Yıl: 2020 Cilt: 45 Sayı: 201 Sayfa Aralığı: 39 - 54 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.15390/EB.2020.8070 İndeks Tarihi: 05-10-2020

Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi

Öz:
Bu çalışmanın amacı Matematiksel Düşünme Stili Ölçeği’nin Türkçeye uyarlanması ve öğrencilerin matematiksel düşünme stillerinin cinsiyete göre incelenmesidir. Bu amaç doğrultusunda öncelikle Matematiksel Düşünme Stili (MDS) Ölçeğinin Türkçeye uyarlaması yapılmıştır. MDS Ölçeği “Rita Borromeo Ferri” tarafından Kassel Üniversitesi’nde “Mathematical Thinking Styles in School and Across Culture (MaTHSCu)” 2011/2012 projesi kapsamında geliştirilmiştir. Bu ölçek ile öğrencilerin bütünleşik, görsel/resimsel ve analitik/biçimsel düşünme stillerinden hangilerini tercih ettikleri belirlenebilmektedir. Ölçeğin Türkçe formunun psikometrik yapısı incelendikten sonra örtük sınıf analizi ile matematiksel düşünme stillerinin nasıl belirlenebileceği gösterilmiştir. Araştırmanın katılımcıları Ankara ilinde 9. ve 10. sınıflarda öğrenim gören 336 öğrencidir. Ölçeğin yapı geçerliğine faktör analizi ile bakılmıştır ve uyarlanan ölçeğin orijinal ölçek ile aynı yapıya sahip olduğu görülmüştür. Yapılan örtük sınıf analizi sonucunda, teorik yapıyla uyumlu olarak öğrencilerin yüksek sınıflama güvenirliğinde üç homojen gruba ayrıldığı belirlenmiştir. Çalışmanın bulgularına göre öğrencilerin daha çok bütünleşik düşünme stiline sahip oldukları görülmüştür. Kız öğrencilerin erkeklere göre daha çok analitik düşünme stiline ve erkeköğrencilerin ise kız öğrencilere göre daha çok görsel düşünme stiline sahip oldukları belirlenmiştir. Ayrıca bulgular MDS Ölçeğinin Türk Dili için geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olduğunu ve örtük sınıf analizi kullanılarak yüksek güvenirlik düzeyinde öğrencilerin matematiksel düşünme stillerinin belirlenebildiğini göstermektedir. Öğrencilerin matematiksel düşünme stillerinin olasılık temelinde örtük sınıf analizi ile belirlenmesi bu çalışmanın literatüre özgün katkısınıoluşturmaktadır.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Abedalaziz, N. (2010). A gender-related differential item functioning of mathematics test items. The International Journal of Educational and Psychological Assessment, 5, 101-116.
  • Akaike, H. (1987). Factor analysis and AIC. Psychometrika, 52, 317-332.
  • Blum, W. ve Borromeo Ferri, R. (2009). Mathematical modelling: Can it be taught and learnt?. Journal of Mathematical Modelling and Application, 1(1), 45-58.
  • Borromeo Ferri, R. (2012, Haziran). Mathematical thinking styles and their influence on teaching and learning mathematics. 12th International Congress on Mathematical Education etkinliğinde sunulmuş bildiri, COEX, Seoul, Korea.
  • Borromeo Ferri, R. (2015). Mathematical thinking styles in school and across cultures. Selected Regular Lectures from the 12th International Congress on Mathematical Education içinde (s. 153-173). Springer International Publishing.
  • Borromeo Ferri, R. ve Kaiser, G. (2003). First results of a study of different mathematical thinking styles of schoolchildren. L. Burton (Ed.), Which way? Social justice in mathematics education içinde (s. 209-239). London: Greenwood.
  • Burton, L. (1999). Mathematicians and their epistemologies and the learning of mathematics. I. Schwank, (Ed.), First conference of the european society for research in mathematics education içinde (1.cilt, s. 87-102). Osnabrück: Forschungsinstitut für Mathematikdidaktik.
  • Celeux, G. ve Soromenho, G. (1996). An entropy criterion for assessing the number of clusters in a mixture model. Journal of Classification, 13, 195-212.
  • Clark, S. L. (2010). Mixture modeling with behavioral data (Yayımlanmamış doktora tezi). University of California, Los Angeles.
  • Collins, L. M. ve Lanza, S. T. (2010). Latent class and latent transition analysis. With applications in the social, behavioral, and health sciences. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.
  • Coskun, S. (2011). A multiple case study investigating the effects of technology on students‘ visual and nonvisual thinking preferences: Comparing paper-pencil and dynamic software based strategies of algebra word problems (Yayımlanmamış doktora tezi). University of Central Florida, Florida, USA.
  • Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve Lisrel uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi.
  • Dede, Y., Akçakın, V. ve Kaya, G. (2017). Investigation of mathematical thinking styles according to gender. 26th International Congress on Educational Sciences içinde (s. 2024-2027). Manavgat, Türkiye.
  • Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3. bs.). Thousand Oaks, CA: Sage.
  • Fraenkel, J. R., Wallen, N. E. ve Hyun, H. H. (2012). How to design and evaluate research in education. New York, NY: McGraw-Hill Higher Education.
  • Galindo-Morales, E. (1994). Visualization in the calculus class: Relationship between cognitive style, gender, and use of technology (Yayımlanmamış doktora tezi). The Ohio State University, ABD.
  • Garner, M. ve Engelhard, G. Jr. (1999). Gender differences in performance on multiple-choice and constructed response mathematics items. Applied Measurement in Education, 12, 29-51.
  • Geiser, C. (2013). Data analysis with Mplus (Methodology in the social sciences). New York, NY: Guilford.
  • Hacıömeroğlu, G. ve Hacıömeroğlu, E. S. (2013). Matematik işlem testi’nin Türkçeye uyarlama çalışması ve öğretmen adaylarının matematik problemlerini çözme tercihleri. Kursamsal Eğitim ve Bilim, 6(2),196-203.
  • Hair Jr, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. ve Anderson R. E. (2014). Multivariate data analysis: Pearson new international edition. London: Pearson.
  • Hambleton, R. K. (2005). Issues, designs, and technical guidelines for adapting tests into multiple languages and cultures. R. K. Hambleton, P. F. Merenda ve C. D. Spielberger (Ed.), Adapting educational and psychological tests for cross-cultural assessment içinde (s. 3-38). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
  • Hambleton, R. K. ve Patsula, L. (1998). Adapting tests for use in multiple languages and cultures. Social Indicators Research, 45(1-3), 153-171.
  • Harkness, J. A., Villar, A. ve Edwards, B. (2010). Translation, adaptation, and design. J. A. Harkness, B. Edwards, M. Braun, T. P. Johnson, L. Lyberg, P. P. Mohler, B. Pennell ve T. W. Smith (Ed.), Survey methods in multinational, multiregional, and multicultural contexts içinde (s. 115-140). New Jersey: John Wiley & Sons.
  • Henderson, P. B., Hitchner, L., Fritz, S. J., Marion, B., Scharff, C., Hamer, J. … ve Riedesel, C. (2003). Materials development in support of mathematical thinking. ACM SIGCSE Bulletin, 35(2), 185-190. doi:10.1145/782941.783001
  • Hu, L. T. ve Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural equation modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55.
  • Işıksal, M. ve Aşkar, P. (2005). The effect of spreadsheet and dynamic geometry software on the achievement and self-efficacy of 7th-grade students. Educational Research, 47(3), 333-350.
  • Işıksal, M. ve Çakıroğlu, E. (2008). Gender differences regarding mathematics achievement: The case of Turkish middle school students. School Science and Mathematics, 108(3), 113-120.
  • Kaiser, H. F. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement, 20, 141-151.
  • Kaiser, H. F. (1974). An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39(1), 31-36.
  • Kılıç, Ç. (2017). Analyzing the structures of figural patterns produced by middle school students based on number patterns. Mersin University Journal of the Faculty of Education, 13(1), 65-79.
  • Kline, R. B. (1998). Principal and practice of structural equation modeling. New York: The Guilford.
  • Krutetskii, V. A. (1976). The psychology of mathematical abilities in school children. Chicago: University of Chicago Press. Lane, S., Wang, N. ve Magone, M. (1996). Gender-related differential item functioning on a middle school mathematics performance assessment. Educational Measurement: Issues and Practice, 15(4), 21- 27.
  • Lean, G. ve Clements, K. (1981). Spatial ability, visual imagery, and mathematical performance. Educational Studies in Mathematics, 12, 267-299.
  • Lyons-Thomas, J., Sandilands, D. ve Ercikan, K. (2014). Gender differential item functioning in mathematics in four international jurisdictions. Education and Science, 39(172), 20-32.
  • Magidson, J. ve Vermunt, J. (2004). The SAGE handbook of quantitative methodology for the social sciences. D. Kaplan (Ed.), Latent class models içinde (s. 345-368). Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
  • Mainali, B. (2014). Investigating the relationships between preferences, gender, and high school students' geometry performance (Yayımlanmamış doktora tezi). University of Central Florida, ABD.
  • Mubark, M. M. (2005). Mathematical thinking and mathematics achievement of students in the year 11 scientific stream in Jordan (Yayımlanmamış doktora tezi). Faculty of Education and Arts, University of Newcastle, Avustralya.
  • Nagin, D. (2005). Group-based modeling of development. Harvard University Press.
  • Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2. bs.). New York: McGraw-Hill.
  • Nylund, K. L., Asparouhov, T. ve Muthén, B. O. (2007). Deciding on the number of classes in latent class analysis and growth mixture modeling: A Monte Carlo simulation study. Structural Equation Modeling, 14(4), 535-569.
  • Oberski, D. (2016). Mixture models: Latent profile and latent class analysis. J. Robertson ve M. Kaptein (Ed.), Modern statistical methods for HCI: Human-computer interaction series içinde (s. 275-287). Cham: Springer.
  • OECD. (2016). PISA 2015 results (Volume I): Excellence and equity in education. Paris: OECD Publishing. doi:10.1787/9789264266490-en
  • Piaw, C. Y. (2014). Effects of gender and thinking style on student's creative thinking ability. ProcediaSocial and Behavioral Sciences, 116, 5135-5139.
  • Presmeg, N. C. (1985). The role of visually mediated processes in high school mathematics: A classroom investigation (Yayımlanmamış doktora tezi). University of Cambridge, Birleşik Krallık.
  • Presmeg, N. C. (1986). Visualization and mathematical giftedness. Educational Studies in Mathematics, 17, 297-311.
  • Schwarz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. Annals of Statistics, 6, 461-464.
  • Sevimli, E. (2013). Bilgisayar cebiri sistemi destekli öğretimin farklı düşünme yapısındaki öğrencilerin integral konusundaki temsil dönüşüm süreçlerine etkisi (Yayımlanmamış doktora tezi). Marmara Üniversitesi, İstanbul.
  • Sternberg, R. (1997). Thinking styles. New York, NY: Cambridge University.
  • Sternberg, R. J. ve Grigorenko, E. L. (1995). Styles of thinking in the school. European Journal for High Ability, 6(2), 201-219.
  • Suwarsono, S. (1982). Visual imagery in the mathematical thinking of seventh grade students (Yayımlanmamış doktora tezi). Monash University, Melbourne, Avustralya.
  • Taşova, H. İ. (2011). Matematik öğretmen adaylarının modelleme etkinlikleri ve performansı sürecinde düşünme ve görselleme becerilerinin incelenmesi (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Marmara Üniversitesi,İstanbul.
  • Wang, J. ve Wang, X. (2012). Structural equation modeling: Applications using Mplus. West Sussex: John Wiley & Sons.
  • Wang, T. L. ve Tseng, Y. K. (2015). Do thinking styles matter for science achievement and attitudes toward science class in male and female elementary school students in Taiwan?. International Journal of Science and Mathematics Education, 13(3), 515-533.
  • Wedege, T. (2011). Doing gender in mathematics education. G. Brandell ve A. Pettersson (Ed.), Matematikundervisning: Vetenskapliga perspektiv içinde (s. 92-114). Stockholm: Stockholms universitets förlag.
  • Yıldırım, C. (2015). Matematiksel düşünme. İstanbul: Remzi Kitapevi.
  • Yurdugül, H. (2006). The comparison of reliability coefficients in parallel, tau-equivalent, and congeneric measurements. Ankara University, Journal of Faculty of Educational Sciences, 39(1), 15-37.
  • Zhang, L. F. (2001). Do thinking styles contribute to academic achievement beyond self-rated abilities?. Journal of Psychology: Interdisciplinary and Applied, 135(6), 621-637.
  • Zhang, L. F. (2004). Revisiting the predictive power of thinking styles for academic performance. The Journal of Psychology, 138(4), 351-370.
  • Zhang, L. F. (2010). Do age and gender make a difference in the relationship between intellectual styles and abilities?. European Journal of Psychology of Education, 25(1), 87-103.
  • Zhang, L. F. ve Sternberg, R. (2001). Thinking styles across cultures: Their relationships with students' learning. R. Sternberg ve L. F. Zhang (Ed.), Perspectives on thinking, learning, and cognitive styles içinde (s. 197-226). London: Lawrence Erlbaum.
APA Akcakin V, KAYA G (2020). Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi. , 39 - 54. 10.15390/EB.2020.8070
Chicago Akcakin Veysel,KAYA Gürcan Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi. (2020): 39 - 54. 10.15390/EB.2020.8070
MLA Akcakin Veysel,KAYA Gürcan Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi. , 2020, ss.39 - 54. 10.15390/EB.2020.8070
AMA Akcakin V,KAYA G Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi. . 2020; 39 - 54. 10.15390/EB.2020.8070
Vancouver Akcakin V,KAYA G Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi. . 2020; 39 - 54. 10.15390/EB.2020.8070
IEEE Akcakin V,KAYA G "Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi." , ss.39 - 54, 2020. 10.15390/EB.2020.8070
ISNAD Akcakin, Veysel - KAYA, Gürcan. "Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi". (2020), 39-54. https://doi.org/10.15390/EB.2020.8070
APA Akcakin V, KAYA G (2020). Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi. Eğitim ve Bilim, 45(201), 39 - 54. 10.15390/EB.2020.8070
Chicago Akcakin Veysel,KAYA Gürcan Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi. Eğitim ve Bilim 45, no.201 (2020): 39 - 54. 10.15390/EB.2020.8070
MLA Akcakin Veysel,KAYA Gürcan Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi. Eğitim ve Bilim, vol.45, no.201, 2020, ss.39 - 54. 10.15390/EB.2020.8070
AMA Akcakin V,KAYA G Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi. Eğitim ve Bilim. 2020; 45(201): 39 - 54. 10.15390/EB.2020.8070
Vancouver Akcakin V,KAYA G Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi. Eğitim ve Bilim. 2020; 45(201): 39 - 54. 10.15390/EB.2020.8070
IEEE Akcakin V,KAYA G "Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi." Eğitim ve Bilim, 45, ss.39 - 54, 2020. 10.15390/EB.2020.8070
ISNAD Akcakin, Veysel - KAYA, Gürcan. "Ortaöğretim Öğrencilerinin Matematiksel Düşünme Stillerinin Belirlenmesi: Örtük Sınıf Analizi". Eğitim ve Bilim 45/201 (2020), 39-54. https://doi.org/10.15390/EB.2020.8070