A Scale Development Study: The Evaluative Scale of Data-Based Management in Education

Yıl 2022, , 186 - 203, 31.12.2022

Necati Cemaloğlu , Ayhan Duykuluoğlu

https://doi.org/10.52826/mcbuefd.1115379

Öz

Bu çalışmanınnın amacı o okul yöneticilerinin algılarına dayalı olarak eğitimde veriye dayalı yönetim uygulamalarının değerlendirilmesini temel alani amacıyla bir ölçeğin geliştirilmesidir. Bilgi çağında yaşamaktayız ve veri bilginin temel kaynağı konumundadır. Bu nedenle eğitim yönetimi uygulamalarının etkililiği ve verimliliğine katkı sunması nedeniyle eğitimde veriye dayalı yönetim, eğitim yönetimi uygulamalarının önemli bir bileşeni olarak kabul edilmektedir. Bu bağlamda geliştirilen bu ölçek eğitimde yönetim uygulamalarının değerlendirilmesi kadar hali hazırda devam eden eğitimde veriye dayalı yönetim uygulamalarının gelişimine de katkı sunabilir. Bu çalışma betimsel tarama modelinde bir çalışmadır. Taslak veri toplama aracı 55 maddeden oluşmuş ve detaylı bir literatür taraması sonucunda oluşturulmuştur. Veri toplama sürecinde ilk aşamada 227 okul yöneticisinden elde edilen verilerle açımlayıcı faktör analizi gerçekleştirilmiş, ikinci aşamada 313 okul yöneticisine uygulama yapılmış ve doğrulayıcı faktör analizi gerçekleştirilmiştir. Uygulama sonucunda ölçeğin 21 madde ve iki farklı boyuttan oluştuğu saptanmış ve bu boyutlar “veri okuryazarlığı ve yönetimi” ve “veriye dayalı yönetim” olarak adlandırılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Veriye dayalı yönetim, Veriye dayalı karar verme, Demografik veri, Öğretimsel veri, Algı verisi

A Scale Development Study: The Evaluative Scale of Data-Based Management in Education

Öz

The purpose of this study is to develop a scale to assess the data-based management applications in education through the perceptions of school administrators. We live in the age of information and data serves as the main source of information. Therefore, data-based management is regarded as an important component of educational management practices today as it can add also to the effectiveness and efficiency of the management practices in education. In this regard, the scale developed through this study can play an important role for the evaluation as well as the improvement of the ongoing data-based management processes in education. The draft scale was formed of 55 items which were set through a detailed literature review. The data was collected in two phases, the first for exploratory factor analysis with participants of 227 school administrators and the second for the confirmatory factor analysis with 313 administrators. It was found out that the scale was formed of 21 items and two factors which were named as “data literacy and management” and “data-based management”.

Anahtar Kelimeler

Data-based management, Data-based decision making, Demografik veri, Öğretimsel veri

Kaynakça

• Allen, G. D. (2017). Hierarchy of knowledge-from data to wisdom. International Journal of Current Research in Multidisciplinary (IJCRM), 2(1), 15-23. http://www.ijcrm.com/publish_article/edition_8/IJCRM_2123.pdf
• Anderson, C. (2015). Creating a data driven organization: Practical advice from the trenches. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc.
• Büyüköztürk, Ş. (2013). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Pegem Akademi.
• Can, A. (2013). SPSS ile bilimsel araştırma sürecinde nicel veri analizi. Pegem Akademi.
• Cemaloğlu, N. (2007). Okul yöneticilerinin liderlik stillerinin farklı değişkenler açısından incelenmesi. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 5(1), 73-114. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/256353
• Christensen, L. B., Johnson, R. B. & Turner, L. A. (2015). Research methods, design, and analysis (12th ed). Pearson Education Limited.
• Cohen, L., Manion, L. & Morrison, K. (2018). Research methods in education (8th ed.). Routledge.
• Coolican, H. (2013). Research methods and statistics in psychology (5th ed). Routledge.
• Curuksu, J. D. (2018). Data driven: An introduction to management consulting in the 21st century. Springer International Publishing AG.
• Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. & Büyüköztürk, Ş. (2018). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları (5. bs). Pegem Akademi.
• Çokluk, Ö., & Kayrı, M. (2011). Kayıp değerlere yaklaşık değer atama yöntemlerinin ölçme araçlarının geçerlik ve güvenirliği üzerindeki etkisi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 11(1), 289-309. https://docplayer.biz.tr/217014-Kayip-degerlere-yaklasik-deger-atama-yontemlerinin-olcme-araclarinin-gecerlik-ve-guvenirligi-uzerindeki-etkisi.html
• Çubukçu, Z., & Girmen, P. (2006). Ortaöğretim kurumlarının etkili okul özelliklerine sahip olma düzeyleri. Sosyal Bilimler Dergisi, 16(2006), 121-136. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/843732
• Datnow, A. & Park, V. (2015). Five (good) ways to talk about data. Educational Leadership, 73(3), 10-15. http://www.thecircleofdata.com/uploads/7/8/8/2/78829528/five__good__ways_to_talk_about_data_-_dd_mod_5.pdf
• Datnow, A. & Park, V. (2014). Data-driven leadership. John Wiley & Sons, Inc.
• Dixon, R. (2003). The management task (3rd ed). Butterworth-Heinemann.
• Dougherty, C. (2015). How school district leaders can support the use of data to improve teaching and learning. ACT Inc.
• Duranay, P. Y. (2005). Ortaöğretim kurumlarının etkili okul özelliklerini karşılama düzeyleri. Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli.
• Ertürk, R., & Memişoğlu, S. P. (2018). Öğretmenlerin etkili okula yönelik görüşleri. International Journal of Social Science, 68(Summer, 2018), 55-76. https://jasstudies.com/DergiTamDetay.aspx?ID=7665
• Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed). Sage Publications Ltd.
• Gomez-Mejia, L. R. & Balkin, D. B. (2012). Management: People, performance, change. Pearson Education, Inc.
• Gökçe, F., & Kahraman, P. B. (2010). Etkili okulun bileşenleri: Bursa ili örneği. Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 23(1), 173-206. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/153403
• Greenacre, M. J. (2013). Correspondence analysis. In T. O. Little (Edt). The Oxford handbook of quantitative methods (p. 665-677). Oxford University Press.
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2014). Multivariate data analysis (7th ed). Pearson Education Limited.
• Heiman, G. W. (2011). Basic statistics for the behavioral sciences (6th ed). Wadsworth, Cengage Learning.
• Hitt, M. A., Black, J. S. & Porter, L. W. (2012). Management (3rd ed). Pearson Education, Inc.
• Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed). Guilford Press.
• Kothari, C. R. (2004). Research methodology: Methods and techniques. New Age International (P) Ltd., Publishers.
• Knapp, M. S., Copland, M A. & Swinnerton, J. A. (2007). Understanding the promise and dynamics of data-informed leadership. Yearbook of the National Society for the Study of Education, 106(1), 74-104. https://doi.org/10.1111/j.1744-7984.2007.00098.x
• Ladley, J. (2012). Data governance: How to design, deploy, and sustain an effective data governance program. Morgan Kaufmann.
• Leary, L. M. (2015). It is the data revolution and the year of evaluation, is your organization ready?: Assessing organizational data culture to create an ideal data ecosystem (Unpublished master’s thesis). SIT Graduate Institute, Washington, DC.
• Lunenburg, F.C. & Orstein, A. C. (2013). Eğitim yönetimi (6. bs) (Çev. Gökhan Arastaman). Nobel Akademik Yayıncılık Eğitim Danışmanlık Tic. Ltd. Şti.
• Marsh, H. W., Balla, J. R., & McDonald, R. P. (1988). Goodness-of-fit indexes in confirmatory factor analysis: The effect of sample size. Psychological bulletin, 103(3), 391.
• Martin, W. E. & Bridgmon, K. D. (2012). Quantitative and statistical research methods: From hypothesis to results. Jossey-Bass.
• Memduhoğlu, H. B., & Karataş, E. (2017). Öğretmenlere göre çalıştıkları okullar ne kadar etkili? Eğitim Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 7(2), 227-244. https://acikerisim.siirt.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/20.500.12604/2476/51.%20Etkili%20Okul.pdf?sequence=1&isAllowed=y
• Milli Eğitim Bakanlığı, (2018). 2023 eğitim vizyonu. Ankara: Milli Eğitim Bakanlığı. https://www.gmka.gov.tr/dokumanlar/yayinlar/2023_E%C4%9Fitim%20Vizyonu.pdf
• Morrison, R. (2015). Data-driven organization design: Sustaining the competitive edge through organizational analytics. Kogan Page Limited.
• Muthen, L. K., & Muthen, B. O. (2002). How to use a Monte Carlo study to decide on sample size and determine power. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 9(4), 599-620. https://psychology.concordia.ca/fac/kline/sem/qicss2/muthen2002.pdf
• Paine, K. D. (2007). Preface. In W. T. Paalberg (Ed.), Measuring public relationships: The data-driven communicator’s guide to success (pp. 13-16). KDPaine & Partners, LLC.
• Robbins, S. P. & Coulter, M. (2012). Management (11th ed). Pearson Education, Inc.
• Rowley, J. (2007). The wisdom hierarchy: Representations of the DIKW hierarchy. Journal of Information Science, 33(2), 163-180. https://doi.org/10.1177/0165551506070706
• Sanders, J. (2016). Defining terms: Data, information and knowledge. Proceedings of SAI Computing Conference 2016, July 13-15, 2016, London, UK. https://ieeexplore.ieee.org/document/7555986
• Singh, K. (2007). Quantitative social research methods. Sage Publications Inc.
• Stockemer, D. (2019). Quantitative methods for the social sciences: A practical introduction with examples in SPSS and stata. Springer International Publishing.
• Tabachnick, B. G. & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (6th ed). Pearson Education, Inc.
• Toprak, M. (2011). İlköğretim okullarında görev yapan öğretmenlerin okul etkililiğine ilişkin görüşleri (Adıyaman ili örneği). Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Adıyaman. http://acikerisim.firat.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/11508/16598/285887.pdf?sequence=1&isAllowed=y
• Wayman, J.C., Spring, S. D., Lemke, M. A. ve Lehr, M. D. (2012). Using data to inform practice: Effective principal leadership strategies. Proceedings of 2012 annual meeting of the American Educational Research, Association, Vancouver, British Columbia, Canada. http://www.waymandatause.com/wp-content/uploads/2013/11/Wayman-Spring-Lemke-Lehr-Principal-Data-Use-Strategies.pdf