Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightKullandıkları stratejilerin akademik başarılarını yordama gücüne ilişkin sadece değerlendirme stratejilerinin akademik başarıyla anlamlı bir ilişkisinin olduğu ve toplam varyansın %8’ini açıkladığı görülmüştür.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu araştırmanın amacı, öğretmen adaylarının bilişüstü stratejiler kapsamında kullandıkları planlama, izleme, değerlendirme ve duyuşsal stratejilerinin akademik başarıları yordama gücünün belirlenmesidir. Araştırmanın çalışma grubunu, 2012-2013 öğrenim yılında Uşak Üniversitesi Eğitim Fakültesi Sınıf Öğretmenliği Bölümü 2. sınıfta öğrenim gören 106 öğretmen adayı oluşturmaktadır. Genel tarama modellerinden ilişkisel tarama modeline göre desenlenen araştırmada veri toplama aracı olarak Bilişüstü Öğrenme Stratejileri Belirleme Ölçeği kullanılmıştır. Araştırmada öğretmen adaylarının kullandıkları bilişüstü öğrenme stratejilerinin belirlenmesinde aritmetik ortalama, standart sapma, bilişüstü öğrenme stratejileriyle akademik başarı arasında doğrusal bir ilişki olup olmadığını belirlemek için Pearson Moment çift yönlü korelasyon analizi ve bu stratejilerin akademik başarıyı tahmin etme gücünün belirlenmesi için Çoklu Regresyon Analizi tekniklerinden yararlanılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre öğretmen adayların en çok planlama, izleme ve duyuşsal stratejileri kullandıkları; değerlendirme stratejilerini ise daha az kullandıkları ortaya çıkmıştır. Kullandıkları stratejilerin akademik başarılarını yordama gücüne ilişkin sadece değerlendirme stratejilerinin akademik başarıyla anlamlı bir ilişkisinin olduğu ve toplam varyansın %8’ini açıkladığı görülmüştür.
Abstract
The aim of this study is to examine the predictive power of planning, monitoring, evaluation and affective strategies, applied by preservice teachers in a metacognitive level, to predict academic success. The examined group is a collection of 106 second-year students in Department of Primary School Teacher Education in Faculty of Education in Uşak University. The descriptive texture of the study is constructed on relational scanning model and Metacognitive Learning Strategies Determining Scale is used as the data collection tool. The study utilizes arithmetic mean, standard deviation in order to identify the metacognitive learning strategies practiced by preservice teachers, and applies Pearson Moment product-moment correlation analysis to determine the probable linearity between metacognitive learning strategies and success, and finally uses Multiple Regression Analysis Techniques to analyze the power of these metacognitive strategies to predict success. Research results indicate that the preservice teachers use planning, monitoring and affective strategies more and the evaluation strategies lesser. The results over the predictive power of the used strategies by preservice teachers to predict their success show that only the evaluative strategies displayed a meaningful relation to academic success which explained the 8 % of the total variance.