KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Türk Üstün Zeka ve Eğitim Dergisi / 2015 / Cilt: 5 - Sayı: 2

Matematik Alanında Üstün Yetenekli Öğrencilerin Öğrenme Stillerinin Karar Ağaçları Kullanılarak İncelenmesi

An Examination of Mathematically Gifted Students' Learning Styles by Decision Trees

Esra AKSOY
SERKAN NARLI
Sayfa
147–156
DOI
—
🏛️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)

Sonuç olarak tüm değişkenlerin üstün yetenekli öğrencilerin öğrenme stilleri üzerinde etkisi olduğu fakat en etkili değişkenin çoklu zeka alanı olduğu gözlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı, matematik alanında üstün yetenekli öğrencilerin öğrenme stillerini veri madenciliği yöntemini kullanarak incelemektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Araştırmanın örneklemi, 234 matematik alanında üstün yetenekli ortaokul öğrencisinden alanında üstün yetenekli öğrencilerin öğrenme stillerini çoklu zeka alanları, cinsiyetleri ve sınıf seviyelerine göre tahmin etmek için oluşturulan karar ağacı incelenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuç olarak tüm değişkenlerin üstün yetenekli öğrencilerin öğrenme stilleri üzerinde etkisi olduğu fakat en etkili değişkenin çoklu zeka alanı olduğu gözlenmiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmanın amacı, matematik alanında üstün yetenekli öğrencilerin öğrenme stillerini veri madenciliği yöntemini kullanarak incelemektir. Veri toplama aracı olarak 'Öğrenme Stili Envanteri' ve 'Çoklu Zeka Ölçeği' kullanılmıştır. Araştırmanın örneklemi, 234 matematik alanında üstün yetenekli ortaokul öğrencisinden alanında üstün yetenekli öğrencilerin öğrenme stillerini çoklu zeka alanları, cinsiyetleri ve sınıf seviyelerine göre tahmin etmek için oluşturulan karar ağacı incelenmiştir. Sonuç olarak tüm değişkenlerin üstün yetenekli öğrencilerin öğrenme stilleri üzerinde etkisi olduğu fakat en etkili değişkenin çoklu zeka alanı olduğu gözlenmiştir.

Abstract

The aim of this study was to examine mathematically gifted students' learning styles through data mining method. 'Learning Style Inventory' and 'Multiple Intelligences Scale' were used to collect data. The sample included 234 mathematically gifted middle school students. The construct decision tree was examined predicting mathematically gifted students' learning styles according to their multiple intelligences and gender and grade level. Results showed that all the variables used in the study had a significant effect on mathematically gifted students' learning styles, but the most effective attribute found was intelligence type.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AKSOY, E., NARLI, S. (2015). Matematik Alanında Üstün Yetenekli Öğrencilerin Öğrenme Stillerinin Karar Ağaçları Kullanılarak İncelenmesi. Türk Üstün Zeka ve Eğitim Dergisi, Cilt: 5 - Sayı: 2, 147–156. https://ajindex.com/articles/327895

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Altun, F. (2010). Üstün yetenekli öğrencilerin mükemmeliyetçilik özellikleri, okul motivasyonları, öğrenme stilleri ve akademik başarıları. (Unpublished master's thesis). Karadeniz Technical University, Trabzon. Altun, F., & Yazıcı, H. (2010). Learning styles of the gifted students in Turkey. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 9, 198-202.
  2. Babadoğan, C. (2000). Öğretim stili odaklı ders tasarımı geliştirme. Ministry of Education Journal, 147, 61-63.
  3. Biçer, M. (2010). İlköğretim 6., 7., 8. sınıf öğrencilerinin sınıf düzeyleri, cinsiyetleri, akademik başarıları ve ders grupları ile öğrenme stilleri arasındaki ilişki. (Unpublished master's thesis). Yıldız Technical University, İstanbul.
  4. Can, A (2007). Baskın çoklu zekâ boyutları ile öğrenme stilleri arasındaki ilişkiler. Retrived from www.abdullahcan.com/blog/wpcontent/uploads/aciklama/COKLUZEKA.pdf. Chan, D. W. (2008). Giftedness of Chinese students in Hong Kong: Perspectives from different conceptions of intelligences. Gifted Child Quarterly, 52(1), 40-54.
  5. Demir, R. (2010). Dokuzuncu Sınıf Öğrencilerinin Öğrenme Stilleri ve Çoklu Zekâ Alanlarının İncelenmesi. (Unpublished master's thesis) Çukurova University, Adana. Demir, R., & Aybek, B. (2014). Dokuzuncu sınıf öğrencilerinin öğrenme stilleri ve çoklu zekâ alanlarının incelenmesi. ijocis, 2(4). Dunn, R. (1984). Learning style: State of the science. Theory into Practice, 23(1), 10-19.
  6. Dunn, R. S., & Dunn, K. J. (1993). Teaching secondary students through their individual learning styles: Practical approaches for grades 7-12. Prentice Hall. EDM (n.d.) retrieved from http://www.educationaldatamining.org
  7. Felder, R. M., & Silverman, L. K. (1988). Learning and teaching styles in engineering education. Engineering education, 78(7), 674-681.
  8. Fleming, N. (2007). Vark a guide to learn ing styles. Retrieved from www.varklearn.com. Gardner, H. (1993). Multiple intelligences: The theory in practice. New York: Basic books. Gencel, İ. E. (2007). Kolb'un deneyimsel öğrenme kuramına dayalı öğrenme stilleri envanteri-III'ü Türkçe' ye uyarlama çalışması. Dokuz Eylül Social Science Institute Journal, 9(2), 120-139.
  9. Given, B. K. (1996). Learning Styles; A synthesized model. Journal of Accelerated Learning and Teaching, 21, 11-44.
  10. Grasha A. F., Riechmann S. (1982). The Grasha-Riechmann Student Learning Style Scales: Research Findings and Applications. In: J Keefe (Ed.): Student Learning Styles and Brain Behavior. Reston, VA: NASSP. Güntürkün, F. (2007). A comprehensive rev