The aim of this research is to examine the tendency of theses indexed in the National Thesis Center for the use of technology in Turkish education by examining the distributions according to their reference numbers, subject areas, methods, data collection tools, sampling characteristics, and data analysis methods. The scope of the study consists of 4 doctoral and 20 master's thesis in the field of technology-supported Turkish education which is indexed and allowed to access in the National Thesis Center database between 2000-2018. In this study, theses were examined by using Turkish Education Publication Classification Form (TEYSF) and descriptive analysis was conducted for these studies. According to the findings of the research, it was found that one research question was included in most of the graduate theses, and it was determined that the researchers preferred to use a maximum of 51-100 references in their theses. Also, it was found that the most number of thesis was written in 2017. In the theses examined, it was seen that the most descriptive study was done with 39,39%. This is followed by experimental study with 30,30%, field writing with 12,12%, assessment with 9,09%, theoretical study with 3,03%, professional study and action research. In addition to that, it has been determined that alternative tests were mostly preferred in graduate theses, the sampling of the research consists of a large number of foreign students, and convenience sampling method was preferred. The researchers mostly used quantitative data analysis for data analysis, and used the frequency / percentage / table descriptively and SPSS and t-test predictively. Content analysis was commonly used in qualitative analysis. In conclusion, theses written in the field of technology education in Turkish education departments are discussed in multidimensional aspects and some suggestions are provided.
Turkish Education Teaching Turkish to Foreigners Technology Supported Turkish Education Trends of Theses
Bu araştırmanın amacı, Türkçe eğitiminde teknoloji kullanımına yönelik YÖK Ulusal Tez Merkezi bünyesinde dizinlenen tezlerin; referans sayılarına göre dağılımları, konu alanları, yöntemleri, tezlerde kullanılan veri toplama araçları, örneklem özellikleri, veri analiz yöntemleri gibi başlıklar kapsamında incelenerek söz konusu tezlerin eğilimlerini tespit etmektir. Araştırma kapsamını, YÖK Ulusal Tez Merkezi veri tabanında 2000- 2018 yıllarında dizinlenen ve erişim izni verilen teknoloji destekli Türkçe eğitimi alanındaki 4 doktora ve 20 yüksek lisans tezi oluşturmaktadır. Çalışmada “Türkçe Eğitimi Yayın Sınıflama Formu (TEYSF)” kullanılarak tezler incelenmiş ve bu çalışmalara yönelik betimsel analiz yapılmıştır. Araştırma bulgularına göre, lisansüstü tezlerde araştırma sorusu olarak en çok 1 soruya yer verildiği tespit edilmiş, araştırmacıların tezlerinde en çok 51-100 arasında referans kullanmayı tercih ettikleri belirlenmiştir. Bununla birlikte en çok tezin 2017 yılında yazıldığı tespit edilmiştir. İncelenen tezlerde en çok %39,39 oran ile betimsel çalışmanın yapıldığı görülmektedir. Bunu %30,30 oran ile deneysel çalışma, %12,12 oran ile alan yazın derleme, %9,09 oran ile değerlendirme, %3,03 oran ile de kuramsal çalışma, mesleki çalışma ve eylem araştırmaları takip etmektedir. Ayrıca lisansüstü tezlerde en çok alternatif testlerin tercih edildiği, araştırmaların örneklemini çok büyük bir oranda yabancı öğrencilerin oluşturduğu ve amaca uygun örnekleme tekniğinin tercih edildiği belirlenmiştir. Araştırmacılar, veri analizlerinde daha çok nicel veri analizlerini tercih etmiş, analizlerde de betimsel olarak en çok frekans/yüzde/çizelge, kestirimsel olarak ise SPSS ve t-testi kullanmışlardır. Nitel analizlerde de en çok içerik analizi kullanılmıştır. Sonuç olarak bu çalışmada Türkçe eğitimi bölümlerinde teknoloji destekli Türkçe eğitimi alanında yazılan tezler çok boyutlu tartışılmış ve çalışmadan hareketle bazı önerilere yer verilmiştir.
Türkçe Eğitimi Yabancı Dil Olarak Türkçe Öğretimi Teknoloji Destekli Türkçe Eğitimi Tezlerin Eğilimleri
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | MAKALELER |
Authors | |
Publication Date | September 30, 2020 |
Acceptance Date | September 29, 2020 |
Published in Issue | Year 2020 |