Journals / Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi / 2017 / Cilt: 32 - Sayı: 4

Modeling the Factors Affecting Students’ Mathematical Literacy Scores: The Case of PISA 2012

Öğrencilerin Matematik Okuryazarlık Puanlarını Etkileyen Faktörlerin Modellenmesi: PISA 2012 Örneği

Pages
982–998
Publication Date
2022-10-19
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)

It was found that eight variables were related to interest in mathematics factor, eight variables were related to mathematics self-efficacy factor, and nine variables were related to work ethics factor.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The aim of this study is to examine whether interest in mathematics, mathematics self-efficacy and work ethics variables have any effect on mathematics literacy of students who took PISA 2012 by using structural equation modeling (SEM).
📊
Key Findings & Data:In the study, R2 coefficient was found to be 0.34.
💡
Conclusion & Impact:It was found that eight variables were related to interest in mathematics factor, eight variables were related to mathematics self-efficacy factor, and nine variables were related to work ethics factor.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2012 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The aim of this study is to examine whether interest in mathematics, mathematics self-efficacy and work ethics variables have any effect on mathematics literacy of students who took PISA 2012 by using structural equation modeling (SEM). Exploratory factor analysis extracted in three factors. It was found that eight variables were related to interest in mathematics factor, eight variables were related to mathematics self-efficacy factor, and nine variables were related to work ethics factor. Of these variables, three were latent and twenty-five were observed. Then the consistency of the model was analyzed, and it was found that model could be used for the whole data set. “Mathematics self-efficacy” variable was found to be the best predictor of mathematics literacy. The other two variables, namely “interest in mathematics” and “study ethics”, were found to have less effect on mathematics literacy. In addition, these two variables were found to less predict mathematics literacy. In the study, R2 coefficient was found to be 0.34. It means that 34% of the variance in students’ mathematics literacy is explained by interest in mathematics, self-efficacy, and work ethics variables. The data obtained showed that the model designed was confirmed

Özet

Bu çalışma ile PISA 2012 Türkiye örnekleminde yer alan öğrencilerin matematik okuryazarlıklarının yapısal eşitlik modeli (YEM) kullanılarak matematiğe karşı ilgi, öz yeterlik ve çalışma etiği değişkenleri ile ilişkili olup olmadığı belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmada yapılan temel bileşenler faktör analizi ile toplam 3 faktörün bulunduğu görülmüştür. Bu faktörler matematiğe karşı ilgi gizil değişkeninin yordadığı sekiz, matematik özyeterliği gizil değişkeninin yordadığı sekiz ve çalışma etiği gizil değişkeninin yordadığı dokuz gözlenen değişken olmak üzere toplam 25 gözlenen değişkenden elde edilmiştir. Toplam üç gizil ve 25 gözlenen değişkenden oluşan bir model kurulmuştur. Model uyumu incelendiğinde kullanılan indekslerin kabul edilebilir ölçütlerde olduğu görülmüş ve kurulan modelin tüm veri seti için geçerli olduğu sonucuna varılmıştır. Kurulan yapısal eşitlik modeli incelendiğinde öğrencilerin matematik okuryazarlığını en iyi yordayan değişkenin ve okuryazarlığı belirleyen en önemli faktörün "özyeterlik" olduğu, okuryazarlığı en az ve negatif yönde yordayan değişkenlerin ise "ilgi" ve "çalışma etiği" olduğu belirlenmiştir. Araştırmada R2 katsayısı 0.34 olarak bulunmuştur. Bu katsayısı öğrencilerin matematik okuryazarlıklarının ilgi, özyeterlik ve çalışma etiği değişkenleri tarafından % 34'ünün açıklandığını göstermektedir. Tüm elde edilen değerler göz önüne alındığında ise kurgulanan modelin doğrulandığı gözlenmiştir

🔖

Cite This Article

ÇETİN, S., GÖK, B. (2022). Modeling the Factors Affecting Students’ Mathematical Literacy Scores: The Case of PISA 2012. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Cilt: 32 - Sayı: 4, 982–998. https://ajindex.com/articles/531733

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Abak A, Eryılmaz A, Fakıoğlu T (2002). Determining university students’ selected affective characteristics. V. National Science and Mathematics Education Congress, 16-18
  2. September, Ankara,
  3. Turkey. Aksu, G. ve Güzeller, C. O. (2016). PISA 2012 matematik okuryazarlığı puanlarının karar ağacı yöntemiyle sınıflandırılması: Türkiye örneklemi. Eğitim ve Bilim, 41(185), 101-122.
  4. 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
  5. Anıl. D. (2009). Uluslararası öğrenci başarılarını değerlendirme programı (PISA)’nda Türkiye’deki öğrencilerin fen bilimleri başarılarını etkileyen faktörler. Eğitim ve Bilim, 34 (154), 87-100.
  6. Bandura A (1977). Social learning theory. General Learning Press,
  7. New York. Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. New York: W. H. Freeman and Company. Basista, B. & Mathews, S. (2002). Integrated science and mathematics professional development programs. School science and mathematics, 102 (7), 359–370.
  8. Berberoğlu, G. ve Kalender, İ. (2005). Öğrenci başarısının yıllara, okul türlerine, bölgelere göre incelenmesi: ÖSS ve PİSA analizi. Eğitim Bilimleri ve Uygulama, 4 (7), 21-35. Büyüköztürk. Ş. Kılıç Çakmak. E. Akgün. Ö. E. Karadeniz. Ş. ve Demirel. F. (2011). Bilimsel ara t rma y ntemleri. Ankara:
  9. Pegem Akademi. Büyüköztürk. Ş. (2006). Sosyal bilimler için veri analizi el kitab: istatistik. ara t rma deseni. SPSS uygulamalar ve yorum. Ankara: Pegem Yayıncılık. Çokluk. Ö. Şekercioğlu. G. ve Büyüköztürk. Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok deği kenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamalar. Ankara: Pegem Akademi. Crowley. S.L & Fan. X. (1997). Structural equation modeling: basic concepts and applications in personality assessment research. Journal of Personality Assessment. 68 (3). 508-31.
  10. Demir, İ., ve Kılıç, S. (2010). Öğrencilerin matematiğe karşı tutumlarının matematik başarısı üzerine etkisi. İstanbul Ayd n Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 2 (4), 50-70.
  11. Dewey, J. (1933).
  12. How we think. Boston, MA: Heath and Company. Durukan, Ü. G, Batman, D. ve Yiğit, N. (2015). Öğretmen adaylarının ders çalışma alışkanlıkları. İn nü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 16(1), 63-80.
  13. EARGED (2005). PISA 2003 projesi ulusal nihai rap