Derste Teknoloji Kullanımının TIMSS 2019 Sonuçlarına Etkisinin Veri Madenciliği İle Analizi

Abstract

Timss uluslararası matematik ve fen eğilimleri araştırmasıdır. 2019 yılında 39 ülke 8. Sınıf seviyesinde Timss değerlendirmesine katılmıştır. Bu çalışmada derslerde teknoloji kullanımının uluslararası düzeyde matematik ve fen başarısına etkisi araştırılmak istenmiştir. 39 ülkedeki matematik ve fen öğretmenlerine uygulanan ankette derste teknoloji kullanım düzeyleri de sorulmuştur. Öğretmenlerin verdikleri cevaplar ile ülkelerin başarı seviyeleri karşılaştırılmıştır. Araştırmada eğitsel veri madenciliği teknikleri kullanılmıştır. Verilerin analizi için SPSS paket programı ve Rapid Miner uygulaması kullanılmıştır. Verilerin yapısına uygun olduğu düşünülerek karar ağaçları algoritması kullanılmıştır. Korelasyon sonuçları ve karar ağaçları yapıları incelendiğinde fen ve matematik derslerinde teknoloji kullanımının başarıya olumlu yönde etkisi olduğu görülmektedir. Derslerinde bilgisayar etkinliklerine yer vermeyen öğretmenlerin oranı arttıkça ülkelerin başarı seviyelerinde düşme görülmektedir. Ayrıca fen ve matematik dersleri karşılaştırıldığında derste teknoloji kullanımının fen derslerinde daha etkili sonuçlar verdiği söylenebilir. Ancak testlere bilgisayar veya tabletle erişmenin matematik ve fen başarısına olumlu ya da olumsuz etkisi olmadığı görülmüştür. Araştırmanın sonuçları doğrultusunda gelecek çalışmalar için araştırmacılara önerilerde bulunulmuştur.

Keywords

• TIMSS 2019
• Matematik ve Fen Başarısı
• Öğretimde Teknoloji

Data Mining Analysis of the Effect of Technology Use in the Course on TIMSS 2019 Results

Abstract

Timss is an international study of mathematics and science trends. In 2019, 39 countries participated in the Timss assessment at Grade 8. In this study, it was aimed to investigate the effect of using technology in lessons on international mathematics and science achievement. In the questionnaire applied to mathematics and science teachers in 39 countries, the level of technology use in the course was also asked. The answers given by the teachers and the success levels of the countries were compared. Educational data mining techniques were used in the study. SPSS software package and RapidMiner application were used for data analysis. Decision trees algorithm was used considering that it is suitable for the structure of the data. When correlation results and decision tree structures are examined, it is seen that the use of technology in science and mathematics lessons has a positive effect on success. As the ratio of teachers who do not include computer activities in their lessons increases, the success levels of countries decrease. In addition, when science and mathematics lessons are compared, it can be said that the use of technology in lessons gives more effective results in science lessons. However, it was observed that accessing the tests with a computer or a tablet did not affect the success of either course. In line with the results of the research, suggestions were made to the researchers for future studies.

Keywords

• TIMSS 2019
• Mathematics and science achievement
• technology in teaching

References

1. Abazaoğlu, İ. (2011). Öğrencilerin fen başarılarını etkileyen bazı faktörler: Timss 2011 verilerine göre öğretmen düzeyinde incelenmesi. Uşak Üniversitesi Eğitim Araştırmaları Dergisi Dergi, 2(3), 1–16.
2. Aslan, R., & Erdoğan, S. (2017). 21. Yüzyılda hekimlik eğitimi: sanal gerçeklik, artırılmış gerçeklik, hologram. Kocatepe Veteriner Dergisi, 3(10), 204–212. https://doi.org/10.5578/kvj.57308
3. Aybek, E. C., Şahin, D. B., Eriş, H. M., Şimşek, A. S., & Köse, M. (2014). Kağıt-Kalem ve Bilgisayar Formunda Uygulanan Testlerde Öğrenci Başarısının Karşılaştırıldığı Çalışmaların Meta-Analizi. Asya Öğretim Dergisi, 2(2), 18–26.
4. Çelen, F. K., Çelik, A., & Seferoğlu, S. S. (2011). Türk eğitim sistemi ve PISA Sonuçları. Akademik Bilişim, 2–4.
5. Cepni, S., Taş, E., & Köse, S. (2006). The effects of computer-assisted material on students’ cognitive levels, misconceptions and attitudes towards science. Computers & Education, 46(2), 192–205.
6. Çömek, A., & Bayram, H. (2006). Fen bilgisi öğretiminde ısı konusunun bilgisayar destekli öğretim materyalleri ile öğretilmesi. VI. Ulusal Fen Bilimleri ve Matematik Eğitimi Kongresi, 192–197.
7. Ertürk, Z., & Erdinç Akan, O. (2018). TIMSS 2015 Matematik başarısını etkileyen değişkenlerin yapısal eşitlik modeli ile incelenmesi. Ulusal Eğitim Akademisi, 2(2), 14–34.
8. Leeson, H. V. (2006). The mode effect: a literature review of human and technological issues in computerized testing. International Journal of Testing, 6(1), 1–24. https://doi.org/10.1207/s15327574ijt0601_1

9. Mullis, I. V. S., Martin, M. O., Foy, P., Kelly, D., & Fishbein, B. (2020, March 10). Risk‐assessment frameworks. Hacking Connected Cars; Wiley. https://doi.org/10.1002/9781119491774.ch8
10. Özeren, E., Çiloğlu, T., Yılmaz, R., & Özeren, A. (2020). Öğrencilerin akademik kariyer hedefi seçiminde etkili olan faktörlerin veri madenciliği yöntemi ile belirlenmesi. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 2(2), 182–210.
11. Özkan, U. B. (2018). TIMSS-2015 sonuçlarının evde bulunan eğitimsel kaynaklar açısından karşılaştırmalı olarak değerlendirilmesi. Amasya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 7(1)(January 2018), 98–120.
12. Papanastasiou, E., Zembylas, M., & Vrasidas, C. (2003). Can computer use hurt science achievement? The USA results from PISA. Journal of Science Education and Technology, 12(3), 325–332. https://doi.org/10.1023/A:1025093225753
13. Sağlam, Z., Pekyürek, M. F., & Yılmaz, R. (2020). PISA 2018 araştırmasına etki eden duygusal faktörlerin veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesi Investigation of emotional factors affecting PISA 2018 research with data mining methods. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, 2(2), 113–148.
14. Sarı, M. H., Arıkan, S., & Yıldızlı, H. (2017). 8. Sınıf Matematik Akademik Başarısını Yordayan Faktörler-TIMSS 2015. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, October, 246–265. https://doi.org/10.21031/epod.303689
15. Sarıer, Y. (2020). TIMSS uygulamalarında Türkiye ’ nin performansı ve akademik başarıyı yordayan değişkenler. Temel Eğitim Dergisi / Journal of Primary Education, 2(2), 6–27.
16. Seferoğlu, S. S. (2015). Okullarda teknoloji kullanımı ve uygulamalar. Artı Eğitim, April, 90–91.
17. Şentürk, S., & Aşan, Z. (2007). “Bulanık Mantıkta Korelasyon Katsayısı: Meteorolojik Olaylarda Bir Uygulama.” Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Müh. Mim. Fak. Dergisi, 20(1).
18. Sinoplu, M., & Yılmaz, R. (2020). Social media analysis in distance education period due to pandemic: data mining application on twitter data. Journal of Teacher Education and Lifelong Learning, 2(2).
19. Tutkun, Ö. F., Öztürk, B., & Demirtaş, Z. (2011). Matematik öğretiminde bilgisayar yazılımları ve etkililiği. Dünya’daki Eğitim ve Öğretim Çalışmaları Dergisi, 1(1), 133–139. http://www.wjeis.org/FileUpload/ds217232/File/17.omer_f._tutkun.pdf
20. Yavuz, H. Ç., Demirtaşli, R. N., Yalçin, S., & Dibek, M. I. (2017). The effects of student and teacher level variables on TIMSS 2007 and 2011 mathematics achievement of Turkish students. Egitim ve Bilim, 42(189), 27–47. https://doi.org/10.15390/EB.2017.6885
21. Yurdugül, H., Şahin, M., (2020). Eğitsel veri madenciliği ve öğrenme analitikleri [Giriş]. Keskin, S., Yurdugül, H. Eğitsel veri madenciliği ve öğrenme analitikleri [Kestirim Yöntemleri] (T. Güyer, H. Yurdugül, & S. Yıldırım (eds.)). (s. 6-74). Anı Yayıncılık. Ankara