| Popis: |
Bu çalışmanın temel amacı, 2015 yılındaki PISA uygulamasında elde edilen veriden yararlanılarak, Türkiye’deki öğrencilerin fen okuryazarlığını etkileyen öğrenci ve okul düzeyindeki değişkenlerin belirlenmesidir. Böylece öğrencilerin fen okuryazarlığı düzeylerini yordayan değişkenlerden oluşan hiyerarşik bir modelin elde edilmesi hedeflenmiştir. Özellikle 2015 yılındaki PISA uygulamasında Türkiye’nin ortalama başarı düzeyindeki keskin düşüş göz önüne alındığında bu çalışmanın sonuçları daha da büyük önem kazanmaktadır. Bu bağlamda, hem verinin kümelenmiş doğası hem de elde edilen yüksek grup-içi korelasyon katsayısı (ICC) değeri (0,52) nedeniyle bahsi geçen modelin elde edilebilmesi için hiyerarşik doğrusal modelleme (HLM) analizinden yararlanılmıştır. Sonuç olarak, öğrencilerin fen okuryazarlığı seviyesini yordayan, öğrenci düzeyinde dokuz, okul düzeyinde ise dört anlamlı değişkenden oluşan bir model elde edilmiştir. Öğrenci düzeyindeki değişkenler, kişiye, öğrenme süresine ve öğrenme-öğretme sürecine özgü değişkenler olmak üzere üç grupta incelenirken okul düzeyindeki değişkenler ise okul kaynaklarıyla ilgili ve okuldaki öğrenme ortamıyla ilgili değişkenler olarak gruplandırılmıştır. Öğrenci düzeyinde en etkili değişken öğrencilerin “haftalık fen dersi süresi” olurken okul düzeyinde öğrenci başarısını en güçlü yordayan değişken ise “okulun fen bilimlerine özgü kaynakları” olmuştur. Bununla birlikte, öğrencilerin okul dışındaki toplam çalışma süresiyle fen okuryazarlığı seviyeleri arasındaki negatif ilişki bu çalışmada elde edilen ilginç sonuçlardan bir tanesi olarak öne çıkmaktadır The main purpose of this study is to investigate the student and school-level variables affecting Turkish students’ science literacy using PISA 2015 data. In this way, we aim to build a hierarchical model of the variables predicting students’ science literacy level. Particularly, when we consider the sharp decrease in Turkish students’ success in PISA 2015, the implications of this study would be even stronger. Because of the nested nature of the data and a high intraclass correlation coefficient (ICC) value (0.52), we performed hierarchical linear modeling (HLM) analysis. As a result, we constructed a model including nine student-level and four school-level variables to predict students’ science literacy scores. We classified the student-level variables into three categories as personal characteristics, variables associated with learning time, and variables associated with teaching-learning process. Similarly, we classified the school-level variables into two categories: school resources and learning environment in the school. While “weekly science learning time” is the most prominent variable at the student-level, “science specific resources”, at the school-level, seems to be the most powerful predictor of students’ success. One of the surprising findings in this study is that there is a significant negative correlation between “out-of-school study time” and science literacy scores. |
