AI Summary & Key Takeaways
AI InsightResults showed us that level of preferring complex constructivist exam type, metacognition learning strategy, auditory learning modality and kinesthetic learning modality were significantly effective to discriminate pre-service teachers who prefer alternative assessment methods strongly and half-heartedly.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The aim of this study is to determine the learning characteristics which discriminate preservice teachers who prefer alternative assessment methods strongly from the ones who prefer these methods half-heartedly. This is a correlation study. Working group of the study included 1. Bu makale Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü tarafından 17.02.2011 tarihinde doktora tezi olarak kabul edilen “ Öğretmen Adaylarının Başarıları Belirlenirken Tercih Ettikleri Durum Belirleme Yöntemlerini Etkileyen Faktörler ve Bu Yöntemlere İlişkin Görüşleri” isimli çalışmanın bir bölümü dikkate alınarak hazırlanmıştır719 pre-service teachers who receive education on preschool education, primary school education, computer education and instructional technology, elementary science education, elementary mathematics education, secondary science education and secondary mathematics education departments of five universities one private, four states located in Ankara Turkey. In order to collect data, “Assessment Preference Inventory”, “Motivated Strategies for Learning Questionnaire”, “Learning Modalities Questionnaire” were used. To analyze the collected data, discrimant analysis and content analysis were done. Results showed us that level of preferring complex constructivist exam type, metacognition learning strategy, auditory learning modality and kinesthetic learning modality were significantly effective to discriminate pre-service teachers who prefer alternative assessment methods strongly and half-heartedly.
Özet
Bu çalışmanın amacı, yeni durum belirleme yöntemlerini yüksek ve düşük düzeyde tercih eden öğretmen adaylarını ayıran öğrenmeye ilişkin özellikleri belirlemektir. Bu çalışmada korelasyonel model kullanılmıştır. Çalışma Ankara ili sınırları içerisinde bulunan 1 vakıf 4 devlet üniversitesinin, okulöncesi eğitimi, sınıf öğretmenliği, bilgisayar ve öğretim teknolojileri eğitimi, ilköğretim fen bilgisi öğretmenliği, ilköğretim matematik öğretmenliği, ortaöğretim matematik eğitimi, ortaöğretim fen eğitimi programlarında öğrenimlerine devam eden 719 öğretmen adayı üzerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışmada gerekli verilerin toplanmasında “Durum Belirleme Tercihleri Ölçeği”, “Güdülenme ve Öğrenme Stratejileri Ölçeği” ve “Öğrenme Biçemleri Ölçeği” kullanılmıştır. Elde edilen verilerin analizinde adımsal ayırma analizi hesaplanmıştır. Analiz sonucunda yeni durum belirleme yöntemlerini yüksek ve düşük düzeyde tercih eden öğretmen adaylarını ayırmada; karmaşık oluşturmacı sınav türünü tercih düzeyinin, bilişötesi öğrenme stratejisini benimseme düzeyinin, işitsel öğrenme biçemini benimseme düzeyinin ve bedensel öğrenme biçemini benimseme düzeyinin etkili olduğu belirlenmiştir