TIMSS 2011 Türkiye sekizinci sınıf matematik başarısını etkileyen değişkenlerin bölgelere göre incelenmesi

Abstract

Bu çalışmada, TIMSS 2011 verileri kullanılarak, Türkiye'deki sekizinci sınıf öğrencilerinin matematik başarısını etkileyen bazı değişkenler modellenmekte ve modelin coğrafi bölgelere göre ölçme değişmezliği incelenerek, değişkenlerin bölgeler bakımından farklılık gösterip göstermediği tespit edilmeye çalışılmaktadır. Birinci aşamada, ilk olarak açımlayıcı faktör analizi ile TIMSS 2011 Türkiye örnekleminde öğrenci anketinde yer alan ve matematik başarısını etkilediği düşünülen maddeler incelenmiş ve sayıltılar da kontrol edildikten sonra elde edilen son 24 madde; matematik ile ilgili duyuşsal özellikler, ev ve okul ortamı olmak üzere 3 boyutta toplanmıştır. Daha sonra, öğrencilerin matematik başarıları ile modele alınan değişkenler arasındaki ilişkileri test etmek için, yapısal eşitlik modellemesi (YEM) ile bir model kurulmuştur. Yapılan analizlerle matematik başarısını yordayan ölçme ve yapısal modelin uyum indeksleri incelenerek, modelin iyi uyum gösterdiği saptanmış ve regresyon denklemi incelendiğinde belirtme katsayısı 0,36 olarak bulunmuştur. Elde edilen bulgular sonucunda, matematik başarısını belirlemede en yüksek payın pozitif yönde duyuşsal özellikler değişkenine ait olduğu görülmüştür. Ev ortamı değişkeni ise başarıya yine pozitif yönde en fazla etki eden ikinci değişkendir. Okul ortamı ile matematik başarısı arasında ise negatif yönde istatistiksel olarak anlamlı olmayan bir ilişki saptanmıştır. Araştırmanın ikinci aşamasında, matematik başarısının yordandığı yapısal model, 7 coğrafi bölgede ayrı ayrı test edilmiş ve modelin bütün bölgelerde geçerli olduğu saptanmıştır. Daha sonra, modele alınan değişkenlerin coğrafi bölgeler arasında karşılaştırılabilmesi için, matematik başarısına ilişkin kurulan modelin çoklu grup doğrulayıcı faktör analizi ile ölçme değişmezliği incelenmiştir. Bölgeler alt gruplarında sadece yapısal ve metrik değişmezlik koşullarının yerine getirildiği ve bu yüzden yalnızca bu aşamalarda yapılan karşılaştırmalarda gruplar arası farklılıkların ölçme aracından kaynaklanamayacağı neticesine ulaşılmıştır. Sonuç olarak, ölçek değişmezlik (ve dolayısıyla da katı değişmezlik) koşulu sağlanamadığından, tam eşdeğerlik saptanamamıştır. Böylece değişmezlik ile ilişkili yapılacak karşılaştırmaların yorumlarında, farklılıkların bölgelerden mi yoksa ölçme aracından mı kaynaklandığı sonucu kestirilememiştir. Modele alınan değişkenlerinin bölgelere ait regresyon katsayılarındaki farklılıklar incelendiğinde, okul gizil değişkeninin İç Anadolu ve Güneydoğu Anadolu bölgesi hariç, ülke genelindeki gibi matematik başarısını yordamadığı saptanmıştır. Duyuşsal özellikler değişkeni ise regresyon katsayılarında çok farklılık göstermemiştir. Sonuç olarak, bölgeler arasındaki en büyük farklılıkların ev ortamına ait değişkenlerden kaynaklanabileceği düşünülerek bu değişkenin bölgelere göre frekans dağılımı incelendiğinde; evdeki kitap sayısı, bilgisayar ve internet bağlantısına sahip olma en yüksek Marmara bölgesinde bulunurken, en düşük Güneydoğu Anadolu bölgesinde ve takiben Doğu Anadolu bölgesinde saptanmıştır. Çalışma masası ve kendisine ait bir odaya sahip olunması ise Ege bölgesinde yüksek oranda iken, yine en düşük Güneydoğu Anadolu bölgesinde ve takiben Doğu Anadolu bölgesinde bulunmuştur.Bu sonuçlar ışığında, daha önce bahsedildiği gibi farklılıkların bölgelerden mi yoksa ölçme aracından mı kaynaklandığı belirlenemediğinden bölgeler arası matematik başarı puan karşılaştırmalarının yorumlanmasında dikkatli olunmalıdır.

In this study, using the TIMSS 2011 data, some of the variables affecting the mathematics achievement of eighth-grade students in Turkey were modeled and whether the variables showed differences among the regions according to the measurement invariance examination.In the first step, items in the student survey of TIMSS 2011 Turkey sample affecting the mathematics achievement were examined by exploratory factor analysis. After controlling assumptions, remaining 24 items were loaded into three factors including; mathematics related affective domain, home and school environment. Then, the model was established by structural equation modeling (SEM) to test the relationship between the variables in the model and students' mathematics achievement. As a result of analysis, the measuring and the structural model fit indices that predictors of mathematics achievement were determined to test goodness of fit. Moreover, when the regression equation of the model was examined, the coefficient of determination was found 0.36. According to the results, it was seen that mathematics related affective behaviors variable shows positively the highest effect in defining mathematics achievement. The second variable affecting achievement also positively was the home environment variable. Lastly, a negative non-statistically significant relationship was determined between the school environment and mathematics achievement. In the second step of the study, the predicted structural model of mathematics achievement was tested for each of the seven geographic regions and found that the model is applicable in all regions. Then, the invariance of mathematics achievement model across regions was examined by means of multi groups confirmatory factor analysis to compare the variables in the model between geographical regions. Only the configural and weak invariance conditions in the sub-groups are met by the model. Therefore, it was concluded that intergroup differences do not result from the assessment and evaluation instrument, but among the regions. Moreover, because strong invariance (and thus strict invariance) condition cannot be met, measurement invariance cannot be exactly determined. Thus, whether the differences are result of the regions' differences or of the assessment and evaluation instrument could not be specified. When the differences among the regions were examined according to regression coefficients, except for Central and Southeast Anatolia school latent variables is not one of the predictors of mathematics achievement. Regression coefficient of the affective domain variables did not show much difference. As a result, frequency distribution of the home environment was analyzed in accordance with regions by considering that the biggest differences between the regions may be due to items of this variable. It was seen that the number of books at home, computer and internet connection were the highest in Marmara, the lowest has been identified in the Southeastern Anatolia and following in the Eastern Anatolia region. Having study desk for their use and own room at a high rate in the Aegean region, however, were the lowest again in Southeast Anatolia and Eastern Anatolia regions followed. In terms of these results, when we make comparison among the regions, we should be cautious about interpretations of math achievement scores because as stated earlier, the differences can be result of the regions' differences as well as the assessment and evaluation instrument.