulmuştur. Bu konuda çalışma yapacak araştırmacılara BDMÖ nün; kalıcılık (hatırda tutma) düzeyi, tutum, kaygı, motivasyon gibi faktörler üzerindeki etkisinin incelendiği çalışmalar yapmaları önerilebilir. Ayrıca BDÖ nün diğer derslerdeki akademik başarı üzerindeki etkisinin incelendiği metaanaliz çalışmaları da gerçekleştirilebilir. 2025

14 Educational Sciences: Theory & Practice 14(5) Educational Consultancy and Research Center DOI: /estp Effectiveness of Computer-Assisted Mathematics Education (CAME) over Academic Achievement: A Meta-Analysis Study * Seda DEMİR a Amasya Vocational and Technical Anatolian High School Gülşah BAŞOL b Gaziosmanpaşa University Abstract The aim of the current study is to determine the overall effects of Computer-Assisted Mathematics Education (CAME) on academic achievement. After an extensive review of the literature, studies using Turkish samples and observing the effects of Computer-Assisted Education (CAE) on mathematics achievement were examined. As a result of this examination, statistical data was combined from 40 studies which met the inclusion criteria and they were coded using a coding form. An inadequate number of studies held on the topic of meta-analysis of educational research proves the importance of this study, for it makes it possible for one to see the overall effects of the methods carried out in studies as well as their application. In the current study, the Random Effect Model was used since the included studies ranged in terms of both study design and variables. After calculating the common units of measurement, effect size, and variance, Q statistics were used to test the homogeneity of studies both overall and within the design levels for each selected variable. I 2 statistics were calculated to determine the degree of heterogeneity when effect sizes were statistically and significantly heterogeneous (Q B X 2.95; p.05). MetaWin 2.0 and SPSS 15.0 package software were used in analysis of the data. As a result of the current study, it was observed that the effect of CAME on academic achievement is positive in general, and on a large scale (Q T = ; p =.8439). Moreover, it was concluded that the effect sizes of the studies included in this research are homogeneous. Fail-Safe N was calculated using the Rosenthal method and revealed a value of 902.2, showing the reliability of the study, a combination of 40 studies, to be quite high. Keywords Academic Achievement, Computer Assisted Education (CAE), Computer Assisted Mathematics Education (CAME), Mathematics Achievement, Meta-analysis. In recent years there have been significant changes in both mathematics and mathematics education. Education now aims to teach not only pure knowledge but also continuous learning, critical thinking, questioning, innovation and keeping up with innovations. Similarly, mathematics education aims to raise people who know not only pure mathematics but also how to study mathematics, solve problems, communicate, make realistic plans and get pleasure from doing these things. * This research is a part of first author s master thesis. a b Seda DEMİR is a math teacher. Her research interests include meta-analysis, computer-assisted education and methodological evaluation. Correspondence: Bahçeleriçi Neighborhood, Zübeyde Hanım Street, No: 64/8, Amasya, Turkey. & Gülşah BAŞOL is an associate professor of Educational Research and Evaluation. Contact: Gaziosmanpaşa University, Collage of Education, Department of Educational Science, Taşlıçiftlik Campuss, Tokat, Turkey. &

15 DEMİR, BAŞOL / Effectiveness of Computer-Assisted Mathematics Education (CAME) over Academic Achievement:... Therefore, the requirements of mathematics have been gradually increasing since it forms a basis for science and improves the ability to think (Akgül, 2008). The topic of the research is a meta-analysis of the studies in Turkey about the effects of computerassisted education on mathematics achievement. The number of scientific studies held in Turkey on the effects of computer-assisted education on mathematics achievement has been rapidly increasing, and each of these studies has a different effect size. Since effect size has positive and negative ranges, research methodologies, and population and sample variations among studies, it is difficult to get an overall result. This makes it necessary to run a meta-analysis research on this topic. Considering all of these points, the main aim of the current study is to learn the effects of Computer-Assisted Education (CAE) on academic achievement. There are many studies in the literature that compare CAE with other teaching techniques. Kulik, Kulik, and Bangert-Drowns (1985), analyzed about 200 studies comparing CAE to traditional teaching and concluded that CAE increases student achievement by 20%. However, Clark (2005) disagrees with the results of Kulik et al. by claiming that most of the differences with student achievement result from different teaching design and application methods. In the literature, there are many studies on the effect of Computer-Assisted Mathematics Education (CAME) on academic achievement in different education levels, especially in the primary, secondary, and high school levels. The studies of Mevarech and Rich (1985), Öztürel (1987), Sezer (1989), Xin (1999), Efendioğlu (2006), Pilli (2008), and Uygun (2008) are on students in primary school. The studies of Kirnik (1998), Brown (2000), Sulak (2002), Aktümen and Kaçar (2003), Özdemir and Tabuk (2004), Üstün and Ubuz (2004), Kurt (2005), Tienken and Wilson (2007), Egelioğlu (2008), Çamlı and Bintaş (2009), Budak (2010), Helvacı (2010), Li and Ma (2010), Şataf (2010), İçel (2011), and Selçik and Bilgici (2011) are on students in secondary school. The following studies are also on students in primary school: Bayraktar (1988), Genel (1998), Kutluca, (2009), and Bayturan (2011). Additionally, the studies by Hartley (1977), Kulik (1983), Kulik and Kulik (1987), Kulik and Kulik (1991), and Camnalbur and Erdoğan (2008) are meta-analysis studies about the effects of CAE on academic achievement. Moreover, books by Baki (2002), Arı and Bayhan (2003), and Olkun and Toluk-Uçar (2006) are a few of the reference books on the effects of CAME on academic achievement. As a result of an extensive literature survey, to the best of our knowledge there are no meta-analysis studies conducted in Turkey which question the effects of CAME on academic achievement. In the current study, several studies analyzing the effects of CAME on academic achievement were combined via the meta-analysis method and it was intended to produce a measure of effect size to indicate the overall effect of CAME on academic achievement. Meta-analysis studies enable researchers to conclude some scientific generalizations by synthesizing the results of different studies (Akgöz, Ercan, & Kan, 2004; Şafak, 2008). Meta-analysis is a method that systematically summarizes a bunch of studies on a certain topic with the help of statistical methods (Başol-Göçmen, 2004a). With the help of the techniques developed by Glass, McGraw, and Smith (1981), Hedges and Olkin (1985), Hunter, Schmidt, and Jackson (1982), and Rosenthal (1984), in the 1980 s many meta-analysis studies were conducted on different fields. In meta-analysis, information obtained from previous studies is used and a sample is generated from the samples of the previous studies (Tarım, 2003). According to Kavale (2001), one can make rational decisions by using the results of meta-analysis studies. In this meta-analysis study, the following question will be answered: What is the overall effect of computer assisted mathematics education on academic achievement? Moreover, whether the effect of CAME on academic achievement differs according to the characteristics of the study will be investigated. Computer Assisted Education (CAE) The method of making good use of computers in the education process is called Computer Assisted Education (CAE). Students learn their deficiencies and performance through mutual interaction, control their learning by getting feedback, and become more interested in classes with the help of graphics, sounds and animations (Rushby, 1989; Uşun, 2000). Aşkar (1991) stated that computers have an undeniable role in realizing the top level targets. Similarly, according to Keser (1988) one of the most distinctive features of computers in the education-treatment process is that it focuses on the students. Computer Assisted Mathematics Education (CAME) Mathematics education using cognitive devices dependent on computers is called Computer- 2027

16 EDUCATIONAL SCIENCES: THEORY & PRACTICE Assisted Mathematics Education (CAME). Displaying abstract mathematical concepts and the ability to make them concrete is the most remarkable use of CAME (Baki, 1996; Özdemir & Tabuk, 2004). One can say that the most efficient way is to make the best use of computers while raising individuals with top level cognitive talents (Altun, Uysal, & Ünal, 1999). Dis-proportionality between teachers-student ratios and an increased importance on individual diversity direct people to make use of educational computers (Uşun, 2000). Computers and software are the biggest supporters of education and must be used to increase the curiosity of students as well as help them understand mathematics easily (Heddens & Speer, 1997; İçel, 2011). The two main important forms included in the software are Computer Algebra Systems (CAS) and Dynamic Geometry Software (DGS) (Şataf, 2010). Academic Achievement According to Wolman (1973), achievement means to go further towards an intended destination. Academic achievement is the interpretation of knowledge gained in school in terms of grades and test scores (Carter & Good, 1973). Intended achievement in mathematics is possible by learning the subjects deeply (Baykul, 1999). Papanastasiou (2002) found out that the physical condition of a school is a crucial factor on the mathematics achievement of students. The first meta-analysis study on the effects of CAE on students was conducted by Hartley (1977) in which it was stated that CAE increases student achievement from 50% to 66%. Kulik (1983) carried out a meta-analysis study in which he identified that CAE is more effective on the variables of achievement and attitude compared to traditional education. Frequently used variables in both national and international studies on CAME are achievement, attitude, retention level, motivation, as well as student and teachers views. According to the results of the studies on CAME, one can observe that it has a positive effect on these variables (Aktümen & Kaçar, 2003; Bayraktar, 1988; Brown, 2000; Ersoy, 2009; Güven, 2002; Helvacı, 2010; İçel, 2011; Kutluca, 2009; Lesh, Guffey, & Rampp, 1999; Li & Ma, 2010; Mevarech & Rich, 1985; Nan, 1994; Özdemir & Tabuk, 2004; Öztürel, 1987; Palmer, 2009; Pilli, 2008; Selçik & Bilgici, 2011; Sezer, 1989; Sulak, 2002; Üstün & Ubuz, 2004). On the other hand, there exist studies in the literature that state CAME has no significant effect on academic achievement (Bağçıvan, 2005; Katz & Yablon, 2003; Kirnik, 1998; Kula & Erdem, 2005; Steele, Batista, & Krockover, 1983; Tanaçan, 1994; Zhang, 2005). Moreover, in studies by Kulik and Kulik (1987), Funkhouser (2002), Uygun (2008), Budak (2010), Şataf (2010), and Bayturan (2011) it is declared that CAME significantly increases academic achievement but has no significant effect on a student s attitude towards mathematics. Method In this research, the literature review method of meta-analysis was used. Glass (1976) was the first to name such research as meta-analysis. The main reason for preferring the meta-analysis method is to obtain a comprehensive result by combining existing studies in the literature rather than conducting an individual study on the topic. When the number of studies on a topic increases, so does the range of study methodologies (Başol-Göçmen, 2004b). Thus, reasons for using the meta-analysis method are as follows: Studies result in differentiating effect sizes Study designs having methodological differences To this end, the quantitative data of the available studies that satisfy the inclusion criteria were conjoined with a statistical process, and their meta analytical effect sizes were calculated. Meta-Analysis As Glass (1976) suggested, meta-analysis is used to summarize different research results on a topic by using the quantitative research synthesis method (Başol-Göçmen, 2004a, p. 3). According to another definition, meta-analysis is a technique which combines the results from several studies with the help of one or more statistical methods and produces more information (Hedges & Olkin, 1985). Moreover, meta-analysis can be considered as gathering the results of many scientific studies in order to make a generalization (Lipsey & Wilson, 2001). Meta-analysis makes it possible to compare the results of different studies according to a common unit of measurement and calculate the effect sizes with the help of statistical techniques (Rudy, 2001). The implementation steps of metaanalysis are (Durlak, 1995): (i) defining the research problem, (ii) aims and goals, (iii) literature survey, (iv) coding the studies (via coding form), (v) calculating the effect sizes, (vi) statistical analysis, (vii) results, comments and reporting. 2028

17 DEMİR, BAŞOL / Effectiveness of Computer-Assisted Mathematics Education (CAME) over Academic Achievement:... Effect Size Meta-analysis requires a representation of scientific studies in terms of effect sizes. According to Cohen s d, effect size can be expressed as the frequency of existence of a phenomenon in a population and it is first considered in the literature in Cohen (1988) defined effect sizes as small (d =.2), medium (d =.5), and large (d =.8). Glass (1976) defined his own effect size measurements as g. When calculating Cohen s d, the difference between the means of the experimental and control groups is divided by the standard deviation of one of the groups, for Glass s g, the difference is divided by the standard deviation of the control group In addition to these effect size measurements, in the books on meta-analysis by Cooper (1984), Hunter and Schmidt (1990), and Rosenthal (1991) different formulas for calculating the effect sizes for given values of t and F, or r are proposed (Başol-Göçmen, 2004a). The experimental or quasi-experimental study should be related to the CAME subject. Sample of the study should consist of students with education levels in preschool, primary school, secondary school, high-school, or college. The study should analyze the effect of CAME on academic achievement. The study should be conducted in Turkey. The study should contain sufficient data (mean, standard deviation, population sizes of experimental and control groups) for calculation of the effect size. If the study does not report any effect size, it should reveal some parametric statistics such as t and F test results, Mann Whitney U or r values, and mean and standard deviations. The studies with only qualitative findings were excluded from the current study due to insufficient data to calculate the effect size. Choice of Statistical Model As studies included in this research show diversity in terms of study design and variables, thus being heterogeneous, the random effect model was chosen as the most appropriate model (Borenstein, Hedges, Higgins, & Rothstein, 2010; Cooper, 2010; Lipsey & Wilson, 2001). Data Collection Method In this meta-analysis study, only experimental and quasi-experimental studies existing in the literature that analyzed the effect of CAE on mathematics achievement were considered. Out of these studies, 40 of them (4 PhD theses, 16 master s theses, 17 articles, and 3 technical/congressional/symposium reports) were selected as the research sample, as they satisfied the inclusion criteria. They were then combined using the meta-analysis method. Inclusion and Exclusion Criteria According to Wolf (1986) and Lipsey and Wilson (2001), studies that will be included in a metaanalysis study should be related to the research subject and should contain statistical data necessary for analysis. Inclusion criteria for this meta-analysis study are as follows: Coding Form A self-evident and detailed coding form was developed for the studies included in the metaanalysis. This coding form is composed of six main headings: identification of the study, content of the study, inputs of the study, outcomes of the study, outcome statistics of the study and all the variables given in the study. Dependent Variables The dependent variables of this meta-analysis study are the calculated effect sizes based on the mathematics achievement scores in each study. Independent Variables In a meta-analysis study, independent variables are called study characteristics. Independent variables obtained from the studies that are considered in the meta-analysis are included in the coding forms as they will be used in the evaluation of the effect sizes. The independent variables of the current metaanalysis are: (i) year, (ii) publication type (master s thesis, PhD thesis, article, technical/congressional/ symposium report), (iii) school type(public / private school), (iv) grade level, (v) region/province where the study was conducted, (vi) subject lesson (mathematics/geometry), (vii) usage of specialized 2029

18 EDUCATIONAL SCIENCES: THEORY & PRACTICE software, (viii) usage of worksheet, (ix) usage of educational computer games, (x) usage of distance learning, (xi) weekly teaching periods, (xii) total teaching periods (in weeks), (xiii) assignment of homework/projects, (xiv) sample size, (xv) gender distribution in the sample, (xvi) study design, (xvii) method used in the study, and (xviii) employed measures in the study. Data Analysis The statistical data, presented in the studies included in the current meta-analysis study were converted into Hedges d effect size, which is a common unit of measure. The formulas to be used with mean, standard deviation, t, F or r values, the formulas used for calculating variance and standard error (Field, 2005; Rosenberg, Adams, & Gurevitch, 2000), and the formulas to be employed when the Mann Whitney U was given (Corder & Foreman, 2009) were determined and used in the analysis. In the meta-analysis of the data obtained from the included studies, MetaWin Version 2.0 (Statistical Software for Meta-Analysis) was used. Effect sizes, ranging from - to +, that were obtained from the calculations were interpreted as the follows (Cohen, 1988): Zero (0) value means that there is no difference between the experimental and control group. A negative (-) result means the control group had higher scores, thus the method used has a negative effect. A positive (+) result means the experimental group had higher scores, thus the method used works well. In order to apply the tests that were used in the statistical studies, the distribution should be normal or approximately normal (Kalaycı, 2010, p. 53). In order to see the resemblance between a normal distribution and the distribution of the effect sizes realized by the current study, the descriptive statistics and z values obtained by SPSS 15.0 software according to Hedges d effect sizes and weighted histograms as well as the Q-Q plots of the normal distribution produced by MetaWin 2.0 software were analyzed. Homogeneity Test: Q Statistic The Degree of Heterogeneity: I 2 Statistic In current study, a homogeneity test was implemented using MetaWin 2.0 software through the Q statistic method. As a result of the calculations, when the effect sizes were statistically heterogeneous (Q B > χ 2.95 ; p <.05), the hypothesis on homogeneity of the effect sizes is rejected (Gavakhan, Moore, & McQay, 2000). I 2 statistic, which is the complementary of the Q statistic, is useful as it determines the degree of heterogeneity (Huedo-Medina, Sanchez-Meca, Marin-Martinez, & Botella, 2006). The I 2 statistic represents the percentage ratio of heterogeneity of the study variables in relation to the total variability in effect sizes (Carter, 2012). Results Descriptive Data In the current study, the statistical confidence interval of the included researches was assumed to be p =.05. The total sample size of the current study was 5623; sample sizes of the experimental and control groups were 3002 (53.34%) and 2621 (46.66%), respectively. If all 40 studies included in the current study are examined, the following majority statistics are obtained: performed in 2011 (20%), article (42.5%), master s thesis publication (40%), public school (82.5%), secondary school education level (50%), in the Central Anatolia Region (25.0%) and the Black Sea Region (25.0%), in the subjects of mathematics (% 52.5) and geometry (42.5%), specialized software used (55.0%) and not used (45.0%), worksheet used (27.5%) and not used (72.5%), educational computer games were used (15.0%) and not used (85,0%), distance learning is used (5.0%) and not used (95.0%), weekly fourhour lectures (27.5%) were dedicated to CAE, total CAE application time was two weeks (22.5%), and homework/projects were assigned (5.0%) and not assigned (95.0%). Disjoint Findings of Included Studies Effect Sizes Analyses For each study, Hedges d effect size, standard error and variance values were calculated according to the data obtained from the included studies. These values form a basis for further calculations. When the calculated effect sizes were inspected, it was observed that 37 of the studies (92.5%) had positive effect sizes. If the effect size is positive or negative, this means that the inspected performance affects the effect size (Wolf, 1986). Thus, it can be concluded for the corresponding study that CAME 2030

19 DEMİR, BAŞOL / Effectiveness of Computer-Assisted Mathematics Education (CAME) over Academic Achievement:... has a positive effect on increasing the academic achievement. According to the calculated effect sizes, 32 of the studies (80%) had extensive effect sizes (Cohen, 1988). As a result of the descriptive statistics of effect sizes, the minimum and maximum effect sizes were and , respectively. Moreover, it can be concluded that the effect sizes of the studies included in the meta-analysis have approximately normal distribution since skewness and kurtosis coefficients were calculated to be.435 and.410 respectively, and the z values obtained ranged from to Furthermore, as the points in the effect sizes normal Q-Q plot lie approximately on the confidence interval along the line X = Y, one can conclude that the effect sizes of the included studies had negligible deviations and approximately normal distribution (Rosenberg et al., 2000). According to these results, it is convenient to combine the studies included in this meta-analysis. Effectiveness of CAME of the Random Effect Model According to the results of the random effect models based on the data obtained from the 40 studies included in this research, with a.1032 standard deviation and a 95% confidence interval,.6687 as the lower bound and as the upper bound, the average effect size was calculated as ES = This means that CAME raises academic achievement in mathematics by.90 standard deviations. As a result of the homogeneity test conducted to see the homogeneity of the effect sizes of the included studies, the Q statistic was calculated as Q T = As this value is insignificant (p =.8439), the null hypothesis of homogeneous effect sizes was obtained. Thus, effect sizes of the included studies have homogeneity. Accordingly, one can conclude that variability in the Hedges d effect sizes can only be caused by sampling errors. Effectiveness of CAME of the Studies on Applied by Region If the included studies are grouped in accordance with the region they were conducted, it can be observed that the maximum and minimum effect sizes were obtained in the groups from the Aegean and Mediterranean region, respectively. Besides, the Q B statistic, observed as a result of the homogeneity test of chi-square distribution calculated with a 0.05 confidence interval and five degrees of freedom(q B = ; p =.0162), reveals that the current study is statistically heterogeneous. Consequently, the effect of CAME on academic mathematics achievement has significant variability with respect to the regions of implementation. Moreover, as a result of I 2 statistics, it was observed that heterogeneity of the regions where the studies were implemented represents % of the total variability in the effect sizes. Discussion According to the results of the current study, an average scoring student in a population with a normal distribution of academic achievement scores is more successful than 82% of the students where CAME is not applied. In other words, an average scoring student (in the 50th percentile) rises to the 82nd percentile after the application of CAME. Thirty-seven of the included studies have positive effect sizes. Common effect size is also large according to Cohen s classification scheme (1988). Thus, CAME has a positive and extensive effect on academic achievement. Moreover, as the confidence interval of the effect size does not contain zero, we can conclude that the positive effect of CAME on academic achievements is statistically significant. This result is consistent with the results of many national and international studies (Aktümen & Kaçar, 2003; Anderson, 2000; Bayraktar, 1988; Bayturan, 2011; Brown, 2000; Budak, 2010; Çamlı & Bintaş, 2009; Efendioğlu, 2006; Egelioğlu, 2008; Genel, 1998; Helvacı, 2010; İçel, 2011; Kirnik, 1998; Kutluca, 2009; Lesh et al., 1999; Li & Ma, 2010; Mevarech & Rich, 1985; Özdemir & Tabuk, 2004; Öztürel, 1987; Pilli, 2008; Poole, 1995; Selçik & Bilgici, 2011; Sezer, 1989; Sulak, 2002; Şataf, 2010; Tienken & Wilson, 2007; Uygun, 2008; Üstün & Ubuz, 2004; Xin, 1999). In spite of the studies that support the results of this meta-analysis study, in the studies of Steele et al. (1983), Tanaçan (1994), Bağçıvan (2005), Kula and Erdem (2005), Zhang (2005), and Palmer (2009), it was stated that CAME does not have a significant effect on academic achievement. CAME has a positive effect on academic achievements with respect to all study characteristics. As a result of homogeneity tests being performed separately according to the random effect model, it can be observed that the studies have statistically significant heterogeneity only with respect to their regions and when the I 2 statistic is calculated. In the meta-analysis of Camnalbur and Erdoğan (2008) on CAE, it was concluded that effect sizes are insignificant to education, and Kablan, Topan, and 2031

20 EDUCATIONAL SCIENCES: THEORY & PRACTICE Erkan (2013) observed in their meta-analysis study on the usage of materials in class that effect sizes are the same for different subjects. These results are also analogous to the results of the current study. The fail safe number for the meta-analysis was calculated to be according to the Rosenthal method and according to the Orwin method. This means that, in order to invalidate the results of the current study, according to Rosenthal, there should be at least (or for Orwin, 140) studies that conflict with the findings of the current study. These results strengthen the reliability of the outcomes of this meta-analysis study. The usage of specialized software increased the positive effect of CAE on mathematics achievements. Due to this result, it is possible to propose the usage of CAE in every level of the education system. When studies on the effects of CAE on mathematics achievement are considered, it is observed that the samples are mostly selected from large cities. Existence of new studies with different samples may increase the reliability of the results of further meta-analyses. It can be proposed to researchers on this subject that they study the effects of CAME on consistency in learning, or some factors like attitude, anxiety, and motivation. Moreover, it is possible to perform meta-analyses on the effects of CAE on academic achievement in different subjects. 2032

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı 292 Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 18 (2012) 292-297 KİTAP İNCELEMESİ Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı Editör Doç. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK Dilek SEZGİN MEMNUN 1 Bu çalışmada,

Detaylı

İZMİR İLİ MLO OKULLARINDA BİYOLOJİ DERSLERİNDE EĞİTİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARININ (BİLGİSAYARIN) ETKİLİLİĞİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA

İZMİR İLİ MLO OKULLARINDA BİYOLOJİ DERSLERİNDE EĞİTİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARININ (BİLGİSAYARIN) ETKİLİLİĞİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA İZMİR İLİ MLO OKULLARINDA BİYOLOJİ DERSLERİNDE EĞİTİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARININ (BİLGİSAYARIN) ETKİLİLİĞİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA Fulya USLU, Rıdvan KETE Dokuz Eylül Üniversitesi, Buca Eğitim Fakültesi,

Detaylı

BÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER. Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir.

BÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER. Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir. BÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir. 1.1.Sonuçlar Öğretmenlerin eleştirel düşünme becerisini öğrencilere

Detaylı

Proje Tabanlı Öğrenme Yaklaşımını Temel Alan Çalışmaların Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği

Proje Tabanlı Öğrenme Yaklaşımını Temel Alan Çalışmaların Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği 8. Ulusal Eğitim Yönetimi Kongresi Proje Tabanlı Öğrenme Yaklaşımını Temel Alan Çalışmaların Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği H. Coşkun ÇELİK a,samet GÜNDÜZ b (a) Siirt Üniversitesi, Eğitim Fakültesi,

Detaylı

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 KİTABIN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 BÖLÜM-2.BİLİMSEL ARAŞTIRMA Belgesel Araştırmalar...7 Görgül Araştırmalar Tarama Tipi Araştırma...8

Detaylı

Eğitim ve Bilim. Cilt 40 (2015) Sayı 178 255-283

Eğitim ve Bilim. Cilt 40 (2015) Sayı 178 255-283 Eğitim ve Bilim Cilt 40 (2015) Sayı 178 255-283 Proje Tabanlı Öğrenme Yaklaşımının Türkiye deki Öğrencilerin Fen Derslerindeki Akademik Başarılarına Etkisi: Bir Meta-Analiz Çalışması * Mehmet Fatih Ayaz

Detaylı

Effectiveness of Computer-Assisted Mathematics Education (CAME) over Academic Achievement: A Meta-Analysis Study *

Effectiveness of Computer-Assisted Mathematics Education (CAME) over Academic Achievement: A Meta-Analysis Study * Educational Sciences: Theory & Practice 14(5) 2026-2035 2014 Educational Consultancy and Research Center www.edam.com.tr/estp DOI: 10.12738/estp.2014.5.2311 Effectiveness of Computer-Assisted Mathematics

Detaylı

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ FEN BRANŞLARINA KARŞI TUTUMLARININ İNCELENMESİ

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ FEN BRANŞLARINA KARŞI TUTUMLARININ İNCELENMESİ FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ FEN BRANŞLARINA KARŞI TUTUMLARININ İNCELENMESİ Sibel AÇIŞLI 1 Ali KOLOMUÇ 1 1 Artvin Çoruh Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, İlköğretim Bölümü Özet: Araştırmada fen bilgisi

Detaylı

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. VERİ ANALİZİ GİRİŞ Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. Bilimsel Bilgi: Kaynağı ve elde edilme süreçleri belli olan bilgidir. Sosyal İlişkiler Görgül Bulgular İşlevsel

Detaylı

BĠYOLOJĠ EĞĠTĠMĠ LĠSANSÜSTÜ ÖĞRENCĠLERĠNĠN LĠSANSÜSTÜ YETERLĠKLERĠNE ĠLĠġKĠN GÖRÜġLERĠ

BĠYOLOJĠ EĞĠTĠMĠ LĠSANSÜSTÜ ÖĞRENCĠLERĠNĠN LĠSANSÜSTÜ YETERLĠKLERĠNE ĠLĠġKĠN GÖRÜġLERĠ 359 BĠYOLOJĠ EĞĠTĠMĠ LĠSANSÜSTÜ ÖĞRENCĠLERĠNĠN LĠSANSÜSTÜ YETERLĠKLERĠNE ĠLĠġKĠN GÖRÜġLERĠ Osman ÇİMEN, Gazi Üniversitesi, Biyoloji Eğitimi Anabilim Dalı, Ankara, osman.cimen@gmail.com Gonca ÇİMEN, Milli

Detaylı

BÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER. Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir.

BÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER. Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir. BÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir. 1.1. Sonuçlar Araştırmada toplanan verilerin analizi ile elde edilen

Detaylı

İLKÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİNİN MÜZİK DERSİNE İLİŞKİN TUTUMLARI

İLKÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİNİN MÜZİK DERSİNE İLİŞKİN TUTUMLARI www.muzikegitimcileri.net Ulusal Müzik Eğitimi Sempozyumu Bildirisi, 26-28 Nisan 2006, Pamukkale Ünv. Eğt. Fak. Denizli GİRİŞ İLKÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİNİN MÜZİK DERSİNE İLİŞKİN TUTUMLARI Arş. Gör. Zeki NACAKCI

Detaylı

BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR

BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR I. Öğretimde Ölçme ve Değerlendirmenin Gerekliliği... 2 II. Ölçme Kavramı... 3 1. Tanımı ve Unsurları... 3 2. Aşamaları... 3 2.1. Ölçülecek

Detaylı

İnternet Destekli Temel Bilgisayar Bilimleri Dersinde Anket Uygulaması

İnternet Destekli Temel Bilgisayar Bilimleri Dersinde Anket Uygulaması İnternet Destekli Temel Bilgisayar Bilimleri Dersinde Anket Uygulaması Yalçın Ezginci Selçuk Üniversitesi Elk.-Elt.Mühendisliği Konya ANKET Anket, insanlardan fikirleri, duyguları, sağlıkları, planları,

Detaylı

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki

Detaylı

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?

Detaylı

T.C. DÜZCE ÜNİVERSİTESİ Sosyal Bilimler Enstitüsü. Eğitim Programları ve Öğretimi Tezsiz Yüksek Lisans Programı Öğretim Planı.

T.C. DÜZCE ÜNİVERSİTESİ Sosyal Bilimler Enstitüsü. Eğitim Programları ve Öğretimi Tezsiz Yüksek Lisans Programı Öğretim Planı. Ders T.C. DÜZCE ÜNİVERSİTESİ Sosyal Bilimler Enstitüsü Eğitim Programları ve Öğretimi Tezsiz Yüksek Lisans Programı Öğretim Planı Tablo 1. ve Kredi Sayıları I. Yarıyıl Ders EPO535 Eğitimde Araştırma Yöntemleri

Detaylı

T.C. DÜZCE ÜNİVERSİTESİ Sosyal Bilimler Enstitüsü. Eğitim Bilimleri Tezli Yüksek Lisans Programı Öğretim Planı. Ders Kodları AKTS

T.C. DÜZCE ÜNİVERSİTESİ Sosyal Bilimler Enstitüsü. Eğitim Bilimleri Tezli Yüksek Lisans Programı Öğretim Planı. Ders Kodları AKTS Ders T.C. DÜZCE ÜNİVERSİTESİ Sosyal Bilimler Enstitüsü Eğitim Bilimleri Tezli Yüksek Lisans Programı Öğretim Planı Tablo 1. ve Kredi Sayıları I. Yarıyıl Ders EPO501 Eğitimde Program Geliştirme 3 0 3 8

Detaylı

Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK

Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK EYLÜL-2013 Temel olarak bir bilgisayar, çeşitli donanım parçalarını bir araya getirip uygun bir çalışma platformunu

Detaylı

İLKÖĞRETİM 6. ve 7. SINIF FEN ve TEKNOLOJİ DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMININ İÇERİĞİNE VE ÖĞRENME- ÖĞRETME SÜRECİNE İLİŞKİN ÖĞRETMEN GÖRÜŞLERİ

İLKÖĞRETİM 6. ve 7. SINIF FEN ve TEKNOLOJİ DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMININ İÇERİĞİNE VE ÖĞRENME- ÖĞRETME SÜRECİNE İLİŞKİN ÖĞRETMEN GÖRÜŞLERİ İLKÖĞRETİM 6. ve 7. SINIF FEN ve TEKNOLOJİ DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMININ İÇERİĞİNE VE ÖĞRENME- ÖĞRETME SÜRECİNE İLİŞKİN ÖĞRETMEN GÖRÜŞLERİ Yrd.Doç.Dr.Cavide DEMİRCİ Uzman Esra ÇENGELCİ ESOGÜ Eğitim Fakültesi

Detaylı

Sınıf Öğretmenliği Anabilim Dalı Yüksek Lisans Ders İçerikleri

Sınıf Öğretmenliği Anabilim Dalı Yüksek Lisans Ders İçerikleri Sınıf Öğretmenliği Anabilim Dalı Yüksek Lisans Ders İçerikleri Okuma-Yazma Öğretimi Teori ve Uygulamaları ESN721 1 3 + 0 7 Okuma yazmaya hazıroluşluk, okuma yazma öğretiminde temel yaklaşımlar, diğer ülke

Detaylı

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:

Detaylı

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır? 26.2.23 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HĐPOTEZ TESTLERĐ denir. Sonuçların raslantıya bağlı olup

Detaylı

Template. Otizm Spektrum Bozukluğu Olan Çocuklar İçin Teknoloji Temelli Müdahale Yöntemleri: Bir Betimsel Analiz Çalışması

Template. Otizm Spektrum Bozukluğu Olan Çocuklar İçin Teknoloji Temelli Müdahale Yöntemleri: Bir Betimsel Analiz Çalışması WINTER Template Otizm Spektrum Bozukluğu Olan Çocuklar İçin Teknoloji Temelli Müdahale Yöntemleri: Bir Betimsel Analiz Çalışması Doç.Dr.Serhat ODLUYURT Arş.Gör. Melih ÇATTIK Anadolu Üniversitesi Engelliler

Detaylı

Internet Tabanlı Uzaktan Eğitimin Etkililiği:Bir Meta-Analiz Çalışması

Internet Tabanlı Uzaktan Eğitimin Etkililiği:Bir Meta-Analiz Çalışması Internet Tabanlı Uzaktan Eğitimin Etkililiği:Bir Meta-Analiz Çalışması Arş.Gör Mehmet Can Şahin mcsahin@cu.edu.tr Çukurova Üniversitesi Bilgisayar Ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü Yrd. Doç.Dr. Mehmet

Detaylı

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER A) Normal Dağılım ile İlgili Sorular Sayfa /4 Hamileler ile ilgili bir araştırmada, bu grubun hemoglobin değerlerinin normal dağılım gösterdiği

Detaylı

Volume: 13 Issue: 1 Year: 2016

Volume: 13 Issue: 1 Year: 2016 Volume: 13 Issue: 1 Year: 2016 A content analysis and methodological evaluation of meta-analyses on Turkish samples 1 Türkiye örnekleminde meta analiz çalışmalarının içerik analizi ve metodolojik değerlendirilmesi

Detaylı

Eğitim Durumlarının Düzenlenmesi

Eğitim Durumlarının Düzenlenmesi Eğitim Durumlarının Düzenlenmesi Program geliştirme sürecinin üçüncü öğesi öğrenme öğretme süreci dir. Eğitim durumları olarak da bilinen bu öğe nasıl? sorusuna yanıt arar. Eğitim durumları, öğrencilere

Detaylı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli

Detaylı

EĞİTİM BİLİMLERİ ANABİLİM DALI EĞİTİM PROGRAMLARI VE ÖĞRETİM BİLİM DALI TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI 2011 2012 EĞİTİM ÖĞRETİM PLANI

EĞİTİM BİLİMLERİ ANABİLİM DALI EĞİTİM PROGRAMLARI VE ÖĞRETİM BİLİM DALI TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI 2011 2012 EĞİTİM ÖĞRETİM PLANI EĞİTİM BİLİMLERİ ANABİLİM DALI EĞİTİM PROGRAMLARI VE ÖĞRETİM BİLİM DALI TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI 2011 2012 EĞİTİM ÖĞRETİM PLANI BİLİMSEL HAZIRLIK GÜZ YARIYILI DERSLERİ EGB501 Program Geliştirmeye Giriş

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) Aşağıdaki analizlerde lise öğrencileri veri dosyası kullanılmıştır.

Detaylı

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin

Detaylı

OYUN TEMELLİ BİLİŞSEL GELİŞİM PROGRAMININ 60-72 AYLIK ÇOCUKLARIN BİLİŞSEL GELİŞİMİNE ETKİSİ

OYUN TEMELLİ BİLİŞSEL GELİŞİM PROGRAMININ 60-72 AYLIK ÇOCUKLARIN BİLİŞSEL GELİŞİMİNE ETKİSİ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ ÇOCUK GELİŞİMİ VE EV YÖNETİMİ EĞİTİMİ ANABİLİM DALI ÇOCUK GELİŞİMİ VE EĞİTİMİ BİLİM DALI OYUN TEMELLİ BİLİŞSEL GELİŞİM PROGRAMININ 60-72 AYLIK ÇOCUKLARIN

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,

Detaylı

PROBLEM BELİRLEME ve LİTERATÜR (ALANYAZIN) TARAMA

PROBLEM BELİRLEME ve LİTERATÜR (ALANYAZIN) TARAMA PROBLEM BELİRLEME ve LİTERATÜR (ALANYAZIN) TARAMA Araştırma Problemi Araştırma problem çözmeye yönelik bir süreçtir. Bu kapsamda Araştırmaya başlamak için ortaya bir problem konulması gerekir. Öncelikle,

Detaylı

KANITA DAYALI LABORATUVAR TIBBI İLE İLİŞKİLİ HESAPLAMALAR. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

KANITA DAYALI LABORATUVAR TIBBI İLE İLİŞKİLİ HESAPLAMALAR. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 KANITA DAYALI LABORATUVAR TIBBI İLE İLİŞKİLİ HESAPLAMALAR Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Kanıta dayalı tıp Kanıta dayalı tıp, hekimlerin günlük kararlarını, mevcut en iyi kanıtın ışığında,

Detaylı

The Study of Relationship Between the Variables Influencing The Success of the Students of Music Educational Department

The Study of Relationship Between the Variables Influencing The Success of the Students of Music Educational Department 71 Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Yıl 9, Sayı 17, Haziran 2009, 71-76 Müzik Eğitimi Anabilim Dalı Öğrencilerinin Başarılarına Etki Eden Değişkenler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani

Detaylı

UYGULAMALARI BĠLGĠSAYAR EĞĠTĠMDE

UYGULAMALARI BĠLGĠSAYAR EĞĠTĠMDE UYGULAMALARI BĠLGĠSAYAR EĞĠTĠMDE Bilgisayar Destekli Eğitim (BDE) Gündem Eğitimde bilgisayar uygulamaları Bilgisayar Destekli Eğitim (BDE) BDE in Türleri Avantajları ve Sınırlılıkları Araştırma Sonuçları

Detaylı

ORTAÖĞRETİME ÖĞRETMEN YETİŞTİRMEDE "MESLEK BİLGİSİ" BAKIMINDAN FEN-EDEBİYAT VE EĞİTİM FAKÜLTELERİNİN ETKİLİLİĞİ

ORTAÖĞRETİME ÖĞRETMEN YETİŞTİRMEDE MESLEK BİLGİSİ BAKIMINDAN FEN-EDEBİYAT VE EĞİTİM FAKÜLTELERİNİN ETKİLİLİĞİ ORTAÖĞRETİME ÖĞRETMEN YETİŞTİRMEDE "MESLEK BİLGİSİ" BAKIMINDAN FEN-EDEBİYAT VE EĞİTİM FAKÜLTELERİNİN ETKİLİLİĞİ Prof. Dr. Nuray SENEMOĞLU ve Prof. Dr. Durmuş Ali ÖZÇELİK Eğitim, geçerli öğrenmeleri oluşturma

Detaylı

Bilimsel Araştırma Yöntemleri I

Bilimsel Araştırma Yöntemleri I İnsan Kaynakları Yönetimi Bilim Dalı Tezli Yüksek Lisans Programları Bilimsel Araştırma Yöntemleri I Dr. M. Volkan TÜRKER 7 Bilimsel Araştırma Süreci* 1. Gözlem Araştırma alanının belirlenmesi 2. Ön Bilgi

Detaylı

MİLLÎ EĞİTİM UZMAN YARDIMCILIĞI GÜNCELLENMİŞ TEZ KONULARI LİSTESİ

MİLLÎ EĞİTİM UZMAN YARDIMCILIĞI GÜNCELLENMİŞ TEZ KONULARI LİSTESİ MİLLÎ EĞİTİM UZMAN YARDIMCILIĞI GÜNCELLENMİŞ TEZ KONULARI LİSTESİ (Not: Tez konuları listesi 25 yeni tez konusu da ilave edilerek güncellenmiştir.) 1. Öğretmen yetiştirme sisteminde mevcut durum analizi

Detaylı

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER SPSS in üzerinde işlem yapılabilecek iki ana ekran görünümü vardır. DATA VIEW (VERİ görünümü) VARIABLE VIEW (DEĞİŞKEN görünümü) 1 DATA VIEW (VERİ görünümü) İstatistiksel

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012 H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012 Aşağıdaki analizlerde http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/spring2010/bby208/bby208

Detaylı

Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma

Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma Öğr. Gör. Kenan KARAGÜL, Öğr. Gör. Nigar KARAGÜL, Murat DOĞAN 3 Pamukkale Üniversitesi, Honaz Meslek Yüksek Okulu, Lojistik Programı, kkaragul@pau.edu.tr

Detaylı

ÖRNEKLEME HATALARI EK C. A. Sinan Türkyılmaz

ÖRNEKLEME HATALARI EK C. A. Sinan Türkyılmaz ÖNEKLEME HATALAI EK C A. Sinan Türkyılmaz Örneklem araştırmalarından elde edilen kestirimler (estimates) iki tip dan etkilenirler: (1) örneklem dışı lar ve (2) örneklem ları. Örneklem dışı lar, veri toplama

Detaylı

Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1

Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 3(1): 191-198 Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Özet Bu çalışmanın amacı, üniversite

Detaylı

SGSCC WP 2: Türkçe Ulusal Raporu. 1.Projenin tanıtımı

SGSCC WP 2: Türkçe Ulusal Raporu. 1.Projenin tanıtımı SGSCC WP 2: Türkçe Ulusal Raporu 1.Projenin tanıtımı SGSCC projesi Avrupa Birliği Hayat Boyu Öğrenme Projesi olup, 7 farklı Avrupa Birliği Ülkesinin katılımı ile yürütülmektedir. Bu ülkeler Belçika, Bulgaristan,

Detaylı

Veri Toplama Teknikleri

Veri Toplama Teknikleri A. Gözlem Yoluyla Veri Toplama Teknikleri B. Soruşturma Yoluyla Nicel Veri Toplama Teknikleri Yazılı Soruşturma Tekniği Anket, Başarı Testi Yapılandırılmış Gözlem Önceden hazırlanmış göstergeler ve semboller

Detaylı

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE LİSANS SONRASI AKADEMİK EĞİTİM: SAYILARLA TÜRKİYE DEKİ MEVCUT DURUM

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE LİSANS SONRASI AKADEMİK EĞİTİM: SAYILARLA TÜRKİYE DEKİ MEVCUT DURUM - 169 - İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE LİSANS SONRASI AKADEMİK EĞİTİM: SAYILARLA TÜRKİYE DEKİ MEVCUT DURUM Cemalettin Dönmez * Özet Türkiye de inşaat mühendisliğinde lisans sonrası eğitimin hacim ve temel uzmanlık

Detaylı

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 601 Örnek Genişliği ve Güç Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması

Detaylı

İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları 1. İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları

İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları 1. İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları 1 İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları İbrahim Üstünalp Mersin Üniversitesi İngilizce Öğretmen Adaylarının

Detaylı

EPİSTEMOLOJİK İNANÇLAR ÜZERİNE BİR DERLEME

EPİSTEMOLOJİK İNANÇLAR ÜZERİNE BİR DERLEME EPİSTEMOLOJİK İNANÇLAR ÜZERİNE BİR DERLEME Fatih KALECİ 1, Ersen YAZICI 2 1 Konya Necmettin Erbakan Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Matematik Eğitimi 2 Adnan Menderes Üniversitesi, Eğitim Fakültesi,

Detaylı

ÇOKLU ORTAM ÖĞRENCİLERİNİN AKADEMİK BAŞARILARINA VE

ÇOKLU ORTAM ÖĞRENCİLERİNİN AKADEMİK BAŞARILARINA VE ÇOKLU ORTAM KULLANMININ İLKOKUL ÖĞRENCİLERİNİN AKADEMİK BAŞARILARINA VE KAYGILARINA ETKİSİ Hasan Çoruk 1, Recep Çakır 2 1 Öğr. Gör., Bülent Ecevit Üniversitesi, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü, Zonguldak

Detaylı

KADINA ŞİDDETİN KİŞİ ANALİZİ YÖNELİK. www.perspektifs.com info@perspektifs.com twitter.com/perspektifsa

KADINA ŞİDDETİN KİŞİ ANALİZİ YÖNELİK. www.perspektifs.com info@perspektifs.com twitter.com/perspektifsa KADINA YÖNELİK ŞİDDETİN KİŞİ ANALİZİ www.perspektifs.com info@perspektifs.com twitter.com/perspektifsa PERSPEKTİF STRATEJİ ARAŞTIRMA ANALİZ - HAZİRAN 2015 ANALİZ NO: 6 Araştırma; doğru, nitelikli bilginin

Detaylı

Tekrarlı Ölçümler ANOVA

Tekrarlı Ölçümler ANOVA Tekrarlı Ölçümler ANOVA Repeated Measures ANOVA Aynı veya ilişkili örneklemlerin tekrarlı ölçümlerinin ortalamalarının aynı olup olmadığını test eder. Farklı zamanlardaki ölçümlerde aynı (ilişkili) kişiler

Detaylı

Fen Eğitiminde Eğitsel Oyun Tabanlı Kavram Öğretiminin ve Kavram Defteri Uygulamasının Öğrenci Tutum ve Başarısına Etkisi

Fen Eğitiminde Eğitsel Oyun Tabanlı Kavram Öğretiminin ve Kavram Defteri Uygulamasının Öğrenci Tutum ve Başarısına Etkisi Đlköğretim Kongresi: Đlköğretimde Eğitim ve Öğretim Fen Eğitiminde Eğitsel Oyun Tabanlı Kavram Öğretiminin ve Kavram Defteri Uygulamasının Öğrenci Tutum ve Başarısına Etkisi Hasan Said TORTOP * ÖZET: Fen

Detaylı

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI Öğrenci Bilgileri Ad Soyad: İmza: MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI 26 Mayıs, 2014 Numara: Grup: Soru Bölüm 1 10 11 12 TOPLAM Numarası (1-9) Ağırlık 45 15 30 20 110 Alınan Puan Yönerge 1. Bu sınavda

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN HİPOTEZ TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Hipotez Nedir? HİPOTEZ: parametre hakkındaki bir inanıştır. Parametre hakkındaki inanışı test etmek için hipotez testi yapılır. Hipotez testleri sayesinde örneklemden

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

1. ÖRNEKLEME VE ARAŞTIRMA PROBLEMİNE UYGUN ÖRNEKLEME YAPMA

1. ÖRNEKLEME VE ARAŞTIRMA PROBLEMİNE UYGUN ÖRNEKLEME YAPMA 1. ÖRNEKLEME VE ARAŞTIRMA PROBLEMİNE UYGUN ÖRNEKLEME YAPMA Araştırmacı kişi ya da kurumlar birinci el veri elde etye yönelik araştırma yapmaya karar verdiklerinde çoğu zaman araştırma yapacağı grubun tüm

Detaylı

Meta-analiz bir konuda yap lm çal malar n sonuçlar n özetlemekte kullan lan bir tip kaynak tarama yöntemidir. Bilimsel

Meta-analiz bir konuda yap lm çal malar n sonuçlar n özetlemekte kullan lan bir tip kaynak tarama yöntemidir. Bilimsel META-ANAL Z N GENEL B R DE ERLEND RMES Dr. Gülsah Ba ol Göçmen Gaziosmanpa a Üniversitesi E itim Fakültesi E itimde Ölçme ve De erlendirme Bölümü ÖZET Bir alandaki çal malar n say s artt kça içeri indeki

Detaylı

Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK

Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK EYLÜL-2013 Bilgisayar, uzun ve çok karmaşık hesapları bile büyük bir hızla yapabilen, mantıksal (lojik) bağlantılara

Detaylı

Ulusal Müzik Eğitimi Sempozyumu Bildirisi, 26-28 Nisan 2006, Pamukkale Ünv. Eğt. Fak. Denizli

Ulusal Müzik Eğitimi Sempozyumu Bildirisi, 26-28 Nisan 2006, Pamukkale Ünv. Eğt. Fak. Denizli www.muzikegitimcileri.net Ulusal Müzik Eğitimi Sempozyumu Bildirisi, 26-28 Nisan 2006, Pamukkale Ünv. Eğt. Fak. Denizli MÜZİK ÖĞRETMENİ YETİŞTİREN KURUMLARDA MÜZİK EĞİTİMİ ALAN ÖĞRETMEN ADAYLARININ, MÜZİKAL

Detaylı

5. HAFTA PFS 107 EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Yrd. Doç Dr. Fatma Betül Kurnaz. betulkurnaz@karabuk.edu.tr KBUZEM. Karabük Üniversitesi

5. HAFTA PFS 107 EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Yrd. Doç Dr. Fatma Betül Kurnaz. betulkurnaz@karabuk.edu.tr KBUZEM. Karabük Üniversitesi 5. HAFTA PFS 107 EĞİTİMDE Yrd. Doç Dr. Fatma Betül Kurnaz betulkurnaz@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi 2 İçindekiler Standart Hata... Hata! Yer işareti tanımlanmamış.

Detaylı

YENİ İLKÖĞRETİM TÜRKÇE PROGRAMININ GETİRDİKLERİ Hasan Basri DURSUN > hbdursun@gmail.com

YENİ İLKÖĞRETİM TÜRKÇE PROGRAMININ GETİRDİKLERİ Hasan Basri DURSUN > hbdursun@gmail.com YENİ İLKÖĞRETİM TÜRKÇE PROGRAMININ GETİRDİKLERİ Hasan Basri DURSUN > hbdursun@gmail.com Bilginin hızla yenilenerek üretildiği çağımızda birey ve toplumun geleceği, bilgiye ulaşma, bilgiyi kullanma ve üretme

Detaylı

Ulusal Eğitim Derneği Cumartesi Konferansları

Ulusal Eğitim Derneği Cumartesi Konferansları Ulusal Eğitim Derneği Cumartesi Konferansları PISA ARAŞTIRMALARI ve TÜRKİYE Yrd. Doç. Dr. Ergül Demir Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Ankara, 21 Kasım 2015 1 PISA Nedir? Uluslararası eğitim

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM SİSTEMİNDE SORU YAZARLARININ SORU HAZIRLAMADA KARŞILAŞTIKLARI GÜÇLÜKLER

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM SİSTEMİNDE SORU YAZARLARININ SORU HAZIRLAMADA KARŞILAŞTIKLARI GÜÇLÜKLER ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM SİSTEMİNDE SORU YAZARLARININ SORU HAZIRLAMADA KARŞILAŞTIKLARI GÜÇLÜKLER Nejdet KARADAĞ, Anadolu Üniversitesi, nkaradag@anadolu.edu.tr ÖZET Ölçme ve değerlendirme, her türlü

Detaylı

Nicel araştırmalar altında yer alan deneysel olmayan araştırmaların bir alt sınıfında yer alır. Nedensel karşılaştırma, ortaya çıkmış ya da daha

Nicel araştırmalar altında yer alan deneysel olmayan araştırmaların bir alt sınıfında yer alır. Nedensel karşılaştırma, ortaya çıkmış ya da daha 5.HAFTA Nicel araştırmalar altında yer alan deneysel olmayan araştırmaların bir alt sınıfında yer alır. Nedensel karşılaştırma, ortaya çıkmış ya da daha önceden gerçekleşmiş bir durumun ya da olayın nedenlerini,

Detaylı

DERS BİLGİLERİ. Ön Koşul Dersi bulunmamaktadır.

DERS BİLGİLERİ. Ön Koşul Dersi bulunmamaktadır. DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Yabancı Dil Öğr. Ölçme ve Değerlendirme YDI402 8.Yarıyıl 3+0 3 4 Ön Koşul Dersleri Ön Koşul Dersi bulunmamaktadır. Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin

Detaylı

Yürütülen bu çalışmada Ankara ili ile ilgili şu spesifik bilgilerin elde edilmesi amaçlanmıştır.

Yürütülen bu çalışmada Ankara ili ile ilgili şu spesifik bilgilerin elde edilmesi amaçlanmıştır. 1.GİRİŞ Varyans İstatistik Araştırma ve Danışmanlık Ltd. Şti. tarafından hazırlanan bu çalışmanın ilgi odağı 29.03.2009 tarihinde yapılacak yerel seçim için Ankara ili seçim sonuçlarının istatistiksel

Detaylı

EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEK BİLGİSİ DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARI Filiz ÇETİN 1

EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEK BİLGİSİ DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARI Filiz ÇETİN 1 58 2009 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:25, s.58-64 ÖZET EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEK BİLGİSİ DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARI Filiz ÇETİN 1 Bu çalışmanın

Detaylı

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ I Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ II Yayın No : 2845 Teknik Dizisi : 158 1. Baskı Şubat 2013 İSTANBUL ISBN 978-605 - 377 868-4 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları BETA

Detaylı

EVRİM OKULLARI REHBERLİK SERVİSİ

EVRİM OKULLARI REHBERLİK SERVİSİ EVRİM OKULLARI REHBERLİK SERVİSİ TEOG Temel Öğretimden Ortaöğretime Geçiş Modeli TEOG, sınav ile öğrenci alan liselere giriş için uygulanan seçme ve yerleştirme işlemidir. Yerleştirme puanı (YEP) Ortaöğretime

Detaylı

İSTEK ÖZEL KAŞGARLI MAHMUT ORTAOKULU EKİM 2015

İSTEK ÖZEL KAŞGARLI MAHMUT ORTAOKULU EKİM 2015 İSTEK ÖZEL KAŞGARLI MAHMUT ORTAOKULU EKİM 2015 TEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ SİSTEMİ PSİKOLOJİK DANIŞMA ve REHBERLİK BÖLÜMÜ İçindekiler TEOG Modelinin Amaçları TEOG Modelinin Uygulanması TEOG Modelinde

Detaylı

MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI ORTAÖĞRETİM KURUMLARINA GEÇİŞ YÖNERGESİ. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI ORTAÖĞRETİM KURUMLARINA GEÇİŞ YÖNERGESİ. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI ORTAÖĞRETİM KURUMLARINA GEÇİŞ YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1- (1) Bu Yönergenin amacı, Millî Eğitim Bakanlığına bağlı resmî ve özel ortaöğretim

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi

Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi Parametrik Olmayan Testler Ki-kare (Chi-Square) Testi Ki-kare (Chi-Square) Testi En iyi Uygunluk (Goodness of Fit) Ki-kare Dağılımı Bir çok önemli istatistik testi ki kare diye bilinen ihtimal dağılımı

Detaylı

tepav Yeni Milli Eğitim Kanun Tasarısı Bütçesi: Nicelik mi, Nitelik mi? Mart2012 N201217 POLİTİKA NOTU Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı

tepav Yeni Milli Eğitim Kanun Tasarısı Bütçesi: Nicelik mi, Nitelik mi? Mart2012 N201217 POLİTİKA NOTU Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı POLİTİKA NOTU Mart2012 N201217 tepav Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı Bengisu ÖZENÇ 1 Analist, Ekonomi Etütleri Selin ARSLANHAN MEMİŞ 2 Araştırmacı, Ekonomi Etütleri Yeni Milli Eğitim Kanun

Detaylı

www.fikretgultekin.com 1

www.fikretgultekin.com 1 KORELASYON ANALĐZĐ (Correlation Analysis ) Basit Korelasyon Analizi Basit korelasyon analizinde iki değişken söz konusudur ve bu değişkenlerin bağımlıbağımsız değişken olarak tanımlanması/belirlenmesi

Detaylı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi

Detaylı

Bir Sağlık Yüksekokulunda Öğrencilerin Eleştirel Düşünme Ve Problem Çözme Becerilerinin İncelenmesi

Bir Sağlık Yüksekokulunda Öğrencilerin Eleştirel Düşünme Ve Problem Çözme Becerilerinin İncelenmesi 186 Bir Sağlık Yüksekokulunda Öğrencilerin Eleştirel Düşünme Ve Problem Çözme Becerilerinin İncelenmesi Filiz Kantek, Akdeniz Üniversitesi Antalya Sağlık Yüksekokulu, Antalya,Türkiye, fkantek@akdeniz.edu.tr

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ Adı - Soyadı: Doğum Tarihi: Ünvanı: Öğrenim Durumu: Akademik Ünvanlar : öğretim görevlisi öğretim görevlisi dr. yardımcı doçent.

ÖZGEÇMİŞ Adı - Soyadı: Doğum Tarihi: Ünvanı: Öğrenim Durumu: Akademik Ünvanlar : öğretim görevlisi öğretim görevlisi dr. yardımcı doçent. ÖZGEÇMİŞ Adı - Soyadı: Serpil ALPTEKİN Doğum Tarihi: 24-11-1974 Ünvanı: Yrd. Doç. Dr. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Özel Eğitim, Zihinsel Gazi Üniversitesi, Gazi (1992-1996) Engellilerin

Detaylı

Bilimsel Araştırma Yöntemleri. Doç. Dr. Recep KARA

Bilimsel Araştırma Yöntemleri. Doç. Dr. Recep KARA Bilimsel Araştırma Yöntemleri Doç. Dr. Recep KARA 3. Ders 1.Literatür Taraması - Literatür taraması nedir ve nasıl yapılır? - Literatür taramasında kütüphaneler 2. Süreli Yayın nedir? Süreli Yayınların

Detaylı

13. ULUSAL PSİKOLOJİK DANIŞMA VE REHBERLİK KONGRESİ BİLDİRİ ÖZETLERİ KİTABI. 07-09 Ekim, 2015 Mersin

13. ULUSAL PSİKOLOJİK DANIŞMA VE REHBERLİK KONGRESİ BİLDİRİ ÖZETLERİ KİTABI. 07-09 Ekim, 2015 Mersin 13. ULUSAL PSİKOLOJİK DANIŞMA VE REHBERLİK KONGRESİ BİLDİRİ ÖZETLERİ KİTABI 07-09 Ekim, 2015 Mersin 2 İÇİNDEKİLER Davet Mektubu... 5 Genel Bilgiler... 7 Kurullar... 8 Davetli Konuşmacılar... 12 Paneller

Detaylı

Bana göre; öğrenemeyen öğrenci yoktur. Herkes öğrenebilir Tüm bilgiler okulda öğrenilebilir Hedeflenen başarı %70-%90 arasındadır.

Bana göre; öğrenemeyen öğrenci yoktur. Herkes öğrenebilir Tüm bilgiler okulda öğrenilebilir Hedeflenen başarı %70-%90 arasındadır. Bana göre; öğrenemeyen öğrenci yoktur. Herkes öğrenebilir Tüm bilgiler okulda öğrenilebilir Hedeflenen başarı %70-%90 arasındadır. Öğrenme bölümlere ayrılır Öğrenme gerçekleşmediyse ek süre ve ek öğrenme

Detaylı

MATEMATİĞİN DOĞASI, YAPISI VE İŞLEVİ

MATEMATİĞİN DOĞASI, YAPISI VE İŞLEVİ İÇİNDEKİLER Önsöz.III Bölüm I: MATEMATİĞİN DOĞASI, YAPISI VE İŞLEVİ 11 1.1. Matematiğin Tanımına Çeşitli Yaklaşımlar 12 1.2.Matematik Öğrenmenin Amaçları 13 1.3.Matematik ile Diğer Öğrenme Alanlarının

Detaylı

(ki-kare) analizi ( Tablo 1. Araştırmaya Katılanların Çalıştıkları Okul Türüne Göre Dağılımı. Sayı % 1259 65,6 659 34,4 1918 100,0

(ki-kare) analizi ( Tablo 1. Araştırmaya Katılanların Çalıştıkları Okul Türüne Göre Dağılımı. Sayı % 1259 65,6 659 34,4 1918 100,0 ÖĞRENME ORTAMLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ ARAŞTIRMASI Eğitimin kalitesi, öğrenme ortamlarının kalitesiyle doğru orantılıdır. Nitelikli öğrencilerin yetişmesi için nitelikli öğretmenlerin yanında öğrenme ortamlarının

Detaylı

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 ÇAĞDAŞ EĞİTİMDE ÖĞRENCİ KİŞİLİK HİZMETLERİNİN YERİ VE ÖNEMİ BÖLÜM 2 EĞİTİM SÜRECİNDE REHBERLİK HİZMETLERİ

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 ÇAĞDAŞ EĞİTİMDE ÖĞRENCİ KİŞİLİK HİZMETLERİNİN YERİ VE ÖNEMİ BÖLÜM 2 EĞİTİM SÜRECİNDE REHBERLİK HİZMETLERİ İÇİNDEKİLER ÇAĞDAŞ EĞİTİMDE ÖĞRENCİ KİŞİLİK HİZMETLERİNİN YERİ VE ÖNEMİ BÖLÜM 1 Çağdaş Anlayışa Göre Eğitim...3 Eğitimin Amaçları...3 İşlevi....4 Okulun Yapısı...4 Öğrenci Kişilik Hizmetleri (Ö.K.H.)....5

Detaylı

ĠLKÖĞRETĠM II. KADEME MATEMATĠK ÖĞRETĠM PROGRAMININ OLASILIK VE ĠSTATĠSTĠK ALT ÖĞRENME ALANININ ĠSTATĠSTĠK BOYUTUNUN ĠNCELENMESĠ

ĠLKÖĞRETĠM II. KADEME MATEMATĠK ÖĞRETĠM PROGRAMININ OLASILIK VE ĠSTATĠSTĠK ALT ÖĞRENME ALANININ ĠSTATĠSTĠK BOYUTUNUN ĠNCELENMESĠ ĠLKÖĞRETĠM II. KADEME MATEMATĠK ÖĞRETĠM PROGRAMININ OLASILIK VE ĠSTATĠSTĠK ALT ÖĞRENME ALANININ ĠSTATĠSTĠK BOYUTUNUN ĠNCELENMESĠ Yunus KAYNAR 1 Erdoğan HALAT 2 1 Akdoğan ilköğretim okulu, Kızılcahamam

Detaylı

KUYUMCULUK VE TAKI TASARIMI PROGRAMI ÖĞRENCĐLERĐNĐN OKULDAN BEKLENTĐLERĐ VE MESLEKĐ GELECEKLERĐNĐN DEĞERLENDĐRĐLMESĐ

KUYUMCULUK VE TAKI TASARIMI PROGRAMI ÖĞRENCĐLERĐNĐN OKULDAN BEKLENTĐLERĐ VE MESLEKĐ GELECEKLERĐNĐN DEĞERLENDĐRĐLMESĐ MYO-ÖS 2010- Ulusal Meslek Yüksekokulları Öğrenci Sempozyumu 21-22 EKĐM 2010-DÜZCE KUYUMCULUK VE TAKI TASARIMI PROGRAMI ÖĞRENCĐLERĐNĐN OKULDAN BEKLENTĐLERĐ VE MESLEKĐ GELECEKLERĐNĐN DEĞERLENDĐRĐLMESĐ Pınar

Detaylı

Öğretmen Adaylarının İnternet Kullanımı

Öğretmen Adaylarının İnternet Kullanımı 920 Öğretmen Adaylarının İnternet Kullanımı Nazan Doğruer, Eastern Mediterranean University, Famagusta, North Cyprus, nazan.dogruer@emu.edu.tr İpek Meneviş, Eastern Mediterranean University, Famagusta,

Detaylı

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI 11 1.1. Pazarlama Araştırması Kavramı ve Kapsamı 12 1.2. Pazarlama Araştırmasının Tarihçesi 14 1.3. Pazarlama Araştırması Pazarlama Bilgi Sistemi ve

Detaylı

TÜRKÇE ANABİLİM DALI TÜRKÇE EĞİTİMİ BİLİM DALI YÜKSEK LİSANS PROGRAMI 2011 2012 EĞİTİM ÖĞRETİM PLANI

TÜRKÇE ANABİLİM DALI TÜRKÇE EĞİTİMİ BİLİM DALI YÜKSEK LİSANS PROGRAMI 2011 2012 EĞİTİM ÖĞRETİM PLANI TÜRKÇE ANABİLİM DALI TÜRKÇE EĞİTİMİ BİLİM DALI YÜKSEK LİSANS PROGRAMI 2011 2012 EĞİTİM ÖĞRETİM PLANI GÜZ YARIYILI DERSLERİ Dersin Kodu Dersin Adı T U K Dersin Türü TEA 500* Seminer 020 Zorunlu TEA 501

Detaylı

2 PARADİGMALAR IŞIĞINDA BİLİMSEL ARAŞTIRMA ANLAYIŞLARI

2 PARADİGMALAR IŞIĞINDA BİLİMSEL ARAŞTIRMA ANLAYIŞLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 BİLİM ve ARAŞTIRMA 11 1.1. Bilim 12 1.2. Bilimin Temel Özellikleri 13 1.3. Bilimin Dallarının Sınıflandırılması 13 1.3.1. Aksiyomatik Bilimler 13 1.3.2. Pozitif Bilimler 15

Detaylı

SBS SINAV SİSTEMİ BİLGİLENDİRME KİTAPÇIĞI

SBS SINAV SİSTEMİ BİLGİLENDİRME KİTAPÇIĞI SBS SINAV SİSTEMİ BİLGİLENDİRME KİTAPÇIĞI ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ SİSTEMİ KAVRAMLARI (SBS) SEVİYE BELİRLEME SINAVI NEDİR? Maksimum SBS puanı: 500 SP(Sınıf Puanı) Katkı Payı : %70 İlköğretimin 6, 7 ve 8. sınıflarında

Detaylı

Frekans. Hemoglobin Düzeyi

Frekans. Hemoglobin Düzeyi GRUPLARARASI VE GRUPİÇİ KARŞILAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Uzm. Derya ÖZTUNA Yrd. Doç. Dr. Atilla Halil ELHAN 1. ÖNEMLİLİK (HİPOTEZ) TESTLERİ Önemlilik testleri, araştırma sonucunda elde edilen değerlerin ya da

Detaylı