An Examination of Data Literacy Skills in the Science Curriculum of the Türkiye Century Maarif Model

Öz

This study aims to provide a holistic evaluation of the skill-based structure of the 2024 Science Curriculum updated within the framework of the Türkiye Century Education Model by examining how data literacy skills are distributed and represented across their sub-dimensions. Although there are studies examining how data literacy skills are structured in science curricula, there is a limited number of studies that systematically analyze the 2024 Science Curriculum in terms of data literacy sub-dimensions within the context of this new curriculum framework. The study was designed as a qualitative document analysis. The main data source of the study is the Middle School Science Curriculum published by the Ministry of National Education. The findings indicate that data literacy skills in the curriculum are primarily addressed through the sub-dimensions of data generation and data interpretation. It was further found that greater emphasis is placed on these two sub-dimensions, while higher-order critical data literacy skills are given limited attention. In line with these findings, it is recommended that data literacy skills in the Science Curriculum be structured not only around data generation and interpretation but also to include data evaluation, data reliability, and ethical use of data

Anahtar Kelimeler

• Data literacy
• Science curriculum
• Türkiye century maarif model
• Qualitative analysis

Fen Bilimleri Dersi Öğretim Programında Veri Okuryazarlığı Becerisinin İncelenmesİ

Öz

2024 yılı Fen Bilimleri Dersi Öğretim Programı’nda veri okuryazarlığı becerisinin öğretim programlarında nasıl yapılandırıldığına yönelik çeşitli çalışmalar bulunmakla birlikte, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli kapsamında güncellenen 2024 Fen Bilimleri Dersi Öğretim Programı’nı veri okuryazarlığı alt boyutları temelinde sistematik olarak inceleyen sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Fen Bilimleri Dersi Öğretim Programı’nın bu beceri bağlamında sistematik olarak incelenmesini gerekli kılmaktadır. Bu araştırma, Fen Bilimleri Dersi Öğretim Programı’nda veri okuryazarlığı becerisinin dağılımını ve alt boyutlar temelinde nasıl ele alındığını ortaya koyarak, programın beceri temelli yapısına ilişkin bütüncül bir değerlendirme sunmayı hedeflemektedir. Araştırma, 2024 yılı Fen Bilimleri Dersi Öğretim Programı’nı veri okuryazarlığı becerisi açısından incelemeyi amaçlayan nitel doküman analizi çalışmasıdır. Araştırmanın temel veri kaynağını MEB tarafından yayımlanan Ortaokul Fen Bilimleri Dersi Öğretim Programı oluşturmaktadır. Bulgular, veri okuryazarlığı becerisinin programda daha çok veri oluşturma ve veriyi yorumlayarak bilgiye ulaşma alt boyutları üzerinden ele alındığını göstermektedir. Programda veri okuryazarlığını daha çok veri oluşturma ve yorumlama alt boyutlarının daha sık temsil edildiği belirlenmiştir ele aldığı ve üst düzey eleştirel veri becerilerine sınırlı düzeyde yer verdiği sonucuna ulaşılmıştır. Bu araştırmanın bulguları doğrultusunda, Fen Bilimleri Dersi Öğretim Programı’nda veri okuryazarlığı becerisinin yalnızca veri oluşturma ve yorumlama süreçleriyle sınırlı kalmayacak biçimde, veri değerlendirme, veri güvenilirliği ve etik kullanım boyutlarını da kapsayacak şekilde yapılandırılması önerilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Veri okuryazarlığı
• Fen bilimleri öğretim programı
• Türkiye yüzyılı maarif modeli
• Nitel analizi

Kaynakça

1. Baker, E. A., Pearson, P. D., & Rozendal, M. S. (2010). Theoretical perspectives and literacy studies: An exploration of roles and insights. In E. A. Baker (Ed.), The new literacies: Multiple perspectives on research and practices (pp. 1–22). Guilford Press.
2. Calzada Prado, J., & Marzal, M. Á. (2013). Incorporating data literacy into information literacy programs: Core competencies and contents. Libri, 63(2), 123–134. https://doi.org/10.1515/libri-2013-0010 Carlson, J., Fosmire, M., Miller, C. C., & Nelson, M. S. (2011). Determining data information literacy needs: A study of students and research faculty. portal: Libraries and the Academy, 11(2), 629–657. https://doi.org/10.1353/pla.2011.0022
3. Cook-Gumperz, J. (2006). The social construction of literacy (2nd ed.). Cambridge University.
4. D’Ignazio, C., & Bhargava, R. (2016). DataBasic: Design principles, tools and activities for data literacy learners. The Journal of Community Informatics, 12(3), 83–107.
5. Gebre, E. (2022). Conceptions and perspectives of data literacy in secondary education. British Journal of Educational Technology, 53(5), 1080–1095.
6. Gummer, E. S., & Mandinach, E. B. (2015). Building a conceptual framework for data literacy. Teachers College Record, 117(4), 1–22. https://doi.org/10.1177/016146811511700401
7. Hsieh, H. F., & Shannon, S. E. (2005). Three approaches to qualitative content analysis. Qualitative Health Research, 15(9), 1277–1288. https://doi.org/10.1177/1049732305276687
8. Kippers, W. B., Wolterinck, C. H. D., Schildkamp, K., Poortman, C. L., & Visscher, A. J. (2018). Teachers’ views on the use of assessment for learning and data-based decision making in classroom practice. Teaching and Teacher Education, 75, 199–213. https://doi.org/10.1016/j.tate.2018.06.015

9. Kjelvik, M. K., Schultheis, E. H., & Gardner, S. (2019). Getting messy with authentic data: Exploring the potential of using data from scientific research to support student data literacy. CBE—Life Sciences Education, 18(2), Article es2. https://doi.org/10.1187/cbe.18-02-0023
10. Koltay, T. (2017). Data literacy for researchers and data librarians. Journal of Librarianship and Information Science, 49(1), 3–14. https://doi.org/10.1177/0961000615616450
11. Mandinach, E., & Gummer, E. (2013). A systematic view of data literacy in educator preparation. Educational Researcher, 42(1), 30–37.
12. Millî Eğitim Bakanlığı (MEB). (2024). Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli. https://tymm.meb.gov.tr/
13. Panetta, K. (2021, August 26). Champion data literacy and measure its effectiveness by using relevant data literacy metrics. Gartner. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/a-data-and-analytics-leaders-guide-to-data-literacy
14. Ridsdale, C., Rothwell, J., Smit, M., Ali-Hassan, H., Bliemel, M., Irvine, D., Kelley, D., Matwin, S., & Wuetherick, B. (2015). Strategies and best practices for data literacy education: Knowledge synthesis report. Dalhousie University. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.1922.5044
15. Senge, P. M. (1990). The fifth discipline: The art and practice of the learning organization. Doubleday.
16. Seyidoğlu, H. (2016). Bilimsel araştırma ve yazma el kitabı. Güzem Can.
17. Suryadi, M., Supeno, I. K., & Sudarti. (2021). Data literacy of high school students on physics learning. Journal of Physics: Conference Series, 1839. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1839/1/012025
18. Vahey, P., Rafanan, K., Patton, C., Swan, K., van Hooft, M., Kratcoski, A., & Stanford, T. (2012). A cross-disciplinary approach to teaching data literacy and proportionality. Educational Studies in Mathematics, 81, 179–205. https://doi.org/10.1007/s10649-012-9404-7
19. Wolff, A., Gooch, D., Montaner, J. J. C., Rashid, U., & Kortuem, G. (2016). Creating an understanding of data literacy for a data-driven society. The Journal of Community Informatics, 12(3).
20. Wolff, A., Wermelinger, M., & Petre, M. (2019). Exploring design principles for data literacy activities to support children's inquiries from complex data. International Journal of Human-Computer Studies, 129, 41–54.
21. Yeom, S. (2025). Literature review on the competencies of data literacy for middle-grade learners. IASSIST Quarterly, 49(1), 1–21. https://doi.org/10.29173/iq1123
22. Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2016). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (10. baskı). Seçkin.