PERFORMANCE ANALYSİS OF 8TH GRADE STUDENTS ON LGS: A CALCULATİON WİTH MARKOV MODEL

Yıl 2024, Cilt: 11 Sayı: 24, 1 - 22, 27.04.2024

Ersin Kıral , Muharrem Gemcioğlu

https://doi.org/10.58884/akademik-hassasiyetler.1332724

Öz

The purpose of this article is to measure the effect of practice exams, which is an important factor in the teaching processes of 8th grade students, on the performance of the High School Entrance Exam. For this purpose, in the 2021-2022 academic year, the results of 42 8th grade students in 20 trial exams for 6 courses in Kahramanmaraş province were analyzed using the one-step stochastic Markov chain method. Markov models were created on the test results. Transition probability matrices of each model were found and limit matrices in stationary states were calculated. Results from the study: i) For Turkish, Turkish Revolution History and Kemalism, Foreign Language, Mathematics and Science courses, the transitions will be from the middle group to the upper group with the highest probability. ii) For the Religious Culture and Moral Knowledge course, the transitions will most likely be from the middle group to the middle group. iii) The stagnation years for Turkish lessons, Turkish Revolution History and Kemalism, Religious Culture and Ethics, Foreign Language, Mathematics and Science lessons were found to be 2024, 2026, 2023, 2025, 2024 and 2026, respectively. These results also indicate that student success can be improved steadily and at the same time in the regulated educational environment. Within the framework of the results obtained from the study, it has been suggested that new research should be carried out for wider audiences in teaching processes.

Anahtar Kelimeler

Educational Processes, Practice Exams, High School Entrance Examination, Markov Analysis

ORTAOKUL 8. SINIF ÖĞRENCİLERİN LGS ÜZERİNDE BAŞARIM ANALİZİ: MARKOV MODELİ İLE BİR HESAPLAMA

Öz

Bu makalenin amacı, 8. Sınıf öğrencilerinin öğretim süreçlerinde önemli bir etken olan deneme sınavlarının Liselere Giriş Sınavı başarımı üzerine etkisini ölçmektir. Bu amaçla 2021-2022 Eğitim-Öğretim yılında Kahramanmaraş ilinde 8. sınıf 42 öğrencinin 6 ders için yıl içinde girdikleri 20 deneme sınavında aldığı sonuçlar bir adımlı stokastik Markov zincirleri yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Deneme sınavı sonuçları üzerinde Markov modelleri oluşturulmuştur. Her bir modelin geçiş olasılık matrisleri bulunmuş ve durağanlık durumlarındaki limit matrisleri hesaplanmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlar: i) Türkçe, T.C İnkılap Tarihi ve Atatürkçülük, Yabancı Dil, Matematik ve Fen Bilimleri dersleri için geçişler en büyük olasılık ile orta gruptan üst gruba olacaktır. ii) Din Kültürü ve Ahlak Bilgisi dersi için geçişler en büyük olasılık ile orta gruptan orta gruba olacaktır. iii) Türkçe dersi, T.C İnkılap Tarihi ve Atatürkçülük, Din Kültürü ve Ahlak Bilgisi, Yabancı Dil, Matematik dersi ve Fen Bilimleri dersleri için durağanlık yılları sırasıyla 2024, 2026, 2023, 2025, 2024 ve 2026 olarak bulunmuştur. Bu sonuçlar düzenlenen eğitim-öğretim ortamında öğrenci başarısının istikrarlı ve aynı zamanda geliştirilebileceğini de ifade etmektedir. Çalışmadan elde edilen sonuçlar çerçevesinde öğretim süreçlerine dönük daha geniş kitlelere yönelik yeni araştırmaların yapılması önerilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Eğitim Süreçleri, Deneme Sınavları, Liselere Giriş Sınavı, Markov Analizi

Kaynakça

• Akhun, İ. (1982). Sınav türleri ve bunların bilgiyi ölçme değerleri. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 15(2), 311-320.  https://doi.org/10.1501/Egifak_0000000904
• Alp, S. (2007, Mayıs). Türkiye’de eğitim sürecinin Markov geçiş modeli.S. Günay (Başkan), 8. Türkiye Ekonometri Ve İstatistik Kongresi, 24-25 Mayıs 2007 (ss. 13-25). İnönü Üniversitesi, Malatya.
• Alp, S., & Öz, E. (2009). Markov zinciri yöntemi ile taşınabilir bilgisayar tercihlerinin analizi, Akademik İncelemeler, 4(2), 37-54.
• Baran, H. (2020). Açık ve uzaktan eğitimde ölçme ve değerlendirme. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 6(1), 28-40.
• Barro, J. R. (1992). Human capital and economic growth. Jackson H. (Ed.) Kansas City Fed Pub.: Policies for long run economic growth içinde, (ss. 199-212). Federal Reserve Bank of Kansas City.
• Barro, R.J. & Sala-I-Martin, X. (1995). Economic growth. New York: McGraw-Hill,
• Can, T. (2006). Sektörler arası ilişkilerin Markov zincirleri ile analizi ve tahmini: Türkiye örneği. Derin Yayınları.
• Dağlıoğlu, C., & Kıral, G. (2018). Ekonomik yatırım araçları getirilerinin saklı markov modeli ile tahmin edilmesi: Türkiye örneği. Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 4(1), 61-75.
• Ertuğral, S. M. (2018). Beşeri sermaye oluşumunda mesleki eğitimin önemi. International Journal of Entrepreneurship and Management Inquiries, 2(3), 49-63.
• Farg, M. H. M., & Khalil, F. M. H. (2014). A statistical analysis of academic level of student in quantitative methods courses by using chi-square test and markov chains - case study of faculty of sciences and humanities, Nature and Science, 12(12), 182-186.
• Gündüz, S., & Demirbay, S. G. (2020). Markov zincirleri kullanılarak seçmen tercihlerinin tahmin edilmesi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 29(1), 270-281.
• Gürbüz, H., & Köse, T. (2002). Şüpheli alacak zararlarının büyüklüklerinin markov zinciri teorisi ile hesaplanması. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 4(2), 47-66.
• Greene, C.C. (2011). Third grade teachers’ experiences in preparing for and interacting with the Ohio achievement assessment: A hermeneutic phenomenological study of the effects of the 2001 no child left behind act [Doktora tezi], Kent State University.
• Grimshaw, S. D., & Alexander, W. P. (2011). Markov chain models for deliquency: Transition matrix estimation and forecasting, Applied Stochastic Models in Business and Industry, 27, 267-279.
• İlarslan, K. (2014). Hisse senedi fiyat hareketlerinin tahmin edilmesinde Markov zincirlerinin kullanılması: İMKB 10 bankacılık endeksi işletmeleri üzerine ampirik bir çalışma, Journal of Yaşar University, 9(35), 6185-6198.
• Kahyaoğlu, R. B., & Karataş, D. D. S. (2019). Mesleki gelişim eğitim seminerlerine ilişkin öğretmen görüşleri. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (37), 201-220.
• Karagül, M. (2003). Beşeri sermayenin ekonomik büyümeyle iliskisi ve etkin kullanımı. Akdeniz Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, (5), Antalya.
• Karataş, M. & Çankaya, E. (2010). İktisadi kalkınma sürecinde beşeri sermayeye ilişkin bir inceleme. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2(3), 29-55.
• Kılıç, S. B. (2013). Estimating probability of session returns for İstanbul stock exchange 100 index as Markov chain process, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(1), 501- 512.
• Kıral, E., Mavruk, C., & Kıral, G. (2018). Ekonometri öğrencilerinin sayısal derslerdeki akademik performansı: Markov modeli ile bir hesaplama IJEAS, (2018 Özel Sayısı),617-632.
• Kıral, E., & Uzun, B. (2017), Forecasting closing returns of borsa istanbul ındex with Markov chain process of the Fuzzy States, Journal of Economics, Finance and Accounting (JEFA), 4(1), 15- 24.
• Koçak, K., & Şen, Z. (1998). Kurak ve yağışlı gün oluşumlarının Markov zinciri yaklaşımı ile uygulamalı incelenmesi. Turkish Journal of Engineering and Environmental Sciences, 22(6), 479-487.
• Mavruk, C., & Kıral, E. (2016). Academic progress of students ın quantitative courses at nigde university vocatıonal school of social sciences: A predictıon using Markov model, Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(3), 267-276.
• MEB, (2022). 2022 ortaöğretim kurumlarına ilişkin merkezi sınav. 15 Eylül 2022 tarihinde https://cdn.eba.gov.tr/icerik/2022/06/2022_LGS_rapor.pdf. adresinden edinilmiştir.
• MEB, (1973). Milli eğitim temel kanunu. 22 Haziran 2022 tarihinde https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuatmetin/1.5.1739.pdf adresinden edinilmiştir.
• Moses, M. S., & Nanna, M. J. (2007). The testing culture and the persistence of high stakes testing reforms. Education And Culture, 23(1), 55-72.
• Ertuğral, S. M. (2023). Toplumsal kalkınmanın sağlanması bakımından boş zaman değerlendirmenin etkisi. International Journal Of Socıal Humanıtıes Scıences Research, 10(94), 987-997.
• OECD (2001). The well-being of nations: The role of human and social capital. OECD Publishing.
• Özdağoğlu, A., Özdağoğlu, G., & Gümüş, G.K. (2012). Altın fiyatındaki dağılımların Markov zinciri ile analizi: Uzun erimli olasılıklar. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 40, 119-142.
• Özdemir, A., & Demireli, E. (2014). Hisse senedi fiyat verimliliğinin Markov zincirleri ile analizi BIST teknoloji endeksi hisse senedi fiyatları üzerine bir uygulama, Verimlilik Dergisi, (1), 41- 60.
• Özdemir, A. Y., & Gümüşoğlu, Ş. (2007). İşletmelerin tahminleme sorunlarının çözümlenmesinde Markov zincirleri analizinin uygulanması, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(1), 337-359.
• Özel, G., & Solmaz A. (2012). Türkiye’de deprem tekrarlanma zamanının tahmini ve neotektonik bölgelere göre depremselliğin Markov Zinciri ile incelenmesi, Çankaya University Journal of Science and Engineering, 9(2), 125-138.
• Saygılı, Ş., Cihan, C., & Yurtoğlu, H. (2005). Türkiye ekonomisinde sermaye birikimi, büyüme ve verimlilik: 1972-2000. Devlet Planlama Teşkilatı.
• Serfozo, R. (2009). Basics of applied stochastic processes. Springer Science & Business Media.
• Schultz, T. W, (1961). Investment in human capital, The American Economic Review, 51(1), 1-17.
• Soykan, Y. (2015). Markov zincirleri ile pazar payı araştırma modeli ve otomobil lastiği pazarında bir uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (27).
• Toplamacıoğlu, M. (1985). Sınıf geçme statüsü uygulanan fakültelerde öğrenci hareketliliğinin Markov modeli [Yüksek Lisans Tezi]. Gazi Üniversitesi.
• Yenisu, E. (2020). Hisse senedi fiyatlarının Markov zincirleri ile analizi: Bıst 100 şirketleri üzerine bir uygulama, Giresun Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 6(2), 261-277. https://doi.org/10.46849/guiibd.827317