Author :
Abstract
Bu araştırmada, okul ile ilgili değişkenler olan sınıf büyüklüğü, okulda yapılan ekstra etkinlikler, eğitimsel ve fiziksel kaynakların kalitesi, öğrenci ve öğretmenle ilişkili faktörlerin etkilediği okul iklimi, öğrenci/öğretmen oranı ve okul büyüklüğü değişkenlerinin öğrenci başarısını ne derece yordadığının belirlenmesi amaçlanmıştır. Betimsel nitelikteki araştırma ilişkisel tarama modelinde desenlenmiştir. Araştırmanın örneklemi Türkiye'deki 15 yaş grubu öğrencilerden tabakalı örnekleme yöntemiyle 170 farklı okuldan seçilmiş toplam 4511 öğrenciden oluşmaktadır. Araştırma kapsamında belirlenen okul değişkenlerinin öğrenci başarısını ne derece yordadığını belirleyebilmek amacıyla çoklu regresyon analizinden yararlanılmıştır. Analiz sonuçları incelendiğinde yordayıcı değişkenlerin, okul başarı puanlarındaki toplam varyansın % 29’unu açıklayabildikleri anlaşılmaktadır. Araştırma kapsamında ele alınan tüm okul değişkenlerinin öğrenci başarısı üzerinde anlamlı bir yordayıcı olduğu görülmektedir. Öğrencilerin başarılarını yordamada en yüksek etkiye sahip değişken, öğrenciyle ilişkili faktörlerin etkilediği okul iklimi değişkenidir. Bu değişkenin ardından yordayıcı değişkenlerin öğrenci başarısı üzerindeki göreli önem sırası; eğitimsel kaynakların kalitesi, okulda öğrencilere sunulan ekstra etkinlikler, öğretmenle ilişkili faktörlerin etkilediği okul iklimi, fiziksel kaynakların kalitesi, öğrenci/öğretmen oranı, sınıf büyüklüğü ve okul büyüklüğü şeklindedir.
Keywords
Abstract
In this study, the variables that are associated with the class and school size, extracurricular activities at school, quality of physical infrastructure, quality of schools’ educational resources, students and school climate to influence factors associated with teaching and student / teacher ratio is aimed to determine to what extent predicted student achievement. A relational survey method is used in this study. Sample of study is consist of 4511 students selected from 170 different schools by stratified sampling method. Multiple regression analysis was used for to determine schools variables that influence student achievement. According to the analysis, predictor variables could explain 29% of the total variance in school achievement scores. It's understood all school variables in under researched are significant predictor on student achievement. The index of student-related factors affecting school climate having the highest impact predictors of student success. Than, on student achievement relative importance of predictor variables as: The index of quality of school educational resources, the index of creative extracurricular activities at school, the index on teacher-related factors affecting school climate, the index of quality of physicals’ infrastructure, student/teacher ratio, classroom size and school size.
Keywords
- 38 farklı yapı dikkate alınarak tabakalı örnekleme yöntemi ile 2012 yılında 170 okuldan 4848
- Araştırmanın verileri OECD'nin PISA 2012 veri tabanından elde edilmiştir. Araştırmanın amacı
- kapsamında çalışmaya dahil edilen bağımsız değişkenler PISA 2012 kapsamında ilgili okul
- olarak elde edilmiştir. Çalışma kapsamında belirlenen indekslerin OECD (2013a: 204-207)
- tarafından PISA 2012 uygulamasının okul başarısı üzerine hazırlanan raporu (PISA 2012
- başlığı altında yer verilen "2011-2012 öğretim yılında, okulunuzda 9. sınıftaki öğrenciler için
- Özdamar (1999) regresyon analizini, yordanan değişken/değişkenler ile yordayıcı
- değişken/ler yardımıyla yordanan değişken/leri kestirmektir (Alpar, 2003). İstatistiki
- edebileceği bir yapıya dönüşebilmektedir. Altınkurt (2008) tarafından öğrenci
- başarısı üzerinde önemli bir belirleyicidir. Borman ve Dowling (2012), ünlü Coleman Raporu
- olunması ile mümkün olabilmektedir (Turan, Açıkalın ve Şişman, 2007).
- etkinliklerdir (Köse, 2013). Ayrıca bu etkinlikler öğrencilerin okula daha yüksek düzeyde
- bağlılık göstermelerine neden olabilmektedir. Eurydice (2013: 12) hazırladığı raporda okulda
- Alpar, R. (2003). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel yöntemlere giriş. (2. Baskı). Ankara:
- Nobel Yayınları. Altınkurt, Y. (2008). Öğrenci devamsızlıklarının nedenleri ve devamsızlığın akademik başarıya
- olan etkisi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20, 129-142. Anıl, D. (2008). The analysis of factors affecting the mathematical success of Turkish students
- in the PISA 2006 evaluation program with structural equation modeling. American-
- Eurasian Journal of Scientific Research, 3(2), 222-227. Anıl, D. (2009). Uluslararası öğrenci başarılarını değerlendirme programı (PISA)’nda
- 34(152), 87-100. Berberoğlu, G. ve Kalender, İ. (2005). Öğrenci başarısının yıllara, okul türlerine, bölgelere göre
- incelenmesi: ÖSS ve PISA Analizi. Eğitim Bilimleri ve Uygulama, 4(7), 21-35. Borman, G., ve Dowling, N. (2012). Schools and Inequality: A multilevel analysis of Coleman’s
- Equality of Educational Opportunity Data. Teachers College Record; (112), 1201-1246. Boztunç, N. (2010). Uluslararası öğrenci değerlendirme programı (PISA)’na katılan Türk
- öğrencilerin 2003 ve 2006 yıllarındaki matematik ve fen bilimleri başarılarının
- incelenmesi. (Yayımlanmamış Yüksek lisans tezi). Hacettepe Üniversitesi, Ankara. Büyüköztürk, Ş. (2006). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı- istatistik, araştırma deseni,
- SPSS uygulamaları ve yorum. (6. Baskı). Ankara: PegemA Yayıncılık. Çifçi, A. (2006). PISA 2003 sınavı matematik alt testi sonuçlarına göre Türkiye’deki
- Erbaş, K. C. (2005). Uluslararası öğrenci başarı belirleme programında (PISA) Türkiye’de fen
- Teknik Üniversitesi, Ankara. Eurydice, 2013. Avrupa’
- Turan, S., Açıkalın. A. ve Şişman. M. (2007). Bir insan olarak müdür. Ankara: PegemA
- Yayıncılık. Usta, H. G. (2009). PISA 2006 sınav sonuçlarına göre Türkiye’deki öğrencilerin fen
- okuryazarlığını etkileyen faktörler. (Yayımlanmamış Yüksek lisans tezi). Ankara Yalçın, S. ve Tavşancıl, E. (2014). Türk öğrencilerin PISA başarı düzeylerinin veri zarflama
- 947-968. DOİ: 10.12738/estp.2014.3.1748 Yıldırım, K. (2009). Uluslararası öğrenci değerlendirme programı (PISA) 2006 yılı verilerine
- Üniversitesi, Ankara). Ziya, E, Doğan, N. ve Kelecioğlu, H. (2010). What ıs the predict level of which computer using
