Journals / Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri / 2011 / Cilt: 11 - Sayı: 2

A mathematical approach in evaluating biotechnology attitude scale: Rough set data analysis

Biyoteknoloji tutum ölçeğinin değerlendirilmesinde matematiksel bir yaklaşım: kaba küme veri analizi

Pages
709–726
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)

Mathematical values of each sub-dimension and the extent to which a specific group accounts for the total variance in the overall dimension were calculated.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Individuals' thoughts and attitudes towards biotechnology have been investigated in many countries.
📊
Key Findings & Data:Randomly selected 60 participants were given a biotechnology attitude scale and their responses to the scale items were examined using the method mentioned above.
💡
Conclusion & Impact:Mathematical values of each sub-dimension and the extent to which a specific group accounts for the total variance in the overall dimension were calculated.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Individuals' thoughts and attitudes towards biotechnology have been investigated in many countries. A Likerttype scale is the most commonly used scale to measure attitude. However, the weak side of a likert-type scale is that different responses may produce the same score. The Rough set method has been regarded to address this shortcoming. A likert-type attitude scale was evaluated using the rough set method. Randomly selected 60 participants were given a biotechnology attitude scale and their responses to the scale items were examined using the method mentioned above. Participants belonging to a specific group were examined if they might also belong to another group in light of this method. Mathematical values of each sub-dimension and the extent to which a specific group accounts for the total variance in the overall dimension were calculated. Finally, the accuarcy of approximation for the high, moderate, low and very low sets are calculated as aR(Y)=1, aR(O)=0,8, aR(D)=0,778, aR(ÇD)=1 It means that the moderate and low sets are rough sets. Through reduction of attributes, "Public awareness of GMO, Ethics of genetic modifications, Ecological impact of genetic engineering and Use of genetic engineering in human medicine" sub-dimensions were found to be the indispensable sub-dimensions.

Özet

Birçok ülkede bireylerin biyoteknoloji ile ilgili düşünceleri ve tutumlar araştırılmaktadır. Likert ölçeği, tutum ölçeklerinin içinde en yaygın olarak kullanılanıdır. Ancak, farklı cevapların aynı tutum puanını üretebilmesi bu ölçeğin zayıf tarafıdır. Kaba küme veri analizinin bu eksikliğini giderebileceği düşünülmüş ve bu çalışmada biyoteknoloji üzerine geliştirilmiş bir likert tipi tutum ölçeğinin kaba kümeler yardımıyla değerlendirilmesi yapılmıştır. Biyoteknoloji tutum ölçeği uygulanmış ve örneklemden rastgele seçilen 60 kişinin verileri kaba küme analizi ile incelenmiştir. Buna göre, herhangi bir gruba sahip bazı öğrencilerin potansiyel olarak diğer hangi gruplara da ait olabilecekleri kaba küme yardımı ile belirlenmiştir. Alt boyutların her birinin veya herhangi bir grubunun toplam boyutu ne derece açıkladıklarının matematiksel değeri bulunmuştur. Sonuçta, yüksek, orta, düşük ve çok düşük tutum kümlerinin kesinlik derecelerini belirleyecek sabitler, aR(Y)=1, aR(O)=0,8, aR(D)=0,778, aR(ÇD)=1 olarak tespit edilmiş ve buradan orta ve düşük tutum kümelerin, kaba küme belirttiği anlaşılmıştır. Ayrıca alt boyutların birlikte toplam tutumu, 0,9 kesinlik derecesiyle belirlediği ve "GDO hakkında halkın bilinçlenmesi, genleri değiştirmenin etiği, genetik mühendisliğinin ekolojik etkisi, insan sağlığı için genetik mühendisliğinin kullanımı" alt boyutlarının ölçek için vazgeçilmez alt boyutlar olduğu görülmüştür.

🔖

Cite This Article

NARLI, S., SİNAN, O. (2011). A mathematical approach in evaluating biotechnology attitude scale: Rough set data analysis. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, Cilt: 11 - Sayı: 2, 709–726. https://ajindex.com/articles/347353

References (13)

  1. Aktaş, H. ve Çağman, N. (2005). Bulanık ve yaklaşımlı kümeler. Çankaya Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Journal of Arts and Sciences, 3, 13-25.
  2. Allport, G. (1956).
  3. The nature of prejudice. Reading, MA: Addison-Wesley. Ananthanarayana, V. S., Murty, M. N., & Subramanian, D. K., (2002). Tree structure for efficient data mining using rough sets. Pattern Recognition Letters, 24, 851-862.
  4. Anderson, L. W. (1988). Psychological testing (7th. Ed). New Jersy: Prentice Hall. Arul, M. J. (2002). Measurement of attitudes. Retrieved 27 May 2004 from http://www.geocities.com/arulmj/atti2-b.html.
  5. Aydoğan, E. K. ve Gencer, C. (2007). Veri madenciliği problemlerinde kaba küme yaklaşımı kullanılarak sınıfl andırma amaçlı yapılmış olan çalışmalar. Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Dergisi, 6 (2), 17-32.
  6. Baron, R. A., & Byrne, D. (1977). Understanding human ınteraction (2nd ed.). Boston; Allyn and Bacon. Bogardus, E. S. (1947). Changes in racial distance. International Journal of Attitude and Opinion Research, 1, 55–62.
  7. Bonikowaski, Z. (1995).
  8. Algebraic structures of rough sets, Rough sets, Fuzzy sets and Knowledge Discovery. Berlin: Springer- Verlag. Breault, J. L., (2001). Data mining diabetic databases: Are rough sets a useful addition. Paper presented at the Proc. 33rd Symposium on the Interface, Computing Science and Statistics, Fairfax, VA. Caine, G., & Caine, R. N. (1994). Making connections. Teaching and the human brain. Menlo Park, California: Addison-Wesley Publishing Company Chan, C. C. (1998). A rough set approach to attribute generalization in data mining. Journal of Information Sciences, 107, 169-176.
  9. Chen, S. Y., & Raff an, J. (1999). Biotechnology: Student’s knowledge and attitudes in the UK and Taiwan. Journal of Biological Education, 34, 17–23.
  10. Çepni, S. (2007). Araştırma ve proje çalışmalarına giriş (3. bs). Trabzon: Celepler Matbaacılık. Darçın, E. S., & Güven, T. (2008). Development of an attitude measure oriented to biotechnology for the pre-service science teachers. Journal of Turkish Science Education 5 (3), 72-81.
  11. Dawson, V., Schibeci, R. (2003). Western Australian school students’ understanding of biotechnology. International Journal of Science Education 25 (1), 57-69.
  12. Erdogan, M., Özel, M., Uşak, M., & Prokop, P. (2009). Development and validation of an ınstrument to measure university students’ biotechnology attitude. Journal of Science Education and Technology, 18, 255–264.
  13. Eren, E. (2001). Örgütsel davranış ve yönetim psikolojisi (gen. 7. bs).