Öğretmen Adaylarının Akıl Yürütme Stillerinin ve Başarıya Dönük Nedensel Yüklemelerinin İncelenmesi

Year 2020, Volume: 16 Issue: Eğitim ve Toplum Özel sayısı, 5483 - 5507, 31.12.2020

Volkan Duran , Gülay Ekici

https://doi.org/10.26466/opus.779768

Abstract

Bu araştırmanın amacı öğretmen adaylarının akıl yürütme stilleri ve başarıya dönük nedensel yükleme biçimlerini incelemektir. Çalışma tarama çalışması modeline dayalı nicel bir çalışmadır. Araştırmanın evrenini Ondokuz Mayıs Üniversitesi'ndeki 267 öğretmen adayı oluşturmaktadır. Örnek, uygun örnekleme tekniği açısından seçilmiştir. Sonuçlar, nedensel yüklemelerin veakıl yürütme stillerinin alt boyutları arasında cinsiyet açısından metaforik-tümdengelimli akıl yürütme stili dışında anlamlı bir fark olmadığını göstermektedir. Ayrıca, nedensel yüklemeler ile akıl yürütme stilleri alt boyutları arasında bölümler arasında anlamlı bir fark bulunmamıştır. Sonuçlar, nedensel yüklemelerin ve akıl yürütme stillerinin alt boyutları arasında öğrencilerin en çok sevdiği dersler açısından anlamlı bir fark olmadığını göstermektedir. Nedensel yüklemelerin ve akıl yürütme stillerinin nedensel yüklemelerin nesnesine göre farklılık gösterip göstermediğine ilişkin test istatistiklerinin sonucu, nedensel yüklemelerin kişisel kontrol ve dış kontrol boyutu dışında diğer boyutlar arasında anlamlı bir fark olmadığını göstermektedir. Test sonuçlarına göre, akıl yürütme stillerinin bazı boyutları, düşük düzeydeki nedensel yüklemelerle ilişkilidir. Nedensel yüklemeler için akıl yürütme stillerinin önem düzeyi, metaforik-tümdengelimli akıl yürütme stilinin nedensellik odağı için en önemli faktör olduğunu, emprik boyutun dış kontrol için en önemli boyut olduğunu, analojik-tümevarumsal ve hipotetik akıl yürütme boyutlarının kişisel kontrol için en önemli boyut olduğunu, hipotetik akıl yürütme boyutunun, kalıcılık boyutu için en önemli faktör olduğunu göstermiştir.

Keywords

Akıl yürütme stilleri, başarıya dönük nedensel yüklemeler, akıl yürütme becerileri

Thanks

teşekkür ederiz

Investigation of Reasoning Styles and Causal Attributions for Success of Teacher Candidates

Abstract

The aim of this research is to investigate reasoning styles and causal attributions for success of university students. The study is a quantitative study based on correlational survey model. The population of the study consists from 267 teacher candidates in Ondokuz Mayıs University. The sample was selected in terms of convenience sampling technique. The result shows that there is no significant difference among the sub-dimensions of causal attributions and reasoning styles except the metaphorical-deductive style of reasoning in terms of gender. Besides, the results show that there is no significant difference among the sub-dimensions of causal attributions and reasoning styles in terms of departments. The result shows that there is no significant difference among the sub-dimensions of causal attributions and reasoning styles in terms of students’ most liked courses. The result of the test statistics about whether causal attributions and reasoning styles differ according to the object of their causal attributions shows that there is no significant difference among the sub-dimensions of causal attributions and reasoning styles except personal control and external control dimension in the causal attribution scale. According to test results, some dimensions of reasoning styles are correlated with causal attributions at a low level. Importance level of reasoning styles for causal attributions show that metaphorical-deductive reasoning style is the most important factor for causality focus, emprical dimension is the most significant dimension for external control, analogical inductive and hypothetical dimensions are the most important factors for personal control and hypothetical dimension is the most important factor for persistance dimension.

Keywords

Reasoning Styles, Causal Attributions for success, Reasoning skills

References

• Altun, E. Bağ, H., and Paliç, G. (2011). İlköğretim öğrencilerinin öğrenme stilleri ile tartışma eğilimleri arasındaki ilişkinin incelenmesi. 2 nd International Conference on New Trends in Education and Their Implications. 1917-1924.
• Brown, J.D. (2007). Neural network prediction of math and reading proficiency as reported in the educational longitudinal study: 2002 based on non-curricular variables. Doctoral Thesis, Duquesne University, Pennsylvania, ABD. (ProQuest Digital Document ID: 1467886041).
• Çelik, D. (2016). 11. sınıf öğrencilerinin düşünme stilleri, öğrenme stratejileri ve düşünme stilleri ile öğrenme stratejileri arasındaki ilişki, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp retrieved from 07.07.20
• Duran, V. and Mertol, H. (2019). Investigation of the reasoning styles of the teacher candidates in terms of decision making styles, learning modalities and gender: Süleyman Demirel University Education Faculty Case. European Journal of Contemporary Education, 8(3), 489-505 2019.
• Duran.V., Barut. Y., and Bayram. A. (2017). Öğretmen adaylarının mekan algılarının akıl yürütme stilleri açısından incelenmesi. Toplumsal Cinsiyet ve Kent-MekanSempozyumu Bildiriler Kitabı. İçinde (s.510). TMMOB Şehir Plancıları Odası. Kadın Komisyonu.
• Duran, V. (2019). Investigations of reasoning styles, cognitive distortions and critical thinking tendencies of teacher candidates: Ondokuz Mayıs University Faculty of Education sample. Unpublished Doctoral Dissertation, https://tez.yok.gov.tr/ retrieved from 08.07.2020
• Gonzalez, J.M.B. and DesJardins, S.L. (2002). Artificial neural networks: A new approach to predicting application behavior. Research in Higher Education, 43(2), 235-258.
• Güneri, N. and Apaydın, A. (2004). Öğrenci başarılarının sınıflandırılmasında lojistik regresyon analizi ve sinir ağları yaklaşımı. Ticaret ve Turizm Eğitim Fakültesi Dergisi, 1, 170-188.
• Feshbach, S., Weiner, B. (1991). Personality (3. Baskı ). Heath and Company Psychology Bulletin 18 (5), 566- 573. A.B.D.: D. C
• Ickes, W., and Layden, M. (1976). Attributional styles. In J. Harvey (Eds.), New directions in attribution research, (p. 119-152). Hillsdale, NJ: Erlbaum
• İbrahim, Z. and Rusli, D. (2007). Predicting students’ academic performance: comparing neural network, decision tree and linear regression. 21ST Annual SAS Malasia Forum, Kuala Lumpur, Malezya.
• Kelley H.H., and Michela, J.L. (1980). Attribution theory and research. In M.R. Rosenzweig & L.W. Porter (Eds.), Annual review of psychology (Vol.31, p.457-501). Palo Alto, California: Annual Reviews.
• Kızgın, Y. and Dalgın, T. (2012). Atfetme teorisi: Öğrencilerin baġarı ve baġarısızlıklarını değerlendirmedeki atfetme farklılıkları. ZKU Journal of Social Sciences, 8 (15), 61-78.
• Koçyiğit, M. (2011). Üniversite öğrencilerinin nedensel yüklemeleri ve öğrenme stilleri, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp retrieved from 07.07.20
• Kurban, C. (2015). Bireysel algılarına göre okul yöneticilerinin karar verme stilleri. Yüksek Lisans Tezi. https://tez.yok.gov.tr sayfasından erişilmiştir.
• Lykourentzou, I., Giannoukos, I., Mpardis, G., Nikolopoulos, V. and Loumos, V. (2009). Early and dynamic student achievement prediction in e-learning courses using neural networks. Journal of The American Society for Information Science and Technology, 60 (2), 372-380.
• Majumdar, K. (2018). A brief survey of quantitative EEG. USA: CRC Press.
• McAuley, E., Duncan, T. E., and Russell, D. W. (1992). Measuring causal attributions: The revised Causal Dimension Scale (CDSII). Personality and Social Psychology Bulletin, 18(5), 566–573. https://doi.org/10.1177/0146167292185006
• Naik, B. ve Ragothaman, S. (2004). Using neural networks to predict mba student success. College Student Journal, 38 (1), 143-149.
• Özkardeş, A. (2011). Achievement attributions of preparatory class learners at the School of Foreign Languages at Pamukkale University for their success or failure in learning English. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp retrieved from 07.07.20
• Perkins, D. N., Farady, M., and Bushey, B. (1991). Everyday reasoning and the roots of intelligence. In J.F. Voss, D.N. Perkins, & J.W. Segal (Eds.), İnformal reasoning and education (p. 83-105). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
• Schumacher, P., Olinsky, A, Quinn, J. and Smith, R. (2010). A comparison of logistic regression, neural networks, and classification trees predicting success of actuarial students. Journal of Education for Business, 85, 258-263.
• Scott, S.G., and Bruce, R.A. (1995), Decision-making style: The development and assessment of a new measure. Educational and Psychological Measurement, 55(5), 818-831.
• Sujitparapitaya, S. (2006). Considering student mobility in retention outcomes. New Directions For Institutional Research, 131, 35-51.
• Tabachnick, B.G., and Fidell, L.S. (2007). Using multivariate statistics. 5. Ed. Boston: Pearson Education, Inc
• Tepehan, T. (2011). Performance comparison of artificial neural network and logistic regression model in predicting Turkish students? PISA success. Unpublished Doctoral Dissertation, https://tez.yok.gov.tr/ retrieved from 08.07.2020
• Turgut, M., Yenilmez, K., and Uygan, C. (2013). Ortaokul ve lise matematik öğretmeni adaylarının ispat yapmaya yönelik görüşleri. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(13), 227-252.
• Ülker, M. (2017). Spor yapan ve yapmayan ortaöğretim öğrencilerinin kişilik özellikleri, karar verme stilleri,stresle başa çıkma stratejilerinin karşılaştırılması. Yüksek Lisans Tezi. https://tez.yok.gov.tr sayfasından erişilmiştir
• Weiner, B. (2000). Intrapersonal and interpersonal theories of motivation from an attributional perspective. Educational Psychology Review. 12(1), 2000.
• Weiner, B. (1986). An attributional theory of motivation and emotion. Springer Verlag, New York.
• Weiner, B. (1979). A theory of motivation for some classroom experiences. Journal of Educational Psychology, 71, 3-25.
• Williams, M., Burden, RL. and Al-Baharna, S. (2001). Making sense of success and failure: The role the individual in motivation theory. In Z. Dörnyei and R. Schmidt (Eds.), Motivation ans second language acquisition (p. 171-184).Honlulu:University of Hawaii, Second Language Teaching and Curriculum Center.