PISA 2012 Sonuçlarının Duyuşşsal Özelliklere Göre Kümeleme Çalışması


A Clustering Study of the PISA 2012 Results According to Affective Qualities


Öğr. Gör. Gökhan AKSUAdnan Menderes Üniversitesigokhanaksu1983@hotmail.com
Doç. Dr. Cem Oktay GÜZELLERAkdeniz Üniversitesicguzeller@gmail.com
Uzm. Mehmet Taha ESERTürkiye Belediyeler Birliğitahaeser@gmail.com


ÖZET
Bu çalışmanın amacı PISA 2012 öğrenci anketinde yer alan özyeterlik, ilgi ve tutum ortalama puanlarına göre sınava katılan OECD üyesi ve diğer katılımcı ülkelerin tamamının nasıl kümelendiğinin belirlemesidir. Genel tarama modeline uygun olan çalışmada özyeterlik ve ilgi puanlarına göre 68 ülke analiz edilmesine rağmen 25 ülkede kayıp veri sorunu olması nedeniyle tutum puanlarına göre 43 ülke analiz kapsamına alınmıştır. Çalışmada oluşacak kümelerin nasıl birleşeceğine ya da ayrışacağına karar vermeye çalışıldığından hiyerarşik kümeleme yaklaşımlarından tam bağlantı yöntemi kullanılmıştır. Analiz sonucunda elde edilen küme sayılarının geçerliğine ilişkin kanıt sunmak amacıyla k-ortalama ve diskriminant analizi yöntemi kullanılmıştır. Çalışma sonucunda özyeterlik puanlarına göre 8, ilgi puanlarına göre 7 ve tutum puanlarına göre 6 farklı küme oluştuğu belirlenmiştir. Özyeterlik puanlarına göre Şangay ile Japonya’nın tek başına birer küme oluşturduğu; ilgi puanlarına göre Romanya’nın tek başına bir küme oluşturduğu; tutum puanlarına göre Danimarka ile Norveç ve Japonya ile Kore’nin birer küme oluşturduğu belirlenmiştir. Çalışma sonuçlarının geçerliğini belirlemek amacıyla Wilk’s lamda katsayısı hesaplanarak elde edilen küme sayılarının tam bağlantı yöntemiyle belirlenen küme sayılarıyla aynı olduğu belirlenmiştir. Çalışmada ayrıca tek başına küme oluşturma eğiliminde olan Japonya, Şangay, Romanya, Danimarka ve Norveç, Japonya ve Kore’nin çok boyutlu ölçekleme yöntemiyle elde edilen 2 boyutlu grafikte konum olarak diğer ülkelerden belirgin bir şekilde farklılık gösterdiği belirlenmiştir. Elde edilen bu sonuca göre kümeleme analizinde tek başına küme oluşturma eğiliminde olan ülkelerin çok boyutlu ölçekleme yöntemiyle görsel olarak kolayca ayırt edilebildiği ancak kümenin eleman sayısı arttıkça bu yöntemin küme elemanları ayırt etmede çok fazla başarılı olamadığını göstermektedir. Çalışma sonucunda OECD ve diğer katılımcı ülkelerin özyeterlik, ilgi ve tutum puanlarına göre nasıl kümelendikleri ve kümelerde yer alan ülkeler arasındaki benzerlik ve farklılıklar ortaya konularak ülkelerin PISA sonuçları bakımından birbirlerine göre durumları hakkında fikir sahibi olunmasını sağlamıştır.


ABSTRACT
The objective of this study is to determine the clustering of all the OECD member countries and other participating countries according to the average scores of self-efficacy, interest and attitude in the PISA 2012 student survey. Although the study which was compatible with the general survey model analysed 68 counties according to their scores of self-efficacy and interest, it covered 43 countries according to their attitude scores as there as missing data problem in 25 countries. K-means and discriminant analysis methods were used to provide evidence on the validity of the number of clusters obtained in the analysis. It was determined with the study that there were 8 groups according to the scores of self-efficacy, 7 groups according to the scores of interest and 6 groups according to the scores of attitude. It was also determined that Romania was a group on its own according to the scores of interest; Denmark and Norway were a group according to the scores of attitude; Japan and Korea were a group according to the scores of attitude as well. It was determined that the number of clusters obtained through calculation of Wilk’s lamda coefficient was the same with the number of clusters obtained through the full linkage method. The study also determined that Japan, Shanghai, Romania, Denmark-Norway and Japan-Korea, countries with a tendency of creating a group on their own, were significantly different in position from the other countries in the two-dimensional graphics obtained by the two dimensional scaling method. According to this result, it was easy through the multidimensional scaling method to visually distinguish the countries with a tendency of creating a cluster on their own through while this method was not as successful to distinguish cluster elements as the number elements in the cluster increased. The study revealed how the OECD countries and other participating countries were clustered according to the scores of self-efficacy, interest and attitude and also revealed the similarities and differences between the countries in these clusters which provided in idea about the positions of countries with respect to their PISA results.


ANAHTAR KELİMELER: Kümeleme Analizi, PISA, Çok Boyutlu Ölçekleme, Matematik Okuryazarlığı


KEYWORDS: Cluster Analysis, PISA, Multi Dimension Scaling, Mathematics literacy


DOI :  [PDF]