Exploring the Relationship between Metavariables and Self-efficacy in Chemistry

Year 2019, Volume: 19 Issue: 81, 37 - 56, 31.05.2019

Zubeyde Demet Kırbulut

Abstract

Purpose: Self-efficacy plays a crucial
role in achievement; and thus, it is important to determine the factors
affecting self-efficacy. It has been known that one’s reflections and
evaluations of their thoughts, emotions, and behaviors are of paramount
importance in the development of self-efficacy. Therefore, the aim of this
study was to investigate the relationship between metavariables and
self-efficacy in the context of chemistry.

Method: A total of 369 high school students participated
in this study. Meta-Affective Trait Scale, Metaconceptual Awareness and Regulation
Scale, and High School Chemistry Self-Efficacy Scale were administered to the
students.  Canonical
correlation analysis was employed to examine the relationship between
metavariables and self-efficacy.

Findings: The results of this study showed that there was a positive
relationship between metavariables and self-efficacy variables except for the
variable of affective awareness. Precisely, students who had high scores on the
metavariables were likely to believe in their ability to use cognitive skills
in chemistry and to accomplish chemistry laboratory tasks.

 Implications for Research
and Practice: A number of implications and recommendations for
future research are given. Chemistry teachers could use instructional
innovations to integrate metavariables and self-efficacy into their teaching.
Teacher education programs could give importance to meta-level and
self-efficacy constructs in educating teachers. Researchers could conduct
studies to investigate the relations among metavariables, self-efficacy, and
academic achievement.

Keywords

metacognition, meta-affect, self-efficacy, canonical correlation analysis

Kimyada Üstkavram ve Üstduyuşun Özyeterlik ile İlişkisinin İncelenmesi

Abstract

Problem Durumu: Fen eğitiminde akademik başarının bilişsel
değişkenlerle olan ilişkisi üzerine birçok çalışma olduğu halde duyuşsal
değişkenlerle ilişkisini inceleyen çalışmalar azdır. Ancak öğrenmede biliş ve
duyuş birlikte çok önemli bir rol oynar. Özyeterlik, biliş ve duyuşla ilişkili
önemli bir değişkendir. Özyeterlik, kişilerin belli bir performansa
ulaşabilmelerini sağlayacak eylemleri örgütleme ve sergileme becerileriyle
ilgili yargıları olarak tanımlanmaktadır. Özyeterlik alana özgüdür. Örneğin,
kimya dersinde yüksek özyeterliğe sahip bir öğrenci, matematik dersinde düşük
özyeterliğe sahip olabilir. Özyeterlik, kişinin duygu, düşünce ve davranışları
ile ilgili özyansıtma ve değerlendirmelerde bulunmasını gerektirir. Bu durum,
özyeterlikle üstbiliş arasındaki ilişkiyi yansıtır. Üstbiliş karışık bir kavram
olup alanyazında birçok tanımı bulunmaktadır. Bu tanımların ortak noktaları,
üstbilişin, kişinin bilişsel sisteminin farkında olması, izlemesi ve kontrol
etmesi olduğu üzerinedir. Aynı şekilde, üstbilişin boyutları üzerinde de
tartışmalar olmakla birlikte üstbilişsel farkındalık ve üstbilişsel düzenleme
ortak boyutlardandır ve bu çalışmada da bu boyutlara odaklanılmıştır.
Üstbilişin tanımı ve boyutları hakkında farklı görüşler olmasına rağmen,
üstbilişin öğrenme üzerindeki olumlu etkisi, üzerinde hemfikir olunan bir
durumdur. Üstbiliş birçok süreç ve beceriyi içeren kapsayıcı bir kavram
olduğundan kişinin kendi kavramsal sistemini bilmesi ve kontrol edebilmesi
bağlamında “üstkavram” terimi kullanılmaktadır. Bu çalışmada da öğrencilerin
kimya bağlamındaki kavramlarının farkında olmaları, izlemeleri ve
değerlendirmeleri anlamında “üstkavram” üzerine odaklanılmıştır. Özyeterlik
duyguların yönetilmesinde de önemlidir. Genellikle endişe gibi olumsuz duygular
özyeterliği azaltırken, coşku gibi olumlu duygular özyeterliği arttırır.
Buradan hareketle bu çalışmada üstduyuş kavramı üzerinde durulmuştur. Üstduyuş,
duyuş hakkında duyuş, biliş hakkında duyuş ve duyuşun izlenmesi anlamına
gelmektedir. Üstduyuşta öne çıkan ve bu çalışmada da kullanılan iki boyut;
duyuşun farkındalığı ve duyuşun düzenlenmesidir. Özyeterliği yüksek olan
kişiler güçlüklere karşı azimlidirler ve bir ödev üzerinde daha fazla çaba sarf
ederler. Özyeterliğin akademik başarıyı etkileyen önde gelen değişkenlerden
olduğu ortaya konulmuştur. Bu anlamda özyeterliği etkileyen faktörleri
belirlemek önemlidir. Özyeterliğin üstbiliş ve duyguyla ilişkisine yönelik
çalışmalar vardır ancak üstkavram ve üstduyuş özelinde çalışmalarla
karşılaşılmamıştır. Dolayısıyla, özyeterlik ile üstbiliş ve üstduyuş arasındaki
ilişkiyi ortaya koyacak çalışmaların bu alanda yol gösterici olacağı
düşünülmektedir.

Araştırmanın Amacı: Bu çalışmada özyeterlik ile üstbiliş
ve üstduyuş arasındaki ilişki kimya bağlamında incelenmiştir. Bu anlamda
aşağıdaki araştırma sorusu bu çalışmaya rehberlik etmiştir:

Lise öğrencilerinin kimya dersindeki üstkavramsal
farkındalık, üstkavramsal düzenleme, duyuşsal farkındalık ve duyuşsal düzenleme
düzeyleri kimya özyeterlik inançlarını ne derecede yordamaktadır?

Araştırmanın Yöntemi: Bu çalışmada keşfedici ilişkisel araştırma deseni
kullanılmıştır. Çalışmaya 12. sınıfta öğrenim gören 369 Anadolu Lisesi
öğrencisi (187 kız, 155 erkek ve 27 yanıt vermeyen öğrenci) katılmıştır.
Veriler, Lise Kimya Özyeterlik Ölçeği (LKÖÖ), Üstkavramsal Farkındalık ve
Düzenleme Ölçeği (ÜFDÖ) ve Üstduyuşsal Özellik Ölçeği (ÜÖÖ) kullanılarak
toplanmıştır. LKÖÖ, öğrencilerin kimya özyeterlik inançlarını, ÜFDÖ,
öğrencilerin kimya ile ilgili kavramlarının ne kadar farkında olduklarını, izlediklerini
ve değerlendirdiklerini ve ÜÖÖ de öğrencilerin kimyadaki duygularıyla ilgili
üstduyuşsal yönelimlerini ölçmek için kullanılmıştır. Bu çalışmada özyeterlik
ile üstbiliş ve üstduyuş arasındaki ilişki kanonik korelasyon analizi (bağımsız
değişken seti; üstkavramsal farkındalık, üstkavramsal düzenleme, duyuşsal
farkındalık ve duyuşsal düzenleme ve bağımlı değişken seti; bilişsel beceriler
kimya özyeterliği ve kimya laboratuvarı özyeterliği) ile incelenmiştir. Kanonik
korelasyon analizi, en az iki değişken içeren bağımlı ve bağımsız iki değişken
seti arasındaki ilişkiyi inceleyen çok değişkenli bir analizdir.

Araştırmanın Bulguları: Kanonik korelasyon analizi sonucunda
özyeterlik ile üstbiliş ve üstduyuş arasındaki ilişkiye dair iki kanonik
fonksiyon elde edilmiştir. Anlamlı kanonik fonksiyonların belirlenmesinde üç
kriter kullanılmıştır. Bunun için kanonik fonksiyonların istatistiki
anlamlılığı, kanonik korelasyon katsayılarının karesine (R_c²)
dayalı pratik anlamlılığı ve bağımlı değişken seti gereksizlik (redundancy)
indeksine dayalı pratik anlamlılığı değerlendirilmiştir. İstatistiki anlamlılık
için kanonik fonksiyonların Wilks’s Lambda değerleri kullanılmış ve bu değerler
her iki fonksiyonun da istatistiksel olarak anlamlı olduğunu göstermiştir (birinci
fonksiyon için Wilks’s Lambda .67, F(8, 726) = 20.27, p<.001; ikinci
fonksiyon için Wilks’s Lambda .95, F(3, 364) = 6.12, p<.001). Kanonik
korelasyon katsayılarının karesine bakıldığında ilk fonksiyon için .30 ve
ikinci fonksiyon için .05 olduğu bulunmuştur. Buna göre ilk fonksiyon bağımlı
ve bağımsız değişken seti arasındaki varyansın daha çoğunu açıklamıştır.
Gereksizlik indeksi kriterine göre, birinci fonksiyon için hesaplanan bağımlı
değişken seti gereksizlik indeksi .20 iken, ikinci fonksiyona ait değer
.02’dir. Yani ikinci fonksiyonla kıyaslandığında, birinci fonksiyonda bağımlı
değişken setindeki varyansın daha fazlası bağımsız değişkenler tarafından
açıklanmıştır. Bu kriterlere göre birinci fonksiyonun açıklanması daha
anlamlıdır. Birinci fonksiyon için kanonik yapı katsayıları incelendiğinde
bağımsız değişkenler içinde üstkavramsal düzenleme (r_s = .84) en
büyük katsayıya sahipken, duyuşsal farkındalık (r_s = .34) en düşük
değere sahiptir. Üstkavramsal farkındalık ve duyuşsal düzenleme kanonik yapı
katsayıları ise sırasıyla .74 ve .71 olarak bulunmuştur. Bağımlı değişkenler
açısından ise bilişsel beceri kimya özyeterliği kanonik yapı katsayısı (r_s
= .99), kimya laboratuvarı özyeterliği (r_s = .59) için bulunan
değerden daha büyüktür. Bir değişkenin kanonik fonksiyona anlamlı katkı
yapabilmesi için kanonik yapı katsayısının .45’ten büyük olması beklenir. Buna
göre duyuşsal farkındalık hariç tüm değişkenler pozitif ilişkili olarak birinci
kanonik fonksiyona anlamlı katkıda bulunmuştur.

Araştırmanın Sonuçları ve Önerileri: Bu çalışma duyuşsal
farkındalık hariç üstkavramsal farkındalık, üstkavramsal düzenleme ve duyuşsal
düzenleme ile özyeterlik değişkenleri arasında pozitif bir ilişki olduğunu
göstermiştir. Yani öğrencilerin kimya dersindeki üstkavramsal farkındalıkları, üstkavramsal
düzenlemeleri ve duyuşsal düzenlemeleri arttıkça kimyadaki bilişsel beceri ve
laboratuvar özyeterliklerinin de arttığı söylenebilir. Alanyazında yapılan
çalışmaların özyeterliğin öğrencilerin akademik başarıları üzerinde en etkili
değişkenlerden biri olduğunu gösterdiği düşünüldüğünde, özyeterliği etkileyen
faktörlerin açığa çıkarılmasının önemi daha iyi anlaşılmaktadır. Bu çalışma da
kimya özyeterliğini etkileyebilecek üst-düzey (meta-level) değişkenleri işaret
etmektedir. Alanyazında, üstkavramsal ve üstduyuşsal değişkenlerin özyeterlik
üzerindeki etkisi anlamında bir çalışmayla karşılaşılmadığından bu çalışma bu
anlamda alanyazına yeni bir katkı sağlamaktadır. Çalışmadaki üst-düzey
değişkenler arasından bağımsız değişken setine en önemli katkıyı üstkavramsal
ve duyuşsal düzenleme yapmıştır. Ancak duyuşsal farkındalık anlamlı bir katkı
sağlamamıştır. Üstkavram ve üstduyuş çok boyutlu ve karmaşık kavramlardır.
Dolayısıyla farkındalık ve düzenleme boyutlarının özyeterlik üzerindeki
etkilerinin nasıl gerçekleştiğinin belirlenmesine yönelik nitel ve nicel
çalışmalara ihtiyaç vardır. Bağımlı değişken setine bakıldığında ise bilişsel
beceri kimya özyeterliği, laboratuvar özyeterliğine göre daha büyük katkı
sağlamıştır. Bunun muhtemel sebebi öğretmenlerin sınav sistemi ve malzeme
yetersizliği gibi nedenler dolayısıyla daha az laboratuvar kullanmalarından
olabilir. Bu çalışmanın sonuçlarına göre kimya öğretmenleri derslerinde
özyeterlik için üst-düzey değişkenleri dikkate alabilirler. Bunun için zeki öğretim
sistemleri gibi öğretimde yeni yaklaşımları dersleriyle bütünleştirebilirler.
Ayrıca öğretmen eğitimi programları da üst-düzey değişkenlerin özyeterlik
üzerindeki etkisini dikkate alabilirler.

References

• Azevedo, R., Mudrick, N., Taub, M., & Wortha, F. (2017). Coupling between metacognition and emotions during STEM learning with advanced learning technologies: A critical analysis, implications for future research, and design of learning systems. Teachers College Record, 119(13). Retrieved from http://www.tcrecord.org/Content.asp?ContentId=21922.
• Balbag, M. Z., Leblebicier, K., Karaer, G., Sarikahya, E., & Erkan, O. (2016).Türkiye’de fen eğitimi ve öğretimi sorunları [Science education and teaching problems in Turkey]. Egitim ve Ogretim Arastırmaları Dergisi, 5(3), 12-23.
• Bandura, A. (1989). Human agency in social cognitive theory. American Psychologist, 44(9), 1175-1184. doi: 10.1037/0003-066X.44.9.1175
• Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. New York: W. H. Freeman.
• Bandura, A., Caprara, G. V., Barbaranelli, C., Gerbino, M., & Pastorelli, C. (2003). Role of affective self-regulatory efficacy in diverse spheres of psychosocial functioning. Child Development, 74(3), 769-82. doi: 10.1111/1467-8624.00567
• Bartimote-Aufflick, K., Bridgeman, A., Walker, R., Sharma, M., & Smith, L. (2016). The study, evaluation, and improvement of university student self-efficacy. Studies in Higher Education, 41(11), 1918-1942. doi: 10.1080/03075079.2014.999319
• Brown, A. (1987). Metacognition, executive control, self-regulation, and other more mysterious mechanisms. In F. E. Weinert & R. H. Kluwe (Eds.), Metacognition, motivation, and understanding (pp. 65-116). Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.
• Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models (pp. 136-162). Newbury Park, CA: Sage.
• Capa Aydin, Y., & Uzuntiryaki, E. (2009). Development and psychometric evaluation of the high school chemistry self-efficacy scale. Educational and Psychological Measurement, 69(5), 868-880. doi: 10.1177/0013164409332213
• Caprara, G. V., Di Giunta, L., Eisenberg, N., Gerbino, M., Pastorelli, C., & Tramontano, C. (2008). Assessing regulatory emotional self efficacy in three countries. Psychological Assessment, 20(3), 227-237. doi:10.1037/1040-3590.20.3.227
• Ciompi, L. (1991). Affects as central organising and integrating factors. A new psychological/biological model of the psyche. The British Journal of Psychiatry, 159(1), 97-105. doi: 10.1192/bjp.159.1.97
• Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological Bulletin, 112, 155-159. doi:10.1037/0033-2909.112.1.155
• Crippen, K. J., & Earl, B. L. (2007). The impact of web-based worked examples and self-explanation on performance, problem solving, and self-efficacy. Computers & Education, 49(3), 809-821. doi: 10.1016/j.compedu.2005.11.018
• Dalgety, J., & Coll, R. K. (2006). Exploring first-year science students’ chemistry self-efficacy. International Journal of Science and Mathematics Education, 4(1), 97-116. doi: 10.1007/s10763-005-1080-3.
• DeBellis, V. A., & Goldin, G. A. (2006). Affect and meta-affect in mathematical problem solving: A representational perspective. Educational Studies in Mathematic, 63(2), 131-147. doi: 10.1007/s10649-006-9026-4
• Efklides, A. (2008). Metacognition: Defining its facets and levels of functioning in relation to self-regulation and co-regulation. European Psychologist, 13(4), 277-287. doi: 10.1027/1016-9040.13.4.277
• Efklides, A. (2016). Metamemory and affect. In J. Dunlosky & U. Tauber (Eds.), The Oxford handbook of metamemory (pp. 245-267). New York, NY: Oxford University Press.
• Enders, C. K. (2010). Applied missing data analysis. New York: Guilford.
• Ferrell, B., Phillips, M. M., & Barbera, J. (2016). Connecting achievement motivation to performance in general chemistry. Chemistry Education Research and Practice, 17, 1054-1066. doi: 10.1039/c6rp00148c
• Field, A. (2005). Discovering statistics using SPSS (2nd ed.). Thousand Oaks, California: Sage.
• Finney, S. J., & DiStefano, C. (2006). Non-normal and categorical data in structural equation modeling. In G. R. Hancock & R. O. Mueller (Eds.), Structural equation modeling: A second course (pp. 269-314). Greenwich, CT: Information Age.
• Flavell, J. H. (1976). Metacognitive aspects of problem solving. In L. B. Resnick (Eds.), The nature of intelligence (pp. 231-235). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
• Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive-developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906-911. doi:10.1037/0003-066X.34.10.906
• Fortus, D., & Vedder-Weiss, D. (2014). Measuring students’ continuing motivation for science learning. Journal of Research in Science Teaching, 51(4), 497-522. doi: 10.1002/tea.21136
• Fraenkel, J., Wallen, N., & Hyun, H. (2012). How to design and evaluate research in education (8th ed.). Columbus: McGraw-Hill Higher Education.
• Gascoine, L., Higgins, S., & Wall, K. (2017). The assessment of metacognition in children aged 4-16 years: A systematic review. Review of Education, 5(1), 3-57. doi: 10.1002/rev3.3077
• Goldin, G. A. (2002). Affect, meta-affect, and mathematical belief structures. In G. C. Leder, E. Pehkonen, & G. Torner (Eds.), Beliefs: A hidden variable in mathematics education? (pp. 59-72). Dordrecht, the Netherlands: Kluwer Academic Publishers.
• Gottman, J. M., Katz, L. F., & Hooven, C. (1996). Parental meta-emotion philosophy and the emotional life of families: Theoretical models and preliminary data. Journal of Family Psychology, 10(3), 243-268. doi: 10.1037/0893-3200.10.3.243
• Gourgey, A. F. (2001). Metacognition in basic skills instruction. In H. J. Hartman (Eds.), Metacognition in learning and instruction (pp. 17-32). Netherlands: Kluwer Academic Publishers.
• Hair, J. F., Jr., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis (5th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
• Hannula, M. (2011). The structure and dynamics of affect in mathematical thinking and learning. In M. Pytlak, T. Rowland, & E. Swoboda (Eds.), Proceedings of the Seventh Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (pp. 34). Rzeszów, Poland: University of Rzeszów.
• Honicke, T., & Broadbent, J. (2016). The influence of academic self-efficacy on academic performance: A systematic review. Educational Research Review, 17, 63-84. doi: 10.1016/j.edurev.2015.11.002
• Hwang, M. H., Choi, H. C., Lee, A., Culver, J. D., & Hutchison, B. (2016). The relationship between self-efficacy and academic achievement: A 5-year panel analysis. Asia-Pacific Educational Research, 25(1), 89-98. doi: 10.1007/s40299-015-0236-3
• Kirbulut, Z. D., Uzuntiryaki-Kondakci, E., & Beeth, M. E. (2016). Development of a metaconceptual awareness and regulation scale. International Journal of Science Education, 38(13), 2152-2173. doi:10.1080/09500693.2016.1230791.
• Kline, R. B. (1998). Principles and practice of structural equation modeling. New York: Guilford.
• Linnenbrink, E. A., & Pintrich, P. R. (2003). The role of self-efficacy beliefs in student engagement and learning in the classroom. Reading &Writing Quarterly, 19(2), 119-137. doi: 10.1080/10573560308223
• Nelson, T. O. (1996). Consciousness and metacognition. American Psychologist, 51(2), 102-116. doi: 10.1037/0003-066X.51.2.102
• Nietfeld, J. L., Cao, L., & Osborne, J. W. (2006). The effect of distributed monitoring exercises and feedback on performance, monitoring accuracy, and self-efficacy. Metacognition and Learning, 1, 159-179. doi: 10.1007/s10409-006-9595-6
• Pajares, F. (1996). Self-efficacy beliefs in academic settings. Review of Educational Research, 66(4), 543-578. doi: 10.3102/00346543066004543
• Pajares, F., & Urdan, T. (2006). Foreword. In F. Pajares, & T. Urdan (Eds.), Self-efficacy beliefs of adolescents (pp. ix-xii). Greenwich, CT: Information Age Publishing.
• Pekrun, R. (2006). The control-value theory of achievement emotions: Assumptions, corollaries, and implications for educational research and practice. Educational Psychology Review, 18(4), 315-341. doi: 10.1007/s10648-006-9029-9
• Pekrun, R., & Perry, R. P. (2014). Control-value theory of achievement emotions. In R. Pekrun & L. Linnenbrink-Garcia (Eds.), International handbook of emotions in education (pp. 120-141). New York: Routledge.
• Ramnarain, U., & Ramalia, S. (2018). The relationship between chemistry self-efficacy of South African first year university students and their academic performance. Chemistry Education Research and Practice, 19(1), 60-67. doi: 10.1039/c7rp00110j
• Schraw, G. (2001). Promoting general metacognitive awareness. In H. J. Hartman (Ed.), Metacognition in learning and instruction (pp. 3-16). Netherlands: Kluwer Academic Publishers.
• Sherry, A., & Henson, R. (2005). Conducting and interpreting canonical correlation analysis in personality research: A userfriendly primer. Journal of Personality Assessment, 84(1), 37-48. doi: 10.1207/s15327752jpa8401_09
• Stevens, J. P. (2009). Applied multivariate statistics for the social sciences (5th ed.). New York, NY: Routledge.
• Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics (5th ed.). Boston, NY: Allyn and Bacon.
• Thomas, G. P. (2012). Metacognition in science education: Past, present and future considerations. In B. J. Fraser, K. Tobin, & C. J. McRobbie (Eds.), Second international handbook of science education (pp. 131-144). Dordrecht: Springer.
• Thorley, N. R. (1990). The role of the conceptual change model in the interpretation of classroom interactions. (Unpublished doctoral dissertation). University of Wisconsin-Madison, Wisconsin, USA.
• Uzuntiryaki-Kondakci, E., & Capa-Aydin, Y. (2011). Predicting critical thinking skills of university students through metacognitive self-regulation skills and chemistry self-efficacy. Educational Sciences: Theory and Practice,13(1), 666-670.
• Uzuntiryaki-Kondakci, E., & Kirbulut, Z. D. (2016). The development of meta-affective trait scale. Psychology in the Schools, 53(4), 359-374. doi:10.1002/pits.21910.
• Uzuntiryaki-Kondakci E., & Senay A. (2015). Predicting chemistry achievement through task value, goal orientations, and self-efficacy: A structural model. Croatian Journal of Education, 17(3), 725-753. doi: 10.15516/cje.v17i3.1555
• Van der Stel, M., & Veenman, M. V. J. (2010) Development of metacognitive skillfulness: A longitudinal study, Learning and Individual Differences, 20(3), 220-224. doi:10.1016/j.lindif.2009.11.005
• Villafañe, S. M., Xu, X., & Raker, J. R. (2016). Self-efficacy and academic performance in first-semester organic chemistry: Testing a model of reciprocal causation. Chemistry Education Research and Practice, 17(4), 973-984. doi: 10.1039/c6rp00119j
• Vosniadou, S. (2003). Exploring the relationships between conceptual change and intentional learning. In G. M. Sinatra & P. R. Pintrich (Eds.), Intentional conceptual change (pp. 377-406). Mahwah, NJ: Erlbaum.
• Wolters, C. A., & Pintrich, P. R. (1998). Contextual differences in student motivation and self-regulated learning in mathematics, English, and social studies classrooms. Instructional Science, 26(1-2), 27-47. doi: 10.1023/A:1003035929216
• Yazici, E. K., & Ozmen, H. (2015). Fen ve teknoloji öğretim programında yer alan deney ve etkinliklerin uygulanabilirliğine ilişkin öğretmen görüşleri [The view of teachers about applicability of activities and experiments found in science and technology curriculum]. Amasya Universitesi Egitim Fakultesi Dergisi, 4(1), 92-117.
• Yuruk, N., Beeth, M. E., & Andersen, C. (2009). Analyzing the effect of metaconceptual teaching practices on students’ understanding of force and motion concepts. Research in Science Education, 39(4), 449-475. doi:10.1007/s11165-008-9089-6