A Model Proposal for Diagnosis of Mathematics Learning Difficulty: Multi-Filter Model

Autor: Yılmaz Mutlu, Levent Akgün
Přispěvatelé: Eğitim Fakültesi, Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Bölümü
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: İlköğretim
İlköğretim Online, Vol 16, Iss 3, Pp 1153-1173 (2017)
ISSN: 1305-3515
DOI: 10.17051/ilkonline.2017.330248
Popis: Matematik öğrenme güçlüğü (MÖG) bireyin aritmetiksel becerileri edinim yetilerinde yetersizliklere sahip olduğu özgül bir öğrenme güçlüğüdür. MÖG'ün tanımı, nedenleri ve yaygınlık oranları üzerinde tartışmalar devam etmektedir. Ayrıca MÖG'ün tanılanmasında halen üzerinde hemfikir olunan bir yöntem mevcut değildir. Bu çalışmada MÖG tanılama yöntemlerinin güçlü ve zayıf yönleri incelenmiş ve MÖG'e dair yapılan tanımlar irdelenerek MÖG yaşayan öğrenciler için kapsayıcı ve dışlayıcı kriterler ışığında Çoklu Süzgeç Modeli (ÇSM) tasarlanmıştır. ÇSM'de öğretmen görüşü, diskalkuli ön değerlendirme testi, diskalkuli tarama aracı, öğrenci tanıma formu ve zeka testi birer süzgeç olarak kullanılmıştır. Modelin uygulanması sonucunda MÖG yaşayan üç öğrenci belirlenmiştir. Yapılan çalışma, MÖG yaşayan öğrencilerin belirlenmesinde ÇSM kullanımı sağlam sonuçlar elde edilebileceğine işaret etmektedir Mathematics learning difficulties (MLD) is a specific learning disability which induviduals have the insufficiency of the acquisition of arithmetic skills. The definition, causes and prevalence rates of MLD are debate and there isn’t any available agreed method in diagnosing MLD. In this study, the strengths and weaknesses of diagnostic methods of MLD examined and after analysing the definitions of MLD was determined some inclusive and exclusive criteria. In the light of these criteria Multi Filter Model (MFM) was designed. Teachers' views, Dyscalculia Preliminary Assessment Test, Dyscalculia Screening Tool, Student Recognition Form and WISC-R intelligence test were used as a filter in MFM. Three students were determined by using MFM. The practice verify to get more robust results using MFM in determining students with MLD
Databáze: OpenAIRE