Meta-Analysis of Computational Thinking Studies in Science Education: Descriptive Statistics

Year 2021, , 526 - 544, 01.12.2021

Gülbin Kıyıcı , Havva Yamak

https://doi.org/10.19126/suje.975108

Abstract

This study aims is to examine the studies on computational thinking in the field of science education descriptive analysis with a holistic approach. Primary studies were determined according to compliance with inclusion and exclusion criteria through document review and national and international database review. The studies included in the scope of the research were evaluated according to the keywords they used, type of publication, year, the language of publication, research methods, sample characteristics, the subject area, and applications covered, and the characteristics of data collection tools used. Findings from 32 primary studies were analyzed under 9 sub-titles. Keywords, which have an important place in the findings, were visualized with word cloud in accordance with the nature of the data. Findings from 32 primary studies were analyzed under 9 sub-titles. Keywords, which have an important place in the findings, were visualized with word cloud in accordance with the nature of the data. According to the determination in the related literature review, researches to develop computational thinking focus on Computer Education and Instructional Technologies, and mathematics. The findings of this research reveal that it is a necessity to use science fields, which are very suitable for developing computational thinking, and to make the necessary changes in the curriculum.

Keywords

Meta-analysis, Science Education, computational thinking, descriptive analysis

Fen Eğitiminde Hesaplamalı Düşünme Çalışmalarının Meta-Analizi: Betimsel İstatistikler

Abstract

Bu araştırmanın amacı, fen eğitimi alanında hesaplamalı düşünme üzerine yapılmış çalışmaları bütüncül bir yaklaşımla betimsel olarak incelemektir. Doküman incelemesi yoluyla ulusal ve uluslararası veri tabanları incelenerek dahil edilme ve hariç tutulma kriterlerine uygun olduğu belirlenen birincil araştırmalar, anahtar kelimeler, yayın türü, yıl, yayın dili, araştırma yöntemleri, örneklem özellikleri, konu alanı ve uygulamalar ve veri toplama araçlarının özelliklerine göre değerlendirilmiştir. 32 birincil araştırmadan elde edilen bulgular dokuz alt başlıkta incelenmiştir. Bulgular içinde önemli bir yeri olan anahtar kelimeler verinin doğasına uygun olarak kelime bulutuyla görselleştirilmiştir. Araştırmada hesaplamalı düşünmeyi geliştirmeye yönelik araştırmaların daha çok bilgisayar ve öğretim teknolojileri ve matematik eğitimi alanlarında gerçekleştirildiği tespit edilmiştir. Araştırma sonucunda fen eğitimi alanında yıl, yayın dili, araştırma yöntemleri, örneklem özellikleri, konu alanı ve uygulamalar gibi değişkenlerin odağında gerçekleştirilecek araştırmaların alan yazına katkı sağlayacağı önerilmektedir.

Keywords

Meta-analiz, fen eğitimi, hesaplamalı düşünme, betimsel analiz

References

• AAAS, American Association for the Advancement of Science. 1990. “Science for All Americans: Education for a changing future”. 272. Tarihinde 14 Eylül 2019 (http://www.project2061.org/publications/sfaa/online/sfaatoc.htm).
• APA. 2020. Publication Manual of The American Psychological Association. C. 126. 7. baskı. Washington DC: THE OFFICIAL GUIDE TO APA STYLE.
• Arthur, Winfred Jr., Winston Jr. Bennett, ve Allen I. Huffcett. 2011. Conducting Meta-Analysis Using SAS. LAWRENCE ERLBAUM ASSOCIATES, PUBLISHERS.
• Basu, Satabdi. 2016. “Fostering Synergistic Learning of Computational Thinking and Middle School Science in Computer-based Intelligent Learning Environments By Satabdi Basu Dissertation Submitted to the Faculty of the Graduate School of Vanderbilt University in partial fulfill”. Graduate School of Vanderbilt University.
• Bocconi, Stefania, Augusto Chioccariello, Giuliana Dettori, Anusca Ferrari, ve Katja Engelhardt. 2016. Developing Computational Thinking in Compulsory Education - Implications for policy and practice. editör P. Kampylis ve Y. Punie. European Union.
• Çakır, Esra, ve Süleyman Yaman. 2018. “Ters Yüz Sınıf Modelinin Öğrencilerin Fen Başarısı ve Bilgisayarca Düşünme Becerileri Üzerine Etkisi”. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi 38(1):75–99.
• Canbazoğlu Bilici, Sedef, Mehmet Ali Küpeli, ve S. Selcen Guzey. 2021. Inspired by nature: an engineering design-based biomimicry activity. C. 58. Routledge.
• Christensen, Dana M. 2020. “Learning Biologıcal Evolution Through Computational Thinking”. Temple University.
• Clark, David I. 2015. Computational and algorithmic thinking 2011—2015. Australia: AMT Publishing.
• Creswell, John W., ve J. Davi. Creswell. 2018. Research Design Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. 5. Los Angles/London/ New
• Delhi/Singapore/Washington DC/ Melbourne: SAGE.
• Denning, Peter J. 2017. “Computational Thinking in Science”. American Scientist 205(1):67–77.
• Ellis, Paul D. 2010. The Essential Guide to Effect Sizes. C. 11. Cambridge University Press.
• Glass, Gene V. 1976. “Primary, Secondary, and Meta-Analysis of Research”. Educational Researcher 5(10):3–8.
• Gülbahar, Yasemin;, Ünal; Çakıroğlu, Filiz ;. Kalelioğlu, İbrahim ;. Delen, Bahadır ;. Yıldız, ve Zehra; Sayın. 2020. Bilgi İşlemsel Düşünme Becerisinin Disiplinlerarası Yaklaşım ile Öğretimi. editör S. Akbıyık ve V. H. Kaya. Ankara: MEB ÖYGM.
• Gürsakal, Necmi, ve Ayşe Oğuzlar. 2015. No Title. Dora Yayıncılık.
• Hunt, Kenny A., ve David D. Riley. 2014. Computational thinking for the modern problem solver. editör J. Impagliazzo ve A. McGettrick. Taylor & Francis Group.
• Jaipal-Jamani, Kamini, ve Charoula Angeli. 2017. “Effect of Robotics on Elementary Preservice Teachers’ Self-Efficacy, Science Learning, and Computational Thinking”. Journal of Science Education and Technology 26(2):175–92.
• Kızılay, Esra, Havva Yamak, ve Nusret Kavak. 2019. “Motivation Scale for STEM Fields”. Journal of Computer and Education Research 7(14):540–57.
• Lei, Hao, Ming Ming Chiu, Feng Li, Xi Wang, ve Ya jing Geng. 2020. “Computational thinking and academic achievement: A meta-analysis among students”. Children and Youth Services Review 118(September):105439.
• Lipsey, Mark W., ve David Wilson. 2001. “Practical Meta Analysis Overview”. Applied Social Research Methods Series.
• MEB. 2018. Fen Bilimleri Dersi Öğretim Programı (İlkokul ve Ortaokul 3, 4, 5, 6, 7 ve 8. Sınıflar). Ankara.
• NRC, National Research Council. 2000. Inquiry and the National Science Education Standards: A Guide for Teaching and Learning. Washington: DC: The National Academies Press.
• Rosenthal, R., ve M. R. DiMatteo. 2012. Meta-analysis: Recent developments in quantitative methods for literature reviews.
• Sánchez-Meca, Julio, ve Fulgencio Marín-Martínez. 2010. “Meta-analysis in psychological research.” International Journal of Psychological Research 3(1):150–62.
• Uşengül, Leyla;, ve Ferhat; Bahçeci. 2020. “The Effect of Lego Wedo 2.0 Education on Academic Achievement and Attitudes and Computational Thinking Skills of Learners toward Science”. World Journal of Education 10(4).
• Üstün, Ulaş. 2012. “To What Extent is Problem-Based Learning Effective as Compared to Traditional Teaching in Science Education? A Meta-Analysis Study”. Middle East Technical University.
• Weese, Joshua Levi. 2013. “Bringing Computational Thinking to K-12 and Higher Education”. KANSAS STATE UNIVERSITY.
• Wing, Jeannette M. 2006. “Computational Thinking”. COMMUNICATIONS OF THE ACM, 33–35.
• Yılmaz, Ömer;, ve Murat Tuncer. 2020. “Deneysel Bir Araştırmada Pilot Çalışmanın Önemi: Dale’in Yaşantı Konisine Göre Öğretimin Akademik Başarıya Etkisi.” Elektronik Eğitim Bililmleri Dergisi 9(17):89–96.
• Yücel, Leyla İşbilen. 2013. Mali̇ye uzaktan eği̇ti̇m dr. öğr. üyesi̇ leyla i̇şbi̇len yücel i̇stanbul üni̇versi̇tesi̇ açik ve uzaktan eği̇ti̇m fakültesi̇.