Dergiler / Ondokuz Mayıs Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 45 Sayı: 1

Üniversite Öğrencilerinin Eğitim Hareketliliği Motivasyonlarının İncelenmesi

Examining the Motivations of University Students for Educational Mobility

Volkan Duran(IĞDIR ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-0692-0265
Taner Aydın(IĞDIR ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-8615-0808
Seçil Duran(ONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-2996-3786
Sayfa
433–460
Yayın Tarihi
2026-06-30
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen bulgular; sınava dayalı yerleştirme, ekonomik kısıtlar ve zorunlu/kısıtlı tercihlerin ağın yapısal merkezinde birbirine sıkı sıkıya bağlı olduğunu ve eğitim hareketliliğinin rasyonel bir seçimden ziyade, refleksif ve katmanlı bir anlam oluşturma süreci olduğunu ortaya koymaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, üniversite öğrencilerinin eğitim amacıyla hareket etme nedenlerini nasıl geliştirdiklerini ve bu nedenleri daha karmaşık ekonomik veya itici-çekici faktörlerle nasıl ilişkilendirdiklerini incelemektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmanın kapsamı, uluslararası öğrenci hareketliliğinden farklı olarak, Türkiye içindeki (çoğunlukla şehirler arası) eğitim odaklı hareketlilikle sınırlandırılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular; sınava dayalı yerleştirme, ekonomik kısıtlar ve zorunlu/kısıtlı tercihlerin ağın yapısal merkezinde birbirine sıkı sıkıya bağlı olduğunu ve eğitim hareketliliğinin rasyonel bir seçimden ziyade, refleksif ve katmanlı bir anlam oluşturma süreci olduğunu ortaya koymaktadır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2016 Verileri
⚙️Değişkenler:Eğitim hareketliliği · öğrenci motivasyonu · epistemik ağ analizi

Özet

Bu çalışma, üniversite öğrencilerinin eğitim amacıyla hareket etme nedenlerini nasıl geliştirdiklerini ve bu nedenleri daha karmaşık ekonomik veya itici-çekici faktörlerle nasıl ilişkilendirdiklerini incelemektedir. Çalışmanın kapsamı, uluslararası öğrenci hareketliliğinden farklı olarak, Türkiye içindeki (çoğunlukla şehirler arası) eğitim odaklı hareketlilikle sınırlandırılmıştır. Iğdır Üniversitesi'nde öğrenim gören 146 lisans öğrencisinin altı açık uçlu soruya verdikleri yazılı yanıtlar (1029 cümle düzeyinde alt birim), Shaffer, Collier ve Ruis'in (2016) çerçevesi ve Epistemik Ağ Analizi (ENA) temel alınarak analiz edilmiştir. Kodlama süreci, dil modeli tahminlerine dayanmaksızın, bilgisayar destekli ve belirlenimci bir sözlük (düzenli ifade - regex) prosedürü kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Ardından, öğrenci düzeyindeki ikili bitişiklik vektörleri küre normalizasyonuna tabi tutulmuş, tekil değer ayrışması (SVD) ile yansıtılmış ve eş-kayıtlı düğüm yerleşimi ile bütünleşik bir epistemik ağ olarak görselleştirilmiştir. Düğüm yerleşiminin eş-kayıt uyumu oldukça yüksektir (Pearson r=0,832 ve 0,972). MANOVA ve Mann–Whitney U testi kullanılarak yapılan grup karşılaştırmaları, cinsiyete ilişkin bütüncül (omnibus) MANOVA anlamlı değildir (Wilks' λ, p=0,069); yalnızca boyut bazında yapılan keşifsel karşılaştırmada birinci boyutta bir eğilim gözlenmiştir (Mann–Whitney U=2868, p=0,017, rank-biserial r ≈ 0,25). Elde edilen bulgular; sınava dayalı yerleştirme, ekonomik kısıtlar ve zorunlu/kısıtlı tercihlerin ağın yapısal merkezinde birbirine sıkı sıkıya bağlı olduğunu ve eğitim hareketliliğinin rasyonel bir seçimden ziyade, refleksif ve katmanlı bir anlam oluşturma süreci olduğunu ortaya koymaktadır.

Abstract

This study explores the ways in which university students develop and link their reasons for educational mobility to more complex economic or push–pull factors. The scope is limited to educational mobility within Türkiye (mostly between cities) unlike international student mobility. The written answers of 146 undergraduate students from Iğdır University to six open-ended questions (1029 sentence-level sub-units) were analysed based on the framework of Shaffer, Collier and Ruis (2016) and Epistemic Network Analysis (ENA). Coding was performed using a computer-assisted, deterministic lexicon (regular-expression) procedure, without relying on language-model estimation, and student-level binary adjacency vectors were then sphere-normalized, projected using singular value decomposition (SVD), and rendered as an integrated epistemic network by co-registered node placement. The co-registration fit of the node placement is high (Pearson r = 0.832 and 0.972). Group differences were examined using MANOVA and the Mann–Whitney U test. The omnibus MANOVA for gender was not significant (Wilks' λ, p = 0.069); an exploratory, dimension-wise comparison nonetheless indicated a tendency for gender on the first network dimension (Mann–Whitney U = 2868, p = 0.017, rank-biserial r ≈ 0.25). The results show that exam-based placement, economic constraint and compelled/constrained choice are closely linked in the structural core, and that educational mobility is a reflexive, stratified process of meaning making rather than a rational choice.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Duran, V., Aydın, T., Duran, S. (2026). Üniversite Öğrencilerinin Eğitim Hareketliliği Motivasyonlarının İncelenmesi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Cilt: 45 Sayı: 1, 433–460. https://doi.org/10.7822/omuefd.1852468

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (34)

  1. Abreu, M., Faggian, A., & McCann, P. (2015). Migration and inter-industry mobility of UK graduates. Journal of Economic Geography, 15(2), 353–385.
  2. An, N., & Li, J. L. (2024). Mobility as capital: A ‘three-step’ education pathway of Chinese transnational migrant families in Zimbabwe. Population, Space and Place, 31(1). https://doi.org/10.1002/psp.2873
  3. Appadurai, A. (2007). The capacity to aspire: Culture and the terms of recognition. In V. Rao & M. Walton (Eds.), Culture and public action (pp. 59–84). Stanford University Press.
  4. Ba, S., Hu, X., Stein, D., & Liu, Q. (2022). Assessing cognitive presence in online inquiry-based discussion through text classification and epistemic network analysis. British Journal of Educational Technology, 54(1), 247–266. https://doi.org/10.1111/bjet.13285
  5. Bilecen, B. (2020). Education and migration. In T. Bastia & R. Skeldon (Eds.), Routledge handbook of migration and development (pp. 242–250). Routledge.
  6. Bourdieu, P. (2011). The forms of capital. In J. Richardson (Ed.), Handbook of theory and research for the sociology of education (pp. 241–258). Greenwood.
  7. Bowman, D., Swiecki, Z., Cai, Z., Wang, Y., Eagan, B. R., Linderoth, J. T., & Shaffer, D. W. (2021). The mathematical foundations of Epistemic Network Analysis. In Advances in Quantitative Ethnography (pp. 91–105). Springer.
  8. Brunner, L. R. (2022). Towards a more just Canadian education-migration system: International student mobility in crisis. Studies in Social Justice, 16(1), 1–22.
  9. Bygnes, S., & Flipo, A. (2016). Political motivations for intra-European migration. Acta Sociologica, 60(3), 199–212.
  10. Cairns, D. (2022). Migration decision-making, mobility capital and reflexive learning. In The Palgrave handbook of youth mobility and educational migration (pp. 25–34). Palgrave Macmillan.
  11. Cherian, A. P., & Irudaya Rajan, S. (2024). Middle-class Indian students: Migration recruiters and aspirations. Population, Space and Place, 30(8). https://doi.org/10.1002/psp.2836
  12. Elmoazen, R., Saqr, M., Tedre, M., & Hirsto, L. (2022). A systematic literature review of empirical research on Epistemic Network Analysis in education. IEEE Access, 10, 17330–17348.
  13. Gareis, P., & Broekel, T. (2022). The spatial patterns of student mobility before, during and after the Bologna Process in Germany. Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie, 113(3), 290–309. https://doi.org/10.1111/tesg.12507
  14. Huang, H., & Cohen, S. (2023). It’s not all about money: Understanding Chinese student switchers in Britain. Population, Space and Place, 30(5). https://doi.org/10.1002/psp.2749
  15. Huang, X., Li, S., Wang, T., Pan, Z., & Lajoie, S. P. (2023). Exploring the co-occurrence of students’ learning behaviours and reasoning processes in an intelligent tutoring system: An epistemic network analysis. Journal of Computer Assisted Learning, 39(5), 1701–1713. https://doi.org/10.1111/jcal.12827
  16. King, R., & Raghuram, P. (2013). International student migration: Mapping the field and new research agendas. Population, Space and Place, 19(2), 127–137.
  17. Knezek, G., Gibson, D., Christensen, R., Trevisan, O., & Carter, M. (2022). Assessing approaches to learning with nonparametric multidimensional scaling. British Journal of Educational Technology, 54(1), 126–141. https://doi.org/10.1111/bjet.13275
  18. Kosmützky, A., Nokkala, T., & Diogo, S. (2020). Between context and comparability: Exploring new solutions for a familiar methodological challenge in qualitative comparative research. Higher Education Quarterly, 74(2), 176–192. https://doi.org/10.1111/hequ.12255
  19. Larson, E. M. (2025). Assessing value and questioning self-worth in educational migration: Indonesian university students in Singapore. Anthropology & Education Quarterly, 57(2). https://doi.org/10.1111/aeq.70036
  20. Lee, E. S. (1966). A theory of migration. Demography, 3(1), 47–57. Liu-Farrer, G. (2009). Educationally channeled international labor mobility: Contemporary student migration from China to Japan. International Migration Review, 43(1), 178–204. https://doi.org/10.1111/j.1747- 7379.2008.01152.x
  21. Lo, L., Li, W., & Tan, Y. (2024). Students on the move? Intellectual migration and international student mobility. In
  22. W. Li, L. Lo, & Y. Lu (Eds.), Intellectual migration: The movements of students and professionals. Routledge.
  23. Moskal, M. (2016). International students pathways between open and closed borders: Towards a multi-scalar approach to educational mobility and labour market outcomes. International Migration, 55(3), 126–138. https://doi.org/10.1111/imig.12301
  24. Niinimäki, N., Sormunen, K., Seitamaa-Hakkarainen, P., Davies, S., & Kangas, K. (2025). Technological competence in formal education collaborative maker projects: An epistemic network analysis. Journal of Computer Assisted Learning, 41(1). https://doi.org/10.1111/jcal.13114
  25. Oshima, J., Oshima, R., & Saruwatari, S. (2020). Analysis of students’ ideas and conceptual artifacts in knowledge-building discourse. British Journal of Educational Technology, 51(4), 1308–1321. https://doi.org/10.1111/bjet.12961
  26. Phalapong, P. (2025). Aspirations-capabilities of school-to-work transition in a migratory context: A case of Thai tertiary-level migrants in Taiwan. Asia Pacific Viewpoint, 67(1), 2–12. https://doi.org/10.1111/apv.70012
  27. Plopeanu, A., Homocianu, D., Mihaila, A., Crișan, E., Bodea, G., Bratu, R., & Airinei, D. (2018). Exploring the influence of personal motivations on students’ post-graduation migration intentions. Applied Sciences, 8(11), 2121.
  28. Raghuram, P. (2013). Theorising the spaces of student migration. Population, Space and Place, 19(2), 138–154.
  29. Reid, J. W., Parrish, J., Syed, S. B., & Couch, B. (2024). A scoping review of Epistemic Network Analysis in science education. Journal of Science Education and Technology.
  30. Shaffer, D. W., Collier, W., & Ruis, A. R. (2016). A tutorial on Epistemic Network Analysis: Analyzing the structure of connections in cognitive, social, and interaction data. Journal of Learning Analytics, 3(3), 9–45.
  31. Sjaastad, L. A. (1962). The costs and returns of human migration. Journal of Political Economy, 70(5), 80–93.
  32. Tokas, S., Sharma, A., Mishra, R., & Yadav, R. (2023). Non-economic motivations behind international student mobility. Journal of International Students, 13(2).
  33. Weber, T., Van Mol, C., & Wolbers, M. H. J. (2024). Does the development level of the origin country of international students influence where they enrol? A case study of the Netherlands. Population, Space and Place, 31(1). https://doi.org/10.1002/psp.2864
  34. Wu, B., Hu, Y., Ruis, A., & Wang, M. (2019). Analysing computational thinking in collaborative programming: A quantitative ethnography approach. Journal of Computer Assisted Learning, 35(3), 421–434. https://doi.org/10.1111/jcal.12348