Journals / Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi / 2018 / Cilt: 17 - Sayı: 68

EXAMINATION OF THE CLASSIFICATION ACCURACIES ACCORDING TO VARIOUS VARIABLES OF FAMILIARITY OF INFORMATION-COMMUNICATION TECHNOLOGIES OF STUDENTS IN DIFFERENT COUNTRIES

FARKLI ÜLKELERDEKİ ÖĞRENCİLERİN BİLGİ-İLETİŞİM TEKNOLOJİLERİNE AŞİNALIKLARININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLERE GÖRE SINIFLAMA DOĞRULUKLARININ İNCELENMESİ

Pages
1386–1409
Publication Date
2018-10-24
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)

According to the results of the research; it was found that the level of familiarity with ICT was the highest in Portugal in general, while in some sub-dimensions Turkey was found to be Greece in some sub-dimensions, and Shanghai in the last place.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The aim of this research is to examine the classification accuracy of the familiarity of information communication technologies of Turkey, Greece, Portugal and Shanghai at different mathematics competence levels of 15 years old students participating in PISA 2012 application according to school type, socio-economic level and genders.
📊
Key Findings & Data:According to the results of discriminant function analysis; 60.9%, 83.6%, 61.2%, 54% in Turkey, Greece, Portugal and Shanghai, respectively. 56%, 48.6%, 50.2%, 55.6% according to the socio-economic level; 64.2%, 58.4%, 65.2%, 57.5% classification accuracy was obtained according to gender.
💡
Conclusion & Impact:According to the results of the research; it was found that the level of familiarity with ICT was the highest in Portugal in general, while in some sub-dimensions Turkey was found to be Greece in some sub-dimensions, and Shanghai in the last place.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2012 Verileri
⚙️Variables:PISA · Bilgi İletişim Teknolojileri Aşinalığı · Diskriminant Fonksiyon Analizi

Abstract

The aim of this research is to examine the classification accuracy of the familiarity of information communication technologies of Turkey, Greece, Portugal and Shanghai at different mathematics competence levels of 15 years old students participating in PISA 2012 application according to school type, socio-economic level and genders. The model of the research was correlational and multivariate analysis of variance (MANOVA) and discriminant function analysis were used to answer the research questions. According to the results of the research; it was found that the level of familiarity with ICT was the highest in Portugal in general, while in some sub-dimensions Turkey was found to be Greece in some sub-dimensions, and Shanghai in the last place. In the use of information communication technologies in mathematics lesson, it is found that Turkey has high index values ​​according to the other countries. According to the results of discriminant function analysis; 60.9%, 83.6%, 61.2%, 54% in Turkey, Greece, Portugal and Shanghai, respectively. 56%, 48.6%, 50.2%, 55.6% according to the socio-economic level; 64.2%, 58.4%, 65.2%, 57.5% classification accuracy was obtained according to gender. In each country, the classification accuracy by school type, socio-economic level and gender is equal to or above the maximum chance criteria. These results; it supports the differences in school type, socio-economic level and gender in each country and shows that predictors are the significant.

Özet

Bu araştırmanın amacı, PISA 2012 uygulamasına katılan farklı matematik yeterlik düzeyindeki Türkiye, Yunanistan, Portekiz ve Şanghay’daki 15 yaş grubu öğrencilerin bilgi iletişim teknolojileri aşinalıklarının; öğrencilerin okul türü, sosyo-ekonomik düzey ve cinsiyetlerine göre sınıflama doğruluklarını incelemektir. Araştırma korelasyonel araştırma olarak yürütülmüş olup, araştırma sorularını yanıtlamak için çok değişkenli varyans analizi (MANOVA) ve diskriminant fonksiyon analizi kullanılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre; genel olarak BİT aşinalık düzeyinin en yüksek Portekiz’de olduğu, ikinci sırada bazı alt boyutlarda Türkiye’nin bazı alt boyutlarda Yunanistan’ın yer aldığı, son sırada ise Şanghay’ın yer aldığı bulunmuştur. Matematik dersinde bilgi iletişim teknolojileri kullanımında Türkiye’nin diğer ülkelere göre manidar olarak yüksek indeks değerlerine sahip olduğu bulunmuştur. Diskriminant fonksiyon analizi sonuçlarına göre; Türkiye, Yunanistan, Portekiz ve Şanghay’da sırasıyla okul türüne göre %60.9, %83.6, %61.2, %54; sosyo-ekonomik düzeye göre %56, %48.6, %50.2, %55.6; cinsiyetlere göre %64.2, %58.4, %65.2, %57.5 sınıflama doğruluğu elde edilmiştir. Her ülkede okul türü, sosyo-ekonomik düzey ve cinsiyetlere göre sınıflama doğruluğu maksimum şans kriterine eşit veya bu kriterin üzerindedir. Bu sonuçlar; her ülkede okul türü, sosyo-ekonomik düzey ve cinsiyetlere göre elde edilen farkları desteklemekte ve yordayıcıların manidar olduğunu göstermektedir.

🔖

Cite This Article

ŞENGÜL, M., DEMİR, E. (2018). EXAMINATION OF THE CLASSIFICATION ACCURACIES ACCORDING TO VARIOUS VARIABLES OF FAMILIARITY OF INFORMATION-COMMUNICATION TECHNOLOGIES OF STUDENTS IN DIFFERENT COUNTRIES. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 17 - Sayı: 68, 1386–1409. https://ajindex.com/articles/97416

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Acar, T. (2015). Examination of the PISA 2009 Reading skills and information and communication technology (ICT) use skills of Turkish students. Educational Research and Reviews, 10(13), 1825-1831.
  2. Akpınar, Y. (2003). Öğretmenlerin yeni bilgi teknolojileri kullanımında yükseköğretimin etkisi: İstanbul okulları örneği. The Turkish Online Journal of Educational Technology, 2(2), 79-96.
  3. Altun, T. (2011). İlköğretim öğrencilerinin bilgisayara yönelik tutumlarının incelenmesi: Trabzon ili örneği. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 2(1), 69-86.
  4. Anderson, G. & Anderson, G. J. (1998). Fundamentals of educational research (2nd Ed.). London: Psychology Press.
  5. Attewell, P. (2001). The first and second digital divides. Sociology of Education, 74(3), 252-259.
  6. Aypay, A. (2010). Information and communicatıon technology (ICT) usage and achivement of Turkish students in PISA 2006. The Turkish Online Journal of Educational Technology, 9(2), 116-124.
  7. Bayraktar, S. (2002). A meta-analysis of the effectiveness of computer-assisted instruction in science education. Journal of Research on Computing in Education, 34(2), 173-188.
  8. Bilican-Demir, S. ve Yıldırım, Ö. (2016). Okulda ve okul dışında bilgi ve iletişim teknolojilerinin kullanımının öğrencilerin PISA 2012 performansıyla ilişkisinin incelenmesi. Kastamonu Eğitim Dergisi, 24(1), 251-262.
  9. Blurton, C. (1999). “New directions of ICT-use in education”. Available online http://www.unesco.org/education/educprog/lwf/dl/edict.pdf.
  10. Büyüköztürk, Ş., Çakmak K. E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F. (2009). Bilimsel araştırma yöntemleri. Ankara:
  11. Pegem A Yayıncılık. Cengizhan, S. (2007). Proje temelli ve bilgisayar destekli öğretim tasarımlarının; bağımlı, bağımsız ve iş birlikli öğrenme stillerine sahip öğrencilerin akademik başarılarına ve öğrenim kalıcılığına etkisi. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 5(3), 377-401.
  12. Cheung, K., Mak, S. & Sit, P. (2013). Online reading activities and ICT use as mediating variables in explaining the gender difference in digital reading literacy: Comparing Hong Kong and Korea. Asia-Pacific Education Researcher, 22(4), 709–720. Chisăliţă, O. A. & Creţu, C. (2014). What do PISA 2012 results tell us about european students’ ICT access, ICT use and ICT attitudes? The 10th International Scientific Conferencee Learning and Software for Education Bucharest, April 24-25.
  13. Çakır, O. (2012). Students' self confidence and attitude regarding computer: An international analysis based on computer