MATHEMATICAL ANALYSIS OF EQUAL OPPORTUNITIES IN TURKEY IN EDUCATION USING 2015 PISA RESULTS

Öz

Equality for opportunity which is known for its significant contribution to social and economic development has a huge importance for education performance of countries. Regarding this feature, inequalities originating from socioeconomic basis and quality of education needs to be identified and their effects on educational performance must be measured. There is vast amount of studies that have been carried at the national and international level and Programme for International Student Assessment (PISA) of Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), which Turkey is amongst its founding members, is the most comprehensive one. PISA project is developed to determine to what extent 15-year-old students are prepared for the situations they possibly can encounter in today’s information society after their compulsory education in OECD countries. The purpose of this study is to present information about the policies needed to solve the quality problem of education in Turkey and to evaluate problems arising from equal opportunity factors in education to propose rational suggestions based on data-driven reasoning. In this study, PISA results, which are efficient policy tools to evaluate countries’ education system, are used. In this study, 2015 PISA data of Turkey was analyzed with a microeconomic approach. In the analysis, how much of the difference in student success rates can be explained by factors causing inequality of opportunities and interrelation of these factors were estimated using multi-level modeling with the help of STATA software. In conclusion, socioeconomic status inflicted from both student and school, gender, grade repetition condition, school type and region are found to be the factors that are effective on performance of education. In the study, it was revealed that there are serious variations among success rates particularly between regions and school types. Furthermore, it was determined that socioeconomic status factor, that interferes equality in opportunity of students, has minor effect on success rates. This issue arises from current education system and it was concluded that the effect of socioeconomic status has been represented by school types and regions.

Anahtar Kelimeler

• PISA,equal opportunities,multilevel modelling,hierarchical linear modeling,education policies

2015 PISA SONUÇLARI ARACILIĞIYLA TÜRKİYE’DE EĞİTİMDE FIRSAT EŞİTLİĞİNİN MATEMATİKSEL ANALİZİ

Öz

Sosyal ve ekonomik kalkınmaya önemli katkısı olduğu bilinen fırsat eşitliği kavramı, ülkelerin eğitim performansı açısından büyük önem taşımaktadır. Bu yönü ile öğrencilerin sosyoekonomik altyapısından ve eğitimin kalitesinden kaynaklı eşitsizliklerin belirlenmesi ve bu bulguların eğitim performansı üzerindeki etkisinin ölçülmesi gereklidir. Öğrencilerin eğitim performanslarının değerlendirilmesi için ulusal ve uluslararası düzeyde pek çok çalışma yapılmakta olup bu çalışmalardan en geniş kapsamlı olanı ülke olarak kurucu üyesi olduğumuz İktisadi İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı (OECD)’nın, Uluslararası Öğrenci Başarılarını Değerlendirme Projesi olan PISA çalışmasıdır. PISA projesi OECD ülkelerindeki 15 yaş grubu öğrencilerin zorunlu eğitim sonunda, günümüz bilgi toplumunda karşılaşabilecekleri durumlar karşısında ne ölçüde hazırlıklı yetiştirildiklerini belirlemek amacıyla geliştirilmiştir. Bu çalışmanın amacı, ülkelerin eğitim sistemlerinin değerlendirilmesinde etkin bir politika aracı olan PISA sonuçları aracılığıyla, Türkiye’de eğitimde kalite sorununun çözülebilmesi için uygulanması gereken politikaların ne olması gerektiğine ilişkin bilgiler sunmak ve eğitimde fırsat eşitliği faktörlerinden kaynaklı sorunları tespit ederek bu sorunların çözümüne yönelik veriye dayalı ve rasyonel politika önerilerinin geliştirilmesidir. Çalışma kapsamında, Türkiye’nin 2015 yılına ait PISA verileri mikroekonomik bir yaklaşımla analiz edilmiştir. Analizde, öğrenciler arasındaki başarı farklılıklarının ne kadarının fırsat eşitsizliğine neden olan faktörler ile açıklandığı ve bu faktörlerin birbiriyle olan ilişkisi çok düzeyli model kullanılarak STATA programı yardımıyla tahmin edilmiştir. Sonuç olarak, Türkiye’nin eğitim performansı üzerinde etkili olan değişkenlerin öğrenci ve okuldan kaynaklanan sosyoekonomik statü, cinsiyet, sınıf tekrar durumu, okul türü ve bölge olduğu bulunmuştur. Çalışmada, özellikle bölge ve okul türleri arasında ciddi başarı farklılıklarının olduğu ortaya konmuştur. Öte yandan, eğitimde fırsat eşitliğine engel olan öğrencinin sosyoekonomik statü faktörünün, başarı üzerinde sınırlı bir etkisi olduğu tespit edilmiştir. Bu durumun, mevcut eğitim sisteminden kaynaklandığı ve sosyoekonomik statünün başarı üzerindeki etkisinin okul türleri ve bölgeler ile temsil edildiği sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• PISA,fırsat eşitliği,çok düzeyli model,hiyerarşik lineer modelleme,eğitim politikaları

Kaynakça

1. HOX, Joop J., “Multilevel Analysis: Techniques and Applications”, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, 2002.
2. HEYNEMAN, Stephen P., William A. LOXLEY, “The Distribution of Primary School Quality Within High-and Low-Income Countries”, Comparative Education Review, 1983, 27.1: 108-118.
3. FULLER, Bruce, “What School Factors Raise Achievement in the Third World?”, Review of Educational Research, 1987, 57.3: 255-292.
4. RAUDENBUSH, Stephen W., Anthony S. BRYK, “Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (Volume I)”, Sage, 2002.
5. ANDERSON, Daniel, “Hierarchical Linear Modeling (HLM): An Introduction to Key Concepts within Cross-Sectional and Growth Modeling Frameworks. Technical Report# 1308”, Behavioral Research and Teaching, 2012.
6. BAKER, David P., B. GOESLING, K. LETENDRE, “Socioeconomic Status, School Quality, and National Economic Development: A Cross-National Analysis of the “Heyneman-Loxley Effect” on Mathematics and Science Achievement”, Comparative Education Review, 2002, 46.3: 291-312.
7. COLEMAN, James S., “Equality of Educational Opportunity”, Washington, DC: US Department of Health, Education, and Welfare, US Government Printing Office, 1966.
8. OECD, Against the Odds: Disadvantaged Students Who Succeed in School, OECD Publishing, Paris, 2011.

9. OECD, Equity and Quality in Education: Supporting Disadvantaged Students and Schools, OECD Publishing, Paris, 2012.
10. OECD, PISA 2015 Results Excellence and Equility In Education (Volume 1), OECD Publishing, Paris, 2016.
11. OECD, PISA Data, web sayfası, (çevrimiçi) http://www.oecd.org/pisa/data/
12. MEB, Eğitim İstatistikleri, (çevrimiçi) http://sgb.meb.gov.tr/www/resmi-istatistikler/icerik/64
13. TURKAN, A., S. UNER, B. ALCI, “2012 PISA Matematik Testi Puanlarının Bazı Değişkenler Açısından İncelenmesi”, Ege Eğitim Dergisi, 2015, 16.2: 358-372.
14. GÜNER, H., N. ÇELEBİ, G. T. KAYA, M. KORUMAZ, “Neoliberal Eğitim Politikaları Ve Eğitimde Fırsat Eşitliği Bağlamında Uluslararası Sınavların (PISA, TIMSS Ve PIRLS) Analizi”, Journal of History Culture and Art Research, 2014, 3.3: 33-75.
15. SCHLEICHER, Andreas, “Lessons From PISA For The United States, Strong Performers and Successful Reformers in Education”, 2011.
16. SCHÜTZ, G., W. URSPRUNG, L. WÖßMANN, “Education Policy and Equality of Opportunity”, Kyklos, 2008, 61.2: 279-308.
17. VAN EWIJK, P. SLEEGERS, “The Effect of Peer Socioeconomic Status on Student Achievement: A Meta-Analysis”, Educational Research Review, 2010, 5.2: 134-150.