KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi / 2023 / Cilt: 13 Sayı: 4

ÖĞRETMEN ADAYLARININ VERİLERE YÖNELİK GÖRÜŞLERİ

VIEWS OF PRE-SERVICE TEACHERS’ ABOUT DATA

Melihan Ünlü(Aksaray Üniversitesi)0000-0003-3337-8758
Betül Keray Dinçel(AKSARAY UNIVERSITY, AKSARAY VOCATIONAL SCHOOL)0000-0002-2184-7361
Hülya Ertaş Kılıç(AKSARAY UNIVERSITY, AKSARAY VOCATIONAL SCHOOL)0000-0001-9683-3186
Safiye Temel Aslan(AKSARAY UNIVERSITY, AKSARAY VOCATIONAL SCHOOL)0000-0001-6969-8871
Sayfa
2008–2025
Yayın Tarihi
2023-12-25
🏛️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)

Öğretmen adaylarının veri tanımına ilişkin verdikleri yanıtlar verileri daha çok bilgi ve nicel değer olarak düşündüklerini göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı öğretmen adaylarının verilere ve verileri anlayabilme durumlarına ilişkin değerlendirmelerini belirlemektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Araştırmanın çalışma grubunu 6’sı Türkçe öğretmenliği, 6’sı ilköğretim matematik öğretmenliği ve 6’sı fen bilgisi öğretmenliğinde öğrenim gören 18 öğretmen adayı oluşturmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Öğretmen adaylarının veri tanımına ilişkin verdikleri yanıtlar verileri daha çok bilgi ve nicel değer olarak düşündüklerini göstermektedir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:veri · veri okuryazarlığı · öğretmen adayları

Özet

Bu çalışmanın amacı öğretmen adaylarının verilere ve verileri anlayabilme durumlarına ilişkin değerlendirmelerini belirlemektir. Araştırmanın çalışma grubunu 6’sı Türkçe öğretmenliği, 6’sı ilköğretim matematik öğretmenliği ve 6’sı fen bilgisi öğretmenliğinde öğrenim gören 18 öğretmen adayı oluşturmaktadır. Öğretmen adaylarının düşüncelerini derinlemesine inceleyebilmek amacıyla veri toplama aracı olarak görüşme yöntemi tercih edilmiştir. Verilerin analizinde içerik analizi yöntemi kullanılmıştır. Öğretmen adaylarının veri tanımına ilişkin verdikleri yanıtlar verileri daha çok bilgi ve nicel değer olarak düşündüklerini göstermektedir. Verileri en fazla “bilgiyi işlemede ve bilgi edinme/vermede” işe yarar gördükleri sonucuna ulaşılmıştır. Katılımcıların çoğunluğu veri setindeki değişkenleri ve değişkenler arasındaki ilişkileri anlayabildiklerini belirtirken bir konuya ait verilerde, verilerdeki örüntüyü belirlemede ve verilerin bağlamını tahmin etmede zorlandıklarını ifade etmişlerdir. Öğretmen adaylarının büyük bir çoğunluğu veri görselleştirmelerini anlayabildiklerini belirtmişlerdir. Bununla birlikte öğretmen adayları en fazla nicel/nitel veri içeren tabloları yorumlamada, grafikte nicel veriler yer aldığında ve grafikteki veri aralıklarını belirlemede zorlandıklarını belirtmişlerdir. Ayrıca katılımcıların tamamının veri çıkarım alanlarının farkında oldukları ve günlük yaşamlarında verilerden en çok bilgiyi anlamak/aktarmak için yararlandıkları görülmektedir.

Abstract

The aim of the study is to examine the views of pre-service teachers about how they define, make sense of, and where they use the data. The study group of the research consists of 18 pre-service teachers, 6 of whom are Turkish, 6 of whom are mathematics, and 6 of whom are studying science teaching. In order to examine the views of the pre-service teachers, semi-structured interview form was preferred as a data collection tool. Descriptive analysis method was used to analyze the data. The answers given by the pre-service teachers regarding the definition of data show that they think of data as information/preliminary information and expressions/ values. It was concluded that they found the data most useful in "processing information and obtaining/giving information". While the majority of the participants stated that they could understand the variables in the data set and the relationships between the variables, they had difficulty in identifying the pattern of the data and estimating the context of the data. Pre-service teachers stated that, they had difficulty in interpreting the tables containing quantitative/qualitative data, determining the data ranges in the graph and when there was quantitative data in the graph. In addition, it is seen that all of the participants are aware of their data extraction areas and they mostly use the data to base their decisions in their daily lives.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Ünlü, M., Dinçel, B. K., Kılıç, H. E., Aslan, S. T. (2023). ÖĞRETMEN ADAYLARININ VERİLERE YÖNELİK GÖRÜŞLERİ. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, Cilt: 13 Sayı: 4, 2008–2025. https://doi.org/10.30783/nevsosbilen.1270115

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (37)

  1. Ackoff, R. L. (1989). From data to wisdom. Journal of Applied Systems Analysis, 16, 3-9. https://softwarezen.me/wp-content/uploads/2018/01/datawisdom.pdf
  2. Baker, L. (2020). Data types getting started with statistics. https://books.google.com.tr/books?id=AlMMEAAAQBAJ&printsec=frontcover&d=types+of+data+qualitative+data+quantitative+data&hl=tr&sa=X&ved=2ahUKEwj2g569yv_uAhWoxIsKHRa8AsEQ6AEwB3oECAUQAg#v=onepage&q=types%20of%20data%20qualitative%20data%20quantitative%20data&f=false.
  3. Başkale, H. (2016). Nitel araştırmalarda geçerlik, güvenirlik ve örneklem büyüklüğünün belirlenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Hemşirelik Fakültesi Elektronik Dergisi (DEUHFED), 9(1), 23-28. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/753041.
  4. Büyüköztürk, Ş., Kılıç-Çakmak, E., Akgün, Ö., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2011). Bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem Akademi Yayıncılık.
  5. Calzada-Prado, J., & Marzal, M.Á. (2013). Incorporating data literacy into information literacy programs: Core competencies and contents, Libri, 63(2), 123-134. https://doi.org/10.1515/libri-2013-0010.
  6. Capraro, M. M., Kulm, G., & Capraro, R. M. (2005). Middle grades: Misconceptions in statistical thinking. School Science and Mathematics, 105(4), 165-174. https://doi.org/10.1111/j.1949-8594.2005.tb18156.x
  7. Çelik, S. & Akdamar, E. (2018). Büyük veri ve veri görselleştirme. Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi, (65), 253-264. https://dergipark.org.tr/en/pub/abuhsbd/issue/36059/404871
  8. Dunlap, K., & Piro, J. S. (2016). Diving into data: Developing the capacity for data literacy in teacher education. Cogent Education, 3(1), 1-13. https://doi.org/10.1080/2331186X.2015.1132526
  9. Ebbeler, J., Poortman, C.L., Schildkamp, K., & Pieters, J. M. (2017). The effects of a data use intervention on educators’ satisfaction and data literacy. Educational Assessment, Evaluation and Accountability (29), 83–105. https://doi.org/10.1007/s11092-016-9251-z
  10. Frank, M., Walker, J., Attard, J., & Tygel, A. (2016). Data Literacy: what is it and how can we make it happen? Editorial. The Journal of Community Informatics, 12(3), 4-8. https://doi.org/10.15353/joci.v12i3.3274
  11. Gallup, S.D., Dattero, R., & Hicks, R.C. (2002). Knowledge management systems: an architecture for active and passive knowledge. Information Resource Management Journal, 15(1), 22-7. https://doi.org/ 10.4018/irmj.2002010103
  12. Gardner, H. E. (2000). Intelligence reframed: Multiple intelligences for the 21st century. Hachette.
  13. Gibson, J. P., & Mourad, T. (2018). The growing importance of data literacy in life science education. American Journal of Botany, 105(12), 1953-1956. https://doi.org/10.1002/ajb2.1195
  14. Gummer, E. S., & Mandinach, E. B. (2015). Building a conceptual framework for data literacy. Teachers College Record, 117(4), 1-22. https://doi.org/10.1177/016146811511700401 Henderson, J., & Corry, M. (2020). Data literacy training and use for educational professionals. Journal of Research in Innovative Teaching & Learning. 14(2), 232–244. https://doi.org/ 10.1108/JRIT-11-2019-0074
  15. Hoelter, L. (2017). “But it’s a number, so it has to be true!”: An introduction to data literacy, part I. K. Fontichiaro, A. Lennex, T. Hoff, K. Hovinga ve J. A. Oehrli (Ed.), Data literacy in the real world: Conversations & Case studies (s. 9-12) içinde. Michigan Publishing, University of Michigan Library.
  16. Hunter-Thomson, K. (2020). Data literacy 101: What can we actually claim from our data? Science Scope, 43(6), 20-26. https://www.proquest.com/openview/7c4c7fc2ebe84e743a2da009a6e9a57e/1?pq-origsite=gscholar&cbl=36017
  17. In, J. & Lee, S. (2017). Statistical data presentation. Korean Journal of Anesthesiology, 70(3), 267-276. https://doi.org/10.4097/kjae.2017.70.3.267
  18. Kelleher, J. D. & Tierney, B. (2020). Veri bilimi (O. Öztürk, Çev.). Tellekt.
  19. Loshin, D. (2010). Master data management. Morgan Kaufmann.
  20. Liew, A. (2007). Understanding data, information, knowledge and their inter-relationships. Jour Journal of Knowledge Management Practice, 8(2). http://www.tlainc.com/articl134.htm
  21. Mandinach, E. B., & Gummer, E. S. (2013). A systemic view of implementing data literacy in educator preparation. Educational Researcher, 42(1), 30-37. https://doi.org/10.3102/0013189X12459803
  22. Mandinach, E. B., & Schildkamp, K. (2021). Misconceptions about data-based decision making in education: An exploration of the literature. Studies in Educational Evaluation, 69, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2020.100842
  23. Marr, B. (2017). Veri stratejisi. MediaCart.
  24. Marsh, J. A. (2012). Interventions promoting educators’use of data: research insights and gaps. Teachers College Record, 114(11), 1–48. https://doi.org/10.1177/016146811211401106
  25. MEB (2019). PISA 2018 Türkiye ön raporu. http://pisa.meb.gov.tr/eski%20dosyalar/wp-content/uploads/2020/01/PISA_2018_Turkiye_On_Raporu.pdf
  26. Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded source book. SAGE.
  27. Özbey, İ. B. (2021). Koronavirüs salgınının toplumsal yapı üzerindeki etkileri: Erzurum örneği. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23(3), 821-839. https://doi.org/10.32709/akusosbil.874853
  28. Patton, M. Q. (2014). Nitel araştırma ve değerlendirme yöntemleri (M. Bütün ve S. B. Demir, Çev. Ed.). Pegem Akademi Yayıncılık.
  29. Rezba, R. J., Sprague, C. R., McDonnough, J. T. & Matkins, J. J. (2007). Learning and assessing science process skills. Kendall/Hunt Publishing Company.
  30. Robson, C. (2015). Gerçek dünya araştırması (Ş. Çınkır & N. Demirkasımoğlu, Çev.). Anı Yayıncılık.
  31. Türk Dil Kurumu Sözlükleri (2019). Genel Türkçe sözlük. https://sozluk.gov.tr. Vahey, P., Yarnall, L., Patton, C., Zalles, D., & Swan, K. (2006). Mathematizing middle school: Results from across-disciplinary study of data literacy. San Francisco: Paper presented at the Annual Conference of the American Educational Research Association.
  32. Vahey, P., Rafanan, K., Patton, C., Swan K., van’t Hooft, M., Kratcoski, A. & Stanford, T. (2012). A cross-disciplinary approach to teaching data literacy and proportionality. Educational Studies in Mathematics (81), 179–205. https://doi.org/10.1007/s10649-012-9392-z.
  33. Wang, R. Y. & Strong, D. M. (1996). Beyond accuracy: What data quality means to data consumers. Journal of Management Information Systems, 12(4), 5-33. https://doi.org/10.1080/07421222.1996.11518099
  34. Weber, R. P. (1990). Basic content analysis. SAGE. https://doi.org/10.4135/9781412983488
  35. Wolff, A., Gooch, D., Cavero Montaner, J.J, Rashid, U. & Kortuem, G. (2016). Creating an understanding of data literacy for a data-driven society. The Journal of Community Informatics, 12(3), 9-26. https://doi.org/10.15353/joci.v12i3.3275
  36. Yıldırım, A. & Şimşek, H. (2008). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Seçkin Yayıncılık.
  37. Yüksel-Şahin, F. (2004). Ortaöğretim öğrencilerinin ve üniversite öğrencilerinin matematik korku düzeyleri. Eğitim Bilimleri ve Uygulama, 3(5), 57- 74. https://www.idealonline.com.tr/IdealOnline/lookAtPublications/paperDetail.xhtml?uId=26965