OECD Ülkelerinin Gelişmişlik Düzeyleri ile Öğrencilerin Fen Okuryazarlık Becerileri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi

Yıl 2021, Cilt: 7 Sayı: 1, 1 - 20, 01.04.2021

Hasan Özcan Tuncay Tunç Abdulkadir Özkaya

Öz

Bu çalışmada OECD ülkelerinin gelişmişlik düzeylerini gösteren bazı
parametreleri ile öğrencilerinin PISA 2018 araştırmasında elde ettikleri fen
okuryazarlığı puanları arasındaki ilişki incelenmiştir. Fen okuryazarlığı,
bilimsel kavramların açıklanabilmesi ve bunun günlük hayata aktarılıp
kullanabilmesi şeklinde ifade edilebilir. Araştırmada ülkelerin gelişmişlik
düzeyleri için uluslararası kuruluşlar tarafından raporlanan birtakım
parametreler kullanılmıştır. Yöntem olarak doküman incelemesinin
kullanıldığı çalışmada veriler, yazılı olarak yer aldığı birincil kaynaktan
elde edilerek amaca göre oluşturulan kategorilerle analiz edilmiştir.
Verilerden elde edilen bulgulara göre fen okuryazarlığı ile birçok
gelişmişlik parametresi arasında pozitif yönlü bir ilişki bulunmaktadır.
Varılan sonuçlar ve yapılan tartışmalar ışığında gerek ülkemiz özelinde
gerekse ülkelerarası karşılaştırma bağlamında, politika yapıcılara ve
araştırmacılara birtakım öneriler getirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Fen okuryazarlığı, PISA sınavı, OECD ülkeleri, Gelişmişlik düzeyi

Kaynakça

• Ahlström, B., & Danell, M. (2019). Rolling the dice in a game of trust: Organizational effects on trust, efficacy, and motivation when using economic incentives as a driving force for development in Swedish schools. Nordic Journal of Studies in Educational Policy, 5(3), 139–148.
• Allison, P. D. (2012). Logistic regression using SAS: Theory and application. SAS Institute.
• Arıkan, S., Yıldırım, K., & Erbilgin, E. (2017). Exploring the relationship among new literacies, reading, mathematics, and science performance of Turkish students in PISA 2012. International Electronic Journal of Elementary Education, 8(4), 573–588.
• Aydın, A., Selvitopu, A., Metin, K. (2018). Eğitime yapılan yatırımlar ve PISA 2015 sonuçları karşılaştırmalı bir inceleme. Elementary Education Online, 17(3).
• Aytekin, G. K., Tertemiz, N. I. (2018). PISA Sonuçlarının (2003–2015) Eğitim sistemi ve ekonomik göstergeler kapsamında incelenmesi: Türkiye ve Güney Kore örneği. Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 19(1).
• Beese, J., & Liang, X. (2010). Do resources matter? PISA science achievement comparisons between students in the United States, Canada, and Finland. Improving Schools, 13(3), 266–279.
• Biagi, F.,& Loi, M. (2013). Measuring ICT use and learning outcomes: Evidence from recent econometric studies. European Journal of Education, 48(1), 28–42.
• Boztunç, N. (2010). Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı’na (PISA) katılan Türk öğrencilerin 2003 ve 2006 yıllarındaki Matematik ve Fen başarılarının incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi. Ankara: Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Breakspear, S. (2012), “The Policy Impact of PISA: An Exploration of the Normative Effects of International Benchmarking in School System Performance”, OECD Education Working Papers, 71, OECD Publishing. http://dx.doi.org/10.1787/5k9fdfqffr28-en
• Bybee, R., Fensham, P., & Laurie, R. (2009). Scientific literacy and contexts in PISA 2006 science. Journal of Research in Science Teaching: The Official Journal of the National Association for Research in Science Teaching, 46(8), 862–864.
• Ceğer, B. (2018). OECD ülkeleri ile Türkiye’nin eğitim harcamalarının karşılaştırılması, Yayımlanmamış Yüksek lisans tezi, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Cheung, K. C., Sit, P. S., Soh, K. C., Ieong, M. K., & Mak, S. K. (2014). Predicting academic resilience with reading engagement and demographic variables: Comparing Shanghai, Hong Kong, Korea, and Singapore from the PISA perspective. The Asia-Pacific Education Researcher, 23(4), 895–909.
• Çalcalı, Ö. (2019). Türkiye’de kamu eğitim harcamalarının gelişimi ve OECD ülkeleri ile PISA etkinlik karşılaştırması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2).
• Doner, R. F., & Schneider, B. R. (2016). The middle-income trap: More politics than economics. World Politics, 68(4), 608-644.
• Döş, İ, Atalmış, E. (2016). OECD verilerine göre PISA sınav sonuçlarının değerlendirilmesi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 16(2), DOI: 10.17240/aibuefd.2016.16.2-5000194936.
• Du, X., & Wong, B. (2019). Science career aspiration and science capital in China and UK: a comparative study using PISA data. International Journal of Science Education, 41(15), 2136–2155.
• Dünya Kalkınma Bankası (World Development Indicators) (WDI) (2018). The World Bank, http://databank.worldbank.org/data/reports. aspx?source=world-development indicators adresinden 15.06.2019 tarihinde erişilmiştir.
• Ertürk, R. (2020). İnsani Gelişim Endeksine Göre Farklı Gelişmişlik Düzeyinde Bulunan Ülkelerin PISA Sonuçlarının Karşılaştırılması. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(2).
• Forbes, C. T., Neumann, K., & Schiepe-Tiska, A. (2020). Patterns of inquiry-based science instruction and student science achievement in PISA 2015. International Journal of Science Education, 1–24.
• Gall, M. D., Gall, J. P., & Borg, W. R. (2003). Educational research: An introduction. Boston, MA: A & B Publications. Hanushek, E. A., & Woessmann, L. (2007). The role of education quality for economic growth. The World Bank.
• Hungi, N., & Thuku, F. W. (2010). Variations in reading achievement across 14 Southern African school systems: Which factors matter? International Review of Education, 56(1), 63–101.
• Johnson, B. R., & Christensen, L. (2013). Educational research. Quantitative, qualitative and mixed approaches (5th ed.). Thousand Oaks, CA: Sage Publishers.
• Karahan, M. (2017). Pisa sınav sonuçlarının ülkelerin gelişmişlik derecesi ve kalkınmışlık ölçütleri açısından değerlendirilmesi Yayımlanmamış Yüksek lisans tezi, Aksaray Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Aksaray.
• Kim, M., Lavonen, J., & Ogawa, M. (2009). Experts’ opinions on the high achievement of scientific literacy in PISA 2003: A comparative study in Finland and Korea. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 5(4), 379–393.
• Korlu, Ö. (2019). Bir bakışta eğitim 2019’a göre Türkiye’de eğitimin durumu. ERG (Eğitim Reform Girişimi). https://www. egitimreformugirisimi.org/wp-content/uploads/2010/01/BirBak%C4%B1%C5%9Fta-E%C4%9Fitim-2019%E2%80%99aG%C3%B6re-T%C3%BCrkiye%E2%80%99deE%C4%9Fitimin-Durumu.pdf adresinden 01.08.2020 tarihinde erişilmiştir.
• Land, M. H. (2013). Full STEAM ahead: The benefits of integrating the arts into STEM. Procedia Computer Science, 20(5), 547–552.
• MEB (2019). PISA 2018 Türkiye ön raporu. http://www.meb.gov.tr/ meb_iys_dosyalar/2019_12/03105347_PISA_2018_Turkiye_On_ Raporu.pdf adresinden 01.08.2020 tarihinde erişilmiştir.
• Marlaine, L., Tijana, P. B., & Anna, S. (2015). PISA The experience of middle-ıncome countries participating in PISA 2000–2015. OECD Publishing.
• Menard, S. (2010). Logistic regression: From introductory to advanced concepts and applications. Sage.
• Nieto, S., & Ramos, R. (2014). Decomposition of differences in PISA results in middle income countries. http://www.ub.edu/irea/ working_papers/2014/201408.pdf adresinden 11.06.2020 tarihinde erişilmiştir.
• OECD (2015). Results in focus. URL: https://www. oecd. org/pisa/pisa2015-results-in-focus. pdf/ adresinden 14.04. 2020 tarihinde erişilmiştir.
• OECD (2016). “How does PISA assess science literacy?”, PISA in focus, Paris: OECD Publishing.
• OECD (2017). What kind of careers in science do 15-year-old boys and girls expect for themselves? PISA in focus, 69. Paris: OECD Publishing.
• OECD (2018). Effective teacher policies: Insights from PISA. Paris: OECD Publishing.
• OECD (2019). PISA 2018 results (Volume I): What students know and can do. Paris: OECD Publishing.
• Öz, E., Göde, B. (2015). Orta gelir tuzağı ve Türkiye’nin konumu, Maliye Araştırmaları Dergisi, 2(1).
• Özer, Y. (2009). Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) verilerine göre Türk öğrencilerin matematik ve fen bilimleri başarıları ile ilişkili faktörler. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Özer Özkan, Y. (2016). Examining the effective variables on classification of school’s success through PISA 2012 Turkey Data. International Online Journal of Educational Sciences.
• Özer Y., Anıl D. (2011). Öğrencilerin Fen ve Matematik başarılarının etkileyen faktörlerin yapısal eşitlik maddi ile incelenmesi, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 41(41).
• She, H. C., Lin, H. S., & Huang, L. Y. (2019). Reflections on and implications of the Programme for International Student Assessment 2015 (PISA 2015) performance of students in Taiwan: The role of epistemic beliefs about science in scientific literacy. Journal of Research in Science Teaching, 56(10), 1309–1340.
• She, H. C., Stacey, K., & Schmidt, W. H. (2018). Science and mathematics literacy: PISA for better school education. International Journal of Science and Mathematics Education, 16(1).
• Taş, U. E., Arıcı, Ö., Özarkan, H. B. ve Özgürlük, B. (2016). PISA 2015 Ulusal Raporu. Ankara: MEB. http://pisa.meb.gov.tr/wp content/uploads/2014/11/PISA2015_UlusalRapor.pdf adresinden 10.06.2020 tarihinde alınmıştır.
• Thien, L. M. (2016). Malaysian students’ performance in mathematics literacy in PISA from gender and socioeconomic status perspectives. The Asia-Pacific Education Researcher, 25(4), 657-666.
• Tienken, C. H. (2008). Rankings of international achievement test performance and economic strength: correlation or conjecture? International Journal of Education Policy and Leadership, 3(4), 1–15.
• Wiseman, A. W. (2013). Policy responses to PISA in comparative perspective. PISA, power, and policy: The emergence of global educational governance, 303–322.
• Woessmann, L. (2014), “The economic case for education”, EENEE analytical report 20, European Expert Network on Economics of Education (EENEE), Institute and University of Munich.
• Yıldız, M., Erdas Kartal, E., & Mesci, G. (2020). Investigation of Turkey’s PISA 2015 science performance and associated variables using hierarchical linear modeling. Necatibey Faculty of Education Electronic Journal of Science & Mathematics Education, 14(1).
• Zhou, Y., & Wang, D. (2015). The family socioeconomic effect on extra lessons in Greater China: A comparison between Shanghai, Taiwan, Hong Kong, and Macao. The Asia-Pacific Education Researcher, 24(2).