The Analysis of the Relationship of PISA Maths Literacy with Student and School Characteristics by Years with Hierarchical Linear Models

Year 2015, Issue: 36, 137 - 151, 31.12.2015

Ersoy Karabay , Ahmet Yıldırım , Gül Güler

Abstract

The model of the present research which aims to determine variables related to maths literacy of the students who participated in PISA 2003, 2006 and 2006 is relational screening model. The population of this research consists of all Turkish students at the age range of 15 years 3 months old and 16 years 2 months old who completed at least six-year formal education period. The sample of the research consists of 4528 students for 2003, 4644 students for 2006 and 4606 students for 2009 applications. These students were selected via stratified sampling method. It
was found out that school-level variables explain most of the variance in students’ maths literacy scores compared to student-level variables. Of student-level variables grade, gender, paternal educational level and home possessions; of school level variables; location of school and school selectivity predict students’ maths literacy scores in PISA 2003, 2006 and 2009 consistently.

Keywords

PISA, maths literacy, hierarchical linear modeling, student characteristics, school characteristics

Yıllara Göre PISA Matematik Okuryazarlığının Öğrenci Ve Okul Özellikleri İle İlişkisinin Aşamalı Doğrusal Modeller İle Analizi

Abstract

PISA 2003, 2006 ve 2009 uygulamalarına katılan öğrencilerin matematik okuryazarlığı puanları ile ilişkili olan değişkenlerin belirlenmesinin amaçlandığı bu araştırma ilişkisel tarama modelindedir. Araştırmanın evrenini uygulamaya katıldıkları tarih itibariyle yaşları 15 yıl 3 ay ile 16 yıl 2 ay arasında değişen en az altı yıllık örgün eğitimi tamamlamış Türk öğrencilerin hepsi oluşturmaktadır. Bu araştırmanın örneklemini ise bu evrenden tabakalı örnekleme yoluyla seçilmiş 2003 uygulaması için 4528, 2006 uygulaması için 4644 ve 2009 uygulaması için 4606 öğrenci oluşturmaktadır.
Araştırmada öğrencilerin matematik okuryazarlığı puanlarındaki değişkenliğin büyük kısmının okul düzeyindeki değişkenler tarafından açıklandığı bulgusuna ulaşılmıştır. Her üç uygulama döneminde de öğrencilerin matematik okuryazarlığı puanlarını öğrenci düzeyinde sınıf, cinsiyet, baba eğitim düzeyi ve evdeki olanaklar; okul düzeyinde ise okulun bulunduğu yer ve okulun seçiciliği değişkenlerinin tutarlı olarak açıkladığı sonucuna ulaşılmıştır. 

Keywords

PISA, matematik okuryazarlığı, aşamalı doğrusal modelleme, öğrenci özellikleri, okul

References

• Abbott, M.L., Joireman, J. & Stroh, H.R. (2002). The influence of district size, school size and socioeconomic status on student achievement in Washington: A replication study using hierarchical linear modeling. A Technical Report For The Washington School Research Center.
• Acar, M. (2013). Öğrenci başarılarının belirlenmesi sınavında Türkçe dersi başarısının öğrenci ve okul özellikleri ile ilişkisinin hiyerarşik lineer model ile analizi. Yayımlanmamış doktora tezi, Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Acar, T. ve Öğretmen, T. (2012). Çok düzeyli istatistiksel yöntemler ile 2006 PISA fen bilimleri performansının incelenmesi. Eğitim ve Bilim Dergisi, 37(163), 178-189.
• Albayrak, A. (2009). PISA 2006 sınavı sonuçlarına göre Türkiye’deki öğrencilerden fen başarısını etkileyen bazı faktörler. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Anıl, D. (2009). Uluslararası öğrenci başarılarını değerlendirme programı (PISA)’nda Türkiye’deki öğrencilerin fen bilimleri başarılarını etkileyen faktörler. Eğitim ve Bilim, 34(152), 87-100.
• Anılan, H. (1998). Beşinci sınıf öğrencilerinin Türkçe dersinde okuduğunu anlama becerisiyle ilgili hedef davranışların gerçekleşme düzeyleri. Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli.
• Atar, B. (2010). Basit doğrusal regresyon analizi ile hiyerarşik doğrusal modeller analizinin karşılaştırılması. II. Ulusal Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Kongresi, Mersin Üniversitesi, 3-7 Mayıs, Mersin.
• Atar, H.Y. & Atar, B. (2012a). Investigating the multilevel effects of several variables on Turkish students’ science achievements on TIMSS. Journal of Baltic Science Education, 11.
• Atar, H.Y. ve Atar, B. (2012b). Türk eğitim reformunun öğrencilerin TIMSS 2007 fen başarılarına etkisinin incelenmesi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 12(4), 2621-2636. Berberoğlu, G. (2007). Türk bakış açısından PISA araştırma sonuçları. 30.05.2013 tarihinde http://www.konrad.org.tr/Egitimturk/07girayberberoglu.pdf alınmıştır. adresinden
• Berberoğlu, G. ve Kalender, İ. (2005). Öğrenci başarısının yıllara, okul türlerine, bölgelere göre incelenmesi. ÖSS ve PISA örneği. Eğitim Bilimleri ve Uygulama Dergisi, 4(7), 21-35.
• Boztunç, N. (2010). Uluslararası öğrenci değerlendirme programına (PISA) katılan Türk öğrencilerin 2003 ve 2006 yıllarındaki matematik ve fen bilimleri başarılarının incelenmesi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Chiu, M. M. (2007). Families, economies, cultures, and science achievement in 41 countries: country-school and student-level analyses. Journal of Family Psychology, 21(3), 510–519.
• EARGED (2005). PISA 2003 Projesi ulusal nihai rapor. Ankara: Milli Eğitim Basımevi.
• EARGED (2010a). PISA 2009 ulusal ön rapor. Ankara: Milli Eğitim Basımevi.
• EARGED (2010b). PISA 2009 Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Projesi, ulusal nihai rapor. Eğitimi Araştırma ve Geliştirme Dairesi Yayınları. Milli Eğitim Bakanlığı.
• Fuchs, T. ve Wößmann, L. (2007). What accounts for international differences in student performance? A Re-examination using PISA data. Empirical Economics, 32(2-3), 433-464.
• Gürsakal, S. (2012). PISA 2009 öğrenci başarılarını etkileye faktörlerin değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Birimler Fakültesi Dergisi, 17(1), (441-452).
• Hox, J. (2002). Multilevel analysis: techniques and applications. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.
• Karabay, E. (2012). Sosyo kültürel değişkenlerin PISA fen okuryazarlığını yordama gücünün yıllara göre incelenmesi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Karabay, E. (2013). Aile ve okul özelliklerinin PISA okuma becerileri, matematik ve fen okuryazarlığını yordama gücünün yıllara göre incelenmesi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Karasar, N. (2009). Bilimsel araştırma yöntemi. 20. Baskı. Ankara: Nobel Yayınları.
• Kılıç, S. (2008). Hiyerarşik lineer modeller ve bir uygulama. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Kotte, D., Lietz, P. and Lopez, M.M. (2005). Factor influencing reading achievement in Germany and Spain: Evidence from PISA 2000. International Education Journal, 6(1). 113-124.
• OECD (2004). Learning for tomorrow’s world: First results from PISA 2003. Paris: OECD Publications.
• Polat, G. (2008). Sosyo-ekonomik değişkenlerin yükseköğretim öğrencilerinin akademik başarısı üzerindeki etkisi (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta.
• Raudenbush, S.W. & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical linear models. 2nd ed. Newbury Park, CA: Sage.
• Sarıer, Y. (2010). Ortaöğretime Giriş Sınavları (OKS-SBS) ve PISA sonuçları ışığında eğitimde fırsat eşitliğinin değerlendirilmesi. Ahi Evran Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 11(3), 107–129.
• Song, S. (2011). Second-generation Turkish youth in europe: Explaining the academic disadvantage in Austria, Germany, and Switzerland. Economics of Education Review, 30(5): 938-949.
• Sun, L., & Bradley, K. D. (2011). A multi-level model approach to investigating factors impacting science achievement for secondary school students – PISA Hong Kong sample. University of Kentucky, Kentucky.