2012 ve 2015 yılları uluslararası öğrenci değerlendirme programı ( PISA ) verilerine göre okul iklimi ile ilişkili olan öğrenci ve öğretmen faktörlerinin değişimi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Trakya Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmanın amacı, uluslararası ölçekte uygulanan Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) 2012 ve 2015 yılları verilerine göre okul iklimi ile ilişkili olan öğrenci ve öğretmen faktörlerinin yıllara göre değişiminin incelenmesidir. Bu amaç doğrultusunda Türkiye’ den 2012 ve 2015 PISA’ ya katılan okullar arasında okul iklimi ile ilişkili olan öğrenci ve öğretmen davranışları değişkenleri bakımından manidar farklılığın olup olmadığının belirlenmesi için kikare yöntemi kullanılmıştır. Araştırmaya konu olan değişkenlerin okulları yıllara göre doğru sınıflandırmadaki önem düzeyini ortaya koyabilmek için ise lojistik regresyon analizinden yararlanılmıştır. Bu çalışmaya PISA 2012 ve 2015 yılları okul anketlerinden elde edilen veriler dâhil edilmiştir. Okul iklimi ile ilişkili olan öğrenci davranışlarının yıllara göre farklılaşıp farklılaşmadığını belirlemeye yönelik yapılan ki-kare analizi sonuçlarına göre “öğrencilerin keyfi devamsızlıkları”, “öğrencilerin alkol ve uyuşturucu kullanması” ve “öğrencilerin birbirini tehdit etmesi ve fiziksel şiddet uygulamaları” değişkenlerinde yıllara göre manidar bir farklılık gözlenirken; “öğrencilerin dersi asması” ve “öğrencilerin öğretmenlere saygılı olmaması” değişkenlerinde manidar bir farklılık gözlenmemiştir. Okul iklimi ile ilişkili olan öğretmen davranışlarının yıllara göre farklılaşıp farklılaşmadığını belirlemeye yönelik yapılan ki-kare analizi sonuçlarına göre ise “öğretmenlerin her öğrencinin ihtiyaçlarını ayrı ayrı karşılayamaması” ve “öğretmen devamsızlığı” değişkenlerinde yıllara göre manidar bir farklılık gözlenirken; “öğretmenlerin değişime direnmesi”, “öğretmenlerin öğrencilere çok katı davranması” ve “öğretmenlerin derse iyi hazırlanmaması” değişkenlerinde manidar bir farklılık gözlenmemiştir. İkili lojistik regresyon analizine göre, PISA 2012 ve 2015 yılları okulları arasında sınıflandırma yapan fonksiyona göre en belirleyici değişken okul iklimi ile ilişkili olan öğrenci faktörleridir. Değişkenler ayrı ayrı incelendiğinde ise okul iklimi ile ilişkili olan öğretmen davranışları arasında en belirleyici değişkenler “öğretmen devamsızlığı” ve “öğretmenlerin her öğrencinin ihtiyaçlarını ayrı ayrı karşılayamaması” dır. Benzer şekilde iki yıl arasında sınıflandırma yapan fonksiyona göre okul iklimi ile ilişkili olan öğrenci davranışları arasındaki önemli değişkenler ise “öğrencilerin öğretmenlere saygılı olmaması” ve “öğrencilerin keyfi devamsızlıkları” dır. Bu da hem öğrenci hem de öğretmen davranışlarının yıllara göre okul iklimi üzerinde farklı derecelerde manidar etkisi olduğunu göstermektedir. Elde edilen lojistik regresyon modelinde gözlemlerin doğru sınıflandırma oranlarının %69.9 olduğu görülmektedir. Araştırma bulgularına göre, PISA’ ya 2012 yılında katılan okulların %60.6’ sı; 2015 yılında katılan okulların ise %77.8’ i doğru olarak tahmin edilmiştir.
The aim of the study is to investigate the changing of student and teacher factors related to school climate according to the data of 2012 and 2015 Programme for International Student Assessment. In accordance with this purpose, chi-square test was performed to determine whether the difference is statistically significant in terms of variables which are related to the school climate among schools participated in the PISA 2012 and 2015 from Turkey. Logistic regression analysis was used to find the significance level of the variables in the study according to the classification of the schools. Acquired data from the PISA 2012 and 2015 school surveys were included in this study. According to the results of chi-square test including student factors, the items of “student truancy”, “student use of alcohol or illegal drugs” and “students intimidating or bullying other students” were found statistically significant. Besides, the items of “students skipping classes” and “students lacking respect for teachers were not found statistically significant. In addition, according to the results of chisquare test including teacher factors, items of “teachers not meeting individual students’ needs” and “teacher absenteeism” were found statistically significant. Besides, the items of “staff resisting change”, “teachers being too strict with students” and “teachers not being well prepared for classes” were not found statistically significant. The results of binary logistic regression show that student factors related to school climate are the most decisive variables according to the function of classifying among schools. However, if the variables are examined separately, the most decisive variables are the items of “teacher absenteeism” and “teachers not meeting individual students’ needs”. Similarly, the significant variables among student factors are “students’ lacking respect for teachers” and “student truancy”, respectively. The study results display that both student and teacher behaviors have significant different effects on the school climate. It was observed that with the given logistic regression model, the rate of correct classification was 69.9%. The findings of the study reveal that 60.6% of the schools that participated in PISA 2012 and 77.8% of the schools that participated in PISA 2015 were estimated correctly.
The aim of the study is to investigate the changing of student and teacher factors related to school climate according to the data of 2012 and 2015 Programme for International Student Assessment. In accordance with this purpose, chi-square test was performed to determine whether the difference is statistically significant in terms of variables which are related to the school climate among schools participated in the PISA 2012 and 2015 from Turkey. Logistic regression analysis was used to find the significance level of the variables in the study according to the classification of the schools. Acquired data from the PISA 2012 and 2015 school surveys were included in this study. According to the results of chi-square test including student factors, the items of “student truancy”, “student use of alcohol or illegal drugs” and “students intimidating or bullying other students” were found statistically significant. Besides, the items of “students skipping classes” and “students lacking respect for teachers were not found statistically significant. In addition, according to the results of chisquare test including teacher factors, items of “teachers not meeting individual students’ needs” and “teacher absenteeism” were found statistically significant. Besides, the items of “staff resisting change”, “teachers being too strict with students” and “teachers not being well prepared for classes” were not found statistically significant. The results of binary logistic regression show that student factors related to school climate are the most decisive variables according to the function of classifying among schools. However, if the variables are examined separately, the most decisive variables are the items of “teacher absenteeism” and “teachers not meeting individual students’ needs”. Similarly, the significant variables among student factors are “students’ lacking respect for teachers” and “student truancy”, respectively. The study results display that both student and teacher behaviors have significant different effects on the school climate. It was observed that with the given logistic regression model, the rate of correct classification was 69.9%. The findings of the study reveal that 60.6% of the schools that participated in PISA 2012 and 77.8% of the schools that participated in PISA 2015 were estimated correctly.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA), Okul İklimi, Lojistik Regresyon Analizi, Ki-Kare Analizi, Öğretmen İle İlişkili Faktörler, Öğrenci İle İlişkili Faktörler, Programme For International Student Assessment (PISA), School Climate, Teacher-Related Factors, Studentrelated Factors, Logistic Regression Analysis, Chi-Square Test
