The aim of this study is to investigate 32 master's and 16 doctoral theses in the Higher Education Thesis Center (http://tez2.yok.gov.tr/), which were conducted between 2008 and 2022 in science education and which are about inquiry-based learning approach, by content analysis method. In addition, it was aimed to identify the frame on inquiry-based learning in science education and to identify deficiencies and orientations. Document analysis method was used in the study. "Science Education Thesis Classification Form" was created by the researchers by examining the categories and themes created in the content analysis studies in the literature. Theses were accessed by searching the words "inquiry-based" and "inquiry-based learning" on the Council of Higher Education Thesis Center. Theses were examined in the categories of thesis type, year of publication, research method of the thesis, research model type of the thesis, sample size of the thesis, sample level of the thesis, data collection tool of the thesis and data analysis method types of the thesis. The data obtained were calculated with MS-Excel program. The analyzed postgraduate theses were evaluated separately as master's and doctoral theses. Frequency and percentage values were given in tables and graphs in the study. As a result of the research, it was concluded that while the majority of the theses examined were master's theses, the theses conducted within the scope of doctorate were much less; quantitative research model was preferred more in the studies, and the most studies were conducted in 2019. It was found that undergraduate students were selected as the sample in the majority of the theses within the scope of the study; fewer studies were conducted at the primary education level, and the range of 51-100 was the most preferred number in sample size. At the end of the study, suggestions were made for future studies.
Bu çalışmanın amacı fen eğitiminde 2008-2022 yılları arasında yapılmış ve sorgulamaya dayalı öğrenme yaklaşımını konu edinen Yüksek Öğretim Tez Merkezi’nde (http://tez2.yok.gov.tr/) yer alan 32 adet yüksek lisans ve 16 adet doktora tezlerini içerik analizi yöntemi ile incelemektir. Ayrıca fen eğitiminde sorgulamaya dayalı öğrenme konusundaki çerçevenin belirlenip eksikliklerin ve yönelimlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Araştırma doküman incelemesi yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. Literatürdeki içerik analizi araştırmalarında oluşturulan kategori ve temalar incelenerek araştırmacılar tarafından “Fen Eğitimi Tez Sınıflama Formu” oluşturulmuştur. “Sorgulamaya dayalı” ve “sorgulamaya dayalı öğrenme” kelimeleri YÖKTEZ veri tabanında taratılarak tezlere ulaşılmıştır. Tezler; tezin türü, tezin yayınlandığı yıl, tezin araştırma yöntemi, tezin araştırma model türü, tezdeki örneklem büyüklüğü, tezdeki örneklem düzeyi, tezin veri toplama aracı ve tezdeki veri analiz yöntem türleri kategorilerinde analiz edilmiştir. Elde edilen veriler MS-Excel programı ile hesaplanmıştır. İncelenen lisansüstü tezler yüksek lisans tezleri ve doktora tezleri şeklinde ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Frekans ve yüzde değerleri çalışmada tablo ve grafikler aracılığı ile verilmiştir. Araştırma sonucunda incelenen tezlerin çoğunluğu yüksek lisans tezi iken doktora kapsamında yapılan tezlerin çok daha az olduğu; çalışmalarda nicel araştırma modelinin daha çok tercih edildiği, 2019 yılında en fazla çalışmanın yapıldığı gibi sonuçlara ulaşılmıştır. Çalışma kapsamındaki tezlerin büyük çoğunluğunda lisans öğrencilerinin örneklem olarak seçildiği; ilköğretim kademesinde daha az çalışma yapıldığı, 51-100 aralığının örneklem büyüklüğünde en fazla tercih edilen rakam olduğu bulgularına ulaşılmıştır. Çalışma sonunda gelecekte yapılması planlanan çalışmalara öneriler getirilmiştir.
Sorgulamaya Dayalı Öğrenme Fen Bilimleri Eğitimi İçerik Analizi.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Fen Bilgisi Eğitimi |
Bölüm | Derleme |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 29 Eylül 2024 |
Yayımlanma Tarihi | 30 Eylül 2024 |
Gönderilme Tarihi | 6 Aralık 2023 |
Kabul Tarihi | 15 Ağustos 2024 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 |