3
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Sekizinci sınıf matematik ders kitaplarındaki matematiksel görevlerin bilişsel istem düzeylerine göre incelenmesi: Sayılar ve işlemler öğrenme alanı
Bu çalışmanın amacı 8. sınıf matematik ders kitaplarının sayılar ve işlemler öğrenme alanında yer alan matematiksel görevlerin bilişsel istem düzeylerinin incelenmesidir. Bu amaçla 2018 ortaokul matematik dersi öğretim programına göre Milli Eğitim Bakanlığı, Talim Terbiye Kurulunun kararı ile 2019 yılı itibariyle beş yıl süreyle okutulması önerilen iki farklı 8. sınıf matematik ders kitabı ele alınmıştır. Biri Milli Eğitim Bakanlığı (A) diğeri özel bir yayınevi (B) tarafından hazırlanmış bu kitaplardaki sayılar ve işlemler öğrenme alanında yer alan matematiksel görevler öncelikle hazırlık, çözümlü, alıştırma ve değerlendirme olmak üzere dört görev türü grubuna ayrılmıştır. Daha sonra hazırlık, alıştırma ve değerlendirme türündeki görevlerin tümü Smith ve Stein (1998) tarafından önerilen bilişsel istem düzeylerine göre analiz edilmiştir. Çalışma sonucunda kitaplarda yer alan görevlerin yarısından fazlasının bilişsel istem düzeyinin düşük seviyede olduğu ve A kitabındaki görevlerin bilişsel istem düzeylerinin B kitabına göre daha yüksek olduğu görülmüştür. Ayrıca hazırlık türü görevlerde ezberleme düzeyinde görev bulunmazken alıştırma türü görevlerde ise matematik yapma düzeyinde görevin bulunmadığı görülmüştür.
Web 2.0 destekli su okuryazarlığı etkinliklerinin ortaokul 5. sınıf öğrencilerinin su ayak izi ve su okuryazarlığı düzeylerine etkisi
Su, sürdürülebilir bir gelecek için bireyler ve çevre açısından önemli bir öğedir. Bu çalışmanın amacı, su okuryazarlığı eğitimi etkinliklerinin ortaokul 5. sınıf öğrencilerinin su okuryazarlık düzeyleri ve su ayak izine etkisinin incelenmesidir. Bu amaç doğrultusunda araştırmaya katılan öğrencilerin su okuryazarlık düzeylerini geliştirmek ve su ayak izlerini azaltmak için Web 2.0 araçları kullanılarak eğitim etkinlikleri geliştirilmiştir. Araştırmada nicel araştırma yöntemlerinden yarı deneysel desen kullanılmıştır. Dersler deney grubu ile su okuryazarlığı eğitimi etkinlikleri kapsamında 5E öğretim modeline uygun olarak, her basamakta Web 2.0 araçları kullanılarak işlenmiştir. Kontrol grubundaki öğrencilerle ise 3-8. Sınıf Fen Bilimleri Öğretim Programında (2018) yer alan kazanımlar doğrultusunda işlenmiştir. Araştırmanın çalışma grubunu 60 ortaokul beşinci sınıf öğrencisi oluşturmaktadır (27 kontrol grubunda, 33 deney grubunda). Örneklem seçiminde seçkisiz olmayan örnekleme yöntemlerinden uygun örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Araştırmada Aytaç (2023) tarafından geliştirilen "Su Okuryazarlığı Ölçeği" ve öğrencilerin su ayak izi düzeylerini belirlemek için ise "Web Tabanlı Su Ayak İzi Hesaplama Aracı" kullanılmıştır. Verilerin analizinde SPSS Paket programı kullanılmıştır. Elde edilen verilerin analizinde betimsel istatistikler ve su okuryazarlığı test puanlarının analizi için bağımlı gruplar bağımsız gruplar için t-testi kullanılmıştır. Su ayak izi puanlarının analizinde ise Mann Whitney U testi, Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi ve Pearson Korelasyon Analizi kullanılmıştır. Bu çalışmadan elde edilen veriler doğrultusunda Web 2.0 araçları kullanılarak geliştirilen su okuryazarlığı eğitimi etkinliklerinin, deney grubundaki öğrencilerin su okuryazarlığını geliştirip su ayak izlerini azaltma noktasında etkili olduğu sonucu elde edilmiştir.
Makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak Pisa verilerine göre öğrenme düzeylerine etki eden faktörlerin belirlenmesi
Bu araştırmada, PISA 2015-2018 sınav verilerini kullanarak, makine öğrenmesi algoritmaları ile Türkiye'den katılan öğrencilerin fen okuryazarlığı, matematik okuryazarlığı ve okuma becerileri üzerindeki akademik performans seviyelerini etkileyen öğrenci, aile ve okullara ait etmenlerin tespit edilmesi ve öğrencilerin akademik performanslarının tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Ayrıca öğrenci performansını tahmin etmek amacıyla oluşturulan makine öğrenmesi modellerini anlamlı şekilde etkileyen değişkenler belirlenmiştir. Singapur ve B-S-J-Z (Çin) gibi ülkelerin PISA performanslarıyla bu değişkenlerin öğrencilerin akademik performansları üzerindeki etkileri karşılaştırılarak benzerlikler ve farklılıklar belirlenmiştir. Araştırma kapsamında, makine öğrenmesi algoritmalarından Random Forest (RF), XGBoost, Destek Vektör Regresyon (SVR) ve Bayesyan Düzenlemeli Yapay Sinir Ağları (BRNN) algoritmaları kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmiştir. XGBoost algoritmasının, özellikle fen ve matematik okuryazarlık skorlarında düşük hata oranları ile yüksek performans sergilediği ve diğer algoritmalara kıyasla daha yüksek doğrulukta tahminler yaptığı belirlenmiştir. Değişkenlerin model performansına katkıları Shapley değerleri kullanılarak incelenmiş ve yüksek önem derecesine sahip değişkenler belirlenmiştir. Ayrıca, okulların ve öğrencilerin gelecekteki skorlarının tahmin edilmesi de amaçlanmıştır. Stratejik planlamalar yapmak ve eğitim sisteminin gelecekteki durumunu öngörmek için bu tahminler önemli detaylar vermektedir. Elde edilen bulgular, mevcut eğitim politikalarının yeniden değerlendirilmesi ve daha iyi hale getirilmesine ihtiyaç duyulduğunu belirtmektedir. Eğitim verilerinin analizi ve öğrenci performansını etkileyen öğrenci ve okul odaklı değişkenlerin belirlenmesi, eğitim sisteminin daha verimli hale getirilmesine katkıda bulunur. Bu süreç, öğrenci performansının artırılması için stratejiler geliştirilmesine yönelik bakış açısı sunar. Çalışma, Türkiye'nin PISA sınavlarındaki mevcut halini görmek ve gelecekteki eğitim politikalarını oluşturmak için önemli bilgiler vermektedir. Bu çalışma, öğrenci başarılarını etkileyen önemli değişkenleri belirlemenin yanı sıra, aynı zamanda öğrencilerin ve okulların gelecekteki performanslarını tahmin ederek, uzun vadeli eğitim planlamalarına da katkıda bulunmuştur. Bu bağlamda, elde edilen bulgular, gelecekte yapılacak daha detaylı ve kapsamlı araştırmalara temel olacak niteliktedir.