Ortaokul Öğrencilerinin Bilgisayarca Düşünme Becerileri ve Öğrenme Stilleri ile Bazı Değişkenler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi

Öz

Çalışmanın amacı ortaokul öğrencilerinin bilgisayarca düşünme becerileri ile demografik özellikleri ve öğrenme stilleri arasındaki ilişkiyi incelemektir. Araştırmanın katılımcıları, Van ilinde bulunan bir ortaokulda beşinci ve altıncı sınıflarda öğrenim görmekte olan toplam 292 öğrenciden (149 kadın ve 143 erkek) oluşmaktadır. Bu araştırmada kümeler arasındaki ilişkilerin incelenmesinde kullanılan doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi kullanılmıştır. Birinci kümede cinsiyet, yaş, öğrenme stili, sınıf, internet kullanım yeterliliği, bilgisayar kullanım yeterliliği ve kendilerine ait bilgisayar olma değişkenleri bulunmaktadır. İkinci kümede ise bilgisayarca düşünme, yaratıcı düşünme, algoritmik düşünme, işbirlikli düşünme, problem çözme ve eleştirel düşünme değişkenleri bulunmaktadır. İki değişken kümesi arasında çok kuvvetli olmayan bir ilişki tespit edilmiştir. Analizde önemli olduğu görülen değişkenler problem çözme, sınıf, algoritmik düşünme ve bilgisayarca düşünme değişkenleridir. Araştırma sonucunda problem çözme becerileri düşük olanların, kendilerine ait bilgisayarı olanların, bilgisayar kullanma düzeyleri ileri, internet kullanma düzeyleri orta olanların Ayrıştıran öğrenme stiline sahip oldukları görülmektedir. Problem çözme becerileri yüksek, bilgisayar kullanma düzeyleri acemi olanların Özümseyen öğrenme stiline sahip oldukları görülmektedir. Cinsiyeti kadın, algoritmik düşünme becerileri yüksek, internet kullanım düzeyleri ileri, bilgisayar kullanım düzeyleri orta olanların Yerleştiren öğrenme stiline sahip oldukları görülmektedir. Kendilerine ait bilgisayarları olmayan, yaratıcı düşünme becerileri yüksek, 10-11yaş grubunda, internet kullanım düzeyleri uzman, beşinci sınıfta olan bireylerin ise Değiştiren öğrenme stilinde yer aldıkları görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Bilgisayarca Düşünme,Öğrenme Stilleri,Kanonik Korelasyon Analizi

Investigation of Relationship between Computational Thinking Skills, Learning Styles and Some Variables of Secondary School Students

Öz

The aim of the study is to examine the relationship between the computational thinking skills and some demographic characteristics and learning styles of secondary school students. The participants of the study consist of 292 students (149 female and 143 male) studying in 5th and 6th grades in a secondary school in Van, Turkey. A nonlinear canonical correlation analysis is conducted to examine the relationships between the clusters. The first cluster is consisted of gender, age, learning style, class, internet use adequacy, computer use adequacy and having their own computer variables. In the second cluster, there are computational thinking, creative thinking, algorithmic thinking, cooperative thinking, problem solving and critical thinking variables. The test results revealed a relationship between these two sets of variables. The variables that are important according to analysis are problem solving, class, algorithmic thinking and computational thinking. Findings of the test suggest that those who have low problem solving skills, who have their own computers, have advanced level of computer use and those who have medium level of internet use, have Decomposing learning style. Those who have high problem solving skills and computer use levels have Absorbing learning style. Women with high algorithmic thinking skills, advanced level of internet use, moderate computer usage level, have Locating learning style. Those with no computer skills, high creative thinking skills, 10-11 year olds, expert level of internet use and students in 5th grade have Changing learning style.

Anahtar Kelimeler

• Learning Styles,Computational Thinking

Kaynakça

1. Adair, J. (2017). Karar Verme ve Problem Çözme. Güneş Korkmaz (Çev.). Ankara: Kogan Page.
2. Aho, A. V. (2012). Computation and computational thinking. The Computer Journal, 55(7), 832–835.doi:10.1093/comjnl/bxs074.
3. Aksoy, B. (2004). Coğrafya öğretiminde probleme dayalı öğrenme yaklaşımı [The Problem-Based Learning Approach in Geography Teaching ]. (Unpublished master‟s thesis). Gazi University, Institute of Education Sciences, Ankara.
4. Aşkar, P. ve Akkoyunlu, B. (1993). Kolb Öğrenme Stili Envanteri. Eğitim ve Bilim. (87) 37-47.
5. Ater-Kranov, A., Bryant, R., Orr, G., Wallace, S., & Zhang, M. (2010). Developing a community definition and teaching modules for computational thinking: Accomplishments and challenges. Proceedings of the 2010 ACM conference on Information technology education (pp.143-148). ACM.
6. Barr, D., Harrison, J., ve Conery, L. (2011). Computational Thinking: A Dijital Age Skill for Everyone. http://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ918910.pdf adresinden 12.10.2018 tarihinde alınmıştır.
7. Beyer, B. (1987). Pratical Strategies fort he Teaching of Thinking. Boston: Allyn and Bacon, INC
8. Bundy, A. (2007). Computational thinking is pervasive. http://www.inf.ed.ac.uk/publications/online/1245.pdf adresinden 12.10.2018 tarihinde alınmıştır.

9. Curzon, P.(2015). Computational Thinking: Searching to Speak. http://teachinglondoncomputing.org/free-workshops/computational-thinking-searching/ adresinden 01.05.2018 tarihinde alınmıştır.
10. Cüceloğlu, D. (1991). İnsan ve Davranışı: Psikoloji’nin Temel Kavramları. İstanbul: Remzi Kitabevi.
11. Craft, A. (2003). Eğitimde yaratıcılığın sınırları: Eğitimci için ikilemler. Eğitim çalışmaları Brritish dergisi , 51 (2), 113 - 127.
12. Ekici, G. (2003). Öğrenme stiline dayalı öğretim ve biyoloji dersi öğretimine yönelik ders planı örnekleri. Ankara: Gazi Kitabevi
13. Ergür, D.O. (1998). Hacettepe üniversitesi dört yıllık lisans programındaki öğrenci ve öğretim üyelerinin öğrenme stillerinin karşılaştırılması. (Yayınlanmamış Doktora Tezi). H.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
14. Filiz, Z., Kolukıssaoğlu, S. (2012). ”Doğrusal Olmayan KanonikKorelasyon Analizi Ve Bir Uygulama”: Uluslar arası Yönetim İktisat Ve İşletme Dergisi, 8(16), ss. 59-74.
15. Gonzalez, M. R. (2015). Computational thinking test: Design guidelines and content validation. Proceedings of EDULEARN15 Conference (pp. 2436-2444). Barcelona, Spain.
16. Günüç, S., Odabaşı, F., ve Kuzu, A. (2013). The defining characteristics of students of the 21 st century by student teachers: A twitter activity. journal of theory and pratice in education, 9(4): 436:455
17. Güven, M., ve Kürüm, D. (2006). Öğrenme stilleri ve eleştirel düşünme arasındaki ilişkiye genel bakış. Sosyal Bilimler Dergisi, 2006:1
18. Grover, S., & Pea, R. (2013). Computational thinking in K-12: A review of the state of the field. Educational Researcher, 42, 38-43. doi: 10.3102/0013189X12463051
19. Halpern, D. F. (1996). Thoughts and Knowledge: An Introduction to Critical Thinking, New Jersey-London: Lawrence Erlbaum Associates.
20. ISTE-CSTA. (2011). Computational thinking: Teacher resources (2. edition) (Grant No: CNS-1030054).[Çevrim-içi: https://www.iste.org/explore/articleDetail?articleid=152&category=Solutions&article=Computational-thinking-for-all adresinden 14.12.2018 tarihinde alınmıştır.
21. ISTE.(2015). CT leadership toolkit. http://www.iste.org/docs/ct-documents/ct-leadershipt-toolkit.pdf?sfvrsn=4 adresinden 14.12.2018 tarihinde alınmıştır.
22. ISTE (2015). Computational thinking leadership toolkit (Firs Edition). [Çevrim-içi: https://www.iste.org/explore/articleDetail?articleid=152&category=Solutions&article=Computational-thinking-for-all adresinden 02.01.2019 tarihinde alınmıştır.
23. Johnson, D. W., Johnson, R. T. & Smith, K. (2007). The state of cooperative learning in postsecondary and professional settings. Educational Psychology Review, 19(1), 15–29. doi: 10.1007/s10648-006-9038-8
24. Kalelioğlu, F., Gülbahar, Y., & Kukul, V. (2016). A framework for computational thinking based on a systematic research review. Baltic J. Modern Computing, 4(3), 583-596.
25. Kazimoglu, C., Kiernan, M., Bacon, L., & MacKinnon, L. (2012). Learning programming at the computational thinking level via digital game-play. Procedia Computer Science, 9, 522-531.doi: 10.1016/j.procs.2012.04.056.
26. Kolb, D. (1984). Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development. Englewood Cliffs, NJ. Prentice Hall.
27. Kolb,D.A. (1999). The kolb learning style inventory. Hay Resources Direct.
28. Korkmaz, Ö. (2012). A validity and reliability study of the Online Cooperative Learning Attitude Scale. Computers & Education, 59, 1162-1169.
29. Korkmaz, Ö., Çakır, R., Özdem. M.Y. (Baskıda). A validity and reliability study of the Computational Thinking Scales (CTS).
30. Korkmaz, Ö., Çakır, R., ve Özden, M.Y. (2015). Bilgisayarca düşünme beceri düzeyleri ölçeğinin (BDBD) ortaokul düzeyine uyarlanması. Gazi Eğitim Bilimleri Dergisi, 1(2), 143-162.
31. Kökdemir, D. (2003). Belirsizlik Durumlarında Karar Verme ve Problem Çözme. Ankara: Ankara Üniversitesi.
32. National Research Council (2010). Committee for the Workshops on Computational Thinking: Report of a workshop on the scope and nature of computational thinking. Washington, DC: National Academies Press.
33. Özden, M.Y. (2015). Computational Thinking. http://myozden.blogspot.com.tr/2015/06 computational-thinking-bilgisayarca.html adresinden 03.01.2019 tarihinde alınmıştır.
34. Plerou A., Vlamos P., Triantafillidis C. (2017) Algoritmik Düşünme Becerileri Geliştirmede Nörofeedback Eğitiminin Etkinliği. In: Vlamos P.(eds) GeNeDis 2016. Deneysel Tıp ve Biyolojide Gelişmeler, cilt 988. Springer, Cham
35. Rogers, C.R. (1959) Toward a theory of creativity. Review of General Semantics, Vol. 11,249-260.
36. Soylu, Y. & Soylu, C. (2006). The Role Of Problem Solving In Mathematics Lessons For Success. Inönü University Educational Journal, 7(11), 97-111.
37. Şen, H. ve Kalyoncu, C. (2001). “Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesindeki Beslenme Bozukluğu (Malnütrisyon Sıklığı) İle İlgili Araştırmanın Kanonik Korelâsyon Analizi İle Çözümlenmesi”. V. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Adana.
38. Şimşek, A. (2004). Eğitimde Bireysel Farklılıklar. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
39. Veenman, S., Benthum, N., Bootsma, D., Dieren, J. & Kemp, N. (2002). Cooperative Learning and Teacher Education. Teaching and Teacher Education, 18, 87-103.
40. Veznedaroğlu, R. L. & Özgür, A. O. (2005). Öğrenme stilleri: Tanımlamalar, modeller ve işlevleri, İlköğretim-Online, 4(2), 1-16.
41. Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Commun. ACM 49:33-35.
42. Wing, J.M. (2008). Computational thinking and thinking about computing. Philosophical Transactions of the Royal Society, 366, 3717-3725. doi:10.1098/rsta.2008.0118.