Methodology: Findings: Results and Conclusions: GİRİŞ

Transkript

1 Elementary Educatin Online, 2017; 16(3): İlköğretim Online, 16(3), , [Online]: DOI: /ilknline PISA 2012 Türkiye Örnekleminde Okul Özelliklerinin Matematik Okuryazarlığına Etkisi 1 The Impact f Schl Prperties t Mathematics Literacy in the PISA 2012 Turkey Sample Yıldız Yıldırım, Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi, yildizyldrm@gmail.cm Melek Gülşah Şahin, Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi, melekgulsah@gmail.cm Elif Sezer, Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi, eliffszr@gmail.cm ÖZ. Bu araştırmanın amacı kul iklimi (öğretmenin dağı ve mrali, kul iklimini etkileyen öğrenciyle ve öğretmenle ilişkili faktörler)ve kaynaklarının (kulun eğitimsel kaynaklarının kalitesi, fiziksel altyapının kalitesi) Türkiye deki 15 yaş grubu öğrencilerin PISA 2012 matematik kuryazarlığına etkisini incelemektir ve araştırma ilişkisel bir araştırmadır. Araştırmanın çalışma grubunu PISA 2012 ye Türkiye den katılan 170 kul ve 4848 öğrenci luşturmaktadır. Araştırma, PISA 2012 Türkiye uygulaması kapsamında 15 yaş grubundaki öğrencilere uygulanan matematik kuryazarlığı testi ve kul yöneticilerine uygulanan kul anketinden elde edilen veriler üzerinden yürütülmüştür. Veri analizinde rbust maximum likelihd parametre kestirim yöntemine dayalı yl analizi ve LISREL 8.8 prgramı kullanılmıştır. Kurulan mdelde en yüksek yl katsayının kul iklimiyle ilişkili öğretmen faktörleri indeksi ve kul iklimiyle ilişkili öğrenci faktörleri indeksi arasında lduğu; en düşük katsayının ise öğretmenin dağı indeksi ve kul iklimini etkileyen öğretmen faktörleri indeksi arasında lduğu gözlenmiştir ve tüm yl katsayıları pzitif ve anlamlı bulunmuştur. Ayrıca bu yl katsayılarının rta ve yüksek etki büyüklüğüne sahip lduğu görülmüştür. Mdele ilişkin uyum indeksleri mükemmel uyuma işaret etmektedir. Bu bağlamda mdele dayalı larak kul iklimi ve kul kaynakları indekslerinin matematik kuryazarlığında etkili lduğu snucuna varılmıştır. Anahtar Sözcükler: Yl Analizi, PISA 2012, Okul İklimi, Okul Kaynakları, Matematik Okuryazarlığı ABSTRACT. The aim f this paper was t examine the impact f schl climate (teacher's fcus and mrale, student and teacher-related factrs affecting schl climate) and resurces (quality f the schl's educatinal resurces, the quality f physical infrastructure) in the PISA 2012 mathematics literacy fr 15 years-ld students in Turkey and this paper was crrelatinal research. Research grup was cnsisted f 170 schls and 4848 students, which cnstitutes PISA 2012 frm Turkey. The research was cnducted mathematics literacy test, which was administered t 15-years-ld students and schl questinnaires, which was administered t schl administratrs in cntext f PISA 2012 Turkey. LISREL 8.8 cmputer prgram and path analysis methd with rbust maximum likelihd parameter estimatin methd was used in the data analysis. It was bserved that the highest path cefficient was between schl climate related teacher factrs index and schl climate related student factrs index and the lwest cefficient between teachers fcus index and schl climate related teacher factr index was bserved. All path cefficient in the mdel was funded psitively and significantly. Thesecefficients had been medium and high effect size. In additin, the fit indices fr the mdel was shwn that the mdel had perfect fit. In this cntext, it was cncluded that schl climate and schl resurces index was effective in mathematics literacy. Keywrds: Path Analysis, PISA 2012, Schls Resurces, Schl Climate, Mathematics Literacy SUMMARY Purpse and Significance: The purpse f this research is t investigate the effect f the variables dealt with in the scpe f schl climate and schl resurce n the mathematics literacy f 15-yearld students attending Turkey PISA 2012 implementatin. The variables f teacher s fcus, teacher s mrale, student-related factrs affecting schl climate and teacher-related factrs affecting schl climate were handled in the scpe f schl climate. The variables f the quality f the educatinal resurces f the schl and the quality f the physical infrastructure were emplyed in the scpe f the schl resurces. In this regard, investigating the effect f the schl variables n mathematics 1 Bu çalışma V. Eğitimde ve Psikljide Ölçme ve Değerlendirme Kngresinde sözlü bildiri larak sunulmuştur. Geliş tarihi:13/11/2016, Kabul tarihi:14/03/2017, Yayımlanma tarihi: 01/07/2017

2 literacy and the relatinship between these schl variables reveals the imprtance f this research. Since this study deals with the schl variables affecting mathematics literacy, the results are imprtant fr schl administratrs, plicy makers and teachers. Methdlgy: This study is a relatinal research since it aims t determine the relatinships between the variables f schl climate and schl resurces and mathematics literacy. The study grup f the research includes 166 schls and year-ld students attending mathematics literacy weighted PISA frm Turkey in 2012 and selected by randm sampling methd based n statistical regin units. At the phase f the data analysis a mdel was established by the path analysis methd. Findings: When the established mdel was examined, it was bserved that the highest path cefficient was between schl climate-related teacher factrs (ClimTeach) and schl climaterelated student factrs (ClimStud) (β=0,65), and the lwest path cefficient was between teacher s fcus (TeachFc) and teacher factrs affecting schl climate (ClimTeach) (β=0,24). Accrdingly, it was seen that teacher-related factrs affecting schl climate predicted student-related factrs in a psitive level with a high effect, and teachers fcus predicted teacher-related factrs affecting schl climate in a psitive level with a medium effect. In additin, the predictive cefficient f the educatinal resurces f the schl frm the physical resurces was β=0,54, the predictive cefficient f teacher-related factrs affecting schl climate frm teacher s mrale was β=0,33 and the predictive cefficient f mathematics literacy frm the educatinal resurces f schl was β=0,28. When all path cefficients were examined, it was seen that they were in psitive level and had high effect in general. When the values related t the mdel were examined, it was seen that all values indicated perfect fit except AGFI (RMSEA 0,050; X 2 /sd 2; GFI, CFI, NFI, NNFI 0,95) but AGFI value indicated gd fit. The mdel established in the research explains 22% f the variance related t mathematics literacy. Results and Cnclusins: Accrding t the findings f this research the variables affecting PISA 2012 mathematics literacy mst are student factrs related t schl climate in the scpe f schl climate. It was determined that student-related factrs affect mathematic literacy at high level and in a psitive way. It was als fund that student-related factrs affecting schl climate were affected by teacher-related factrs affecting schl climate at high level and psitive way. It was fund that the quality f educatinal resurces affected mathematics literacy at medium level and in a psitive way. Based n the results f the study it can be suggested t make the schl envirnment eligible fr learning, t prvide the necessary infrastructure, t rganize guidance activities t arrange studentteacher relatinship, t determine the prblems abut student and teacher-related schl climate and t ffer suggestins abut these prblems, etc. Alternatively, the effect f the schl-related factrs n the success f the students in ther subjects can be cmpared in further studies. GİRİŞ Eknmik Kalkınma ve İşbirliği Teşkilatı (OECD) tarafından üç yıllık aralıklarla düzenlenen Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Prgramı (PISA) 15 yaş grubu öğrencilerin kuma becerileri, fen kuryazarlığı ve matematik kuryazarlığı alanındaki bilgi ve becerilerinin değerlendirildiği bir tarama çalışmasıdır (OECD, 2002). PISA uygulamasında 15 yaş grubu öğrenciler için zrunlu eğitimin bugünün bilgi tplumunun gerekliliklerini karşılamaya ne kadar hazır lduğu ölçülmektedir. Öğrencilerin belirli kul müfredatına ilişkin kazanımlarına daklanmaktan ziyade kendi yetenek, bilgi ve becerilerini gerçek yaşam zrluklarıyla baş etmede ne kadar kullanabildiğine daklanılmaktadır. Müfredatta yer alan amaç ve hedeflerde de öğrencilerin kulda öğrendikleri ile neler yapabileceğinin giderek ağırlık kazandığı değişim meydana gelmektedir (OECD, 2005) yılında ilk defa kuma becerisinin ele alındığı PISA da her uygulamada kuma becerileri, fen kuryazarlığı ve matematik kuryazarlığından birine ağırlık verilmektedir. PISA öğrencilerin kuryazarlığının belirlenmesine ek larak öğrencilerin ve kullarının özelliklerine ilişkin bilginin tplanmasını da içermektedir (OECD, 2005). Böylece öğrencilere ilişkin kuryazarlık bilgisinin 1093

3 öğrencilere ait diğer bilgilerle ilişkilendirilerek öğrenci, aile ve öğretmenlere bilgi sağlanması da mümkün labilmektedir. PISA 2012 PISA nın beşinci döngüsü lup, matematik kuryazarlığının 2003 yılından snra ikinci defa ağırlıklı larak belirlendiği çalışmadır. PISA 2012 de matematik kuryazarlığı bireylerin çeşitli kapsam ve içeriklere yönelik larak frmülleştirebilme, matematiği işe kşabilme ve yrumlayabilme kapasiteleri larak tanımlanmıştır (OECD, 2014). PISA 2012 araştırmasına 34 ü OECD üyesi ve 31 i OECD üyesi lmayan tplam 65 ülke katılmıştır. Türkiye matematik kuryazarlığı alanında 65 ülke arasından 44. sırada, OECD ülkeleri arasında da 31. sırada yer almaktadır. Türkiye OECD rtalamasının altındadır ve ikinci yeterlik düzeyinde yer almaktadır (OECD, 2014). PISA çalışmalarına genel larak bakıldığında hem öğrenci özelliklerinin hem de kul özelliklerinin ağırlıklı larak belirlenen kuryazarlık ile ilişkilendirildiği görülmektedir. Literatürde PISA verilerinin kullanıldığı kul değişkeni ile ilgili çalışmalar bulunmaktadır (Yılmaz Fındık ve Kavak, 2016; Özkan, 2015; Özmusul, 2013; Özmusul ve Başkan, 2013; Yıldırım, 2012; Akyüz ve Pala, 2010; Marks, Cresswell ve Ainley, 2006; Alacacı ve Erbaş, 2010). Bu çalışmada da kul özelliklerinin matematik kuryazarlığına etkisi incelenecektir. Bu dğrultuda literatürde yer alan çalışmalardan ilgili çalışmaların özetine aşağıda yer verilmiştir. Marks, Creswell ve Ainley (2006) çalışmalarında PISA 2000 verilerini kullanarak, ssyeknmik düzey ve öğrenci başarısı arasındaki ilişki için kulun materyal, ssyal ve kültürel kaynaklarını 30 ülke kapsamında incelemişlerdir. Öğrenci başarısında matematik-fen kuryazarlığı ve kuma becerisinden elde edilen puanlar ayrı ayrı kullanılmıştır. Genel larak çğu ülkede kültürel faktörlerin ve materyal kaynakların önemli etkiye sahip lduğu; ancak ssyal kaynakların düşük etkiye sahip lduğu ifade edilmiştir. Çğu ülkede eğitimsel kaynakların öğrenci başarısı ve ssyeknmik düzey arasındaki ilişkiye aracılık ettiği belirtilmiştir. Alacacı ve Erbaş (2010) çalışmalarında PISA 2006 verisine dayanarak kul özerkliği, kul yönetimi ve finansmanı, kul kaynakları, kabul etme-gruplama ve seçme ile kul prgram türü kategrileri gibi kul özelliklerinin öğrencilerin matematik kuryazarlığına etkisini incelemişlerdir. Öğrencilerin aile geçmişi ve demgrafik özellikleri kntrl altında tutularakhiyerarşik lineer mdelleme analizi kullanılmıştır. Araştırma kapsamına kul anketi ile gözlemlenen birçk değişkeni dâhil eden araştırmacılar; snuç larak kul yönetim gizliliği, kulda düzenli verilen dersler için öğrencilerin öğrenme süresinin rtalaması, kulun öğrenci başvurularını yüksek akademik seçicilikle değerlendirmesi gibi değişkenlerin manidar lduğunu bulmuşlardır. Ek larak kul prgram türünün varyansın %45,31 ini açıkladığını gözlemlemişlerdir. Yıldırım (2012) araştırmasında çklu regresyn analizini kullanarak PISA 2006 uygulamasında matematik ve kuma becerisi alt testlerinden elde edilen puanların rtalamasını etkileyen değişkenleri (ev, anne-baba özellikleri, öğrenci özellikleri, kul kaynakları, öğretim süreçleri ve kurumsal çevre)incelemiştir. Araştırmanın snucunda ise kul kaynaklarının rtalamayı anlamlı bir şekilde yrdamadığını bulmuştur. Sadece kul özelliklerinin ele alındığı Özkan ın (2015) araştırmasında PISA 2012 Türkiye verilerine dayalı larak sınıf büyüklüğü, kulda yapılan ekstra etkinlikler, eğitimsel ve fiziksel kaynakların kalitesi, öğrenci ve öğretmenle ilişkili faktörlerin etkilediği kul iklimi, öğrenci/öğretmen ranı ve kul büyüklüğü değişkenlerinin kul başarısına etkisiçklu regresyn analizi ile incelenmiştir. Araştırmanın snucunda bu değişkenlerin kul başarı puanlarındaki varyansın %29 unu açıkladığı ve tüm değişkenlerin manidar yrdayıcı lduğu bulunmuştur. Ayrıca öğrenciyle ilişkili faktörlerin etkilediği kul iklimi değişkeninin öğrenci başarısının en önemli yrdayıcısı lduğu tespit edilmiştir. Bu çalışmada önem sırasına göre eğitimsel kaynakların kalitesi, kulda öğrencilere sunulan ekstra etkinlikler, öğretmenle ilişkili faktörlerin etkilediği kul iklimi, fiziksel kaynakların kalitesi, öğrenci/öğretmen ranı, sınıf büyüklüğü ve kul büyüklüğü değişkenlerinin akademik başarının yrdayıcısı lduğu bulunmuştur. Literatür incelendiğinde kul özelliklerinin öğrencilerin kuryazarlığı ile ilişkisinin incelendiği çalışmaların söz knusu lduğu; ancak yeterli düzeyde lmadığı ve öğretmenin dağı, öğretmenin mrali, kul iklimini etkileyen öğrenciyle ilişkili faktörler, kul iklimini etkileyen öğretmenle ilişkili faktörler değişkenleri, kulun eğitimsel kaynaklarının kalitesi ve fiziksel altyapının kalitesi 1094

4 değişkenlerinin bir arada ele alınmadığı görülmektedir. Bu araştırmanın amacı kul iklimi ve kul kaynağı kapsamında ele alınan bu değişkenlerin Türkiye PISA 2012 uygulamasına katılan 15 yaş grubu öğrencilerin matematik kuryazarlığına etkisini incelemektir. Okul iklimi kapsamında öğretmenin dağı, öğretmenin mrali, kul iklimini etkileyen öğrenciyle ilişkili faktörler ve kul iklimini etkileyen öğretmenle ilişkili faktörler değişkenleri ele alınmıştır. Okul kaynakları kapsamında ise kulun eğitimsel kaynaklarının kalitesi ve fiziksel altyapının kalitesi değişkenleri kullanılmıştır. Okul eğitim kaynakları kategrisikul idarecilerinden elde edilen verilere dayanarak kaynak eksikliğinin öğrencilerin öğrenmesine engel teşkil etme durumlarını belirleme ile ilgili ifadeleri içermektedir. Fiziksel altyapının kalitesi kategrisi ise binanın ısıtma, sğutma ve ışık sisteminin zayıf lmasının, öğretim alanı (sınıf gibi) eksikliğinin öğrencilerin öğrenmesine engel teşkil etme durumlarını belirleme ile ilgili ifadeleri içermektedir (OECD, 2002). Öğretmen dağı pedagjik knularda öğretmenlerin fikir birliği ile ilgili ifadeleri içermektedir (OECD, 2014). Öğretmen mrali değişkeni öğretmenlerin çalışmaya yönelik istekliliğini, kul iklimini etkileyen öğrenci ile ilişkili faktörler ise öğrencilerin derslere ve etkinliklere katılım sıklıklarını, kul iklimini etkileyen öğretmenle ilişkili faktörler ise belirli öğretmen-öğrenci ilişkilerini gerçekleştirme ve öğretmenlerin ideal davranışları gösterme sıklığını ifade etmektedir. Okulların, öğrencilerin matematik başarılarında etkili bir faktör lduğu bilinmektedir (Rivkin, Hanushek ve Kain, 2005). Literatürde ilgili çalışmalara bakıldığında, PISA uygulamalarında araştırma kapsamında ele alınan değişkenlerin kullanıldığı çalışmaların az lduğu görülmüştür. Özellikle öğretmenin dağı değişkeni PISA 2012 de ilk kez verisi tplanan bir değişken lması nedeniyle literatürde bu değişkene ilişkin çalışmaya rastlanmamıştır. Ayrıca bu araştırmada verilerin analizinde diğer çalışmalardan farklı larak yl analizi kullanılmıştır. Bu bağlamda matematik kuryazarlığında kul değişkenlerinin etkisinin incelenmesi ve bu kul değişkenleri arasındaki ilişkilerin belirlenmesi bu araştırmanın önemini rtaya kymaktadır. Bu araştırmanın snuçları çalışmanın matematik kuryazarlığını etkileyen kul değişkenlerini ele alması nedeniyle kul yöneticileri, plitika belirleyiciler ve öğretmenler için önemlidir. Araştırmanın prblemini ise Okul değişkenleri (öğretmenin dağı, öğretmenin mrali, kul iklimini etkileyen öğrenciyle ilişkili faktörler ve kul iklimini etkileyen öğretmenle ilişkili faktörler, kulun eğitimsel kaynaklarının kalitesi ve fiziksel altyapının kalitesi) ve matematik kuryazarlığı ile kurulan yl mdelinin uyumu ve değişkenler arasındaki ilişkiler nasıldır? ifadesi luşturmaktadır. Araştırma Deseni YÖNTEM Bu çalışmadakul iklimi ve kaynaklarının Türkiye deki 15 yaş grubu öğrencilerin PISA 2012 matematik kuryazarlığına etkisi incelenmiştir. İlişkisel araştırmalar iki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişki lasılığını incelemektedir (Freankel, Wallen ve Hyun, 2012). Bu araştırmada da kul iklimi ve kul kaynakları değişkenleri ile matematik kuryazarlığı arasındaki ilişkileri belirlemek amaçlandığı için çalışma ilişkisel araştırma niteliğindedir. Çalışma Grubu Araştırmanın çalışma grubunu 2012 yılında matematik kuryazarlığının ağırlıklı alan lduğu PISA ya Türkiye den katılan ve istatistiksel bölge birimlerine dayalı larak seçkisiz örnekleme yöntemi ile seçilen 170 kul ve yaş grubu öğrenci luşturmaktadır. Bu öğrencilerin yaşı uygulamanın yapıldığı tarih itibariyle 15 yıl 3 ay ve 16 yıl 2 ay arasında değişmektedir. Öğrencilere ilişkin betimsel özellikler ve sayıları Tabl 1 de verilmiştir. 1095

5 Tabl 1.Öğrencilerin betimsel özelliklere göre frekansları Öğrenci Sayısı Okul türü İlköğretim Okulu 120 Genel Lise 1462 Anadlu Lisesi 1050 Fen Lisesi 35 Ssyal Bilimler Lisesi 307 Anadlu Öğretmen Lisesi 1216 Meslek Lisesi 279 Teknik Lise 75 Anadlu Teknik Lisesi 123 Çk Prgramlı Lise 178 Plis Kleji 68 Tplam 4848 Cinsiyet Kız 2370 Erkek 2478 Tplam 4848 PISA 2012 uygulamasına Türkiye den katılan kulların betimsel özellikleri ve sayıları ise Tabl 2 de verilmiştir. Tabl 2. Okulların betimsel özelliklere göre frekansları Okul Türü Devlet Okulu Özel Okul Kayıp Veri Okul Sayısı Okulun Bulunduğu Yer 166 Köy Kasaba 20 İlçe 51 Şehir Okul Sayısı Okulun Bulunduğu İstatistiki Bölge Birimi 46 Büyükşehir 45 İstanbul 27 Batı Marmara 7 Ege 20 Dğu Marmara 16 Batı Anadlu 17 Akdeniz 21 Orta Anadlu 10 Batı Karadeniz 9 Dğu Karadeniz 7 Kuzeydğu Anadlu 7 Ortadğu Anadlu 9 Güneydğu Anadlu 20 Okul Sayısı Tplam 170 Tplam 170 Tplam

6 Veri Tplama Aracı Bu araştırma PISA 2012 Türkiye uygulaması kapsamında 15 yaş grubu öğrencilere uygulanan Matematik Okuryazarlığı Testi ve kul yöneticilerine uygulanan Okul Anketinden elde edilen veriler üzerinden yürütülmüştür. Bu verilere PISA Uluslararası Veri Tabanı lan adresi üzerinden ulaşılmıştır. PISA 2012 de Matematik Okuryazarlığı Testi yedi içerik alanından luşmaktadır. Bunlar Değişim ve İlişkiler, Uzay ve Şekil, Çkluk, Belirsizlik ve Veri, Frmülleştirme, İşe Kşma ve Yrumlamadır (OECD, 2014). Araştırmada kul iklimi ve kul kaynakları kapsamında ele alınan değişkenler PISA 2012 teknik rapruna (OECD, 2014) göre belirlenmiştir. Bu dğrultuda kul iklimi kapsamında öğretmenin dağı, öğretmenin mrali, kul iklimini etkileyen öğrenciyle ilişkili faktörler ve kul iklimini etkileyen öğretmenle ilişkili faktörler indeks puanları kullanılmıştır. Okul kaynakları kapsamında ise kulun eğitimsel kaynaklarının kalitesi ve fiziksel altyapının kalitesi indeks puanları kullanılmıştır. Bu değişkenlere ilişkin indeks puanlarının luşturulmasında Tabl 3 de verilen maddeler kullanılmıştır. Bu indeksler OECD tarafından luşturulurken kulun eğitimsel kaynaklarının kalitesi, fiziksel altyapının kalitesi, öğretmenin dağı ve öğretmenin mrali değişkenleri için tüm maddeler ters kdlanmıştır ve madde tepki kuramı ölçekleme kullanılmıştır. Bu değişkenlerde indeks puanlarının yüksek lması ölçülen özelliğin de yüksek lduğu anlamına gelmektedir. (OECD, 2014). Tabl 3. Değişkenlere ilişkin öğrenci anketinde yer alan maddeler ve kdlamalar Değişkenler Maddeler Kdlama Öğretmenin Odağı Öğretmenin Mrali Matematik öğretmenleri yeni öğretim yöntem ve teknikleriyle ilgilenmektedir. Akademik standartların, öğrencilerin düzey ve ihtiyaçlarına en iyi adapte edilmesinde matematik öğretmenleri fikir birliği içerisindedir. Öğrencileri ssyal ve duygusal gelişiminin, sınıfta matematiksel beceri ve bilgileri kazandırmak kadar önemli lduğu knusunda matematik öğretmenleri fikir birliği içerisindedir. Bu kuldaki öğretmenlerin mrali yüksektir. Öğretmenler istekli bir şekilde çalışmaktadır. Bu kulda öğretmenler ödül almaktadırlar. Öğretmenler akademik başarıya değer vermektedir. 1-Kesinlikle Katılıyrum. 2- Katılıyrum. 1-Kesinlikle Katılıyrum. 3-Katılmıyrum. 2- Katılıyrum. 4- Kesinlikle Katılmıyrum. 3- Katılmıyrum. Tüm maddeler ters kdlanmıştır. 4-Kesinlikle Katılmıyrum. 1093

7 Okul İklimini Etkileyen Öğrenciyle İlişkili Faktörler Okul İklimini Etkileyen Öğretmenle İlişkili Faktörler Okulun Eğitimsel Kaynaklarının Kalitesi Öğrencilerin keyfi devamsızlıkları Öğrencilerin dersi asması Öğrencilerin kula geç gelmesi Öğrencilerin zrunlu kul etkinliklerine (ör. spr günleri) ya da gezilere katılmaması Öğrencilerin öğretmenlere saygılı lmaması Öğrencilerin diğer öğrencileri tehdit etmesi ya da fiziksel şiddet uygulaması Öğrencilerin ptansiyellerinin tamamını kullanmaları için teşvik edilmemesi Öğrenci öğretmen ilişkilerinin zayıf lması Öğretmenlerin farklı yetenek seviyesindeki öğrencilere aynı sınıf içinde eğitim vermek zrunda lmaları Öğretmenlerin çeşitli etnik kökenlerden (yani dil, kültür) öğrencilere aynı sınıf içinde eğitim vermek zrunda lmaları Öğretmenlerin, öğrencilerden beklentilerinin düşük lması Öğretmenlerin, her öğrencinin ihtiyaçlarını ayrı ayrı karşılayamaması Öğretmen devamsızlığı Persnelin değişime direnmesi Öğretmenlerin öğrencilere çk katı davranması Öğretmenlerin derse geç kalması Öğretmenlerin derslere iyi hazırlanmaması Fen labratuvarlarının dnanımının yetersizliği/eksikliği Öğretim materyallerinin yetersizliği/eksikliği İnternet bağlantısının lmaması Öğretim amaçlı kullanılan bilgisayarın yetersizliği/eksikliği Öğretim amaçlı bilgisayar yazılımının yetersizliği/eksikliği Kütüphane materyallerinin yetersizliği/eksikliği 1- Hiç 2- Çk az 3- Bazen 4- Çk 1- Hiç 2- Çk az 3- Bazen 4- Çk 1- Hiç 2- Çk az 3- Bazen 4- Çk Tüm maddeler ters kdlanmıştır. 1094

8 Fiziksel Altyapının Kalitesi Okul binalarının ve kul bahçesinin yetersizliği/eksikliği Isıtma/sğutma ve ışıklandırma sistemlerinin yetersizliği/eksikliği Öğretim alanlarının (ör. sınıflar) yetersizliği/eksikliği 1- Hiç 2- Çk az 3- Bazen 4- Çk Tüm maddeler ters kdlanmıştır. Okul anketi ve öğrenci anketi verilerinin birleştirilmesi aşamasında, matematik kuryazarlığı değişkeni için öğrenci anketi verilerinde her bir kul ve her bir lası değer (PV1MATH-PV5MATH) için rtalama matematik kuryazarlığı değeri hesaplanmış ve kullanılmıştır. Verilerin Analizi Verilerin çözümlenmesi aşamasında yl analizi (path analysis) yöntemi ile mdel kurulmuştur. Yl analizi yöntemi, gözlenen değişkenler için yapısal bir mdeldir ve bu yapısal mdel etki üstünlüğü ile ilgili hiptezleri temsil eder (Kline, 2005).Araştırma kapsamında teknik raprda kul iklimi ve kul kaynakları larak ele alınan değişkenler ile mdel kurulmuş ve bu mdele ait RMSEA, CFI, GFI, AGFI, NFI, NNFI uyum indeksleri kriter değerlere göre incelenmiştir (Sümer, 2000; 59-61; Kline, 2005).Bu indeksler için ele alınan kriter değerler ise Tabl 4 te verilmiştir. Tabl 4. Mdelin uyumu için ele alınan kriter değerler Uyum indeksleri Kriter Değerler Mükemmel Uyum İyi Uyum RMSEA 0,05 0,08 X 2 /sd 2,00 3,00 GFI 0,95 0,90 AGFI 0,95 0,90 CFI 0,95 0,90 NFI 0,95 0,90 NNFI 0,95 0,90 Kellway e (1998) göre, belirleme katsayısı R 2 nin de uyum indeksleri ile birlikte raprlanması gerekmektedir. Bu nedenle araştırmada uyum indekslerinin yanı sıra R 2 de incelenmiştir. R 2 açıklanan varyans ranı larak da betimlenebilir. Uyum indekslerine ve belirleme katsayısına ek larak yl katsayıları incelenmiş ve bu yl katsayıları Kline in (2005) kriterleri ile karşılaştırılarak yrumlanmıştır. Kline e (2005) göre yl katsayısı için etki büyüklükleri yl katsayısı 0,10 dan düşük ise küçük etki, 0,30 dlaylarında ise rta etki, 0,50 ya da daha yüksek ise de büyük etkilarak yrumlanmaktadır. PISA 2012 teknik rapru dikkate alınarak seçilen kul iklimi ve kul kaynaklarına ait değişkenler ile matematik kuryazarlığı arasındaki ilişkiye dayalı larak mdel kurulmuştur. Mdel kurulmadan önce tek değişkenli nrmallik, çk değişkenli nrmallik ve çklu bağlantılılık incelenmiştir. Öncelikle test edilen tek değişkenli nrmallik için örneklem büyüklüğü 50 nin üzerinde lması nedeniyle her bir değişkene ait Klmgrv-Smirnv istatistiği incelenerek kulun eğitimsel kaynaklarının kalitesi ve kul iklimini etkileyen öğrenci ile ilişkili faktörler değişkenleri dışında tüm değişkenlerde nrmalliğin sağlanmadığı gözlenmiştir (p<0,05). Daha snra çk değişkenli nrmallik incelendiğinde RMK değeri1,095 bulunduğu ve bu değerin 1 e yakın lduğu için çk değişkenli 1095

9 nrmalliğin sağlandığı görülmüştür. Çklu bağlantılılık için ise değişkenler arası krelasyn katsayıları incelenmiş ve değişkenler arası krelasyn katsayıları 0,80 den büyük lmadığı için çklu bağlantılılık prbleminin lmadığı tespit edilmiştir. Gerekliliklerden tek değişkenli nrmalliğin sağlanmaması nedeniyle parametre kestirim yöntemi larak rbust maximum likelihd kullanılmıştır ve analizler LISREL 8.8 prgramıyla yapılmıştır. Ek larak veri setinde bulunan kayıp veri ranı %10 dan düşük (4 kul) liste/durum bazında silme (listwise) yöntemi kullanılarak silinmiştir ve 166 kul araştırma kapsamında ele alınmıştır. BULGULAR Araştırmanın amacı dğrultusunda kurulan mdele ilişkin standartlaştırılmış yl katsayılarını ve hata (disturbance) değerlerini içeren yl diyagramı Şekil 1 de sunulmuştur. Şekil 1.Kurulan mdele ilişkin standartlaştırılmış yl katsayılarını ve hata değerleriniiçeren yl diyagramı Şekil 1 incelendiğinde değişkenler arasındaki en yüksek yl katsayısının kul iklimi ve ilişkili öğretmen faktörleri (IklimOgt) ile kul iklimi ile ilişkili öğrenci faktörleri (IklimOgr) arasında lduğu (β=0,65), en düşük yl katsayısının ise öğretmenin dağı (ÖgtOdak) ve kul iklimini etkileyen öğretmen faktörleri (IklimOgt) arasında (β=0,24) lduğu gözlenmiştir. Bu dğrultuda kul iklimini etkileyen öğretmenle ilişkili faktörler ve kul iklimini etkileyen öğrenci ile ilişkili faktörleri yrdamasınınpzitif düzeyde yüksek etki lduğu, öğretmenin dağının kul iklimini etkileyen öğretmenle ilişki faktörleri yrdamasının ise pzitif düzeyde rta etki lduğu görülmüştür. Bunların yanı sıra fiziksel kaynakların kalitesinden kulun eğitimsel kaynaklarının kalitesini yrdama katsayısı β=0,54, öğretmenin mralinden kul iklimini etkileyen öğretmen ile ilişkili faktörleri yrdama katsayısı β=0,33 ve kulun eğitimsel kaynaklarından matematik kuryazarlığını yrdama katsayısı β=0,28 lduğu gözlemlenmiştir. Sn larak kul iklimi ile ilişkili öğrenci faktörlerinin matematik kuryazarlığını yrdama katsayısı ise β=0,36 bulunmuştur. Mdelde bulunan tüm yl katsayıları incelendiğinde genel larak pzitif düzeyde rta ve yüksek etkiye sahip lduğu görülmüştür (Kline, 2005).Ayrıca kurulan mdelde tüm hata değerlerinin 0,90 ın altında lduğu görülmüştür. Kurulan mdele ilişkin hesaplanan uyum indeksi değerleri Tabl 5 te verilmiştir. Tabl 5. Mdel uyum indeks değerleri 1096

10 Uyum indeksleri Hesaplanan Uyum İndeksi Değerleri RMSEA 0,028 X 2 /sd 13,53/12=1,1275 GFI 0,96 AGFI 0,91 CFI 1,00 NFI 0,97 NNFI 0,99 Tabl 5 te verilen değerler incelendiğinde AGFI hariç tüm değerlerin mükemmel uyuma işaret ettiği (RMSEA 0,050; X 2 /sd 2; GFI,CFI,NFI,NNFI 0,95); ancak AGFI değerinin iyi uyuma işaret ettiği görülmüştür (Sümer, 2000; 59-61; Kline, 2005).Mdele ilişkin R 2 değerleri incelendiğinde ise kul kaynakları indeksi için 0,30; kul iklimi ile ilişkili öğrenci faktörleri indeksi için 0,42; kul iklimi ile ilişkili öğretmen faktörleri indeksi için 0,23; matematik kuryazarlığı için ise 0,22 lduğu bulunmuştur. Bu değerler açıklanan varyansı göstermekte lup en yüksek açıklanan varyansın kul iklimi ile ilişkili öğrenci faktörleri indeksi için lduğu, en düşük açıklanan varyansın ise matematik kuryazarlığı için lduğu gözlemlenmiştir. Bu mdel matematik kuryazarlığına ilişkin varyansın %22 sini açıklamaktadır ve regresyn denklemi; MATOKUR=0,28*SCMATEDU+0,36*STUDCLIM R 2 =0,22 şeklindedir. Mdelde ele alınan fiziksel kaynakların kalitesi, kulun eğitimsel kaynaklarının kalitesi, öğretmenin mrali, öğretmenin dağı, kul iklimini etkileyen öğretmenle ilişkili faktörler ve kul iklimini etkileyen öğrenciyle ilişkili faktörler değişkenlerinin matematik kuryazarlığını açıklama ranının 0,22 lması nedeniyle matematik kuryazarlığındaki varyansın %78 i başka etkenler tarafından açıklanmaktadır. Matematik kuryazarlığını kul iklimini etkileyen öğrenciyle ve öğretmenle ilişkili faktörler değişkeni üzerinden dlaylı larak etkileyen değişkenler incelendiğinde öğretmen dağı veöğretmenin mraliindeksinin matematik kuryazarlığını yrdama katsayısının sırasıyla 0,06 ve 0,08 lduğu görülmüştür. Bu dğrultuda matematik kuryazarlığını öğretmen dağının ve mralinin yrdamasının düşük etkiye sahip lduğu ancak kul iklimini etkileyen öğretmen faktörlerinin yrdamasının rta etkiye sahip lduğu görülmüştür. Matematik kuryazarlığını kulun eğitimsel kaynakların kalitesi üzerinden dlaylı larak etkileyen fiziksel altyapının kalitesi değişkeninin ise yrdama katsayısının 0,15 lduğu görülmüştür. Buna dayalı larak fiziksel altyapının kalitesi değişkeni dlaylı larak matematik kuryazarlığı üzerinde düşük etkiye sahip lduğu gözlemlenmiştir. Matematik kuryazarlığını dlaylı larak yrdayan değişkenlere ilişkin regresyn denklemi; MATOKUR=0,54*0,28*SCMATBUI+0,24*0,65*0,36*TCFOCST+0,33*0,65*0,36*TCMORALE,=0,15*SC MATBUI+0,06*TCFOCST+0,08*TCMORALE R 2 =0,047 şeklindedir. Mdelde ele alınan öğretmenin dağı, öğretmenin mrali ve fiziksel altyapının kalitesi değişkenlerinin matematik kuryazarlığı dlaylı larak açıkladığı varyansın yaklaşık %5 lduğu gözlemlenmiştir. Bu değişkenlerin matematik kuryazarlığını açıklamada etkisinin çk düşük lduğu belirtilebilir. 1097

11 SONUÇ VE ÖNERİLER Bu araştırmada PISA 2012 Türkiye kul anketinde yer alan öğretmenin mrali, öğretmenin dağı, kul iklimini etkileyen öğretmenle ilişkili faktörler, kul iklimini etkileyen öğrenciyle ilişkili faktörler, kulun eğitimsel kaynaklarının kalitesi, fiziksel altyapının kalitesi ve öğrenci anketinde yer alan matematik kuryazarlığı değişkenleri arasındaki ilişki yl analizi ile incelenmiştir. Analiz snucunda kurulan mdele dayalı larak kul iklimi ve kul kaynakları indekslerinin matematik kuryazarlığını açıklamada etkili lduğu snucuna varılmıştır. Mdele ilişkin uyum indeksleri ise mdelin mükemmel uyum gösterdiğine işaret etmektedir. Ayrıca mdelde yer alan tüm yl katsayılarınınrta ve yüksek etki büyüklüğünde manidar lduğu görülmektedir. Bu araştırmanın bulgularına göredğrudan ve dlaylı etkilere bakıldığındapisa 2012 matematik kuryazarlığını en fazla etkileyen değişken kul iklimi kapsamındaki kul iklimi ile ilişkili öğrenci faktörleridir. Öğrenciyle ilişkili faktörlerin matematik kuryazarlığını yüksek düzeyde ve pzitif etkilediği saptanmıştır. Bu snuç literatürdeki diğer çalışmalarla tutarlıdır (Özer Özkan, 2016; Liu, Damme, Gielen ve Nrtgate, 2015; Özkan, 2015; İş Güzel, 2014; Yıldırım, 2012; Alacacı ve Erbaş, 2010; Marks, Cresswell ve Ainley, 2007; Wöbmann, 2003; Kurul Tural, 2002). Ancak bazı ülkelerde farklı snuçların elde edildiği de görülmektedir. Örneğin Huang ve Sebastian ın (2014) çalışmasına göre ssyeknmik düzey açısından farklılaşan ülkelerin çğunda kul iklimini etkileyen öğrenciyle ilişkili faktörler, matematik kuryazarlığını manidar etkilememektedir, iki değişken arasında sadece İsrail de negatif yönde manidar bir ilişki vardır. Okul iklimini etkileyen öğrenciyle ilişkili faktörlerin kul iklimini etkileyen öğretmenlerle ilişkili faktörler tarafından yüksek düzeyde ve pzitif etkilendiği de bu araştırmanın snuçları arasındadır. Ayrıca bu araştırmada kul iklimini etkileyen öğretmenle ilişkili faktörlerin matematik kuryazarlığını pzitif etkilediği bulunmuştur. Literatürde de öğretmenlerin öğrencileri ile ilgilenerek, öğrencilerinin başarısına lan pzitif etkisinin belirlendiği çalışmalar da bu araştırmanın snucunu desteklemektedir (Yılmaz 2006; Miller, 2000). Ancak literatürdeki bazı çalışmalarda kul iklimini etkileyen öğretmenle ilişkili faktörlerin PISA matematik kuryazarlığı üzerinde manidar bir etkisinin lmadığı (Özer Özkan, 2016; Liu, Damme, Gielen ve Nrtgate, 2015; Areepattamannil, 2014; Huang ve Sebastian, 2014) veya negatif yönde etkilediği (İş Güzel, 2014; Huang ve Sebastian, 2014; Plidan, Hanel ve Buddelmeyer, 2013) görülmektedir. Bu araştırmada öğretmenin mrali ve dağının kul iklimini etkileyen öğretmenle ve öğrenciyle ilişkili faktörleri pzitif yönde manidar etkilediği bulunmasına rağmen bu değişkenlerin matematik kuryazarlığı üzerinde anlamlı bir etkisinin lmadığı saptanmıştır. Literatürdeki çalışmalarda öğretmenin dağının matematik kuryazarlığına etkisine yönelik çalışmalara rastlanmazken, öğretmen mralinin matematik kuryazarlığı ile manidar ilişkide lmadığı bulunmuştur. Bu araştırmanın snucuna benzer snuçlara ulaşan çalışmalar literatürde bulunmaktadır. (Liu, Damme, Gielen ve Nrtgate, 2015; Huang ve Sebastian, 2014; Plidan, Hanel ve Buddelmeyer, 2013). Ancak bu çalışmanın aksine Huang ve Sebastian (2014) sadece Mntenegr için öğretmen mralinin matematik kuryazarlığı üzerinde negatif yönde anlamlı bir etkiye sahip lduğu snucuna varmıştır. Araştırmanın snucunda eğitimsel kaynakların kalitesinin matematik kuryazarlığını rta düzeyde ve pzitif etkilediği bulunmuştur. Bu durum literatür ile tutarlıdır (Özer Özkan, 2016). Fiziksel altyapının kalitesinin de eğitimsel kaynakların kalitesini ve matematik kuryazarlığını pzitif etkilediği saptanmıştır. Literatürdeki bazı çalışmalara göre de fiziksel altyapının kalitesi matematik kuryazarlığını pzitif yönde manidar etkilemektedir (Areepattamannil, 2014; İş Güzel, 2014). Ancak Özer Özkan a (2016) göre bu iki değişken arasında manidar bir ilişki yktur. Snuç larak başarı gibi eğitimsel snuçlar eğitim kalitesinin önemli bir göstergesidir (Şahin, 2004). Eğitim kalitesinin artırılmasına yönelik alınabilecek tedbirler eğitim kalitesini dlayısıyla da eğitim çıktılarını pzitif etkileyecektir. Bu tedbirler; kul rtamının öğrenme için elverişli hale getirilmesi, gerekli alt yapının sağlanması, öğrenci ve öğretmen ilişkisinin düzenlenmesine yönelik rehberlik etkinliklerinin düzenlenmesi, öğrenci ve öğretmene ilişkin kul iklimi ile ilişkili srunların belirlenmesi ve bunlara ilişkin çözüm önerilerinin getirilmesi vb. larak sıralanabilir. 1098

12 Bu çalışmada PISA 2012 kul anketinde yer alan değişkenlerin matematik kuryazarlığı ile ilişkisini belirlemeye yönelik mdel kurulmuştur. Farklı çalışmalar için ise matematik davranışı değişkeni ile lan ilişkiler incelenebilir. Okula ilişkin faktörlerin öğrencilerin diğer derslerdeki öğrenci başarısına lan etkisi de karşılaştırılabilir. Ek larak kul anketinde yer alan başka kul değişkenlerinin (öğretmen eksikliği, kul bağımsızlığı, öğretmen katılımı vb.)matematik kuryazarlığını yrdamasına ilişkin bir yl mdeli incelenebilir. Bu araştırma kapsamında mdelin kurulmasında yl analizi yöntemi kullanılmıştır, başka çalışmalarda farklı analiz yöntemleri (hibrit, hiyerarşik lineer mdel, ljistik regresyn) ile bu çalışmada ele alınan değişkenlerin matematik kuryazarlığına etkisi incelenebilir. KAYNAKÇA Akyüz, G., & Pala, N. M. (2010). PISA 2003 snuçlarına göre öğrenci ve sınıf özelliklerinin matematik kuryazarlığına ve prblem çözme becerilerine etkisi. İlköğretim Online, 9(2). Alacaci, C. & Erbas, A. K. (2010). Unpacking the inequality amng Turkish schls: Findings frm PISA Internatinal Jurnal f Educatinal Develpment, 30(2), Anıl, D., Özer Özkan, Y., & Demir, E. (2015). PISA 2012 araştırması ulusal nihai rapr. T.C. Milli Eğitim Bakanlığı Ölçme, Değerlendirme ve Sınav Hizmetleri Genel Müdürlüğü: Ankara. Areepattamannil, S. (2014). Are learning strategies linked t academic perfrmance amng adlescents in tw states in India? A tbit regressin analysis. The Jurnal f general psychlgy, 141(4), EARGED. (2010). PISA 2009 ulusal ön rapru. Ankara. Fraenkel, J. R., Wallen, N. E. & Hyun, H. H. (2012). Hw t design and evaluate research in educatin (8th edt.). New Yrk: McGram-Hill Cmpanies. Huang, H., & Sebastian, J. (2015). The rle f schls in bridging within-schl achievement gaps based n sciecnmic status: a crss-natinal cmparative study. Cmpare: A Jurnal f Cmparative and Internatinal Educatin, 45(4), İş Güzel, Ç. (2014). Uluslararası g renci deg erlendirme prgramı nda (PISA 2003) tu rk g rencilerin g renci ve kula ı lis kin etkenlerin ve etkiles imlerinin matematik kur yazarlıg ına etkisi. Akdeniz Eg itim Aras tırmaları Dergisi, 15, Kellway, E. K. (1998). Using LISREL fr structural equatin mdeling: A researcher's guide. Sage. Kline, R. B. (2005). Principles and practice f structural equatin mdeling (2. baskı). New Yrk. Kurul-Tural, N. (2002). Öğrenci başarısında etkili kul değişkenleri ve eğitimde verimlilik. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 35(1-2), Liu, H., Van Damme, J., Gielen, S., & Van Den Nrtgate, W. (2015). Schl prcesses mediate schl cmpsitinal effects: mdel specificatin and estimatin. British Educatinal Research Jurnal, 41(3), Marks, G. N., Cresswell, J., & Ainley, J. (2006). Explaining sciecnmic inequalities in student achievement: The rle f hme and schl factrs. Educatinal research and Evaluatin, 12(02), MEB. (2015). PISA 2012 araştırması ulusal nihai rapr. Ankara. Miller,S. R. (2000). Falling ff track: Hw teacher-student relatinships predict early high schl failure rates. ERIC Dcuments Reprductin Service, N: ED 441,907. OECD. (2002).PISA 2000 technical reprt. Paris: OECD Publishing. OECD. (2005). PISA 2003 technical reprt. Paris: OECD Publishing. 1099

13 OECD. (2013). PISA 2012 results: What makes schls successful? Resurces, plicies and practices (Vlume IV). Paris: OECD Publishing. OECD. (2014). PISA 2012 technical reprt. Paris: OECD Publishing. Özer Özkan, Y. (2016). Examining the Effective Variables n Classificatin f Schl's Success thrugh PISA 2012 Turkey Data. Internatinal Online Jurnal f Educatinal Sciences, 8(2). Özmusul, M. (2013). PISA 2009 Verilerine Göre Türkiye De Liselerin Okul Plitika Ve Uygulamaları Ile Bunların Öğrenme Çıktıları Üzerine Etkileri. Özmusul, M., & Başkan, G. A. (2013). Schl Plicies and Practices at Upper Secndary Schls in Turkey Accrding t PISA 2009 Data. Online Submissin, 3(4), O zkan, M. (2015). PISA 2012 Tu rkiye verilerine g re kul deg işkenlerinin g renci başarısını yrdama gücü. Uluslararası Eğitim Bilimleri Dergisi, 2(5), Plidan, C., Hanel, B., & Buddelmeyer, H. (2013). Explaining the sci-ecnmic status schl cmpletin gap. Educatin Ecnmics, 21(3), Rivkin, S. G., Hanushek, E. A., & Kain, J. F. (2005). Teachers, schls, and academic achievement. Ecnmetrica, 73(2), Sümer, N. (2000). Yapısal eşitlik mdelleri: temel kavramlar ve örnek uygulamalar. Türk Psiklji Yazıları. 3 (6) Sahin, A. E. (2004). A qualitative assessment f the quality f Turkish elementary schls. ERIC Database. Yıldırım, K. (2012). PISA 2006 verilerine göre Türkiye de eğitimin kalitesini belirleyen temel faktörler. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 10(2), Yılmaz, E. T. (2006). Uluslararası öğrenci başarı değerlendirme prgramı (PISA) nda Türkiye deki öğrencilerin matematik başarılarını etkileyen faktörler. Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi. Ankara. Fındık, L. Y., & Kavak, Y. (2013). Türkiye deki ssy-eknmik açıdan dezavantajlı öğrencilerin PISA 2009 başarılarının değerlendirilmesi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, 2(2), Wößmann, L. (2003). Schling resurces, educatinal institutins and student perfrmance: the internatinal evidence. Oxfrd Bulletin f Ecnmics and Statistics, 65(2),