Exploring the Data Learning Domain in Turkish Grade 1–8 Mathematics Textbooks An Analysis of the Data Investigation Cycle (PPDAC) and Levels of Cognitive Demand

Year 2025, Volume: 6 Issue: 2, 386 - 422, 30.12.2025

Özge Nurlu Üstün

Abstract

This study examines tasks in the “data” strand of Turkish Grades 1–8 mathematics textbooks within the frameworks of the “data investigation cycle” (problem formulation, data collection, data analysis, conclusion) and “cognitive demand levels” (memorization, procedures without/with connections, doing mathematics). Eight textbooks approved by the Ministry of National Education were analyzed using a basic content-analytic approach. The findings show that the “data analysis” component is dominant across all grade levels, whereas the “problem formulation”, data collection” and “conclusion-drawing” components are largely limited. In terms of cognitive demand, tasks predominantly fall under “procedures with connections.” The intersectional analysis of data-investigation components × cognitive-demand tasks indicates that higher-order “doing mathematics” tasks are concentrated mainly within “problem formulation” and “data collection,” whereas the “data analysis” and “conclusion-drawing” components remain mostly at the “procedures with connections” level. No concentration at the “memorization” level was observed in any component. The results call for redesigning the data strand across all grade levels to ensure a balanced representation of the PPDAC (Problem, Plan, Data, Analysis, Conclusion) cycle; shifting from passive data reception to student-generated, real-data collection; increasing productive representation tasks and prediction-generalization-based inference; and strengthening higher-order reasoning at the “doing mathematics” level. In addition, it is recommended that this transformation be validated through classroom-based implementations and that comparative analyses across publishers and years test the continuity and generalizability of the observed patterns.

Keywords

Data Literacy , Statistical Investigation Cycle , Cognitive Demand Levels , Textbooks , Elementary–Middle School Mathematics

Ethical Statement

Ethics Statement: This study analyzed only publicly available mathematics textbook content published by the Ministry of National Education of Turkey. Since the research did not involve human participants, experimental interventions, personal data collection, or clinical applications, approval from a Research and Publication Ethics Committee was deemed unnecessary. Consequently, no ethics committee application was submitted. All quotations and use of visual materials comply with the respective publishers’ terms of use and academic citation standards.

Supporting Institution

This study was not supported by any funding agency, institution, or organization.

Türkçe 1–8. Sınıf Matematik Ders Kitaplarında Veri Öğrenme Alanının İncelenmesi: Veri İnceleme Döngüsü (PPDAC) ve Bilişsel Talep Düzeylerinin Analizi

Abstract

Bu çalışma, Türkiye’de 1–8. sınıf matematik ders kitaplarında “veri” öğrenme alanındaki görevleri, “veri inceleme döngüsü” (problem oluşturma, veri toplama, veri analizi, sonuç çıkarma) ve “bilişsel talep düzeyleri” (ezber, ilişkisiz/ilişkili işlem, matematik yapma) çerçevesinde incelemektedir. Millî Eğitim Bakanlığı onaylı sekiz ders kitabı temel içerik analizi yöntemiyle çözümlenmiştir. Bulgular, tüm sınıf düzeylerinde “veri analizi” bileşeninin baskın olduğunu; “problem oluşturma” ve “veri toplama” bileşenlerinin büyük ölçüde sınırlı kaldığını göstermektedir. “Sonuç çıkarma” bileşeninin tüm sınıf düzeylerinde sayıca sınırlı olduğu; “genelleme” alt bileşenine ise hiç rastlanmadığı saptanmıştır. Bilişsel talep bakımından görevler çoğunlukla “ilişkili işlem” düzeyindedir. Veri inceleme bileşenleri × bilişsel talep görevleri kesişimsel çözümlemesi, üst düzey akıl yürütme gerektiren “matematik yapma” görevlerinin esasen “problem kurma” ve “veri toplama” bileşenlerinde yoğunlaştığını; “veri analizi” ve “sonuç çıkarma” bileşenlerinin ise çoğunlukla “ilişkili işlem” düzeyinde kaldığını ortaya koymaktadır. Hiçbir veri inceleme bileşeninde “ezber” düzeyinde bir yoğunluk gözlenmemiştir. Araştırma sonuçları, veri öğrenme alanının tüm sınıf düzeylerinde PPDAC (Problem, Plan, Data, Analysis, Conclusion) döngüsünü dengeli biçimde kapsayacak şekilde yeniden yapılandırılmasını; pasif veri alımından öğrenci-üretimli gerçek veri toplamaya geçişi, üretken temsil görevlerini ve tahmin-genelleme temelli sonuç çıkarımı ile “matematik yapma” düzeyindeki akıl yürütmenin artırılmasını gerektiğini ortaya koymaktadır. Ayrıca, bu dönüşümün sınıf içi uygulamalarla doğrulanması ve farklı yayınevleri ile yıllar arasında karşılaştırmalı çalışmalarla örüntülerin sürekliliği ve genellenebilirliğinin sınanması tavsiye edilmektedir.

Keywords

Veri Okuryazarlığı , Veri İnceleme Döngüsü , Bilişsel Talep Düzeyleri , Ders Kitapları , İlkokul-Ortaokul Matematik

Ethical Statement

Etik beyan: Araştırma kapsamında yalnızca Millî Eğitim Bakanlığı tarafından yayımlanan ve kamuya açık ders kitabı içerikleri analiz edilmiştir. Çalışmada insan katılımcı, deneysel müdahale, kişisel veri toplama veya klinik uygulama bulunmadığından Araştırma ve Yayın Etiği Kurulu onayı gerekli görülmemiştir. Bu nedenle etik kurul başvurusu yapılmamıştır. Telif haklarına ilişkin alıntılar ve görsel kullanımları, ilgili yayınevlerinin kullanım koşullarına ve akademik atıf ilkelerine uygun olarak gerçekleştirilmiştir.

Supporting Institution

Bu çalışma herhangi bir fon sağlayıcı kurum, kuruluş veya organizasyon tarafından desteklenmemiştir.

References

• Altun, A. (2013). Yapılandırmacı yaklaşım, sosyal bilgiler programı ve ders kitapları. B. Akbaba (Ed.), Konu alanı ders kitabı inceleme kılavuzu: Sosyal bilgiler içinde. Pegem Akademi.
• Arık, K. (2024). Teknoloji ve bilgi çağında veri okuryazarlığı: Tanım, özellikler ve Türkiye’deki uygulamalara bakış. Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi, 8(1), 57–74. https://doi.org/10.33461/uybisbbd.1387343
• Bargagliotti, A., Franklin, C., Arnold, P., Gould, R., Johnson, S., Perez, L., & Spangler, D. A. (2020). Pre-K–12 guidelines for assessment and instruction in statistics education II (GAISE II): A framework for statistics and data science education. American Statistical Association. https://www.amstat.org/docs/default-source/amstat-documents/gaiseiiprek-12_full.pdf
• Basyal, D., Jones, D. L., & Thapa, M. (2023). Cognitive demand of mathematics tasks in Nepali middle school mathematics textbooks. International Journal of Science and Mathematics Education, 21(3), 863–879. https://doi.org/10.1007/s10763-022-10269-3
• Bellinger, G., Castro, D., & Mills, A. (2004). Data, information, knowledge, and wisdom. Systems Thinking. https://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm
• Bozkurt, A., & Yılmaz, Ş. (2020). An examination of the activities in 8th grade mathematics textbooks based on the levels of cognitive demand. Elementary Education Online, 19(1), 133–146. https://doi.org/10.17051/ilkonline.2020.647122
• Drisco, J. W., & Maschi, T. (2016). Content analysis. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780190215491.001.0001
• Horzum, T., & Duran, A. A. (2024). An examination of the cognitive demand levels reflected by mathematics tasks in the middle grades mathematics textbooks. International Journal of Educational Studies, 6(2), 294–321. https://doi.org/10.47806/ijesacademic.1522050
• Incikabi, S., Sadak, M., & Incikabi, L. (2023). Identifying mathematical literacy demands in Turkish, Singaporean and Australian textbooks. Acta Educationis Generalis, 13(1), 147–169. https://doi.org/10.2478/atd-2023-0008
• Jones, D. L., & Jacobbe, T. (2014). An analysis of the statistical content in textbooks for prospective elementary teachers. Journal of Statistics Education, 22(3), 1–36. https://jse.amstat.org/v22n3/jones.pdf
• Jones, D. L., Brown, M., Dunkle, A., Hixon, L., Yoder, N., & Silbernick, Z. (2015). The statistical content of elementary school mathematics textbooks. Journal of Statistics Education, 23(3), 1–31. https://jse.amstat.org/v23n3/jones.pdf
• Kılıç, A., & Seven, S. (2007). Konu alanı ders kitabı inceleme. Pegem Akademi.
• Koparan, T., & Akıncı, M. (2015). İstatistik öğretiminde yeni yaklaşımlar. Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 4(1), 36–45.
• McLaren, C. H. (2012). Using the height and shoe size data to introduce correlation and regression. Journal of Statistics Education, 20(3). https://doi.org/10.1080/10691898.2012.11889655
• Merriam, S. B. (2013). Nitel araştırma: Desen ve uygulama için bir rehber [Qualitative research: A guide to design and implementation] (S. Turan, Çev. Ed.). Nobel Yayınları.
• Milli Eğitim Bakanlığı. (2022). PISA 2022 Türkiye raporu. https://pisa.meb.gov.tr/www/raporlar/icerik/5
• Millî Eğitim Bakanlığı. (2023). Matematik uygulamaları dersi (I–II) öğretim programı. Mesleki ve Teknik Eğitim Genel Müdürlüğü. https://meslek.meb.gov.tr/upload/krl/Secmeli_Dersler/Matematik_Uygulamalari_I_II%202023-111.pdf
• Mooney, E. S. (2002). A framework for characterizing middle school students’ statistical thinking. Mathematical Thinking and Learning, 4(1), 23–63. https://doi.org/10.1207/S15327833MTL0401_2
• Moore, D. S. (2007). The basic practice of statistics (4th ed.). W. H. Freeman.
• Namlı, Ş., & Özçakır, B. (2024). Analysing the tasks in middle school mathematics textbooks according to the levels of cognitive demand. Türk Akademik Yayınlar Dergisi (TAY Journal), 8(3), 477–502. https://doi.org/10.29329/tayjournal.2024.1056.04
• National Council of Teachers of Mathematics. (2000). Principles and standards for school mathematics.
• Neumann, D. L., Hood, M., & Neumann, M. M. (2013). Using real-life data when teaching statistics: Student perceptions of this strategy in an introductory statistics course. Statistics Education Research Journal, 12(2), 59–70. https://iase-web.org/Publications.php?p=SERJ
• NGSS Lead States. (2013). Next generation science standards: For states, by states. Achieve, Inc.
• Setiawan, E. P., Sukoco, H., & Agustyani, A. R. D. (2023). Developing statistical literacy through tasks: An analysis of secondary school mathematics textbooks. Jurnal Pendidikan Matematika, 17(2), 247–264. https://doi.org/10.22342/jpm.17.2.2023.247-264
• Shaughnessy, J. M. (2007). Research on statistics learning and reasoning. F. K. Lester Jr. (Ed.), Second handbook of research on mathematics teaching and learning içinde (ss. 957–1009). Information Age Publishing.
• Stein, M. K., Smith, M. S., Henningsen, M., & Silver, E. A. (2000). Implementing standards-based mathematics instruction: A casebook for professional development. Teachers College Press.
• Şahin, Ö., & Başgül, M. (2019). Mathematics textbooks research trends in Turkey. Necatibey Faculty of Education Electronic Journal of Science & Mathematics Education, 13(1), 416–441. https://doi.org/10.17522/balikesirnef.508802
• Van den Heuvel-Panhuizen, M., Madsen, D. O., Alstad, M., Breckan, R.-A., & Johansen, A. M. (2025). Giving a boost to textbook tasks. C. Qi, L. Fan, J. Liu, Q. Liu, & L. Dong (Eds.), Recent advances in mathematics textbook research and development (ICMT 2022) içinde (ss. 355–360). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-97-8426-4_49
• Wild, C. J., & Pfannkuch, M. (1999). Statistical thinking in empirical enquiry. International Statistical Review, 67(3), 223–265. https://doi.org/10.1111/j.1751-5823.1999.tb00442.x
• Yanık, H. B., Özdemir, G., & Eryılmaz Çevirgen, A. (2017). Investigating data processing related tasks in middle school mathematics textbooks. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(2), 45–61. https://doi.org/10.17679/inuefd.323407
• Yılmaz, N. (2019). An investigation of how to refer doing statistics in 8th grade mathematics textbooks. The Eurasia Proceedings of Educational and Social Sciences, 13, 169–178. https://dergipark.org.tr/en/pub/epess/issue/48443/618577