TÜBİTAK 2237-A DOĞA BİLİMLERİNDE İSTATİSTİKSEL MODELLEME YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI EĞİTİMİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Yıl 2022, Cilt: 6 Sayı: 1, 20 - 28, 31.03.2022

[e-mail] [e-mail] Semra Türkan Ceren Ünal

https://doi.org/10.30516/bilgesci.1037043

Öz

Günümüzde teknolojik ve bilimsel gelişmeler sonucunda yığınlar halindeki ham veri ve bilgi trafiği nedeniyle meydana gelen karmaşa verilerin analizi ve yorumlanmasını daha da önemli hale getirmiştir. Bu yüzden, öğretim programlarında istatistiksel yöntem ve araçlara daha çok ihtiyaç duyulmaktadır. Ekolojik çalışmalarda hedef türlerin yetişme ortamına uygunluğunun, verimliliğinin/tür çeşitliliğinin ve jeolojik araştırmalarda deprem, heyelan, taşkın gibi doğa olaylarının modellenmesinde genellikle çoklu ve lojistik regresyon analizi gibi klasik yöntemler kullanılmaktadır. Bununla birlikte özellikle son yıllarda doğa bilimlerindeki çalışmalarda kural tabanlı, ampirik ve olasılıksal temellere dayanan yöntemlerin kullanımında hızlı bir artış olmuştur. Bu çalışmada, TÜBİTAK BIDEB 2237-A Bilimsel Eğitim Etkinliklerini Destekleme Programı kapsamında gerçekleştirilen “Doğa Bilimlerinde İstatistiksel Modelleme Teknikleri ve Uygulamaları” projesinin doğa bilimlerinde istatistiksel modelleme teknikleri ve yazılımların sağladığı ve sağlayacağı faydalar üzerinde durulmuştur.
Araştırmanın örneklemini etkinliklere katılan lisansüstü programlara kayıtlı 90 lisansüstü öğrenci oluşturmaktadır. Proje kapsamında, istatistiğin doğa bilimlerindeki uygulama örneklerinin istatistiksel yazılımlar ile aktarıldığı etkinlikler gerçekleştirilmiştir. Bu etkinliklerin katılımcılar üzerindeki etkisini ölçmek için proje araştırmacıları tarafından oluşturulan etkinlik değerlendirme formları kullanılmıştır. Projedeki R ve Pyhton temelli doğa bilimlerinden uygulama örnekleri ile istatistiksel modelleme analizlerinin aktarılmasının katılımcıları pozitif yönde etkilediği, öğrenme ve araştırma isteklerini arttırdığı gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Doğa bilimleri, istatistik kaygısı, istatistiksel modelleme, RStudio, Python

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK

Proje Numarası

1129B371900490, 1129B371901447, 1129B372000706, 1129B372100461

Teşekkür

TÜBİTAK 2237-A kapsamında 2019 yılından 2021 yılına dek dört kez desteklenen Doğa Bilimlerinde İstatistiksel Modelleme Teknikleri ve Uygulamaları etkinliği için TÜBİTAK’a teşekkür ederiz.

Tübitak 2237-A Evaluation of Statistical Modeling Methods and Applications Training in Natural Sciences

Öz

Today, the complexity of raw data and information traffic as a result of technological and scientific developments has made the analysis and interpretation of data even more important. Therefore, statistical methods and tools are needed more in curricula. Classical methods such as multiple and logistic regression analysis are generally used in modeling the suitability of target species to the habitat, productivity/species diversity in ecological studies, and natural events such as earthquakes, landslides, and floods in geological studies. However, especially in recent years, there has been a rapid increase in the use of rule-based, empirical, and probabilistic-based methods in studies in natural sciences. In this study, the benefits of statistical modeling techniques and software in natural sciences and the benefits of the "Statistical Modeling Techniques and Applications in Natural Sciences" project carried out within the scope of TÜBİTAK BIDEB 2237-A Scientific Education Activities Support Program are emphasized.
The sample of the research consists of 90 graduate students enrolled in graduate programs participating in the activities. Within the scope of the project, activities in which the application examples of statistics in natural sciences were transferred with statistical software were carried out. Activity evaluation forms created by the project researchers were used to measure the impact of these activities on the participating students. It was observed that the transfer of statistical modeling analyzes and application examples from R and Python-based natural sciences in the project affected the participants positively and increased their desire for learning and research.

Anahtar Kelimeler

Natural sciences, Statistical anxiety, statistical modelling, RStudio, Python

Proje Numarası

1129B371900490, 1129B371901447, 1129B372000706, 1129B372100461

Kaynakça

• Akkoç, H., Yeşildere İmre, S. (2015). Teknolojik Pedagojik Alan Bilgisi Temelli Olasılık ve İstatistik Öğretimi. Ankara: Pegem Akademi.
• Baloğlu, M. (2004). Statistics Anxiety and Mathematics Anxiety: Some Interesting Differences I. Educational Research Quarterly, 27(3), 38-48.
• Baloğlu, M., Zelhart, P. (2004). Üniversite öğrencileri arasında yüksek ve düşük istatistik kaygısının ayrıştırıcıları. Eğitim ve Bilim, 29(133), 47-51.
• Benson, J. (1989) Structural components of statistical test anxiety in adults: an exploratory model, Journal of Experimental Education, 57, 247–261.
• Beurze, S. M., Donders, A. R. T., Zielhuis, G. A., de Vegt, F., Verbeek, A. L. (2013). Statistics anxiety: a barrier for education in research methodology for medical students?. Medical Science Educator, 23(3), 377-384.
• Collins, K. M., Onwuegbuzie, A. J. (2007). I cannot read my statistics textbook: The relationship between reading ability and statistics anxiety. The Journal of Negro Education, 76(2), 118-129.
• Fitzgerald, S. M., Jurs, S. J., Hudson, L. M. (1996). A model predicting statistics achievement among graduate students. College Student Journal, 30(3), 361–366.
• Garfield, J., Ben-Zvi, D. (2008). Developing students’ statistical reasoning: Connecting research and teaching practice. Springer Science & Business Media.
• Lalonde, R. N., Gardner, R. C. (1993). Statistics as a second language? A model for predicting performance in psychology students. Canadian Journal of Behavioural Science/Revue canadienne des sciences du comportement, 25(1), 108-125.
• Onwuegbuzie, A. J. (1997). Writing a research proposal: The role of library anxiety, statistics anxiety, and composition anxiety. Library & Information Science Research, 19(1), 5-33.
• Onwuegbuzie, A. J. (2004). Academic procrastination and statistics anxiety. Assessment & Evaluation in Higher Education, 29(1), 3-19.
• Onwuegbuzie, A. J., Da Ros, D., Ryan, J. M. (1997). The Components of Statistics Anxiety: A Phenomenological Study. Focus on Learning Problems in mathematics, 19(4), 11-35.
• Onwuegbuzie, A. J., Seaman, M. A. (1995). The effect of time constraints and statistics test anxiety on test performance in a statistics course. The Journal of experimental education, 63(2), 115-124.
• Onwuegbuzie, A. J., Slate, J. R., Paterson, F. R., Watson, M. H., Schwartz, R. A. (2000). Factors associated with achievement in educational research courses. Research in the Schools, 7(1), 53-65.
• Özdemir, O. (2014). Doğa deneyimine dayalı çevre eğitiminin ilköğretim öğrencilerinin çevrelerine yönelik algı ve davranışlarına etkisi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 27, 125-138.
• Primi, C., Donati, M. A., Chiesi, F. (2018). The role of statistics anxiety in learning probability. In Teaching and learning stochastics, Springer, 145-157.
• Rodarte-Luna, B., Sherry, A. (2008). Sex differences in the relation between statistics anxiety and cognitive/learning strategies. Contemporary educational psychology, 33(2), 327-344.
• Sarı, U.., Yazıcı, Y.Y. (2020). STEM Eğitimi ve Arduino Uygulamaları Hakkında Öğretmen Adaylarının Görüşleri. SDU International Journal of Educational Studies, 7(2), 246-261.
• Sutarso, T. (1992). Some Variables in Relation to Students' Anxiety in Learning Statistics, paper presented at the annual meeting of the Mid-South Educational Research Association, Knoxville, TN, November.
• TÜBİTAK (2019a). 2237-a Doğa Bilimlerinde İstatistiksel Modelleme Teknikleri ve Uygulamaları, Proje No: 1129B371900490.
• TÜBİTAK (2019b). 2237-a Doğa Bilimlerinde İstatistiksel Modelleme Teknikleri ve Uygulamaları, Proje No: 1129B371901447
• TÜBİTAK (2020a). 2237-a Doğa Bilimlerinde İstatistiksel Modelleme Teknikleri ve Uygulamaları, Proje No: 1129B372000706
• TÜBİTAK (2020b). 2237-a Doğa Bilimlerinde İstatistiksel Modelleme Teknikleri ve Uygulamaları, Proje No: 1129B372100461
• TÜBİTAK (2021). 4004 Doğa Eğitimi ve Bilim Okulları, İstatistiği Doğada Öğren, Proje No: 516623