Dergiler / Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi / 2010 / Cilt: 2010 - Sayı: 38

Using PISA 2003, examining the factors affecting students' mathematics achievement

Öğrencilerin matematik başarısına etkileyen faktörlerin PPISA 2003 kullanılarak incelenmesi

Sayfa
44–54
Yayın Tarihi
2022-10-19
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)

Bu çalışmanın sonucunda matematik başarısı için lokasyon, cinsiyet ve matematiğe olan ilgi değişkenlerinin pozitif ve detaylı öğrenme stratejisi değişkeninin de güçlü negatif etkiye sahip olduğu gösterilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı, öğrenme stratejilerinin matematik başarısı üzerine etkilerini incelemektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Örneklem Türkiye’deki Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programına (PISA) katılan öğrencilerden oluşmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmanın sonucunda matematik başarısı için lokasyon, cinsiyet ve matematiğe olan ilgi değişkenlerinin pozitif ve detaylı öğrenme stratejisi değişkeninin de güçlü negatif etkiye sahip olduğu gösterilmiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmanın amacı, öğrenme stratejilerinin matematik başarısı üzerine etkilerini incelemektir. Örneklem Türkiye’deki Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programına (PISA) katılan öğrencilerden oluşmaktadır. Bu veri 158 okulda 15 yaşındaki 4493 Türk öğrenciden oluşmaktadır. Analiz genelleştirilmiş hiyerarşik lineer modellerin özel bir durumu olan iki aşamalı bernoulli modeli ile yapılmıştır. Okullar ve okullar içindeki öğrencilerden meydana gelen kümelenmiş veri seti iki aşamalı hiyerarşik bir yapıda incelenmiştir. Çok aşamalı regresyon analizi kullanılarak katsayılar tahmin edilmiş ve okullar karşısında farklılıklar modellenmiştir. Bu çalışmanın sonucunda matematik başarısı için lokasyon, cinsiyet ve matematiğe olan ilgi değişkenlerinin pozitif ve detaylı öğrenme stratejisi değişkeninin de güçlü negatif etkiye sahip olduğu gösterilmiştir.

Abstract

The purpose of this study is to examine the effects of learning strategies on mathematics achievement. The sample was compiled from students who participated in Programme for International Student Assessment (PISA) in Turkey. The data consisted of 4493 15 years old Turkish students in 158 schools, and analyzed by two levels Bernoulli model as a special case of hierarchical generalized linear models. These clustered data set with a two level hierarchical structure examined students nested within different schools. Two levels Bernoulli model was used to estimate coefficients and modeled differences across schools. Results from this study indicate that school location, gender and interest in and enjoyment of mathematics variables had positive effects, and elaboration learning strategies variable had strong negative effects on mathematics achievement.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

DEMİR, İ., KILIÇ, S. (2022). Using PISA 2003, examining the factors affecting students' mathematics achievement. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Cilt: 2010 - Sayı: 38, 44–54. https://ajindex.com/articles/532333

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Bransford, J. Sherwood, R. Vye, N. & Rieser, J. (1986). Teaching thinking and problem solving. American Psychologist, 41(10), 1078-1089.
  2. Chiu, M. M. and Xihua, Z. (2008). Family and motivation effects on mathematics achievement: Analyses of students in 41 countries. Learning and Instruction, 18, 321-336.
  3. Chow, B. W. Chiu M. M. & Mebride-Chang, C. (2007). Universals and specifics in learning strategies: Explaining adolescent mathematics, science and reading achievement across 34 countries. Learning and Individual Differences, 17, 344-365.
  4. Czuchry, M. and Dansereau, D. F. (1998). The generation and recall of personally relevant information. Journal of Experimental Education, 66(4), 293-315.
  5. Dunn, C. Chambers, D. & Rabren, K. (2004). Variables Affecting Students' Decisions to Drop Out of School. Remedial and Special Education, 25, 314. Gall, M. D. Gall, J. P. Jacobsen, D. R. & Bullock, T. L. (1990). Tools for learning: A Guide to Teaching Study Skills. Association for Supervision and Curriculum Development. Graham, S. and Golan, S. (1991). Motivational influences on cognition: Task involvement ego involvement and depth of information processing. Journal of Educational Psychology, 83(2), 187-194.
  6. Halpern, D. F. (1998). Teaching critical thinking for transfer across domains. American Psychologist, 53, 449-455.
  7. Halpern, D. F. (2000). Sex differences in cognitive abilities. Third Edition, London: Erlbaum. Hammouri, H. A. M. (2004). Attitudinal and motivational variables related to mathematics achievement in Jordan: findings from the Third International Mathematics and Science Study (TIMSS). Educational Research, 46(3), 241- 257. Hedeker, D. and Gibbons, R. (1994). A Random-Effects Ordinal Regression Model for Multilevel Analysis. Biometrics,50(4), 933-944.
  8. Kantrowitz, B. and Wingert, P. (1991). A dismal report card. Newsweek, 117(24), 64-68.
  9. Lau, K. L. and Chan, D. (2001). Motivational characteristics of under-achievers in Hong Kong. Educational Psychology, 21(4), 417-430.
  10. Nolen, S. B. (1988). Reasons for studying: Motivational orientations and study strategies. Cognition and Instruction, 5(4), 269-287. Organisation for Economic Co-operation and Development (2005a). PISA 2003 Data Analysis Manual. Paris: OECD. Ramirez, M. J. (2006). Understanding the low mathematics achievement of Chilean students: A cross_national analysis using TIMSS data. International Journal of Educational Research, 45, 102-116.
  11. Raudenbush, S.W. and Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Mo