PISA PROBLEM ÇÖZME TESTİNİN KURAMSAL TEMELLERİ

Year 2016, Volume: 6 Issue: 2, 154 - 173, 27.07.2016

Muhterem Dindar

https://doi.org/10.17943/etku.81051

Cited By: 1

Abstract

Dünya genelindeki en geniş ölçekli öğrenci değerlendirme programlarından olan PISA sınavında 2003 yılından beri öğrencilere Matematik, Fen ve Okuma okuryazarlığının yanı sıra Problem Çözme testi de uygulanmaktadır. Ulusal alanyazında Türkiye’nin PISA sınavındaki başarı düzeyini farklı açılardan inceleyen çok sayıda araştırma bulunmakla birlikte mevcut araştırmalar PISA Problem Çözme alanının kuramsal temellerine ilişkin sınırlı düzeyde bir kavrayış sunmaktadır. Bu çalışmada PISA Problem Çözme testinin kuramsal temelini oluşturan karmaşık problemlerin doğası, özellikleri ve çözümüne ilişkin bir alanyazın derlemesi sunulmakta ve karmaşık problem çözme becerilerinin ölçülmesinde işe koşulan belli başlı bilgisayar temelli yaklaşımlar tartışılmaktadır.   

References

• Akyüz, G., ve Pala, N. M. (2010). PISA 2003 sonuçlarına göre öğrenci ve sınıf özelliklerinin Matematik okuryazarlığına ve problem çözme becerilerine etkisi. İlköğretim Online, 9(2).
• Akyüz, G., ve Satıcı, K. (2013). PISA 2003 Verilerine göre matematik okuryazarlığının çeşitli değişkenler açısından incelenmesi: Türkiye ve Hong Kong-Çin modelleri. Kastamonu Eğitim Dergisi, 21(2).
• Anagün, Ş. S. (2011). PISA 2006 Sonuçlarına göre öğretme-öğrenme süreci değişkenlerinin öğrencilerin fen okuryazarlıklarına etkisi. Eğitim ve Bilim, 36(162).
• Anıl, D. (2010). Uluslararası öğrenci başarılarını değerlendirme programı (PISA)’nda Türkiye’deki öğrencilerin fen bilimleri başarılarını etkileyen faktörler. Eğitim ve Bilim, 34(152).
• Aşkar, P., ve Olkun, S. (2005). PISA 2003 sonuçları açısından okullarda Bilgi ve İletişim Teknolojileri kullanımı. Eurasian Journal of Educational Research (EJER), 19, 15-34.
• Autor, D. H., Levy, F., ve Murnane, R. J. (2003). The skill content of recent technological change: An empirical exploration. The Quarterly Journal of Economics, 118, 1279–1333.
• Aydın, A., Sarıer, Y., ve Uysal, Ş. (2012). Sosyoekonomik ve sosyokültürel değişkenler açısından PISA matematik sonuçlarının karşılaştırılması. Eğitim ve Bilim, 37(164), 20-30.
• Berberoğlu, G., ve Kalender, İ. (2005). Öğrenci başarısının yıllara, okul türlerine, bölgelere göre incelenmesi: ÖSS ve PISA analizi. Journal of Educational Sciences ve Practices, 4(7).
• Brehmer, B., ve Dörner, D. (1993). Experiments with computer-simulated microworlds: Escaping both the narrow straits of the laboratory and the deep blue sea of the field study. Computers in Human Behavior, 9(2-3), 171-184.
• Centola, D.,Wilensky, U., veMcKenzie, E. (2000). Survival of the groupiest: Facilitating students’ understanding of the multiple levels of fitness through multi-agent modeling—The EACH Project. International Journal of Complex Systems, 377.
• Coşguner, T. (2013). Uluslararası öğrenci başarı değerlendirme programı (PISA) 2009 uygulaması okuma becerileri okuryazarlığını etkileyen faktörler. (Yayınlanmamış doktora tezi). Akdeniz Universitesi, Antalya.
• Çobanoğlu, R., ve Kasapoğlu, K. (2010). PISA’da Fin başarısının nedenleri ve nasılları. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 39(39).
• Dörner, D. (1980). On the difficulty people have in dealing with complexity. Simulation ve Games, 11, 87–106.
• Dörner, D., Kreuzig, H. W., Reither, F., ve Stäudel, T. (1983). Lohhausen: Vom Umgang mit Unbestimmtheit und Komplexität.
• Dunbar, K. (1998). Problem solving. Editör W. Bechtel, ve G. Graham. A companion to Cognitive Science içinde (s. 289-298). London: Blackwell.
• Edwards, W. (1962). Dynamic decision theory and probabilistic information processing. Human Factors, 4, 59-73.
• Engelhart, M., Funke, J. ve Sager, S. (2011). A new test-scenario for optimization-based analysis and training of human decision making. SIAM Conference on Optimization (SIOPT 2011) Kongresine sunulmuş bildiri.
• Eraslan, A. (2009). Finlandiya'nın PISA'daki Bbaşarısının nedenleri: Türkiye için alınacak dersler. Necatibey Eğitim Fakültesi Elektronik Fen ve Matematik Eğitimi Dergisi, 3(2).
• Fındık, L. Y., ve Kavak, Y. (2013). Türkiye’deki sosyo-ekonomik açıdan dezavantajlı öğrencilerin PISA 2009 başarılarının değerlendirilmesi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, 2(2), 249-273.
• Fischer, A. (2015). Assessment of problem solving skills by means of multiple complex systems–Validity of Finite Automata and Linear Dynamic Systems. (Yayımlanmamış doktora tezi). Heidelberg Üniversitesi, Heidelberg.
• Fischer, A., Greiff, S., ve Funke, J. (2011). The process of solving complex problems. Journal of Problem Solving, 4(1), 19-42.
• Frensch, P. A., ve Funke, J. (Eds.). (1995). Complex problem solving: The European perspective. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
• Funke, J. (1993). Microworlds based on linear equation systems: a new approach to Complex Problem Solving and experimental results. Editör G.
• Strube ve K.F. Wender, The Cognitive Psychology of Knowledge içinde (s. 313-330). Amsterdam: North-Holland.
• Funke, J. (2001). Dynamic systems as tools for analysing human judgement. Thinking ve Reasoning, 7(1), 69-89.
• Funke, J. (2010). Complex problem solving: a case for complex cognition? Cognitive Processing, 11, 133-142.
• Funke, J. (2012). Complex problem solving. Editör N. M. Seel. Encyclopedia of the sciences of learning sciences içinde (s. 682-685), US: Springer.
• Funke, J. (2014). Analysis of minimal complex systems and complex problem solving require different forms of causal cognition. Frontiers in Psychology, 5, 739.
• Gigerenzer, G., ve Brighton, H. (2009). Homo heuristicus: Why biased minds make better inferences. Topics in Cognitive Science, 1, 107–143.
• Goldstone, R. L., ve Wilensky, U. (2008). Promoting transfer by grounding complex systems principles. The Journal of the Learning Sciences, 17(4), 465-516.
• Gonzalez, C. ve Lebiere, C. (2005). Instance-based cognitive models of decision making. Zizzo, D. ve Courakis, A. (Eds.), Transfer of Knowledge in Economic Decision Making içinde . New York: Palgrave McMillan.
• Gonzalez, C., Lerch, F. J., ve Lebiere, C. (2003). Instance-based learning in dynamic decision making. Cognitive Science, 27, 591-635.
• Greiff, S., ve Martin, R. (2014). What you see is what you (don't) get: a comment on Funke's (2014) opinion paper. Frontiers in psychology, 5.
• Greiff, S., Fischer, A., Stadler, M., ve Wüstenberg, S. (2015). Assessing complex problem-solving skills with multiple complex systems. Thinking & Reasoning, 21(3), 356-382.
• Greiff, S., Wüstenberg, S., Csapo, B., Demetriou, A., Hautam€aki, J.,
• Graesser, A. C., vd. (2014). Domain-general problem solving skills and education in the 21st century. Educational Research Review, 13, 74-83.
• Greiff, S., Wüstenberg, S., Holt, D. V., Goldhammer, F., ve Funke, J. (2013). Computer-based assessment of Complex Problem Solving: concept, implementation, and application. Educational Technology Research and Development, 61(3), 407-421.
• Greiff, S., Wüstenberg, S., Molnár, G., Fischer, A., Funke, J., ve Csapó, B. (2013). Complex problem solving in educational contexts—Something beyond g: Concept, assessment, measurement invariance, and construct validity. Journal of Educational Psychology, 105(2), 364.
• Gürsakal, S. (2012). PISA 2009 öğrenci başarı düzeylerini etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(1).
• Güzeller, C. O. (2011). PISA 2009 Türkiye örnekleminde öğrencilerin bilgisayar öz-yeterlik inançları ve bilgisayar tutumları arasındaki ilişkinin incelenmesi. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 12(4).
• Hung, W. (2013). Team-based complex problem solving: a collective cognition perspective. Educational Technology Research and Development, 61(3), 365-384.
• Jacobson, M. J., Kapur, M., So, H. J., ve Lee, J. (2011). The ontologies of complexity and learning about complex systems. Instructional Science, 39(5), 763-783.
• Jacobson, M. J., Kapur, M., So, H. J., ve Lee, J. (2011). The ontologies of complexity and learning about complex systems. Instructional Science, 39(5), 763-783.
• Jonassen, D. H. (2000). Toward a design theory of problem solving. Educational Technology Research and Development, 48(4), 63-85.
• Kahneman, D. (2011). Thinking fast and slow. New York, NY: Farrar, Straus and Giroux.
• Kelly, N., Jacobson, M. J., Markauskaite, L., ve Southavilay, V. (2012). Agent-based computer models for learning about climate change and process analysis techniques. Proceedings of the 10th International Conference of the Learning Science (ICLS 2012) (1), 25-32.
• Klahr, D., ve Dunbar, K. (1988). Dual space search during scientific reasoning. Cognitive Science, 12(1), 1-48.
• Lechner, T.,Watson, B.,Wilensky, U., ve Felsen,M. (2003). Procedural modeling of land use in cities. Midgraph Conference, Washington University, St. Louis, MO.
• Loke, S. K., Al-Sallami, H. S., Wright, D. F., McDonald, J., Jadhav, S., ve Duffull, S. B. (2012). Challenges in integrating a complex systems computer simulation in class: An educational design research. Australasian Journal of Educational Technology, 28(4).
• Mainert, J., Kretzschmar, A., Neubert, J. C., ve Greiff, S. (2015). Linking complex problem solving and general mental ability to career advancement: Does a transversal skill reveal incremental predictive validity? International Journal of Lifelong Education, 34(4), 393-411.
• Maroulis, S., ve Wilensky, U. (2005a). Leave no turtle behind: An agent-based simulation of school choice dynamics. The Annual meeting of the American Educational Research Association, Montreal, Canada.
• Mayer, R. E., ve Wittrock, M. C. (2006). Problem solving. P. A. Alexander, ve P. H. Winne (Ed.), Handbook of Educational Psychology içinde (s. 287–303). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
• Newell, A. ve Simon, H.A. (1972). Human problem solving. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
• NetLogo. (2016). [Bilgisayar yazılımı]. https://ccl.northwestern.edu/netlogo/5.3.1/ adresinden 16/04/2016 tarihinde erişilmiştir.
• OECD. (2001). Knowledge and skills for life: First results from the OECD Programme for International Student Assessment (PISA) 2000. 04/05/2016 tarihinde https://www.oecd.org/edu/school/programmeforinternationalstudentassessmentpisa/33691620.pdf adresinden 05/01/2016 tarihinde alınmıştır.
• OECD. (2010). PISA 2012 field trial problem solving framework. 04/05/2016 tarihinde http://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/46962005.pdf adresinden 05/01/2016 alınmıştır.
• OECD. (2012). Better skills, better jobs, better lives: A strategic approach to skills policies. http://dx.doi.org/10.1787/9789264177338-en adresinden 05/01/2016 tarihinde alınmıştır.
• OECD. (2013). Explore PISA 2012 Mathematics, Problem Solving and Financial Literacy test questions. https://www.oecd.org/pisa/test/ adresinden 18/04/2016 tarihinde alınmıştır.
• OECD. (2014). PISA 2012 results: Creative problem solving: Students skills in tackling real-life problems Volume V. 05/04/2016 tarihinde http://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/ adresinden 05/01/2016 tarihinde alınmıştır.
• Pathak, S. A., Kim, B., Jacobson, M. J., ve Zhang, B. (2011). Learning the physics of electricity: A qualitative analysis of collaborative processes involved in productive failure. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 6(1), 57-73.
• Sabelli, N. (2006). Understanding complex systems strand: Complexity, technology, science, and education. The Journal of the Learning Sciences, 15(1), 5–9.
• Satıcı, K. (2008). Pisa 2003 Sonuçlarına göre Matematik okuryazarlığını belirleyen faktörler: Türkiye ve Hong Kong-Çin. (Yayınlamamış Yüksek Lisans Tezi), Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Balıkesir.
• Scheuermann, F., ve Björnsson, J. (2009). The transition to computer-based assessment. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities.
• Schraw, G., Dunkle, M. E., ve Bendixen, L. D. (1995). Cognitive processes in well‐defined and ill‐defined problem solving. Applied Cognitive Psychology, 9(6), 523-538.
• Stevens, J. (1992). Applied multivariate statistics for the social sciences. (2. baskı). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates Inc.
• Stroup, W. M., ve Wilensky, U. (2014). On the embedded complementarity of agent-based and aggregate reasoning in students’ developing understanding of dynamic systems. Technology, Knowledge and Learning, 19(1-2), 19-52.
• Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12, 257-285.
• Şengül, A. (2011). Türk öğrencilerinin PISA 2009 okuma becerilerini açıklayan değişkenlerin CHAID analizi ile belirlenmesi. (Yayımlanmamış doktora tezi), Ankara University, Ankara.
• Vye, N. J., Goldman, S. R., Voss, J. F., Hmelo, C., ve Williams, S. (1997). Complex mathematical problem solving by individuals and dyads. Cognition and Instruction, 15(4), 435–484.
• Wilensky, U. (1999). NetLogo.[ Bilgisayar yazılımı]. https://ccl.northwestern.edu/netlogo/ adresinden 02/04/2016 tarihinde erişilmiştir.
• Wilensky, U., ve Rand, W. (2015). An introduction to agent-based modeling: modeling natural, social, and engineered complex systems with NetLogo. MIT Press.
• Wirth, J., ve Klieme, E. (2003). Computer-based assessment of problem solving competence. Assessment in Education: Principles, Policy ve Practice, 10(3), 329-345.
• Wüstenberg, S., Greiff, S., ve Funke, J. (2012). Complex problem solving. More than reasoning? Intelligence, 40, 1–14.
• Wüstenberg, S., Greiff, S., Molnár, G., ve Funke, J. (2014). Cross-national gender differences in complex problem solving and their determinants. Learning and Individual Differences, 29, 18-29.