Bilimsel Başarı – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Bilimsel Başarı için Çok Değişkenli Model

Matematikte olduğu gibi, ortalama bilim başarısında uluslar arasındaki farklılıklar kendi başlarına ilgi çekicidir. Bu araştırmanın temel amacı, bilim başarısındaki bu ulusal farklılıkların kaynaklarını açıklamaktı; yani, ortalama başarı puanlarında ülkeler arasındaki varyasyonun en güçlü yordayıcıları olan ulusal düzeydeki girdi değişkenlerini belirlemek gerekir.

Girdi tahmin değişkenlerinin bilim başarısı ile eşzamanlı ilişkisini ölçmek için çok değişkenli analiz kullanılarak, en büyük etkilere sahip tahmin değişkenleri belirlendi. En iyi çok değişkenli model (OLS yöntemiyle oluşturulan) alt panelde gösterilmektedir.

Görüldüğü gibi, dört değişken (ikisi okullarını tanımlayan okul müdürlerinin anket yanıtlarına dayalı ve ikisi öğrencilerin anket yanıtlarına dayalı), ortalama fen başarısında ülkeler arasında gözlemlenen toplam değişkenliğin yüzde 85’ini oluşturuyordu.

Bu dört değişkenli tahmin modeli, yedinci sınıf düzeyinde bağımsız ulusal örneklerle yeniden hesaplandığında, ortalama matematik başarı puanlarında ulusal düzeydeki değişkenliğin yüzde 80’ini oluşturuyordu.

OLS ve HLM yöntemleri, gösterilen dört değişkenli bilim modelinin açıkladığı ulusal düzeydeki farklılıkların neredeyse aynı tahminlerini (HLM analizindeki otuz yedi ulustan oluşan örnek için yaklaşık yüzde 70) üretti. Bu nedenle, güçlü dört değişkenli bilim modeli, ulusal örnekler (yedinci ve sekizinci sınıflar) ve analitik yöntemler (OLS ve HLM) arasında çok kararlıdır.

Bu dört değişken şunlardı:

1. Okul, herhangi bir özel fen zenginleştirme etkinliği sağlar (burada “fen zenginleştirme” değişkeni olarak anılacaktır)
2. Okulun eğitim verme kapasitesi, fen laboratuvarı ekipman ve malzemelerinin eksikliğinden veya yetersizliğinden “çok” etkilenir (burada “laboratuvar ekipmanı eksikliği” değişkeni olarak anılacaktır)
3. Öğrencilerin ücretli bir işte haftada çalıştıkları saat (burada “öğrenci tarafından ödenen iş” değişkeni olarak anılır)
4. Bilimde başarılı olmak için iyi şansa ihtiyaç duyduklarını kesinlikle kabul eden öğrencilerin ulusal yüzdesi (burada “bilimde şansa ihtiyaç var” değişkeni olarak anılacaktır)

Bu modelin ulusal ortalama bilim puanlarını çok az hatayla tahmin etme gücü, gözlemlenen ulusal ortalama bilim puanları ile bu dört değişkenli model tarafından tahmin edilen ulusal ortalama bilim puanları arasındaki yakın ilişki ile gösterilmektedir. Ayrıca altı ülkenin regresyon çizgisine yaklaştığını ve en yüksek puanı alan Singapur’un tahmin edilen en yüksek ulusal puana sahip olduğunu unutmayın.

Bu analizlerin sonuçlarını ulusal düzeyde yorumlarken, öğrenci düzeyinde yapılabilecek analizlerin sonuçlarından oldukça farklı olmalarının muhtemel olduğunu kabul etmek önemlidir. Bu nedenle, geçerliliklerine dair net kanıtlar olmadan seviyeler arasında genellemeler yapılmamalıdır. Böyle bir kanıt olmadan bunu yapmak, “ekolojik yanılgı” yapmaktır. Bilim modelindeki değişkenleri daha iyi anlamak için her biri üzerinde ek analizler yapılmıştır.

Yordayıcı Değişkenlerin Ek Analizleri

“Bilim Zenginleştirme.” Gösterildiği gibi, “bilim zenginleştirme” değişkeninin, uluslararası düzeyde ortalama fen başarısı ile doğrudan ilişkili olduğu bulundu. Daha sonra, bu analiz için mevcut olan otuz dokuz ülkenin her biri için öğrenci düzeyinde ayrı ayrı ülke içi analizler gerçekleştirdik.

Tahmin edilebileceği gibi, bu analizlerin sonuçları, “bilim zenginleştirme” değişkeninin her ulustaki fen başarı puanlarıyla da doğrudan ilişkili olduğunu göstermiştir. Bu nedenle, okullar tarafından fen zenginleştirme etkinliklerinin sağlanması, öğrenci başarısını hem uluslararası düzeyde hem de her ulus içinde güçlendirebilir.

Hangi diğer öngörücü değişkenlerin “bilim zenginleştirme” değişkeni ile ülkeler arası en yüksek düzeyde korelasyon gösterdiğini belirlemek için daha fazla analiz yapıldı. “Bilim zenginleştirme” ile en yüksek korelasyona sahip üç değişken vardı.

1. Okul, herhangi bir matematik zenginleştirme etkinliği sağlar (“fen zenginleştirme” ile korelasyon =0.91)
2. Okul, bilimde iyileştirici öğretim sağlar (“bilim zenginleştirme” ile korelasyon =0.61)
3. Öğretmenlerin öğrencilerle ders saatleri dışında haftada ortalama saat görüşmesi (“bilim zenginleştirme” ile korelasyon =0.55)

Dolayısıyla, “fen zenginleştirme” değişkeni ve bununla en güçlü şekilde ilişkili olan üç değişkenin, öğrenci başarısına katkıda bulunması beklenebilecek öğretim uygulamaları olarak nitelendirilebileceği görülmektedir.

Son bilimsel gelişmeler 2022
Son zamanlarda bilim alanındaki gelişmeler
türkiye’deki bilimsel gelişmeler
Bilimsel olaylara örnekler
Bilimsel gelişmeler
Bilim adamları bugün ne üzerinde çalışıyor 2022
Yapılan bilimsel çalışmalar
En önemli bilimsel gelişmeler

Hem uluslar içinde hem de ülkeler arasında bilim başarısı ile bu tutarlı doğrudan ilişkiler göz önüne alındığında, “bilim zenginleştirmesi” değişkeninin eğitim politikası için en makul anlamı şudur:

• Okulların fen zenginleştirme etkinlikleri sunması sağlanmalı ve gerekli kılınmalıdır.

“Laboratuvar Ekipmanı Eksikliği.” Görüldüğü gibi, “laboratuvar ekipmanı eksikliği” değişkeninin, ülke çapında ortalama fen başarısı ile ters orantılı olduğu bulundu. Bu analiz için mevcut otuz sekiz ulusun her biri için öğrenci düzeyinde ulus birlikleri içinde hesaplandıktan sonra, “laboratuvar ekipmanı eksikliği” değişkeni de her ulustaki bilim başarı puanlarıyla ters orantılıdır. Bu nedenle, laboratuvar ekipmanı eksikliği, hem ülke çapında hem de her ülke içinde öğrenci başarısını azaltabilir.

Hem uluslar içinde hem de ülkeler arasında bilim başarısı ile bu tutarlı doğrudan ilişkiler göz önüne alındığında, “laboratuvar ekipmanı eksikliği” değişkeninin eğitim politikası için en makul anlamı şudur.

• Okulların yeterli laboratuvar ekipmanı ve malzemeleriyle desteklenen fen eğitimi vermeleri sağlanmalı ve gerekli olmalıdır.
“Öğrenci Ücretli İş.” “Öğrenci tarafından ödenen iş” değişkeni, benzer şekilde, ülke çapında ortalama fen başarısı ile ters orantılı olarak bulunmuştur.

Bu analiz için mevcut olan kırk ulusun her biri için öğrenci düzeyindeki ulus-içi dernekleri hesapladıktan sonra, “öğrencilerin ücretli işi” değişkeni de birkaç ülke dışında tüm fen başarı puanlarıyla ters orantılıydı. Bu nedenle, ebeveynlerin 13 yaşındaki çocuklarının para kazanmak için ücretli bir işte çalışmasına ne ölçüde ihtiyaç duyduğu (veya izin verdiği) öğrencilerin akademik olmayan bir faaliyet için harcadıkları zamanı ve enerjiyi artırıyor ve bu da onların yeteneklerini bozuyor gibi görünüyor. bilimde iyi performans göster.

“Öğrenci tarafından ödenen iş” değişkeni ile fen başarısı (hem ülkeler içinde hem de ülkeler arasında) arasındaki bu tutarlı ters ilişkiler göz önüne alındığında, sosyal politika için çıkarım şudur:

• Ailenin ekonomik durumu, 13 yaşındaki öğrencilerin para kazanmak için bir işte çalışmak zorunda kalmamaları için yeterince geliştirilmelidir. Alternatif olarak, 13 yaşındaki ergenlerin çalıştırılmasını yasaklayan çocuk işçiliği yasalarını güçlendirin.

“Bilimde Şansa İhtiyacım Var.” “Bilimde şansa ihtiyaç var” değişkeninin de ulus çapında bilim başarısı ile ters orantılı olduğu bulundu. Her ulus için öğrenci düzeyinde ulus-içi ilişkileri hesapladıktan sonra, “fende şansa ihtiyaç var” değişkeni, birkaç ülke dışında hepsinde fen başarı puanlarıyla ters orantılıydı.

Bu nedenle, öğrencilerin bilimde başarılı olmayı şansa bağladıkları ölçüde, muhtemelen başarısız görünüyorlar çünkü bu onların başarılı olmak için gereken çabayı göstermelerini engelliyor. “Bilimde şansa ihtiyaç var” değişkeninin fen başarısıyla (hem ülkeler içinde hem de ülkeler arasında) bu tutarlı ters ilişkileri göz önüne alındığında, aileler ve eğitim politikası için çıkarım şudur.

• Çocuklara okulda öğrenmenin şans yerine çok çalışmayı gerektirdiği öğretilmeli, iş etiğinin modellendiği ve başarılı olduğu bir ortam oluşturulmalıdır.