Journals / Yaşadıkça Eğitim Dergisi / 2021 / Cilt: 35 - Sayı: 2

Examination of the STEM Awareness of teachers with C5.0 Decision Tree Algorithm

C5.0 Karar Ağacı Algoritması ile Öğretmenlerin FeTeMM Farkındalıklarının İncelenmesi

Pages
459–476
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

However, another result is that the predictor variable with the highest level of influence on the dimension of "effect on the student" is the socioeconomic level of the schools where teachers work, the predictor variable with the highest level of influence on the dimensions of "effect on the lesson" and "effect on the teacher" is the teachers' educational status.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In the study, it was aimed to determine the variables that predicted the STEM awareness of the teachers and the order of importance of the variables.
📊
Key Findings & Data:The participants of the study consisted of 267 teachers, who were working at Diyarbakir in the spring term of the 2020-2021 school year.
💡
Conclusion & Impact:However, another result is that the predictor variable with the highest level of influence on the dimension of "effect on the student" is the socioeconomic level of the schools where teachers work, the predictor variable with the highest level of influence on the dimensions of "effect on the lesson" and "effect on the teacher" is the teachers' educational status.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2020-2021 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In the study, it was aimed to determine the variables that predicted the STEM awareness of the teachers and the order of importance of the variables. The participants of the study consisted of 267 teachers, who were working at Diyarbakir in the spring term of the 2020-2021 school year. In the study in which the relational (correlational) research model was used, the data were collected using the "Personal Information Form" and the "STEM Awareness Scale". Two-Stage Clustering Analysis and C5.0 Decision Tree Algorithm were used to analyze the data. In the study, it was revealed that mostly teachers had intermediate level awareness about all three dimensions of STEM awareness scale. However, another result is that the predictor variable with the highest level of influence on the dimension of "effect on the student" is the socioeconomic level of the schools where teachers work, the predictor variable with the highest level of influence on the dimensions of "effect on the lesson" and "effect on the teacher" is the teachers' educational status.

Özet

: Araştırmada, öğretmenlerin FeTeMM farkındalıklarını yordayan değişkenleri ve değişkenlerin önem sırasını belirlemek amaçlanmıştır. Araştırmanın katılımcıları, 2020-2021 eğitim-öğretim yılı bahar döneminde Diyarbakır’da görev yapan 267 öğretmenden oluşmaktadır. İlişkisel tarama modelinin kullanıldığı araştırmada veriler, “Kişisel Bilgi Formu” ve “FeTeMM Farkındalık Ölçeği” ile toplanmıştır. Verilerin analizinde İki Aşamalı Kümeleme Analizi ve C5.0 Karar Ağacı Algoritması kullanılmıştır. Araştırmada FeTeMM Farkındalık Ölçeği’nin her üç boyutuna ilişkin öğretmenlerin çoğunun orta düzey farkındalığa sahip oldukları ortaya çıkmıştır. Bununla birlikte ortaya çıkan bir başka bulgu ise “öğrenciye etkisi” boyutu üzerinde etki düzeyi en yüksek olan yordayıcı değişkenin öğretmenlerin görev yaptıkları okulların sosyoekonomik düzeyleri, “derse etkisi” ve “öğretmene etkisi” boyutları üzerinde etki düzeyi en yüksek olan yordayıcı değişkenin ise öğretmenlerin öğrenim durumları olduğudur.

🔖

Cite This Article

SÜTÇÜ, N. D. (2021). Examination of the STEM Awareness of teachers with C5.0 Decision Tree Algorithm. Yaşadıkça Eğitim Dergisi, Cilt: 35 - Sayı: 2, 459–476. https://ajindex.com/articles/338558

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Akgündüz, D. & Akpınar, B. C. (2018). Okul öncesi eğitiminde fen eğitimi temelinde gerçekleştirilen STEM uygulamalarının öğrenci, öğretmen ve veli açısından değerlendirilmesi. Yaşadıkça Eğitim, 32(1), 1-26.
  2. Aksu, G. & Reyhanlıoğlu-Keçeoğlu, Ç. (2019). Comparison of results obtained from logistic regression, CHAID analysis and decision tree methods. Eurasian Journal of Educational Research, 19(84), 115-134.
  3. Albayrak, A. S. & Koltan-Yılmaz, Ş. (2009). Veri madenciliği: Karar ağacı algoritmaları ve İMKB verileri üzerine bir uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(1), 31-52.
  4. Bahçe, M. (2019). İlkokul 4. sınıf öğrencilerinin FeTeMM etkinlik uygulamalarının değerlendirilmesi (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Dumlupınar Üniversitesi,
  5. Kütahya. Bakırcı, H. & Kutlu, E. (2018). Fen bilimleri öğretmenlerinin FeTeMM yaklaşımı hakkındaki görüşlerinin belirlenmesi. Türk Bilgisayar ve Matematik Eğitimi Dergisi, 9(2), 367-389.
  6. Balamurugan, M. & Kannan, S. (2016, October). Performance analysis of CART and C5.0 using sampling techniques. IEEE International Conference on Advances in Computer Applications (ICACA) (pp. 72-75). IEEE. Erişim adresi: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7887926
  7. Balcı, F. (2020). FeTeMM (STEAM) temelli öğretim tekniklerinin ortaokul 7. sınıf öğrencilerinin rasyonel sayılar konusunda kavramsal değişimlerine ve başarılarına etkisi (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Yüzüncü Yıl Üniversitesi,
  8. Van. Baran, M., Baran-Türkan, M., Aslan-Efe, H. & Maskan, A. (2018, Haziran). Fen alanları öğretmenlerinin fen, teknoloji, matematik ve mühendislik (FeTeMM) farkındalık düzeylerinin çeşitli değişkenlere göre incelenmesi. ICPESS (International Congress on Politic, Economic and Social Studies), Niğde. Bybee, R. W. (2010) Advancing STEM education: A 2020 vision. Technology and Engineering Teacher, 70(1), 30–35
  9. Ceylan, Z., Gürsev, S. & Bulkan, S. (2017). İki aşamalı kümeleme analizi ile bireysel emeklilik sektöründe müşteri profilinin değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10(4), 475-485.
  10. Ciğerci, D. (2020). Okul yöneticilerinin ve öğretmenlerin FeTeMM eğitimine yönelik farkındalıklarının incelenmesi (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Maltepe Üniversitesi,
  11. İstanbul.
  12. Çalış, A., Kayapınar, S. & Çetinyokuş, T. (2014). Veri madenciliğinde karar ağacı algoritmaları ile bilgisayar ve internet güvenliği üzerine bir uygulama. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 25(3-4), 2-19.
  13. Çevik, M. (2017). Ortaöğre