OECD VERİLERİNE GÖRE PISA SINAV SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Year 2016, , 432 - 450, 07.01.2016

İzzet Döş , Erkan Hasan Atalmış

https://doi.org/10.17240/aibuefd.2016.16.2-5000194936

Cited By: 7

Abstract

Bu çalışmanın amacı, OECD raporlarında yer alan ülkelere ait eğitim verilerinin, ülkelerin PISA skorlarını nasıl yordadığını araştırmaktır. Bu amaç doğrultusunda bağımsız değişken olarak
ülkelerin sınıf başı öğrenci sayısı, öğretmen başı öğrenci sayısı, öğrenci başı yıllık harcama, öğretim süresi ve öğretmen maaşları olarak alınırken, bağımlı değişken olarak da, PISA matematik, okuma ve fen skorları kullanılmıştır. OECD’ye üye olan ülkelerden 26 ülkenin 2006, 2009 ve 2012 yılı verileri kullanılmıştır. Verilerin analizinde regresyon analizi ve ANOVA kullanılmıştır. Yapılan doğrusal regresyon analizi sonucunda, PISA matematik, okuma ve fen skorlarını anlamlı olarak yordayan tek ortak değişkenin öğretmen maaşı olduğu ortaya konulmuştur. Öğretmen maaşına ek olarak sınıf başı öğrenci sayısı (SBÖS) matematik ve okuma skorlarını anlamlı olarak yordamaktadır. Bu sonuçlara göre öğretmen maaşının artması PISA’nın tüm skorlarını pozitif olarak etkilerden, SBÖS ise PISA matematik ve okuma skorlarına negatif bir etki oluşturmaktadır.

Keywords

OECD ülkeleri, ülkelerin eğitim verileri, PISA

EVALUATING OF PISA RESULTS BASED ON OECD DATA

Abstract

The purpose of this study is to explore to what extent PISA scores are predicted by the educational investments of countries which are available in OECD reports. Accordingly, teaching time, teacher salary, annual expenditure on educational institutions per student (AEPS), number of students per teaching staff (SPTS), and estimated class size were set as independent variables while PISA scores of countries (mathematics, reading, and science scores) were accepted as dependent variables. The data obtained from the reports prepared for a total of 26 out of around 40 OECD member countries (i.e. PISA scores of the countries in 2006, 2009, and 2012) were analyzed. Linear regression method was employed to predict the related PISA scores. Findings of the study indicated that teacher salary is a common variable that statistically influences predict students’ achievement in mathematics, reading, and science. Class size has revealed another variable that has a significant impact on predicting their achievement in mathematics and reading. All in all, teacher salary has proved a positive impact on students’ performance in mathematics, reading, and science while class size negatively influences their performance in mathematics and reading.

Keywords

OECD countries, Education datas, PISA