Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yayınlar
- ArticleAçık Erişim2025PISA Okuma Keyfi Ölçeğinin Farklı Başarı Gruplarında Yer Alan Ülkelere Göre Ölçme Değişmezliğinin İncelenmesi
Doğan, Nuri; Kasap, Yusuf; Köroğlu, Mustafa; Doğan, Özlem
Bu çalışma, PISA 2018 öğrenci anketinde yer alan okuma keyfi ölçeğinin farklı başarı gruplarındaki ölçme değişmezliğini incelemeyi amaçlamaktadır. Ölçme değişmezliği, gizil değişkenler ile gözlenen değişkenler arasındaki ilişkinin farklı gruplarda aynı biçimde sürdürülüp sürdürülmediğini ortaya koyar. Araştırmanın örneklemi, üst başarı grubunu temsil eden Norveç (n=5659), orta başarı grubunu temsil eden Türkiye (n=6858) ve düşük başarı grubunu temsil eden Kolombiya’dan (n=7192) olmak üzere toplam 19.709 öğrenciden oluşmaktadır. Açımlayıcı faktör analizi sonucunda beş maddeli tek faktörlü model doğrulanmış, ardından çok gruplu doğrulayıcı faktör analiziyle ölçme değişmezliği test edilmiştir. Bulgular, modelin şekilsel, metrik, ölçek ve katı düzeylerde değişmezlik göstermediğini ortaya koymuştur. Bu sonuç, ülkeler arasında yapılan karşılaştırmaların geçerliliğini sınırlamakta ve ölçeğin farklı başarı gruplarında ortak bir ölçme yapısını sağlayamadığını göstermektedir.
RDL Kalıcı Kaydıİncele - ArticleAçık Erişim2025The Effect of the Weight Variable on Predicting Reading Comprehension Achievement in PISA 2018: A Data Mining Approach
Kasap, Yusuf; Köroğlu, Mustafa
This study investigates how student-level sample weights affect model performance in predicting achievement scores. The analyses employed Classification and Regression Tree (CART) and Random Forest (RF) methods with 34 independent variables from the 2018 PISA student survey. Since no prior data mining studies in Turkey have considered sample weights, this research provides an original contribution to the field. According to the findings, when sample weights were used, only one of the ten significant variables identified by the CART method differed, while the order of variable importance also shifted. In the models created with the RF method, only five variables remained common, and the others differed. When sample weights were included in both methods, a slight, statistically non-significant decrease was observed in the prediction performance of the models. These results indicate that sample weights are effective in variable selection but do not significantly affect overall model accuracy. Overall, the findings highlight the necessity of incorporating sample weights to ensure valid and reliable results in large-scale educational data mining.
RDL Kalıcı Kaydıİncele - ArticleAçık Erişim2022Lojistik Regresyon Yöntemi ile Farklı Başarı Düzeyindeki Ülkelerin PISA Başarı Düzeylerini Etkileyen Önemli Değişkenlerin İncelenmesi
Doğan, Nuri; Kasap, Yusuf; Köroğlu, Mustafa
Bu araştırmada 2018 yılında PISA’ya katılan öğrencilere sınavla verilen öğrenci anketinden elde edilen 34 bağımsız değişken ile farklı başarı düzeyine sahip ülkelerin PISA okuduğunu anlama başarısını yordayabilen değişkenlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç için PISA’ya katılan 79 ülke, başarı yüzdelik sırasına konuldu. Ardından eşit dilimlerle ülkeler alt, orta ve üst dilimler olarak ayrıldı. Yüzdelik dilimlerine alt, orta, üst başarı grubu ülkelerin verileri üzerinden oluşturulan üç ayrı lojistik model ile yapılan analizlerde okuduğunu anlama başarısını yordamada anlamlı değişkenler, 25-28 arasında değişmiştir. Daha sonra oluşturulan modellerin sınıflama performansında dikkate değer düşme olmayacak biçimde ayarlama yapılarak değişken sayısı azaltılıp her bir model için başarıyı en iyi yordayan 10 değişken seçilmiştir. Değişken sayısı azaltılarak oluşturulan modellerle yapılan analiz sonucunda başarıyı yordamada alt, orta, üst başarı grubu ülkeler için, önemli ortak yordayıcıların; evdeki eğitimsel eşyalar, okuma keyfi, sosyo-ekonomik durum indeksi, PISA testinin zorluk algısı, ailenin mal varlığı, yaşamın anlamı ve öğretmenin eğitimi yönlendirmesi değişkenleri olarak belirlenmiştir. Daha sonra, her bir grup için oluşturulan modellerin her birindeki 10 bağımsız değişken ile modellerin PISA okuduğunu anlama başarısını sınıflama ve kestirim performansları hesaplanmıştır.
RDL Kalıcı Kaydıİncele