Bilgi-İşlemsel Düşünme Becerilerinin İncelenmesi: Meslek Liseleri Örneklemi

Yıl 2020, Cilt: 28 Sayı: 2, 1067 - 1078, 20.03.2020

Emin Ibılı , Mustafa Serkan Günbatar , Mustafa Sırakaya

https://doi.org/10.24106/kefdergi.683577

Cited By: 7

Öz

Bu araştırmada lise öğrencilerinin Bilgi-işlemsel Düşünme (BİD) becerileri incelenmiştir ve BİD becerileri bazı değişkenler açısından karşılaştırılmıştır. Bu kapsamda cinsiyetin, öğrenim görülen okul ve sınıf seviyesinin, programlama deneyiminin ve bilgisayar sahipliğinin BİD becerileri üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Araştırmanın örneklemini Van ili merkez İpekyolu ilçesindeki 3 farklı meslek lisesinde öğrenim gören 9., 10., 11. ve 12. Sınıftaki toplam 591 öğrenci oluşturmaktadır. Araştırmada öğrencilerin BİD becerilerini ölçmek amacıyla Yağcı (2019) tarafından geliştirilen ölçek kullanılmıştır. Öğrenciler %51.1 lik bir oranla yüksek BİD becerisi düzeyine sahiptirler. Bunu %44.3’lük bir oranla orta ve %4.6’lık oranla ise düşük düzeydekiler takip etmektedirler. Araştırma sonuçları BİD becerilerinin cinsiyet, programlama dersi alma durumu, programlama deneyimi ve bilgisayar sahipliği açısından farklılaşmadığını göstermiştir. Ancak okul türü İşbirlikli öğrenme ve eleştirel düşünme becerisi üzerinde etkili olduğunu, sınıf seviyesinin ise İşbirlikli Öğrenme ve eleştirel düşünme becerisi alt faktörü hariç diğer faktörler açısından farklılaşmaktadır. Bu bulgular meslek liselerinde öğrenim gören öğrencilerin ortalama BİD düzeylerini ortaya koyması; okulların işbirliği ve eleştirel düşünme becerileri üzerindeki etkisini; BİD becerilerinin sınıf seviyesine bağlı olarak farklılaşabileceğini göstermesi açısından önem arz etmektedir. Ayrıca bu araştırma sonucunda ortaya çıkan bulgular doğrultusunda araştırmacılara, müfredat geliştiricilere, okullardaki yöneticilere ve öğretmenlere önerilerde bulunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Bilgi-işlemsel düşünme becerileri, meslek lisesi öğrencileri, 21. yüzyıl becerileri

An Examinatıon Of The Computational Thinking Skills: Sample Of Vocational High Schools

Öz

In this study, the computational thinking skills (CTS) of vocational high school students were examined and the BID skills were compared in terms of different variables. In this context, the effect of gender, school, classroom level, programming experience and computer ownership on CTS skills was investigated. The sample of the study consists of 591 students in the age group of 13-18 years studying in the 9th, 10th, 11th and 12th grades in 3 different vocational high schools in the central İpekyolu district of Van. In the research, the scale developed by Yağcı (2019) was used to measure the CTS skills of students. 51.1% of the students have a high CTS skill level. In addition, 44.3% of students have moderate CTS skills, while 4.6% of students have low BID skills. The results of the research showed that CTS skills did not differ in terms of gender, programming course status, programming experience and computer ownership. However, it was found that the type of school was effective on Cooperative learning and critical thinking skills, while the grade level was not effective on other sub-factors except Cooperative Learning and critical thinking skills. The results of this research are important in terms of revealing the average BID levels of vocational high school students, showing that BID skills can differ depending on the class level, and that collaboration and critical thinking skills can differ according to the type of school. In the light of the results of this research, suggestions were made to researchers, curriculum developers, school administrators and teachers.

Anahtar Kelimeler

computational thinking skills, vocational high school students, 21st century skills

Kaynakça

• Akben, N. (2019). Fen öğretiminde kullanılan problem kurma yaklaşımının yaratıcı düşünme becerisine etkisi. Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 20(3), 1281-1311.
• Alsancak Sırakaya, D. (2019). Programlama öğretiminin bilgi işlemsel düşünme becerisine etkisi. Turkish Journal of Social Research/Turkiye Sosyal Arastirmalar Dergisi, 23(2), 575–590.
• Angeli, C., & Valanides, N. (2019). Developing young children’s computational thinking with educational robotics: An interaction effect between gender and scaffolding strategy. Computers in Human Behavior.
• Atmatzidou, S., & Demetriadis, S. (2016). Advancing students’ computational thinking skills through educational robotics: A study on age and gender relevant differences. Robotics and Autonomous Systems, 75, 661–670.
• Aybek, B., & Yolcu, E. (2018). İlkokul ve ortaokullarda görevli öğretmenlerin eleştirel düşünmeye ilişkin farkındalıkları. Yüksekögretim ve Bilim Dergisi, 12(3), 567-573.
• Barr, V., & Stephenson, C. (2011). Bringing computational thinking to K-12: what is Involved and what is the role of the computer science education community? Inroads, 2(1), 48–54.
• Batı, K., Çalışkan, İ., & Yetişir, M. İ. (2017). Computational Thinking and integrative education (STEAM) in science education. Pamukkale University Journal of Education, 41(41), 91–103.
• Çınar, M., & Tüzün, H. (2017). Eğitimde bilgisayımsal düşünme uygulamalarına ilişkin bir alanyazın incelemesi. In 11. Uluslararası Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Sempozyumunda sunulan bildiri. İnöünü Üniversitesi, Malatya, Türkiye.
• Demir, G. Ö., & Seferoğlu, S. S. (2017). Yeni kavramlar, farklı kullanımlar: Bilgi-işlemsel düşünmeyle ilgili bir değerlendirme. Eğitim Teknolojileri Okumaları Içinde, 801–830.
• Grover, S., & Pea, R. (2013). Computational thinking in K--12: A review of the state of the field. Educational Researcher, 42(1), 38–43.
• Günbatar, M.S. (2019). Computational thinking within the context of professional life: Change in CT skill from the viewpoint of teachers. Education and Information Technologies, 24(5), 2629-2652.
• Halpern, D. F. (2013). Thought and knowledge: An introduction to critical thinking. New York: Psychology Press.
• Hinkle, D. E., Wiersma, W., & Jurs, S. G. (2003). Applied statistics for the behavioral sciences (Vol. 663).
• Hsu, T.-C., Chang, S.-C., & Hung, Y.-T. (2018). How to learn and how to teach computational thinking: Suggestions based on a review of the literature. Computers & Education, 126, 296–310.
• ISTE, & CSTA. (2011). Operational definition of computational thinking for K-12 education. Retrieved from https://id.iste.org/docs/ct-documents/computational-thinking-operational-definition-flyer.pdf
• Johnson, D. W., Johnson, R. T. & Smith, K. (2007). The state of cooperative learning in postsecondary and professional settings. Educational Psychology Review, 19(1), 15–29.
• Kalelioglu, F., Gulbahar, Y., & Kukul, V. (2016). A framework for computational thinking based on a systematic research review. Baltic Journal of Modern Computing, 4(3), 583.
• Karasar, N. (2005). Bilimsel araştırma yöntemi (14. Baskı). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
• Kazimoglu, C., Kiernan, M., Bacon, L., & MacKinnon, L. (2011). Understanding computational thinking before programming: developing guidelines for the design of games to learn introductory programming through game-play. International Journal of Game-Based Learning (IJGBL), 1(3), 30–52.
• Kirmit, Ş., Dönmez, İ., & Çataltaş, H. E. (2018). The study of gifted students’ computational thinking skills. Journal of STEAM Education, 1(2), 17-26.
• Koray, Ö., Azar A. Ortaöğretim öğrencilerinin problem çözme ve mantiksal düşünme becerilerinin cinsiyet ve seçilen alan açisindan incelenmesi. Kastamonu Eğitim Fakültesi Dergisi, 16(1), 125-136.
• Korkmaz, Ö., Çakır, R., & Özden, M. Y. (2015a). Computational thinking levels scale (ctls) adaptation for secondary school level. Gazi Journal of Educational Science, 1(2).
• Korkmaz, Ö., Çakir, R., & Özden, M. Y. (2017). A validity and reliability study of the Computational Thinking Scales (CTS). Computers in Human Behavior, 72, 558–569.
• Korkmaz, Ö., Çakır, R., Özden, M. Y., Oluk, A., & Sarıoğlu, S. (2015b). Bireylerin bilgisayarca düşünme becerilerinin farklı değişkenler açısından incelenmesi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 34(2), 68–87.
• Korucu, A., Gencturk, A., & Gundogdu, M. (2017). Examination of the computational thinking skills of students. Journal of Learning and Teaching in Digital Age, 2(1), 11–19.
• Lockwood, J., & Mooney, A. (2017). Computational thinking in secondary education: Where does it fit? A systematic literary review. Nternational Journal of Computer Science Education in Schools, 2(1), 41–60.
• Lye, S. Y., & Koh, J. H. L. (2014). Review on teaching and learning of computational thinking through programming: What is next for K-12? Computers in Human Behavior, 41, 51–61.
• Oluk, A., & Korkmaz, Ö. (2016). Comparing students' scratch skills with their computational thinking skills in terms of different variables. Online Submission, 8(11), 1-7.
• Oluk, A., Korkmaz, Ö., & Oluk, H. (2018). Scratch’ın 5. sınıf öğrencilerinin algoritma geliştirme ve bilgi-işlemsel düşünme becerilerine etkisi. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT), 9 (1), 54–71.
• Özçınar, H., & Öztürk, E. (2018). Hesaplamalı düşünmenin öğretimine ilişkin özyeterlik algısı ölçeği: geçerlik ve güvenirlik çalışması. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (30), 173–195.
• Papadakis, S., Kalogiannakis, M., & Zaranis, N. (2016). Developing fundamental programming concepts and computational thinking with ScratchJr in preschool education: a case study. International Journal of Mobile Learning and Organisation, 10(3), 187–202.
• Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, computers, and powerful ideas. Basic Books, Inc.
• Pérez-Marín, D., Hijón-Neira, R., Bacelo, A., & Pizarro, C. (2018). Can computational thinking be improved by using a methodology based on metaphors and scratch to teach computer programming to children? Computers in Human Behavior.
• Roman-Gonzalez, M., Perez-Gonzalez, J.-C., & Jimez-Fernandez, C. (2017). Which cognitive abilities underlie computational thinking? Criterion validity of the Computational Thinking Test. Computers in Human Behavior, 72, 678–691.
• Şahin, İ. (2013). Öğretmenlerin iş doyumu düzeyleri. Journal of Yüzüncü Yıl University Faculty of Education, 10(1), 142-167.
• Şahiner, A., & Kert, S. B. (2016). Komputasyonel düşünmenme kavramı ile ilgili 2006-2015 yılları arasındaki çalışmaların incelenmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 5(9).
• Sarıbıyık, M. (2013). Meslek yüksekokullarında nitelikli işgücü yetiştirmek için 3+ 1 eğitim modeli. Akademik Platform Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 1(1), 39-41.
• Sarıtepeci, M., & Durak, H. (2017). Analyzing the effect of block and robotic coding activities on computational thinking in programming education. Educational Research and Practice, 490–501.
• Selby, C., & Woollard, J. (2013). Computational thinking: the developing definition. In Proceedings of the 45th ACM Technical Symposium on Computer Science Education. Canterbury: ACM: University of Southampton (E-prints).
• Shute, V. J., Sun, C., & Asbell-Clarke, J. (2017). Demystifying computational thinking. Educational Research Review, 22, 142–158.
• Slavin, R. E. (1980). Cooperative learning: Theory research and Practice. Rentice Hall: Englewood Cliffs.
• Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2001). Using multivariate statistics. Allyn and Bacon. Needham Heights, MA.
• West, S. G., Finch, J. F., & Curran, P. J. (1995). Structural equation models with nonnormal variables: Problems and remedies.
• Wing, J. M. (2014). Computational thinking benefits society. 40th Anniversary Blog of Social Issues in Computing, 2014.
• Wing, Jeannette M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35.
• Yağcı, M. (2018). Lise öğrencilerinin bilgi-işlemsel düşünme beceri düzeylerinin incelenmesi. International Online Journal of Educational Sciences, 10(2).
• Yağcı, M. (2019). A valid and reliable tool for examining computational thinking skills. Education and Information Technologies, 24(1), 929-951.
• Yildiz Durak, H., & Saritepeci, M. (2018). Analysis of the relation between computational thinking skills and various variables with the structural equation model. Computers & Education, 116, 191–202.