Journals / Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi / 2020 / Cilt: 2 - Sayı: 2

Investigation of Emotional Factors Affecting PISA 2018 Research with Data Mining Methods

PISA 2018 Araştırmasına Etki Eden Duygusal Faktörlerin Veri Madenciliği Yöntemleri İle İncelenmesi

Pages
113–148
Publication Date
2020-12-20
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)

In line with the findings of the research, various suggestions have been made for policy makers, educators, and researchers.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study aims to examine the students who participated in the 2018 PISA research with their mathematics, science and reading scores, and their relationship with being happy and sad, being satisfied with their life, and finding a meaning in their life. 600,000 students in the 15-year age group from 79 countries participated in the PISA 2018 survey.
📊
Key Findings & Data:The data of this research consists of the mathematics, science, reading scores of students participating in PISA 2018 and answers related to the research questions obtained from the main student survey.
💡
Conclusion & Impact:In line with the findings of the research, various suggestions have been made for policy makers, educators, and researchers.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2018 Verileri
⚙️Variables:PISA 2018 · Mutluluk ve başarı · anlam duygusu

Abstract

This study aims to examine the students who participated in the 2018 PISA research with their mathematics, science and reading scores, and their relationship with being happy and sad, being satisfied with their life, and finding a meaning in their life. 600,000 students in the 15-year age group from 79 countries participated in the PISA 2018 survey. The data of this research consists of the mathematics, science, reading scores of students participating in PISA 2018 and answers related to the research questions obtained from the main student survey. Educational data mining techniques were used in the analysis of the data. RapidMiner program and SPSS package software were used for data analysis. Correlation analysis has been revealed by using decision trees. As a result of the findings obtained, it was observed that the math, science and reading scores of the countries increased as the happiness rate of the students increased. It was observed that mathematics, science and reading scores were low when the satisfaction level of life was too high or low, and the countries where students who were very satisfied with their life were concentrated had low math, science and reading scores. In line with the findings of the research, various suggestions have been made for policy makers, educators, and researchers.

Özet

Bu araştırma 2018 PISA araştırmasına katılan öğrencilerin matematik, fen ve okuma puanlarını öğrencilerin mutlu ve üzgün olma, hayatından memnun olup olmama, hayatında bir anlam bulma durumları ile ilişkisini incelemeye yöneliktir. PISA 2018 araştırmasına 79 ülkeden 15 yaş grubunda 600.000 öğrenci katılmıştır. Bu araştırmanın verilerini PISA 2018’e katılan öğrencilerin matematik, fen ve okuma puanları ile ana öğrenci anketinden elde edilen araştırma kapsamındaki sorulara ilişkin yanıtlar oluşturmaktadır. Araştırmada verilerin analizi için eğitsel veri madenciliği tekniklerinden yararlanılmıştır. Verilerin analizi için RapidMiner programından ve SPSS paket yazılımından yararlanılmıştır. Korelasyon analizi, karar ağaçları kullanılarak ilişkiler ortaya çıkarılmıştır. Elde edilen bulgular sonucunda öğrencilerin mutluluk oranı arttıkça ülkelerin matematik, fen ve okuma puanlarının arttığı, üzgün olan öğrencilerin oranı arttıkça matematik, fen ve okuma puanlarının düştüğü görülmüştür. Hayattan memnuniyet oranı çok yüksek veya düşük olduğunda matematik, fen ve okuma puanlarının düştüğü, hayatından çok memnun olan öğrencilerin yoğunluk gösterdiği ülkelerin matematik, fen ve okuma puanlarının düşük olduğu görülmüştür. Araştırmadan elde edilen bulgular doğrultusunda politika geliştiriciler, eğitimciler ve araştırmacılar için çeşitli önerilerde bulunulmuştur.

🔖

Cite This Article

SAĞLAM, Z., PEKYÜREK, M. F., YILMAZ, R. (2020). Investigation of Emotional Factors Affecting PISA 2018 Research with Data Mining Methods. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi, Cilt: 2 - Sayı: 2, 113–148. https://ajindex.com/articles/743087

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Ahmed, S. (2015). Mutluluk vaadi [The promise of happiness]. D. Mayadağ, Çev. İstanbul:
  2. Sel. Aksu, G., & Doğan, N. (2018). Veri madenciliğinde kullanılan öğrenme yöntemlerinin farklı koşullar altında karşılaştırılması [Comparison of learning methods used in data mining under different conditions]. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 51(3), 71-100.
  3. Aksu, G., & Güzeller, C. O. (2016). PISA 2012 matematik okuryazarlığı puanlarının karar ağacı yöntemiyle sınıflandırılması: Türkiye örneklemi [Classification of PISA 2012 mathematical literacy scores using decision-tree method: Turkey Sampling]. Eğitim ve Bilim, 41(185), 101-122.
  4. Akyüz, G., & Pala, N. M. (2010). The effect of student and class characteristics on mathematics literacy and problem solving in PISA 2003. Elementary Education Online, 9(2), 668-678.
  5. Anıl, D. (2010). Uluslararası öğrenci başarılarını değerlendirme programı (PISA)’nda Türkiye’deki öğrencilerin fen bilimleri başarılarını etkileyen faktörler [Factors effecting science achievement of science students in programme for international students’ achievement (PISA) in Turkey]. Eğitim ve Bilim, 34(152), 87-100.
  6. Aydın, A., Erdağ, C., & Taş, N. (2011). 2003-2006 PISA okuma becerileri sonuçlarının karşılaştırmalı olarak değerlendirilmesi: en başarılı beş ülke ve Türkiye [A comparative evaluation of PISA 2003–2006 results in reading literacy skills: an example of top-five OECD Countries and Turkey]. Kuram Ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 11, 651-673.
  7. Aydın, C., Kaya, M., & Peker, H. (2015). Hayatın anlam ve amacı: geçerlik ve güvenirlik çalışması [Meaning and purpose of life scale: the study of ist validity and reliability]. Ondokuz Mayıs Üniversitesi İlahiyat Fakültesi Dergisi, 38, 39-55.
  8. Bilgin, A. (2008). Merkez tabanlı kümeleme algoritmalarının karşılaştırılması [The comparison a center-based clustering algorithms]. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Kocaeli Universitesi, Kocaeli. Boylu, A. A., & Paçacıoğlu, B. (2016). Yaşam kalitesi ve göstergeleri [Quality of life and indicators]. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 8(15), 137-150.
  9. Brassai, L., Piko, B. F., & Steger, M. F. (2011). Meaning in life: Is it a protective factor for adolescents’ psychological health? International Journal of Behavioral Medicine, 18(1), 44-51.
  10. Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E. K., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2017). Eğitimde bilimsel araştırma yöntemleri [Scientific research methods in education]. Pegem Akademi Yayınları, Ank