OECD ülkelerindeki okullarda teknoloji kullanımının veri madenciliği ile analizi: Pisa 2022 örneği

Bu araştırma, öğrencilerin dijital öz yeterlik düzeylerini yapay zeka modelleriyle tahmin etmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. OECD tarafından uygulanan PISA 2022 araştırmasının öğrenci anket verileri temel alınarak, dijital görevlerde öz yeterlik düzeyine etki eden çok boyutlu faktörler analiz edilmiştir. Çalışmada bağımlı değişken olarak ICTEFFIC endeksi (n=1) ele alınmış; bağımsız değişkenler (n=50) ise öğrencilerin temel demografik özellikleri, bilgi ve iletişim teknolojilerine aşinalıkları, yaratıcı düşünme düzeyleri, sosyal-duygusal becerileri, okul kültürü ve iklimi ile zindelik durumlarını kapsayan yedi alt boyutta toplanmıştır. Yapay zekâ ile tahmin etme sürecinde Derin Öğrenme, Karar Ağacı, Rastgele Orman ve Destek Vektör Makinesi modelleri kullanılmıştır. Modellerin performansları doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru ölçütleriyle karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre doğruluk performans parametresine göre Rastgele Orman modeli en yüksek başarıyı göstermiştir. Analiz sonuçları, öğrencilerin dijital öz yeterlik düzeylerinde en belirleyici değişkenlerin annenin eğitim düzeyi (MISCED=0,276), derslerde BİT kullanım sıklığı (ICTSUBJ=0,113), yaratıcı etkinliklere katılım (CREATAS=0,173), iş birliği becerisi (COOPAGR=0,177), beden imajı algısı (BODYIMA=0,240) ve psikosomatik semptomlar (PSYCHSYM=0,177) olduğunu ortaya koymuştur. Bu bulgular, yalnızca teknolojik bilgi değil, aynı zamanda duyuşsal ve sosyal etmenlerin de dijital beceriler üzerinde belirleyici rol oynadığını göstermektedir. Araştırmanın sonuçları, dijital yeterliklerin geliştirilmesine yönelik karar vericiler, öğretmenler ve eğitim tasarımcıları için yol gösterici nitelikte veriler sunmaktadır.