KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Karaelmas Eğitim Bilimleri Dergisi / 2014 / Cilt: 2 - Sayı: 1

Proje Tabanlı Öğrenmenin Öğrencilerin Çıkarıma Yönelik İstatistiksel Okuryazarlık Seviyelerine Etkisi

The Effect of Project-Based Learning on Students’ Statistical Literacy Levels for Inference

Timur KOPARAN
Bülent GÜVEN
Sayfa
33–48
Yayın Tarihi
2014-06-30
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)

Elde edilen bulgulara göre proje tabanlı öğrenme yaklaşımının öğrencilerin çıkarıma yönelik istatistiksel okuryazarlık seviyelerini etkilemediği sonucuna varılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı proje tabanlı öğrenme yaklaşımının ortaokul 8. sınıf öğrencilerinin çıkarıma yönelik istatistiksel okuryazarlık seviyelerine etkisini belirlemektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaçla öğrencilerin çıkarıma yönelik istatistiksel okuryazarlık seviyelerini belirlemek için uzman görüşleri doğrultusunda 10 açık uçlu sorudan oluşan bir veri toplama aracı geliştirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgulara göre proje tabanlı öğrenme yaklaşımının öğrencilerin çıkarıma yönelik istatistiksel okuryazarlık seviyelerini etkilemediği sonucuna varılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:İstatistiksel Çıkarım · İstatistiksel Okuryazarlık · Proje Tabanlı Öğrenme

Özet

Bu çalışmanın amacı proje tabanlı öğrenme yaklaşımının ortaokul 8. sınıf öğrencilerinin çıkarıma yönelik istatistiksel okuryazarlık seviyelerine etkisini belirlemektir. Bu amaçla öğrencilerin çıkarıma yönelik istatistiksel okuryazarlık seviyelerini belirlemek için uzman görüşleri doğrultusunda 10 açık uçlu sorudan oluşan bir veri toplama aracı geliştirilmiştir. Geliştirilen bu veri toplama aracı 35’i deney grubu, 35’i kontrol grubu olmak üzere toplam 70 ortaokul 8. sınıf öğrencisine uygulama öncesi ve uygulama sonrası olmak üzere iki kez uygulanmıştır. Testlerden elde edilen tüm ham puanlar Rasch analizi yapan Winsteps 3.72 modelleme programı ile lineer puanlara dönüştürülmüş ve lineer puanlar ile Ancova analizi yapılmıştır. Elde edilen bulgulara göre proje tabanlı öğrenme yaklaşımının öğrencilerin çıkarıma yönelik istatistiksel okuryazarlık seviyelerini etkilemediği sonucuna varılmıştır. Öğrencilerin uygulama öncesi ve uygulama sonrası istatistiksel okuryazarlık seviyeleri elde edilen kişi madde haritaları ile ortaya konmuştur

Abstract

The aim of this study is to define the effect of project based learning approach on students’ statistical literacy levels for inference. To achieve this aim, a test which consists of 10 open-ending questions in accordance with the views of experts was developed. 70 8th grade middle school students, 35 in experimental group and 35 in control group, took this test twice, one before the application and one after the application. All the raw scores were turned into linear points by using the Winsteps 3.72 modelling program that makes the Rash analysis and Ancova analysis were carried out with the linear points. Depending on the findings, there is no significant difference in pre-test and post-test scores on both control and experimental groups. Students’ levels of statistical literacy before and after the application were shown through the obtained person-item maps. According to the results obtained was not observed a significant difference between the experimental and control groups

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KOPARAN, T., GÜVEN, B. (2014). Proje Tabanlı Öğrenmenin Öğrencilerin Çıkarıma Yönelik İstatistiksel Okuryazarlık Seviyelerine Etkisi. Karaelmas Eğitim Bilimleri Dergisi, Cilt: 2 - Sayı: 1, 33–48. https://ajindex.com/articles/783870

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Berberoğlu, G. (1988). Seçme amacıyla kullanılan testlerde Rasch modelinin katkıları. Yayınlanmamış Doktora Tezi. Hacettepe Üniversitesi,
  2. Ankara.
  3. Ben-Zvi, D., Garfield, J. (2008). Introducing the emerging discipline of statistics education. School Science and Mathematics, 108, 355–361.
  4. Biggs, J., Collis, K. (1982). Evaluating the quality of learning: The SOLO taxonomy. New York, NY: Academic Press.
  5. Bond, T. G., Fox, C. M. (2001). Applying the Rasch model: Fundamental measurement in the human sciences. Lawrence Erlbaum Associates, Inc: Mahwah, New Jersey. Bond, T. G., Fox, C. M. (2007). Applying the Rasch model: Fundamental measurement in the human sciences (2nd ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. Buck Institute for Education, (2010). What is PBL? http://www.bie.org/about/what_is_pbl
  6. Carnell, L.J. (2008). The effect of a student-designed data collection project on attitudes towards statistics. Journal of Statistics Education, 16(1). Curcio, F.R. (1987). Comprehension of mathematical relationships expressed in graphs. Journal for Research in Mathematics Education, 18, 382–393.
  7. Çepni, S. (2007). Araştırma ve Proje Çalışmalarına Giriş, Üçüncü Baskı,
  8. Trabzon. Elhan A. H, Atakurt Y. (2005). Ölçeklerin değerlendirilmesinde niçin Rasch analizi kullanılmalıdır? Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Mecmuası 2005; 58.47–50.
  9. GAISE (2005). Guidelines for assessment and instruction in statistics education (GAISE) report: A curriculum framework for PreK–12 statistics education. The American Statistical Association (ASA). www.amstat.org/education/gaise Garfield, J. (1993). "An Authentic Assessment of Students' Statistical Knowledge," in National Council of Teachers of Mathematics 1993 Yearbook: Assessment in the Mathematics Classroom, ed. N. Webb, Reston, VA: NCTM, 187– 196. Garfield, J. (1995). How students learn statistics. International Statistical Review, 63(1). 25–34.
  10. Garfield, J., & Ahlgren, A. (1998). Difficulties in learning basic concepts in probability and statistics: Implications for research. Journal for Research in Mathematics Education, 19, 44-63.
  11. Gordon, F. S., & Gordon, S. P. (1992). Sampling + Simulation = Statistical Understanding. In F. S. Gordon (Ed.), Statistics for the twenty-first century, 207-216.
  12. Washington, DC: The Mathematical Association of America Izard, J., Haines, C., Crouch, R., Houston, S., & Neill, N. (2003). Assessing the impact of the teaching of modelling: Some implications. In S. Lamon, W. Parker, & K. Houston (Eds.), Mathematical Modell