2018 ve 2024 İlkokul Matematik Dersi Öğretim Programları “Veri İşleme” Öğrenme Alanı Kazanımları ile “Veriye Dayalı Araştırma” ve “Olayların Olasılığı ve Veriye Dayalı Araştırma” Temaları Öğrenme Çıktılarının Karşılaştırılması

Öz

Bu çalışmada, ilkokul 1-4. sınıf seviyelerinde 2018 ilkokul matematik dersi öğretim programı “veri işleme” öğrenme alanı kazanımları ile 2024 ilkokul matematik dersi öğretim programı “veriye dayalı araştırma” ve “olayların olasılığı ve veriye dayalı araştırma” temaları öğrenme çıktılarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Çalışmada, nitel araştırma yönteminden doküman incelemesi kullanılmıştır. Çalışmanın verilerini, Milli Eğitim Bakanlığı onaylı 2018 ve 2024 ilkokul matematik dersi öğretim programları (1, 2, 3 ve 4. Sınıf) oluşturmuş olup verilerin analizinde betimsel analiz tekniğinden yararlanılmıştır. Araştırmanın sonucunda ilkokul 1-4. sınıf seviyelerinde 2018 ilkokul matematik dersi öğretim programında “veri işleme” olarak adlandırılan öğrenme alanı 2024 ilkokul matematik dersi öğretim programında 1, 2 ve 3. sınıfta “veriye dayalı araştırma”, 4. sınıfta ise “olayların olasılığı ve veriye dayalı araştırma” temaları olarak değiştirilmiştir. 2024 İMDÖP veriye dayalı araştırma ile olayların olasılığı ve veriye dayalı araştırma temaları içerik olarak 1 ve 2. sınıfta “kategorik veri”, 3. sınıfta “kategorik veri ve nicel veri”, 4. sınıfta ise “olasılığın dili, kategorik veri ve nicel veri” şeklinde düzenlenmiştir. 2018 İMDÖP veri işleme öğrenme alanı kazanımlarında “temel beceriler”, 2024 İMDÖP veriye dayalı araştırma ile olayların olasılığı ve veriye dayalı araştırma temalarının öğrenme çıktılarında ise “veri ile çalışma ve veriye dayalı karar verme” ile “temel beceriler”in kullanıldığı ortaya çıkmıştır. 2024 İMDÖP veriye dayalı araştırma ile olayların olasılığı ve veriye dayalı araştırma temalarında 1. sınıfta “kategorik veri, değişebilirlik”, 2. sınıfta “şekil grafiği”, 3. sınıfta “kategorik ve sayma ile elde edilen nicel veri, nokta grafiği” ve 4. sınıfta “imkânsız, olabilir, kesin” kavramlarının verildiği ancak “ağaç şeması ve sütun grafiği” kavramlarının kaldırıldığı tespit edilmiştir. 2024 İMDÖP veriye dayalı araştırma ile olayların olasılığı ve veriye dayalı araştırma temalarında veri türleri olarak 1 ve 2. sınıfta “kategorik veri”, 3 ve 4. sınıfta “kategorik veri ve nicel veri” olarak belirtildiği anlaşılmıştır. Ayrıca 2024 İMDÖP veriye dayalı araştırma ile olayların olasılığı ve veriye dayalı araştırma temaları öğrenme çıktılarının 2018 İMDÖP veri işleme öğrenme alanı kazanımlarına göre azaltıldığı buna karşın ders saati sayılarının artırıldığı sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• İlkokul matematik dersi öğretim programı
• veri işleme öğrenme alanı
• veriye dayalı araştırma teması
• olayların olasılığı ve veriye dayalı araştırma teması
• kazanım
• öğrenme çıktısı.

Etik Beyan

Etik kurul onayı Bu çalışma kapsamında incelenen dokümanlar, MEB onaylı Talim Terbiye Kurulu Başkanlığı (TTKB)’nın yayınladığı 2018 ve 2024 ilkokul matematik dersi öğretim programlarıdır (1, 2, 3 ve 4. Sınıf). Dolayısıyla bu dokümanlar herhangi bir canlıdan veri toplamayı gerektirmediği için etik kurul onayına ihtiyaç duyulmamaktadır. Bu yüzden bu araştırmada etik kurul onayı bulunmamaktadır.

Comparison of 2018 and 2024 Primary School Mathematic Course Curriculum “Data Processing” Learning Field Gains and “Data Based Research” and “Probability of Events and Data Based Research” Themes Learning Outputs

Öz

In this study, it is aimed to compare the 2018 primary school mathematic course curriculum “data processing” learning area gains and 2024 primary school mathematic course curriculum “data based research” and “probability of events and data based research” themes learning outputs at grade 1-4 levels of primary school. Of the qualitative research methods, document assessment was used in the research. The data of the research consists of 2018 and 2024 primary school mathematic course curriculums (grades 1, 2, 3, and 4), approved by the Ministry of National Education and descriptive analysis were used for analyzing data. As a result of the research the learning area called as “data processing” in the 2018 primary school mathematic course curriculum at primary school grade 1-4 levels was changed as the themes “data based research” at the grade 1, 2 and 3 and “probability of the events and data based research” at the grade 4 in the 2024 primary school mathematic course curriculum. 2024 IMDOP (Primary School Mathematic Course Program) regulates the data based research and probability of the events and data based research themes, as contents, as “categorical data” at grade 1 and 2, “categorical data and quantitative data” at the grade 3, and “language of probability, categorical data and quantitative data”. It was emerged that “basic skills” were used in the 2018 IMDOP data processing learning field gains and “working with data and data based decision making and basic skills” in the learning outputs of 2024 IMDOP data based data based research and probability of events and data based research themes. It was found out that to the learning outputs of 2024 IMDOP data based research and probability of events and data based research themes, “categorical data, changeability” notion was added to the grade 1, “quantitative data categorical and obtained by counting, point graphic” to grade 3, “improbable, probable, absolute” to grade 4, however, of the learning outputs, “three scheme” notion was removed from the grade 2 and “column graphic” from the grade 4. It was understood that 2024 IMDOP data based research and probability of events and data based research themes learning outputs data types were determined as “categorical data” at grade 1 and 2 and “categorical data and qualitative data” at grade 3 and 4. Furthermore, it was concluded that 2024 IMDOP data based research and probability of events and data based research themes learning outputs were decreased depending on 2018 IMDOP data processing learning area gains, in spite of this, the course hour numbers were increased.

Anahtar Kelimeler

• Primary school mathematic course curriculum
• data processing learning area
• databased research theme
• probability of events and databased research theme
• gain
• learning output.

Kaynakça

1. Açıkyıldız, G.,& Şahin, K.N. (2025). Ortaokul matematik dersi öğretim programlarının istatistik öğrenme alanı açısından karşılaştırılması. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 16(1), 1940-1967. https://doi.org/10.51460/baebd.1670525
2. Ader, E. (2016). Programlardaki veri ve olasılık öğrenme alanı içeriklerine bakış: Program verilerinin karşılaştırmalı incelemesi. M. F. Özmantar, A. Öztürk, E. Bay, (Ed.), Reform ve değişim bağlamında ilkokul matematik öğretim programları, İçinde (1. Baskı, 267-290). Ankara: Pegem Akademi.
3. Akbaş, H. (2024). Öğrenme güçlüğü olan ve olmayan öğrencilerin veri işleme alanındaki yeterlilik düzeylerinin karşılaştırılması. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi), Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi, Bolu.
4. Aktan, O. (2020). İlkokul matematik öğretim programı dersi kazanımlarının yenilenen Bloom taksonomisine göre incelenmesi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 48, 15-36.
5. Albayrak, M. (2017). 1990 ve 2017 ilkokul matematik dersi öğretim programlarının değerlendirilmesi. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(3), 685-701. https://izlik.org/JA43UE24NN
6. Alkhateeb, M. (2019). Multiple representations in 8th grade mathematics textbook and the extent to which teachers implement them. International Electronic Journal of Mathematics Education, 14(1), 137-145.
7. Altun, M. (2012). İlköğretim II. kademe (6, 7, 8. Sınıflarda) matematik öğretimi. İstanbul: Alfa Aktüel Yayınları.
8. Altun, M. (2018). İlkokullarda (1, 2, 3 ve 4. sınıflarda) matematik öğretimi. 21. Baskı. Bursa: Aktüel 16 Basım Yayım Dağıtım.

9. Altunsaray, D. (2023). 8. sınıf öğrencilerinin veri işleme öğrenme alanına yönelik istatistiksel araştırma süreçlerinin incelenmesi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi), Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Kırşehir.
10. Anderson, L. W.,& Krathwohl, D. R. (Eds.). (2001). Taxonomy for learning, teaching and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. Needham Heights, MA: Allyn & Bacon.
11. Aytar, F. B. (2022). Matematik dersi öğretim programlarının veri işleme öğrenme alanına ilişkin karşılaştırmalı analizi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi), Gaziantep Üniversitesi, Gaziantep.
12. Bal-İncebacak, B. (2022). Türkiye ve Singapur ilkokul matematik öğretim programlarının matematik içeriklerinin karşılaştırılması. Trakya Eğitim Dergisi, 12(3), 1403-1425. DOI:10.24315/tred.984222