Journals / Eğitim ve Bilim / 2012 / Cilt: 37 - Sayı: 163

Analysis of 2006 PISA science performance via multilevel statistical methods

Çok düzeyli istatistiksel yöntemler ile 2006 PISA fen bilimleri performansının incelenmesi

Pages
178–186
Publication Date
2022-10-18
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)

Whether or not there is any similarity between the results of HLM and Mplus programs which are prepared for multilevel analysis methods has been examined and it was found that both programs produce similar results.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The aim of this research is to check on the performances Turkish students as displayed in 2006-PISA sciences test according to their student and school levels and whether there are any similarities between the results of HLM and Mplus software prepared for multilevel analysis methods.
📊
Key Findings & Data:As the common results of two programs have been evaluated regarding whether 2006- PISA Sciences test performances of Turkish students differ according to student and school levels, data obtained from multilevel analysis programs shows that all variables at the school level influenced 2006-PISA Sciences performances of students.
💡
Conclusion & Impact:Whether or not there is any similarity between the results of HLM and Mplus programs which are prepared for multilevel analysis methods has been examined and it was found that both programs produce similar results.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2006 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The aim of this research is to check on the performances Turkish students as displayed in 2006-PISA sciences test according to their student and school levels and whether there are any similarities between the results of HLM and Mplus software prepared for multilevel analysis methods. As the common results of two programs have been evaluated regarding whether 2006- PISA Sciences test performances of Turkish students differ according to student and school levels, data obtained from multilevel analysis programs shows that all variables at the school level influenced 2006-PISA Sciences performances of students. Whether or not there is any similarity between the results of HLM and Mplus programs which are prepared for multilevel analysis methods has been examined and it was found that both programs produce similar results.

Özet

Bu araştırmanın amacı, Türk öğrencilerin 2006-PISA Fen Bilimleri Testi’nde göstermiş oldukları performanslarının, öğrenci ve okul düzeylerine göre farklılaşıp farklılaşmadığını ve çok düzeyli analiz yöntemleri için hazırlanmış olan HLM ve Mplus yazılımlarının sonuçları arasında benzerlik olup olmadığını ortaya koymaktır. Okul düzeyindeki tüm değişkenlerin, öğrencilerin ölçülen 2006-Fen Bilimleri performanslarını anlamlı olarak etkilediği, her iki çoklu düzey analiz yöntemlerinden elde edilmiştir. Öğrencilerin 2006-PISA Fen Bilimleri performansları, öğrencilerin öğrenim gördükleri okulların bulunduğu bölgelere göre farklılaşmaktadır. Yine okulda internet bağlantısı bulunan bilgisayar sayısı ve okulun eğitimsel kaynaklarının niteliği arttıkça öğrencilerin Fen Bilimleri performanslarının da artmakta olduğu gözlenmiştir. Çok düzeyli analiz yöntemleri için hazırlanmış olan HLM ve Mplus yazılımlarının sonuçları arasında benzerlik olup olmadığı incelendiğinde iki programın da benzer sonuçlar ürettiği gözlenmiştir.

🔖

Cite This Article

ACAR, T., Öğretmen, T. (2022). Analysis of 2006 PISA science performance via multilevel statistical methods. Eğitim ve Bilim, Cilt: 37 - Sayı: 163, 178–186. https://ajindex.com/articles/497625

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (7)

  1. Anıl, D. (2009). Uluslararası Öğrenci Başarılarını Değerlendirme Programı (PISA)’nda Türkiye’deki Öğrencilerin Fen Bilimleri Başarılarını Etkileyen Faktörler. Eğitim ve Bilim / Education and Science Cilt 34, Sayı 152, 87–100.
  2. Berberoğlu, G. & Kalender, İ. (2005).
  3. Öğrenci Başarısının Yıllara, Okul Türlerine, Bölgelere Göre İncelenmesi: ÖSS ve PİSA Analizi. Eğitim Bilimleri ve Uygulama, 4(7), 21-35.
  4. Bryk, A. S.& S.W. Raudenbush (1987). Application of Hierarchical Linear Models to Assessing Change, Psychological Bulletin, Vol. 101, No. 1,147-158, http://www.personal.psu.edu/ jxb14/M554/articles/Bryk&Raudenbush1987.pdf Bryk, A. S. &S.W. Raudenbush (1992). Hierarchical Linear Models. Thousand Oaks, CA: Sage. Çalışkan, M. (2008). The impact of school and student related factors on scientific literacy skills in the programme for international student assessment-PISA 2006. Ankara: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, yayımlanmamış doktora tezi. Eğitim Araştırma Geliştirme Dairesi başkanlığı (EARGED), PISA-2006
  5. Ulusal Raporu, Çevrimiçi erişim 20 Şubat 2010 http://earged.meb.gov.tr/pisa/dokuman/2006/rapor/Pisa_2006_ Ulusal_On_Rapor.swf House, J.D. (1993c). Cognitive-motivational predictors of science achievement. International Joumal of Instructional Media, 20, 155-162.
  6. Hox, J.J. (1995). Applied multilevel analysis. Amsterdam: TT-Publikaties. Çevrimiçi erişim 20 Ocak 2010 http://www.ioe.ac.uk/multilevel
  7. Jöreskog, K. G., Sörbom, D., Toit, S., & Toit, M. (2000). LISREL8: New statistical features. Chicago, Scientific Software International. Muthen, L.K.&B.O., Muthen (2007). Mplus Statistical Analysis With Latent Variables Users’s Guide, Fifth edition Los Angles, CA:Muthen&Muthen. Çevrimiçi erişim 20 Ocak 2010 http:// www.statmodel.com/download/usersguide/Mplus%20Users%20Guide%20v5.pdf Raudenbush, S.W., A.S. Bryk, Y.F. Cheong ve R.T. Congdon (2001). HLM 5 Hierarchical Linear and Nonlinear Modelling. Scientific Software International, Inc. USA Schreiber, J. B.&B. W. Griffin (2004). Review of Multilevel Modeling and Multilevel Studies in The Journal of Educational Research (1992-2002). J Educ Res 98 no1 S/O. The H.W. Wilson Company.