Research Article
BibTex RIS Cite

CHAID Algoritmasıyla Öğrencilerin İklim Değişikliği Bilgi Düzeylerini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi Örneği

Year 2021, Volume: 7 Issue: 2, 90 - 98, 08.12.2021

Abstract

İklim değişikliğiyle etkili olarak mücadele edilebilmesi için çiftçilere yayım ve danışmanlık hizmeti sağlayacak olan ziraat mühendisi adaylarına, eğitim süreçlerinde gerekli eğitimin sağlanması önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı, mezuniyet aşamasında olan ziraat fakültesi öğrencilerinin iklim değişikliği bilgi düzeylerini belirlemek ve buna etkili faktörleri ortaya koymaktır. Araştırmanın ana materyalini, Ondokuz Mayıs Üniversitesi (OMÜ) Ziraat Fakültesinin 9 bölümündeki son sınıf öğrencilerinden Tam Sayım Yöntemine göre çalışmaya katılan 190 öğrenciden anket yoluyla elde edilen birincil veriler oluşturmaktadır. Araştırmada öğrencilerin iklim değişikliği bilgi düzeyi 5’li Likert Ölçeğine göre hazırlanan 19 sorudan elde edilmiş ve öğrenciler Kümeleme Analizine göre üç gruba ayrılmıştır. İklim değişikliği konusunda bilgi düzeyine etkili faktörler ise CHAID algoritmasına göre belirlenmiştir. Öğrencilerin %27.9’u düşük, %44.7’si orta ve %27.4’ü ise yüksek iklim değişikliği bilgi düzeyine sahiptir. CHAID algoritması sonuçları, iklim değişikliği konusunda alınan ders sayısı ve bilgi kaynağının üniversite olması, öğrencilerin iklim değişikliği bilgi düzeylerini istatistiki olarak pozitif yönde etkilediğini göstermektedir. İklim değişikliği ile etkili mücadele için ziraat fakültesi bölümlerinin lisans programlarına iklim değişikliği ve mücadele konularının dahil edilmesi gerekli görülmektedir.

References

  • Adio-Moses, R. O., Aladejana, J. A. (2016). Assessment of knowledge and awareness of global warming among inhabitants of industrial areas of an urban community in Nigeria. International Journal of Business and Economic Development, 4(1): 99-106.
  • Aladag, E., Baloglu Ugurlu, N. (2009). Global climate change education in Turkey. http://www.herodot.net/conferences/AJVALIK/ papers/educ.08.pdf.
  • Aldenderfer, M.S., Blashfield, R.K. (1984). Cluster Analysis, Beverly Hills: Sage Publications.
  • Atik, A, Doğan, Y. (2019). Lise öğrencilerinin küresel iklim değişikliği hakkındaki görüşleri. Academy Journal of Educational Sciences, 3(1): 84-100. https://doi.org/10.31805/acjes.569937
  • Ay, F, Yalçın Erik, N. (2020). Üniversite öğrencilerinin küresel ısınma ve iklim değişikliğine yönelik bilgi ve algı düzeyleri. Cumhuriyet Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi, 44 (2): 1-18.
  • Barreda, A. B. (2018). Assessing the level of awareness on climate change and sustainable development among students of Partido State University, Camarines Sur, Philippines. Journal of Sustainability Education, 17:1-17.
  • Bozdoğan, A. E. (2009). An investigation on Turkish prospective primary school teachers’ perceptions about global warming. World Applied Sciences Journal, 7(1): 43-48.
  • CSB, (2012). Türkiye Cumhuriyeti İklim Değişikliği Eylem Planı 2011–2023, Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı, Ankara. https://iklim.csb.gov.tr/eylem-planlari-i-306
  • Devkota, N., Phuyal R.K. (2017). An analysis of Nepalese youth understanding level on climate change. Asian Journal of Economic Model, 5(3): 342- 353.
  • Eyduran, E., Zaborski, D., Waheed, A., Çelik, Ş., Karadaş, K., Grzesiak, W. (2017). Comparison of the predictive capabilities of several data mining algorithms and multiple linear regression in the prediction of body weight by means of body measurements in the ındigenous beetal goat of Pakistan. Pakistan Journal of .Zoology, 49(1): 257-265.
  • Freije, AM, T., Hussain, T., Salman, E.A. (2017). Global warming awareness among the University of Bahrain science students. Journal of the Association of Arab Universities for Basic and Applied Sciences, 22(1): 9-16.
  • Gülsoy, E., Korkmaz, M. (2020). Üniversite öğrencilerinin sosyo-ekonomik özelliklerinin küresel ısınma ve iklim değişikliği algıları üzerine etkileri. Turkish Journal of Forestry, 21(4): 428-437. https://doi.org/10.18182/tjf.798032
  • Harker-Schuch, I., Bugge-Henriksen, C. (2013). Opinions and knowledge about climate change science in high school students. Ambio, 42(6): 755-766.
  • Kalaycı, Ş. (2010). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikler, Asıl Yayın, 426s., Beşinci Baskı, Ankara.
  • Karakaya, E., Çelik, Ş., Taysi, M.R., (2018). CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi, Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 35(2): 85-93.
  • Kass, G. (1980). An exploratory technique for investigating large quantities of categorical data, Applied Statistics, 29(2): 119-127.
  • Kaufman, L., Rousseeuw, P.J. (1990). Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, New York: John Wiley and Sons.
  • Kayri, M, Boysan, M. (2007). Araştırmalarda CHAID analizinin kullanımı ve baş etme stratejileri ile ilgili bir uygulama. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 40(2), 133-149.
  • Kılıç, S. (2016). Cronbach's alpha reliability coefficient. Psychiatry and Behavioral Sciences, 6(1): 47-48.
  • McMichael, A.J., Campbell-Lendrum, D.H., Corvalan, C.F., Ebi, K.L., Githeko, A.K., Scheraga, J.D., Woodward, A. (2003) Climate Change and Human Health Risks and Responses. Geneva: World Health Organization.
  • Mendeş, M., Akkartal, E. (2009). Regression tree analysis for predicting slaughter weight in broilers. Italian Journal of Animal Science, 8, 615-624.
  • Radaković, J. A., Petrović, N., Milenković, N., Stanojević, K., Đoković, A. (2017). Improving Students' Higher Environmental and Climate Change Knowledge: A Case Study. Polish Journal of Environmental Studies, 26(6), 2711-2719.
  • Şen, G., Özer, Y. E. (2018). Üniversite öğrencilerinin iklim değişikliği ve çevre sorunları konusundaki farkındalıklarının değerlendirilmesi: Dokuz Eylül Üniversitesi kamu yönetimi örneği. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(1): 667-688.
  • Tatlıdil, H. (2002). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ziraat Matbaacılık A.Ş., Ankara.
  • UK Climate Change Risk Assessment Evidence Report, (2017). https://www.gov.uk/government/publications/uk-climate-change-risk-assessment-2017
  • WMO, (2021). World Meteorological Organization. https://public.wmo.int/en/media/press-release/2020-track-be-one-of-three-warmest-years-record .

Knowledge Level of the Students on Climate Change and Its Determinants: The Case of Faculty of Agriculture of Ondokuz Mayıs University

Year 2021, Volume: 7 Issue: 2, 90 - 98, 08.12.2021

Abstract

It is of great importance to provide the necessary training for the agricultural engineer candidates who will provide extension and consultancy services to the farmers in the effective fight against climate change. The aim of this study was to examine the knowledge level and effective factors of climate change of the prospective students of the agricultural faculty. The main material of the study is the primary data obtained from 190 prospective students via questionnaire in 9 departments of Agricultural Faculty of OMU using the Census Method. In the research, the climate change knowledge level of the prospective students was obtained from 19 questions with the 5-point Likert scale and the prospective students were divided into three groups using the cluster analysis. Factors affecting the knowledge level of the prospective students on climate change were determined using the CHAID algorithm. The rates of students with low, medium and high knowledge level of climate change were 27.9%, 44.7% and 27.4%, respectively. The results of the CHAID algorithm show that the number of courses including the subject of climate change and the source of information as university positively affected the climate change knowledge levels of students. It is necessary to include climate change and combat issues in the undergraduate programs of the departments of agriculture faculties in order to effectively cope with climate change.

References

  • Adio-Moses, R. O., Aladejana, J. A. (2016). Assessment of knowledge and awareness of global warming among inhabitants of industrial areas of an urban community in Nigeria. International Journal of Business and Economic Development, 4(1): 99-106.
  • Aladag, E., Baloglu Ugurlu, N. (2009). Global climate change education in Turkey. http://www.herodot.net/conferences/AJVALIK/ papers/educ.08.pdf.
  • Aldenderfer, M.S., Blashfield, R.K. (1984). Cluster Analysis, Beverly Hills: Sage Publications.
  • Atik, A, Doğan, Y. (2019). Lise öğrencilerinin küresel iklim değişikliği hakkındaki görüşleri. Academy Journal of Educational Sciences, 3(1): 84-100. https://doi.org/10.31805/acjes.569937
  • Ay, F, Yalçın Erik, N. (2020). Üniversite öğrencilerinin küresel ısınma ve iklim değişikliğine yönelik bilgi ve algı düzeyleri. Cumhuriyet Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi, 44 (2): 1-18.
  • Barreda, A. B. (2018). Assessing the level of awareness on climate change and sustainable development among students of Partido State University, Camarines Sur, Philippines. Journal of Sustainability Education, 17:1-17.
  • Bozdoğan, A. E. (2009). An investigation on Turkish prospective primary school teachers’ perceptions about global warming. World Applied Sciences Journal, 7(1): 43-48.
  • CSB, (2012). Türkiye Cumhuriyeti İklim Değişikliği Eylem Planı 2011–2023, Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı, Ankara. https://iklim.csb.gov.tr/eylem-planlari-i-306
  • Devkota, N., Phuyal R.K. (2017). An analysis of Nepalese youth understanding level on climate change. Asian Journal of Economic Model, 5(3): 342- 353.
  • Eyduran, E., Zaborski, D., Waheed, A., Çelik, Ş., Karadaş, K., Grzesiak, W. (2017). Comparison of the predictive capabilities of several data mining algorithms and multiple linear regression in the prediction of body weight by means of body measurements in the ındigenous beetal goat of Pakistan. Pakistan Journal of .Zoology, 49(1): 257-265.
  • Freije, AM, T., Hussain, T., Salman, E.A. (2017). Global warming awareness among the University of Bahrain science students. Journal of the Association of Arab Universities for Basic and Applied Sciences, 22(1): 9-16.
  • Gülsoy, E., Korkmaz, M. (2020). Üniversite öğrencilerinin sosyo-ekonomik özelliklerinin küresel ısınma ve iklim değişikliği algıları üzerine etkileri. Turkish Journal of Forestry, 21(4): 428-437. https://doi.org/10.18182/tjf.798032
  • Harker-Schuch, I., Bugge-Henriksen, C. (2013). Opinions and knowledge about climate change science in high school students. Ambio, 42(6): 755-766.
  • Kalaycı, Ş. (2010). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikler, Asıl Yayın, 426s., Beşinci Baskı, Ankara.
  • Karakaya, E., Çelik, Ş., Taysi, M.R., (2018). CHAID Algoritması ile Balık Eti Tüketimini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi, Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 35(2): 85-93.
  • Kass, G. (1980). An exploratory technique for investigating large quantities of categorical data, Applied Statistics, 29(2): 119-127.
  • Kaufman, L., Rousseeuw, P.J. (1990). Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, New York: John Wiley and Sons.
  • Kayri, M, Boysan, M. (2007). Araştırmalarda CHAID analizinin kullanımı ve baş etme stratejileri ile ilgili bir uygulama. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 40(2), 133-149.
  • Kılıç, S. (2016). Cronbach's alpha reliability coefficient. Psychiatry and Behavioral Sciences, 6(1): 47-48.
  • McMichael, A.J., Campbell-Lendrum, D.H., Corvalan, C.F., Ebi, K.L., Githeko, A.K., Scheraga, J.D., Woodward, A. (2003) Climate Change and Human Health Risks and Responses. Geneva: World Health Organization.
  • Mendeş, M., Akkartal, E. (2009). Regression tree analysis for predicting slaughter weight in broilers. Italian Journal of Animal Science, 8, 615-624.
  • Radaković, J. A., Petrović, N., Milenković, N., Stanojević, K., Đoković, A. (2017). Improving Students' Higher Environmental and Climate Change Knowledge: A Case Study. Polish Journal of Environmental Studies, 26(6), 2711-2719.
  • Şen, G., Özer, Y. E. (2018). Üniversite öğrencilerinin iklim değişikliği ve çevre sorunları konusundaki farkındalıklarının değerlendirilmesi: Dokuz Eylül Üniversitesi kamu yönetimi örneği. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(1): 667-688.
  • Tatlıdil, H. (2002). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ziraat Matbaacılık A.Ş., Ankara.
  • UK Climate Change Risk Assessment Evidence Report, (2017). https://www.gov.uk/government/publications/uk-climate-change-risk-assessment-2017
  • WMO, (2021). World Meteorological Organization. https://public.wmo.int/en/media/press-release/2020-track-be-one-of-three-warmest-years-record .
There are 26 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Agricultural Policy
Journal Section Research Article
Authors

Mehmet Bozoğlu This is me 0000-0001-8333-1865

Uğur Başer This is me 0000-0003-4961-2764

Bakiye Kılıç Topuz This is me 0000-0002-3607-4306

Nevra Alhas Eroğlu This is me 0000-0002-1188-8274

Publication Date December 8, 2021
Published in Issue Year 2021 Volume: 7 Issue: 2

Cite

APA Bozoğlu, M., Başer, U., Kılıç Topuz, B., Alhas Eroğlu, N. (2021). CHAID Algoritmasıyla Öğrencilerin İklim Değişikliği Bilgi Düzeylerini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi Örneği. Tarım Ekonomisi Araştırmaları Dergisi, 7(2), 90-98.