Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Investigation the Student Characteristics Which Explain Monitoring and Assessment of Academic Skills (ABIDE) Maths Success

Yıl 2024, Cilt: 53 Sayı: 242, 937 - 968, 01.05.2024

Recep Gür Ahmet Yıldırım

https://doi.org/10.37669/milliegitim.1226647

Öz

In the reports published by the Ministry of National Education (MONE) of Turkey regarding the study “Monitoring and Assessment of Academic Skills (ABIDE)”, the variables that affect student achievement are generally addressed individually. In this research, student characteristics that affect students' mathematics achievement in ABIDE 2016 administration were addressed and examined together. In this context, since this research aimed to find out the extent to which eighth grade students can apply their maths knowledge to daily life cases and the factors affecting the academic success of the students, this research is expected to contribute to the relevant institutions, researchers and politicians in terms of developing curricula that will increase the performance of students and arranging learning-teaching environments. In this study, which is a correlational research model, it was aimed to determine the student characteristics that expain the academic success of the eighth grade students in the ABIDE 2016 mathematics subtest. CHAID analysis method was used in the analysis of the data. When the eighth grade student characteristics were examined, ABIDE mathematics achievement scores were explained by the variables “educational goals”, "number of siblings", "number of books excluding magazines, newspapers and textbooks at home" "socioeconomic level", "frequency of absenteeism" and “mathematics self-efficacy" respectively. It was found out that as the socioeconomic level, the number of books excluding magazines, newspapers and textbooks at home and the mathematics self-efficacy scores increase, mathematics achievement scores increase, too. However, as the number of siblings and the frequency of absenteeism increase, academic achievement scores decrease to a great degree.

Anahtar Kelimeler

ABİDE CHAID analysis maths achievement

Kaynakça

  • Aksu, G. ve Karaman, H. (2016). CHAID analizi. C.O. Güzeller, (Ed.), Herkes için çok değişkenli istatistik (251-272). Ankara: Maya Akademi.
  • Al-Agili, M. Z. G., Mamat, M. B., Abdullah, L., and Maad, H. A. (2012). The factors influence students’ achievement in mathematics: a case for Libyan's students. World Applied Sciences Journal, 17 (9), 1224-1230.
  • Anıl, D. (2008). The analysis of factors affecting the mathematical success of Turkish students in the PISA 2006 evaluation program with structural equation modeling. American-Eurasian Journal of Scientific Research, 3 (2), 222–227.
  • Aturupane, H., Glewwe, P., and Wisniewski, S. (2013). The impact of school quality, socioeconomic factors, and child health on students' academic performance: evidence from Sri Lankan primary schools. Education Economics, 21 (1), 2-37.
  • Aucejo, E. M., ve Romano, T. F. (2014). Assessing the effect of school days and absences on test score performance. http://cep.lse.ac.uk/pubs/download/dp1302.pdf
  • Ayebale, L., Habaasa, G., and Tweheyo, S. (2020). Factors affecting students’ achievement in mathematics in secondary schools in developing countries: A rapid systematic review. Statistical Journal of the IAOS, 36, 73-76. Baltacı, H. Ş. and Karataş, Z. (2015). Perceived social support, depression and life satisfaction as the predictor of the resilience of secondary school students: the case of Burdur. Eurasian Journal of Educational Research, 60, 111-130.
  • Black S. E., Devereux P. J., and Salvanes K. G. (2005). The more the merrier? The effect of family size and birth order on children’s education. Quarterly Journal of Economics, 120 (2), 669–700.
  • Borman, G. D. ve Overman, L. T. (2004). Academic resilience in mathematics among poor and minority students. The Elementary School Journal, 104 (3), 177-195.
  • Bozkurt, S. (2012). İlköğretim ikinci kademe öğrencilerinde sınav kaygısı, matematik kaygısı, genel başarı ve matematik başarısı arasındaki ilişkilerin incelenmesi [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
  • Boztunç, N. (2010). Uluslararası öğrenci değerlendirme programı (PISA)’na katılan Türk öğrencilerin 2003 ve 2006 yıllarındaki matematik ve fen bilimleri başarılarının incelenmesi. [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
  • Cantimer, G., ve Şengül, S. (2020). Matematik eğitiminde öz yeterlilik araştırmalarının incelenmesi. Ege Eğitim Dergisi, 21 (2), 16-35.
  • Cattan, S., Kamhöfer, D. A., Karlsson, M., and Nilsson, T. (2017). The short-and long-term effects of student absence: evidence from Sweden. http://ftp.iza.org/dp10995.pdf. Cavanaugh, C., Gillan, K. J., Kromrey, J., Hess, M., and Blomeyer, R. (2004). The effects of distance education on K-12 student outcomes: a meta-analysis. Learning Point Associates.
  • Chiu, M. M., and Xihua, Z. (2008). Family and motivation effects on mathematics achievement: analyses of students in 41 countries. Learning and Instruction, 18 (4), 321–336.
  • Coleman, J. S., Campell, E. Q., Hobson, C. J., McPartland, J., Mood, A. M., Weinfeld, F. D., and York, R. L. (1966). Equality of educational opportunity. U. S. Office of Education, National Centre for Educational Statistics.
  • Croll, P. (2004). Families, social capital and educational outcomes. British Journal of Educational Studies, 52 (4), 390-416.
  • Çelenk, S. (2003). Okul başarısının ön koşulu: Okul aile dayanışması. İlköğretim-Online, 2(2), 28-34.
  • Çiftçi, C., ve Çağlar, Ç. (2014). Ailelerin sosyo-ekonomik özelliklerinin öğrenci başarısı üzerindeki etkisi: Fakirlik kader midir? International Journal of Human Sciences, 11 (2), 155-175. https:// dx.doi.org/10.14687/ijhs.v11i2.2914.
  • Diepen, V. M., and Franses, H. F. (2006). Evaluating chi-squared automatic interaction detection. Information Systems, 31, 814-831. https:// dx.doi.org/10.1016/j.is.2005.03.002.
  • Doğan, N., ve Özdamar, K. (2003). Chaid Analizi ve aile planlaması ile ilgili bir uygulama. T Klin Tıp Bilimleri 2003, 23, 392-397.
  • Edmonds, R., and Frederiksen, J. R. (1978). Search for effective schools the identification and analysis of city schools that are instructionally effective for poor children. Harvard University, Center for Urban Studies.
  • Erbaş, K. C. (2005). Factors affecting scientific literacy of students in turkey in programme for international student assessment (PISA). [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. ODTÜ, Ankara.
  • Fraenkel, J. R., Wallen, N. E., and Hyun, H. H. (2012). How to design and evaluate research in education. McGram-Hill Companies.
  • Godbey, C. (1997). Mathematics anxiety and the underprepared student, (ERIC Document Reproduction Service No. ED 426734).
  • Gün, Z., and Erdem, Z. Ç. (2014). Assessing the factors affecting the mathematics success via correspondence analysis method. Adıyaman University Journal of Educational Sciences, 4 (2), 98-118.
  • Haan M. D. (2010). Birth order, family size and educational attainment. Economics of Education Review, 29 (4), 576–588.
  • Heyneman, S. P., and Loxley, W. A. (1983). The effects of primary school quality on academic achievement across twenty nine high and low income countries. American Journal of Sociology, 88(6), 1162-1194.
  • Hoare, R. (2004). Using CHAID for classification problems [Conference]. New Zealand Statistical Association Conference, New Zealand.
  • Hoffman, B., and Spatariu, A. (2008). The influence of self efficacy and metacognitive prompting on math problem solving efficiency. Comtemporary Educational Psychology, 33, 875-893.
  • Horner, B. S., Fireman, D. G. and Wang, W. E. (2010). The relation of student behavior, peer status, race and gender to decisions about school discipline using chaid decision trees and regression modeling. Journal of School Psychology, 48, 135-161.
  • IBM (2023) IBM SPSS Decision Trees (2023, Nisan 10). Erişim adresi: https://www.ibm.com/docs/en/SSLVMB_28.0.0/pdf/IBM_SPSS_Decision_Trees.pdf
  • Ilie, S. and Lietz, P. (2010). School quality and student achievement in 21 European Countries. In D. Hastedt ve M. von Davier (Eds.) IERI Monograph series issues and methodologies in large-scale assessments (s. 57–84). Princeton.
  • İpek, C. (2011). Velilerin okul tutumu ve eğitime katılım düzeyleri ile aileye bağlı bazı faktörlerin ilköğretim örencilerinin seviye belirleme sınavları üzerindeki etkisi. Pegem Eğitim ve Öğretim Dergisi, 2 (1), 69-79.
  • İşmen-Gaziolu, E. (2010). Aile ve okul. İçinde Yıldız, S. A., ve Ergin, H. (Eds). Gelişim psikolojisi. Nobel Yayınları. 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.
  • Kass, V. G. (1980). An exploratory technique for investigating large quantities of categorical data. Applied Statistics, 29(2), 119-127.
  • Köse, R. M. (2007). Aile sosyo-ekonomik ve demografik özellikleri ile okul ve özel dershanenin liselere giriş sınavına katılan öğrencilerin akademik başarıları üzerine etkileri. Eğitim Bilim Toplum Dergisi, 5 (17), 46- 77.
  • Lemke, M., Calsyn, C., Lippman, L., Jocelyn, C., Kastberg, D., Liu, Y. Y., Roey, S., Williams, T., Kruger, T., and Bairu, G. (2002). Outcomes of Learning: Results From the 2000 Program for International Student Assessment of 15-Year-Olds in Reading. Mathematics, and Science Literacy. Education Statistics Quarterly, 4 (1), 59-67.
  • Milli Eğitim Bakanlığı (2017). Akademik becerilerin izlenmesi ve değerlendirilmesi (ABİDE) 8. sınıf raporu.
  • Kayri, M., ve Boysan, M. (2007). Araştırmalarda Chaid Analizinin kullanımı ve baş etme stratejileri ile ilgili bir uygulama. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 40(2), 133-149.
  • Özdamar, K. (2013). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi cilt 1. Eskişehir: Nisan Kitabevi.
  • Özden, C., and Atasoy, R. (2020). Socioeconomically disadvantaged and resilient students’ characteristics and their perceptions about school. International Journal of Progressive Education, 16 (5), 70-89.
  • Özgüven, İ. E. (1994). Psikolojik testler. PDREM Yayınları.
  • Park, H. (2008). Home literacy environments and children’s reading performance: A comparative study of 25 countries. Educational Research and Evaluation, 14 (6), 489–505.
  • Pars, V. B., Cırıtlı, H., Enç, M., ve Oğuzkan, T. (1960). Eğitim psikolojisi. Milli Eğitim Basımevi.
  • Pietsch, J., Walker, R., and Chapman, E. (2003). The relationships among self-concept, selfefficacy and performance in mathematics during secondary school. Journal of Educational Psychology, 95, 589-603.
  • Pudaruth, S., Nagowah, L., Sungkur, R., Moloo, R., and Chiniah, A. (2013, Ağustos). The effect of class attendance on the performance of computer science students. [Conference]. 2nd International Conference on Machine Learning and Computer Science (IMLCS'2013).
  • Qian N. (2009). Quantity–quality and the one child policy: The only-child disadvantage in school enrollment in rural China. NBER Working Paper No. 14973. National Bureau of Economic Research.
  • Salanova, M., Lorente, L. and Martinez, I. M. (2012). The dark and bright sides of self-efficacy in predicting learning, ınnovative and risky performances. The Spanish Journal of Psychology, 15(3), 1123-1132.
  • Sarıer, Y. (2010). Ortaöğretime giriş sınavları (OKS-SBS) ve PISA sonuçları ışığında eğitimde firsat eşitliğinin değerlendirilmesi. Ahi Evran Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 11(3), 107-129.
  • Shukla, N. (2016). To study the association between number of siblings and academic achievement. International Journal of Education & Management, 6 (2), 165-169.
  • Stone, D. N. (1994). Overconfidence in initial self efficacy judgements: Effects on decision processes and performance. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 59, 452–474.
  • Suan, J. S. (2018). Factors affecting underachievement in mathematics.[ Conference]. Proceeding of the 5th International Conference on Management. 100-106.
  • Tabachnick, B. G., and Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics. Allyn and Bacon.
  • Talan, T. (2020). Uzaktan eğitim öğrencilerinin akademik başarı durumlarının çeşitli değişkenler açısından incelenmesi incelenmesi [Sözlü Bildiri]. EJER Kongresi, Eskişehir.
  • Tomul, E., Önder, E., ve Taşlıdere, E. (2021). The relative effect of student, family and school‑related factors on math achievement by location of the school. Large Scale Assessments in Education, 9-22.
  • Türk, E. (2007). Ailenin sosyo-ekonomik ve demografik özellikleri ile mezun olunan okul ve özel dershanenin öğrencinin kontrol odakları, akademik tutumları ve liselere giriş sınavındaki başarıları üzerindeki etkileri.[Yayınlanmamış yüksek lisans tezi]. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Van.
  • Twist, L., Schagan, I. and Hogson, C. (2007). Progress in International Reading Literacy Study (PIRLS): Reader and Reading National Report for England 2006. NFER and DCSF.
  • Vancouver, J. B., Thomson C. M., and Williams, A. A. (2001). The changing signs in the relationships among self-efficacy, personal goals and performance. Journal of Applied Psychology, 86, 605–620.
  • Yağız, Z. (2003). CHAID analizi [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  • Yan, Y. and Gai, X. (2022). High achievers from low family socioeconomic status families:Protective factors for academically resilient students. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19, 1-13.
  • Yıldız, N. (1999). Çocukların okul başarısında aile ve çevresel faktörlerin rolü: orta ikinci sınıf öğrencileriyle ilgili bir araştırma [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
  • You, S. Kim, E. K., Lim, S. A., and Dang, M. (2021). Student and teacher characteristics on student math achievement. Journal of Pacific Rim Psychology, 15, 1-13.
  • Yılmaz, H. B. ve Aztekin, S. (2012, Haziran). Türkiye’deki 15 yaş grubu öğrencilerin matematik okuryazarlığı başarılarını etkileyen bazı faktörlerin okul ve öğrenci düzeyine göre incelenmesi [Sözlü Bildiri]. X. Ulusal Fen Bilimleri ve Matematik Eğitimi Kongresi, Niğde.
  • Ziya, E. (2008). Uluslararası Öğrenci Başarı Değerlendirme Programına (PISA 2006) Türkiye’deki öğrencilerin matematik başarılarını etkileyen bazı faktörler [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.

Akademik Becerilerin İzlenmesi ve Değerlendirilmesi (ABİDE) Matematik Akademik Başarılarını Açıklayan Öğrenci Özelliklerinin İncelenmesi

Yıl 2024, Cilt: 53 Sayı: 242, 937 - 968, 01.05.2024

Recep Gür Ahmet Yıldırım

https://doi.org/10.37669/milliegitim.1226647

Öz

Akademik Becerilerin İzlenmesi ve Değerlendirilmesi’ne (ABİDE) ilişkin yayımlanan raporlarda genelde tekil olarak öğrenci başarısını etkileyen değişkenler ele alınmaktadır. Bu araştırmada, ABİDE 2016 uygulamasında öğrencilerin matematik başarılarını etkileyen öğrenci özellikleri birlikte ele alınıp incelenmiştir. Bu bağlamda, sekizinci sınıf öğrencilerinin matematik alanında sahip oldukları bilgileri, gündelik yaşama ne kadar uygulayabildikleri çok yönlü incelendiğinden ve öğrencilerin akademik başarılarını açıklayan faktörler belirlendiğinden, öğrencilerin ilgili alanlardaki performanslarını artıracak öğretim programlarının oluşturulması ve öğrenme-öğretme ortamlarının düzenlenmesi açısından ilgili kurumlara, araştırmacılara ve politikacılara katkıda bulunması beklenmektedir. Korelasyonel araştırma modelindeki bu araştırmada, sekizinci sınıf öğrencilerinin ABİDE 2016 matematik alt testi akademik başarılarını açıklayan öğrenci özelliklerinin neler olduğunun belirlenmesi amaçlanmıştır. Sekizinci sınıf öğrenci özellikleri incelendiğinde, en yüksekten en düşüğe doğru sırasıyla “eğitimlerindeki hedefleri”, “kardeş sayısı”, “evdeki dergi, gazete ve ders kitapları dışında kitap sayısı”, “sosyoekonomik düzey”, “devamsızlık sıklığı” ve “matematik öz-yeterliği”, öğrencilerin ABİDE matematik akademik başarı puanlarını açıklamıştır. Öğrencilerin sosyoekonomik düzeyi yükseldikçe, evdeki dergi, gazete ve ders kitapları dışında kitap sayısı ve matematik öz-yeterlik puanları arttıkça matematik akademik başarı ortalama puanları artmakta iken öğrencilerin genellikle kardeş sayısı ve devamsızlık sıklığı arttıkça matematik akademik başarı puanlarının azaldığı sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

ABİDE CHAID matematik başarısı

Kaynakça

  • Aksu, G. ve Karaman, H. (2016). CHAID analizi. C.O. Güzeller, (Ed.), Herkes için çok değişkenli istatistik (251-272). Ankara: Maya Akademi.
  • Al-Agili, M. Z. G., Mamat, M. B., Abdullah, L., and Maad, H. A. (2012). The factors influence students’ achievement in mathematics: a case for Libyan's students. World Applied Sciences Journal, 17 (9), 1224-1230.
  • Anıl, D. (2008). The analysis of factors affecting the mathematical success of Turkish students in the PISA 2006 evaluation program with structural equation modeling. American-Eurasian Journal of Scientific Research, 3 (2), 222–227.
  • Aturupane, H., Glewwe, P., and Wisniewski, S. (2013). The impact of school quality, socioeconomic factors, and child health on students' academic performance: evidence from Sri Lankan primary schools. Education Economics, 21 (1), 2-37.
  • Aucejo, E. M., ve Romano, T. F. (2014). Assessing the effect of school days and absences on test score performance. http://cep.lse.ac.uk/pubs/download/dp1302.pdf
  • Ayebale, L., Habaasa, G., and Tweheyo, S. (2020). Factors affecting students’ achievement in mathematics in secondary schools in developing countries: A rapid systematic review. Statistical Journal of the IAOS, 36, 73-76. Baltacı, H. Ş. and Karataş, Z. (2015). Perceived social support, depression and life satisfaction as the predictor of the resilience of secondary school students: the case of Burdur. Eurasian Journal of Educational Research, 60, 111-130.
  • Black S. E., Devereux P. J., and Salvanes K. G. (2005). The more the merrier? The effect of family size and birth order on children’s education. Quarterly Journal of Economics, 120 (2), 669–700.
  • Borman, G. D. ve Overman, L. T. (2004). Academic resilience in mathematics among poor and minority students. The Elementary School Journal, 104 (3), 177-195.
  • Bozkurt, S. (2012). İlköğretim ikinci kademe öğrencilerinde sınav kaygısı, matematik kaygısı, genel başarı ve matematik başarısı arasındaki ilişkilerin incelenmesi [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
  • Boztunç, N. (2010). Uluslararası öğrenci değerlendirme programı (PISA)’na katılan Türk öğrencilerin 2003 ve 2006 yıllarındaki matematik ve fen bilimleri başarılarının incelenmesi. [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
  • Cantimer, G., ve Şengül, S. (2020). Matematik eğitiminde öz yeterlilik araştırmalarının incelenmesi. Ege Eğitim Dergisi, 21 (2), 16-35.
  • Cattan, S., Kamhöfer, D. A., Karlsson, M., and Nilsson, T. (2017). The short-and long-term effects of student absence: evidence from Sweden. http://ftp.iza.org/dp10995.pdf. Cavanaugh, C., Gillan, K. J., Kromrey, J., Hess, M., and Blomeyer, R. (2004). The effects of distance education on K-12 student outcomes: a meta-analysis. Learning Point Associates.
  • Chiu, M. M., and Xihua, Z. (2008). Family and motivation effects on mathematics achievement: analyses of students in 41 countries. Learning and Instruction, 18 (4), 321–336.
  • Coleman, J. S., Campell, E. Q., Hobson, C. J., McPartland, J., Mood, A. M., Weinfeld, F. D., and York, R. L. (1966). Equality of educational opportunity. U. S. Office of Education, National Centre for Educational Statistics.
  • Croll, P. (2004). Families, social capital and educational outcomes. British Journal of Educational Studies, 52 (4), 390-416.
  • Çelenk, S. (2003). Okul başarısının ön koşulu: Okul aile dayanışması. İlköğretim-Online, 2(2), 28-34.
  • Çiftçi, C., ve Çağlar, Ç. (2014). Ailelerin sosyo-ekonomik özelliklerinin öğrenci başarısı üzerindeki etkisi: Fakirlik kader midir? International Journal of Human Sciences, 11 (2), 155-175. https:// dx.doi.org/10.14687/ijhs.v11i2.2914.
  • Diepen, V. M., and Franses, H. F. (2006). Evaluating chi-squared automatic interaction detection. Information Systems, 31, 814-831. https:// dx.doi.org/10.1016/j.is.2005.03.002.
  • Doğan, N., ve Özdamar, K. (2003). Chaid Analizi ve aile planlaması ile ilgili bir uygulama. T Klin Tıp Bilimleri 2003, 23, 392-397.
  • Edmonds, R., and Frederiksen, J. R. (1978). Search for effective schools the identification and analysis of city schools that are instructionally effective for poor children. Harvard University, Center for Urban Studies.
  • Erbaş, K. C. (2005). Factors affecting scientific literacy of students in turkey in programme for international student assessment (PISA). [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. ODTÜ, Ankara.
  • Fraenkel, J. R., Wallen, N. E., and Hyun, H. H. (2012). How to design and evaluate research in education. McGram-Hill Companies.
  • Godbey, C. (1997). Mathematics anxiety and the underprepared student, (ERIC Document Reproduction Service No. ED 426734).
  • Gün, Z., and Erdem, Z. Ç. (2014). Assessing the factors affecting the mathematics success via correspondence analysis method. Adıyaman University Journal of Educational Sciences, 4 (2), 98-118.
  • Haan M. D. (2010). Birth order, family size and educational attainment. Economics of Education Review, 29 (4), 576–588.
  • Heyneman, S. P., and Loxley, W. A. (1983). The effects of primary school quality on academic achievement across twenty nine high and low income countries. American Journal of Sociology, 88(6), 1162-1194.
  • Hoare, R. (2004). Using CHAID for classification problems [Conference]. New Zealand Statistical Association Conference, New Zealand.
  • Hoffman, B., and Spatariu, A. (2008). The influence of self efficacy and metacognitive prompting on math problem solving efficiency. Comtemporary Educational Psychology, 33, 875-893.
  • Horner, B. S., Fireman, D. G. and Wang, W. E. (2010). The relation of student behavior, peer status, race and gender to decisions about school discipline using chaid decision trees and regression modeling. Journal of School Psychology, 48, 135-161.
  • IBM (2023) IBM SPSS Decision Trees (2023, Nisan 10). Erişim adresi: https://www.ibm.com/docs/en/SSLVMB_28.0.0/pdf/IBM_SPSS_Decision_Trees.pdf
  • Ilie, S. and Lietz, P. (2010). School quality and student achievement in 21 European Countries. In D. Hastedt ve M. von Davier (Eds.) IERI Monograph series issues and methodologies in large-scale assessments (s. 57–84). Princeton.
  • İpek, C. (2011). Velilerin okul tutumu ve eğitime katılım düzeyleri ile aileye bağlı bazı faktörlerin ilköğretim örencilerinin seviye belirleme sınavları üzerindeki etkisi. Pegem Eğitim ve Öğretim Dergisi, 2 (1), 69-79.
  • İşmen-Gaziolu, E. (2010). Aile ve okul. İçinde Yıldız, S. A., ve Ergin, H. (Eds). Gelişim psikolojisi. Nobel Yayınları. 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.
  • Kass, V. G. (1980). An exploratory technique for investigating large quantities of categorical data. Applied Statistics, 29(2), 119-127.
  • Köse, R. M. (2007). Aile sosyo-ekonomik ve demografik özellikleri ile okul ve özel dershanenin liselere giriş sınavına katılan öğrencilerin akademik başarıları üzerine etkileri. Eğitim Bilim Toplum Dergisi, 5 (17), 46- 77.
  • Lemke, M., Calsyn, C., Lippman, L., Jocelyn, C., Kastberg, D., Liu, Y. Y., Roey, S., Williams, T., Kruger, T., and Bairu, G. (2002). Outcomes of Learning: Results From the 2000 Program for International Student Assessment of 15-Year-Olds in Reading. Mathematics, and Science Literacy. Education Statistics Quarterly, 4 (1), 59-67.
  • Milli Eğitim Bakanlığı (2017). Akademik becerilerin izlenmesi ve değerlendirilmesi (ABİDE) 8. sınıf raporu.
  • Kayri, M., ve Boysan, M. (2007). Araştırmalarda Chaid Analizinin kullanımı ve baş etme stratejileri ile ilgili bir uygulama. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 40(2), 133-149.
  • Özdamar, K. (2013). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi cilt 1. Eskişehir: Nisan Kitabevi.
  • Özden, C., and Atasoy, R. (2020). Socioeconomically disadvantaged and resilient students’ characteristics and their perceptions about school. International Journal of Progressive Education, 16 (5), 70-89.
  • Özgüven, İ. E. (1994). Psikolojik testler. PDREM Yayınları.
  • Park, H. (2008). Home literacy environments and children’s reading performance: A comparative study of 25 countries. Educational Research and Evaluation, 14 (6), 489–505.
  • Pars, V. B., Cırıtlı, H., Enç, M., ve Oğuzkan, T. (1960). Eğitim psikolojisi. Milli Eğitim Basımevi.
  • Pietsch, J., Walker, R., and Chapman, E. (2003). The relationships among self-concept, selfefficacy and performance in mathematics during secondary school. Journal of Educational Psychology, 95, 589-603.
  • Pudaruth, S., Nagowah, L., Sungkur, R., Moloo, R., and Chiniah, A. (2013, Ağustos). The effect of class attendance on the performance of computer science students. [Conference]. 2nd International Conference on Machine Learning and Computer Science (IMLCS'2013).
  • Qian N. (2009). Quantity–quality and the one child policy: The only-child disadvantage in school enrollment in rural China. NBER Working Paper No. 14973. National Bureau of Economic Research.
  • Salanova, M., Lorente, L. and Martinez, I. M. (2012). The dark and bright sides of self-efficacy in predicting learning, ınnovative and risky performances. The Spanish Journal of Psychology, 15(3), 1123-1132.
  • Sarıer, Y. (2010). Ortaöğretime giriş sınavları (OKS-SBS) ve PISA sonuçları ışığında eğitimde firsat eşitliğinin değerlendirilmesi. Ahi Evran Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 11(3), 107-129.
  • Shukla, N. (2016). To study the association between number of siblings and academic achievement. International Journal of Education & Management, 6 (2), 165-169.
  • Stone, D. N. (1994). Overconfidence in initial self efficacy judgements: Effects on decision processes and performance. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 59, 452–474.
  • Suan, J. S. (2018). Factors affecting underachievement in mathematics.[ Conference]. Proceeding of the 5th International Conference on Management. 100-106.
  • Tabachnick, B. G., and Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics. Allyn and Bacon.
  • Talan, T. (2020). Uzaktan eğitim öğrencilerinin akademik başarı durumlarının çeşitli değişkenler açısından incelenmesi incelenmesi [Sözlü Bildiri]. EJER Kongresi, Eskişehir.
  • Tomul, E., Önder, E., ve Taşlıdere, E. (2021). The relative effect of student, family and school‑related factors on math achievement by location of the school. Large Scale Assessments in Education, 9-22.
  • Türk, E. (2007). Ailenin sosyo-ekonomik ve demografik özellikleri ile mezun olunan okul ve özel dershanenin öğrencinin kontrol odakları, akademik tutumları ve liselere giriş sınavındaki başarıları üzerindeki etkileri.[Yayınlanmamış yüksek lisans tezi]. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Van.
  • Twist, L., Schagan, I. and Hogson, C. (2007). Progress in International Reading Literacy Study (PIRLS): Reader and Reading National Report for England 2006. NFER and DCSF.
  • Vancouver, J. B., Thomson C. M., and Williams, A. A. (2001). The changing signs in the relationships among self-efficacy, personal goals and performance. Journal of Applied Psychology, 86, 605–620.
  • Yağız, Z. (2003). CHAID analizi [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  • Yan, Y. and Gai, X. (2022). High achievers from low family socioeconomic status families:Protective factors for academically resilient students. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19, 1-13.
  • Yıldız, N. (1999). Çocukların okul başarısında aile ve çevresel faktörlerin rolü: orta ikinci sınıf öğrencileriyle ilgili bir araştırma [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
  • You, S. Kim, E. K., Lim, S. A., and Dang, M. (2021). Student and teacher characteristics on student math achievement. Journal of Pacific Rim Psychology, 15, 1-13.
  • Yılmaz, H. B. ve Aztekin, S. (2012, Haziran). Türkiye’deki 15 yaş grubu öğrencilerin matematik okuryazarlığı başarılarını etkileyen bazı faktörlerin okul ve öğrenci düzeyine göre incelenmesi [Sözlü Bildiri]. X. Ulusal Fen Bilimleri ve Matematik Eğitimi Kongresi, Niğde.
  • Ziya, E. (2008). Uluslararası Öğrenci Başarı Değerlendirme Programına (PISA 2006) Türkiye’deki öğrencilerin matematik başarılarını etkileyen bazı faktörler [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Toplam 63 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Recep Gür 0000-0002-3686-4199

Ahmet Yıldırım 0000-0002-0856-9678

Yayımlanma Tarihi 1 Mayıs 2024
Yayımlandığı Sayı Yıl 2024 Cilt: 53 Sayı: 242

Kaynak Göster

APA Gür, R., & Yıldırım, A. (2024). Akademik Becerilerin İzlenmesi ve Değerlendirilmesi (ABİDE) Matematik Akademik Başarılarını Açıklayan Öğrenci Özelliklerinin İncelenmesi. Milli Eğitim Dergisi, 53(242), 937-968. https://doi.org/10.37669/milliegitim.1226647
 Kapak Resmi İndir