Türkiye’de Kentlere İlişkin Bazı Göstergelerin Öğrenci Başarısına Etkisinin Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon ile Modellenmesi

Öz

Bu çalışmada Türkiye’deki en yaygın merkezi sınav olan üniversiteye giriş sınavlarındaki

başarıda, öğrencilerin yaşadığı yere ilişkin çeşitli göstergelerin etkisinin

incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada bağımlı değişken olarak öğrencilerin

2016 Lisans Yerleştirme Sınavlarındaki Türkçe-Matematik, Türkçe-Sosyal ve

Matematik-Fen Puanları; bağımsız değişkenler olarak İllerde Yaşam Endeksi değişkenleri

ele alınmış ve çok değişkenli doğrusal regresyon analizi kullanılmıştır.

Elde edilen bulgulara göre Türkçe-Matematik alanındaki başarı üzerinde yaşanan

kente ilişkin eğitim, altyapı hizmetleri ve yaşam memnuniyeti değişkenlerinin

istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi vardır. Bu değişkenlerdeki değişim kentteki

öğrencilerin ortalama puanlarındaki değişimin % 70,2’sini açıklamaktadır. Türkçe-

Sosyal alanındaki başarı üzerinde gelir ve servet, eğitim, altyapı hizmetleri

değişkenlerinin istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi vardır. Bu değişkenlerdeki

değişim kentteki öğrencilerin ortalama puanlarındaki değişimin % 62,1’ini açıklamaktadır.

Matematik-Fen alanındaki başarı üzerinde ise eğitim değişkeninin

istatistiksel olarak anlamlı etkisi vardır ve bu değişkendeki değişim öğrencilerin

Matematik-Fen alanı puanlarındaki değişimin % 55,1’ini açıklamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• İllerde Yaşam Endeksi,Öğrenci Başarısı,Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon Analizi

Modelling of the Impact of Some Indicators about Cities in Turkey on Student Achievement by Multivariate Linear Regression Analysis

Öz

In this study it is aimed to examine the effects of some indicators about the city on the achievement of students in the entrance exams to universities which is the most proliferated central exam in Turkey. The dependent variable is the scores of students in Undergraduate Placement Exam-2016 in the fields of Turkish-Mathematics; Turkish-Social and Mathematics-Science. The independent variables are the variables in Life Indexes in Provinces. The multivariate linear regression analysis has been employed. According to findings, education, infrastructure and life satisfaction variables have a statistical meaningful impact on the success in the field of Turkish Mathematics. Change in these variables explains the 70,2% of change of the student achievement in the Mathematics-Turkish branches in a city. Income and wealth, education, infrastructure services have statistically meaningful impact on the success of students in the Turkish Social branch. Change in these variables explains the 60,1% chance of the students achievement in the Turkish-Social branches in a city. Education has a statistically meaningful effect to the success of students in Mathematics-Science branches. Change in this variable explains the 55,1% of the change of students achievement in the Mathematics- Science branch. 

Anahtar Kelimeler

• The Life Index in Provinces,Student Achievement,Multivariate Linear Regression Analysis.

Kaynakça

1. Alpar, R. (2011). Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Ankara: Detay Yayıncılık.
2. Anıl, D. (2009). Uluslararası Öğrenci Başarılarını Değerlendirme Programı’nda (PISA) Türkiye’deki Öğrencilerin Fen Bilimleri Başarılarını Etkileyen Faktörler. Eğitim Bilim. Cilt 34. Sayı152. ss.87-100.
3. Apple, M.(2006). Eğitim ve İktidar. İstanbul: Kalkedon Yayınları.
4. Bahar, H.H. (2010). The Effects of Gender, Perceived Social Supportand Socioeconomic Status on Academic Success. Procedia Social and Behavioral Sciences Vol: 2. pp. 3801–380.
5. Balcı, A. (2005). Açıklamalı Eğitim Yönetimi Terimleri Sözlüğü. Ankara: Tekağaç Yayınevi.
6. Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2013). Bilimsel Araştırma Yöntemleri. Ankara: Pegem Akademi.
7. Can, A. (2017). SPSS ile Bilimsel Araştırma Sürecinde Nicel Veri Analizi. 5. Baskı. Ankara: Pegem Akademi.
8. Coleman, J.S. (1966). Equality of Educational Opportunity. Washington: U.S. Government Printing Offıce.

9. Clark, R. (1993). Homework-Focused Parenting Practices That Positively Affect Student Achievement. In Chavkin, Nancy Feyl (Ed.), Families and Schools in a Pluralistic Society Albany, NY: State University of New York Press, pp. 85–105.
10. Clark, R. (2002). Ten hypotheses about what predicts student achievement for African American students and all other students: What the research shows, in Walter R. Allen, Margeret Beale Spencer, Carla O’Connor (ed.) African American Education: Race, Community, Inequality, and Achievement a Tribute to Edgar G. Epps (Advances in Education in Diverse Communities: Research, Policy and Praxis, Volume 2). Emerald Group Publishing. pp.155 – 177.
11. Creswell, J.W. (2003). Nitel araştırma Yöntemleri. (Çeviri Editörleri: Mesut Bütün, Selçuk Beşir Demir). Ankara: Siyasal Kitabevi.
12. Çokluk, Ö., Şekercioğlu G., Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik SPSS ve Lisrel Uygulamaları.4. Baskı. Ankara: Pegem Akademi.
13. Dağlı, S. (2014).KPSS Eğitim Bilimler Öğretim Yöntem ve Teknikleri. www.gelecekrehberi.net. Adresinden 24.11.2017 tarihinde alınmıştır.
14. Everheart, R. B. (1983). Reading, Writing and Resistance: Adolescence and Labor in a Junior High School. Boston: Routledge Publications.
15. Gelbal, S. (2008). Sekizinci Sınıf Öğrencilerinin Sosyoekonomik Özelliklerinin Türkçe Başarısı Üzerinde Etkisi. Eğitim ve Bilim. Vol:33.No:150.ss.1-13.
16. Heyneman, S.P. ve Loxley, W. (1983). The Distribution of Primary School Quality within High- and Low-Income Countries. Comparative Education Review. Vol:27(1). pp.108-118.
17. Hoffman, K., Llagas, C. & Snyder, T.D.(2003). Status and Trends in the Education of Blacks. National Center for Education Statistics. https://nces.ed.gov/pubs2003/2003034.pdf Adresinden 01.11.2017 tarihinde alınmıştır.
18. Jencks, C., Smith, M., Acland, H., Bane, M., Cohen,D., Gintis, H., Heyns,B. & Michelson, S.(1973). Inequality: A Reassessment of the Effect of Family and Schooling in America.American Journal of Sociology.Vol:78 (6). pp.1523-1544.
19. Katzman, M. T. (1971). The Political Economy of Urban Schools. Cambridge: Harvard University Press.
20. Köksal, O. ve Atalay, B.(2015). Öğretim İlke ve Yöntemleri. Eğitim Yayınevi.
21. Kurul, N. (2002). Öğrenci Başarısında Etkili Okul Değişkenleri ve Eğitimde Verimlilik. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi. Cilt 35. Sayı: 1-2.ss. 39-54.
22. McLaren, P. (2003). Life in Schools: An Introduction to Critical Pedagogy. Boston: Pearson Education.
23. McRobbie, A. (1978).Working Class Girls and the Culture of Femininity. Women Take Issue. pp.96-108.
24. MEB (2017). Ortaöğretim Kurumları Haftalık Ders Programları. http://ttkb.meb.gov.tr/www/haftalik-derscizelgeleri/kategori/7 Adresinden 01.07.2017 tarihinde alınmıştır.
25. Menard, S. (2010). Logistic Regression: From Introductory to Advanced Concepts and Applications. California: Sage Publications.
26. Mertler, C.A. & Vannata, R.A. (2005). Advanced and Multivariate Statistical Methods: Practical Application and Interpretation. Grendale. CA: Pyrczak Publishing.
27. Montgomery, D.C., Peck, E. & Vinning, G.G. (2013). Doğrusal Regresyon Analizine Giriş. Çeviri Editörü: M.Aydın Erar. Ankara: Nobel Yayınevi.
28. OSYM (2013a). 2013 Lisans Yerleştirme Sınavı Sonuçları.
29. OSYM (2013b). Ortaöğretim Kurumlarına Göre 2013 Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Sistemi Sonuçları Kitabı. International Journal of Social Sciences Modelling of the Impact of Some Indicators about Cities in Turkey on Student Achievement 77 by Multivariate Linear Regression Analysis
30. OSYM (2014a). 2014 Lisans Yerleştirme Sınavı Sonuçları.
31. OSYM (2014b). Ortaöğretim Kurumlarına Göre 2014 Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Sistemi Sonuçları Kitabı.
32. OSYM (2015a). 2015 Lisans Yerleştirme Sınavı Sonuçları.
33. OSYM (2015b). Ortaöğretim Kurumlarına Göre 2015 Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Sistemi Sonuçları Kitabı.
34. OSYM (2016a). 2016 Lisans Yerleştirme Sınavı Sonuçları.
35. OSYM (2016b). Ortaöğretim Kurumlarına Göre 2016 Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Sistemi Sonuçları Kitabı.
36. Parasız İ. (2014). İktisada Giriş. Ezgi Kitabevi.
37. Pokropek, A., Borgonovi, F. ve Jakubowski, M. (2015). Socio-Economic Disparities in Academic Achievement: A Comparative Analysis of Mechanisms and Pathways. Learning and Individual Differences Vol.42. pp. 10–18
38. Sanjurjo, S. F., Blanco, J.M.A ve Costales, A.F. (2017). Assessing the Influence of Socio-Economic Status on Students’ Performance in Content and Language Integrated Learning. System. In Press.http://dx.doi.org/10.1016/j.system.2017.09.001
39. Sasttedt,M., Mooi, E. (2014). A Concise Guide to Market Research: The Process Data and Methods Using IBM Statistics. London: Springer
40. Sarıer, Y. (2016). Türkiye’de Öğrencilerin Akademik Başarısını Etkileyen Faktörler: Bir Meta-Analiz Çalışması. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi. 31(3). ss. 609-627.
41. Sayılan, F. ve Ozkazanç, A. (2008). Gendered Power Relations in the School: Construction of Schoolgirl Femininities in a Turkish High School. International Journal of Social Sciences, vol.3, n.1.pp.1-12.
42. Tabachnick, B.G. ve Fidel, L.S. (2013). Using Multivariate Statistics. Boston MA: Pearson.
43. Taşpınar, M. (2012). Kuramdan Uygulamaya Öğretim İlke ve Yöntemleri. Ankara: Pegem
44. TDK (2016). Güncel Türkçe Sözlük. http://www.tdk.gov.tr/ Adresinden 10.01.2017 tarihinde alınmıştır.
45. TÜİK (2016). İllerde Yaşam Endeksi. Haber Bülteni. Sayı: 24561. Açıklanma Tarihi: 22 Ocak 2016.
46. Yıldırım, İ. (2006). Akademik Başarının Yordayıcısı Olarak Gündelik Sıkıntılar ve Sosyal Destek. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi. 30 .ss.258-267.
47. Willis, P. (1977): Learning to Labor: How Working Class Kids Get Working Class Jobs. New York: Columbia University Press.