S›navlarda Kullan›lan Puanlar
X. Bir okulun son s›n›f düzeyindeki ö¤rencilerinin YGS puanlar›n›n ortalamas›
A: Okul ortalamalar›n›n (X) 100-450 aras› notlara dönüfltürülmesi ile elde edilen notlar: A = 100 + 350 * (X – Xmin) / (Xmax – Xmin)
Xmax: YGS’deki en büyük puan ortalamas› Xmin: YGS’deki en küçük puan ortalamas›
Bu “A” parametresi ö¤rencilerin okuldaki baflar›lar›n› de¤il okulun YGS’deki baflar›s›n› ölçer. Yukar›daki for-müllerin uygulanmas› ile her okul için Say›sal, Sözel ve Eflit A¤›rl›kl› olmak üzere üç YGS puan ortalamas› (X de-¤eri) ve üç A de¤eri hesaplanacakt›r. Herhangi bir y›lda Xmax ve Xmin sabit olacaklar› için okullar›n alaca¤› A kat-say›s›n›n YGS baflar›lar›na göre de¤iflimi do¤rusal olacakt›r. Bu durum Tablo 1’de aç›kça görülebilir.
B5. Adaylar›n A¤›rl›kl› Ortaö¤retim Baflar› Puanlar›n› Hesaplama Algoritmas› AOBP Hesaplama Formülü: AOBP= A + (500-A) [(OBP-100)/400)]
Bu formülü seçme s›nav›n› ciddiye alanlar de¤il seçme s›navlar›n› ezber ölçen, flans ölçen bir uygulama olarak karalayanlar dayatt›lar. Hani ÖSS (flimdi YGS) ezber ölçüyordu, hani ÖSS yarat›c›l›¤› öldürüyordu, hani ÖSS yü-zünden çocuklar test makinesi oluyorlard›?
Neden o zaman AÖBP (A¤›rl›kl› ÖSS Baflar› Puan›) de¤il de AOBP deniyor?
Önce bakal›m “A” katsay›s› ne yap›yor? O y›l YGS’de en baflar›l› lisenin bütün ö¤rencileri için A=450, en ba-flar›s›z lisenin bütün ö¤rencileri için de A=100 oluyor.
Tablo 2, 100-450 aras›nda de¤iflen “A” ile 100-500 aras› de¤iflen “OBP” parametrelerine göre AOBP’nin han-gi de¤erleri alabilece¤ini gösteriyor.
Bu tabloya göre YGS’de en baflar›l› lisenin en baflar›l› ö¤rencisi ile en az baflar›l› ö¤rencisi aras›ndaki AOBP fark› 50 puan. YGS’de en az baflar›l› lisenin en baflar›l› ö¤rencisi ile en az baflar›l› ö¤rencisi aras›ndaki AOBP far-k› ise 300 puan olacakt›r. Okul birincileri için hiçbir sorun gözükmüyor. Ama liseyi 400 OBP ile tamamlayanlar›n AOBP’leri aras›nda 87.5 puan fark olabilecek. YGS’de en az baflar›l› lisenin birincisi YGS’de en baflar›l› lisenin so-nuncusundan ancak 50 AOBP ileride olabiliyor. YGS flampiyonu lisede sonuncu olan aday YGS’de en az baflar› gösteren lisenin sonuncusundan 350 AOBP daha fazlas›n› hak ediyor!
Türkiye'deki her lisenin her birinin –her puan türü için ayr› ayr› olmak üzere ve 100-450 aras›nda de¤iflen- bir tek “A”s› var. Her lisenin “A”s› o puan türünde o lisenin bütün ö¤rencileri için ayn›. Bir okulun YGS’deki ortala-mas›n› kim yükseltir? Çal›flkan ö¤renciler.
Okulun YGS ortalamas›n› kim düflürür? Nisbeten daha baflar›s›z ö¤renciler?
“A” parametresi ayn› lise içinde bütün ö¤renciler için tek oldu¤undan okul ortalamas›n› yükselten ö¤renciler okul ortalamas›n› düflüren ö¤rencilere göre hak ettiklerinden daha az yararlanabilecekler. AOBP’nin yapt›¤›; “seç-kin” liselerin “ortalaman›n alt›ndaki” mezunlar›n› “ortalaman›n alt›ndaki” liselerde “baflar›l›” ö¤rencilerin önüne geçirmektir. Ortaö¤retim baflar›s› böyle mi pekifltirilir? Ortaö¤retim baflar›s›n› ödüllendirmek buysa cezaland›r-mak nas›l olabilir? Yani okullar›n› ayn› baflar› ile bitiren ö¤rencilerden YGS’de ortalamas› yüksek liseden gelenler arkadafllar› sayesinde daha yüksek AOBP al›rken YGS ortalamas› düflük liseden gelenler de arkadafllar› yüzünden daha düflük AOBP almaktad›rlar. Liselerin düzeyi illere göre de farkl›laflt›¤›ndan AOBP iller aras›nda zaten var olan eflitsizli¤i de gittikçe daha çok keskinlefltiriyor. Oysa AOBP gençleri okulda tutacak, ortaö¤retimin de¤erini YGS etkisine karfl› koruyacakt›… Bir yandan okul baflar›s›n› seçme s›navlar›na karfl› korumaya çal›fl›l›rken öte yan-dan okulun baflar›s›n› seçme s›navlar› ile ölçmek hangi nesnellik ve tutarl›l›k ilkesi ile savunulabilir? Bilime ayk›r›, adalet duygular›n› rencide eden, kendi mant›¤› ile çeliflen AOBP bir an önce yürürlükten kald›r›lmal›d›r.
A. Baykal
Tablo 1: Okulun A katsay›s›n›n YGS baflar›s›na göre de¤ifliminin kurgu örne¤i.
YGS Xmax Xmin X A
L01 450 100 100 100 L02 450 100 150 150 L03 450 100 200 200 L04 450 100 250 250 L05 450 100 300 300 L06 450 100 350 350 L07 450 100 400 400 L08 450 100 450 450
Tablo 2: AOBP’nin “A” ve “OBP” parametrelerine göre de¤iflimi.
A OBP 100 200 300 400 500 450 450.0 462.5 475.0 487.5 500.0 400 400.0 425.0 450.0 475.0 500.0 350 350.0 387.5 425.0 462.5 500.0 300 300.0 350.0 400.0 450.0 500.0 250 250.0 312.5 375.0 437.5 500.0 200 200.0 275.0 350.0 425.0 500.0 150 150.0 237.5 325.0 412.5 500.0 100 100.0 200.0 300.0 400.0 500.0
S›nav›n Kapsam› ve Yerlefltirme
Ak›ldan hiç ç›kar›lmamas› gereken ac› gerçek seçme s›navlar›ndan herkesin baflar›l› ç›kmas›n›n olas› olmad›¤›-d›r. Yüksekö¤retim arz› ayn› kald›¤› sürece ne tür ve kaç tane s›nav yap›l›rsa yap›ls›n yüksekö¤retime seçilebilen-lerin say›s› de¤iflmeyecektir. Ancak, s›navlara herkesin umut ve güven duygusu ile girmesi gerekir (Ridgway, Nic-holson, McCusker, 2006).
Sorular›n kolaylaflmas›, puanlama yöntemlerinin sadeleflmesi, s›nav sonuçlar›n›n katsay›larla ters yüz edilme-mesi v.b. öneriler de do¤rudan ya da dolayl› olarak metin içinde belirtilmiflti. Son olarak tercih kapsam› konusun-da bir-kaç öneriyi hat›rlatmakta yarar var. S›nav kapsam› yüksekö¤retim programlar›n›n içeri¤ine uygun de¤ildir, olmas› da gerekmez. Bilgisayar mühendisl¤ine ö¤renci seçimi için bilgisayar sorusu, ö¤retmenlik program› için program gelifltirme sorusu, ilahiyat fakültesine gidecek ö¤renciye f›k›h sorusu sormak gerekmiyor. Bu nedenle ter-cihler program ba¤lam›nda de¤il fakülte ya da bölüm hatta küçük üniversiteler için puan türü ba¤lam›nda olabi-lir. Örne¤in fen-edebiyat fakültelerine anabilim dal› ba¤lam›nda de¤il puan türü ba¤lam›nda ö¤renci al›nabiolabi-lir. E¤er bir fakülteye 300 ö¤renci al›nacaksa bunlar› 30 fizik, 30 kimya, 30, matematik, 20 istatistik, 25 psikoloji, 25 sosyoloji, 20 felsefe v.b. kümeciklerde yapman›n sa¤lam bir gerekçesi yoktur. Bu fakülteye ayn› say›da ö¤renci sa-dece ilgili bölümlerin gerektirdi¤i puan türlerine göre yerlefltirilebilir. Bölüm ve anabilim dal› ayr›mlar› saydam ve nesnel ölçütlerle yap›lmas› kofluluyla fakültelere b›rak›labilir. Bunun baflka hiçbir yarar› olmasa bile tercih ifllemi sadeleflir, k⤛t israf› azal›r. S›nav -ne yaz›k ki t›pk› denemez ama- büyük ölçüde voltmetre, termometre, terazi ya da saat gibi bir ölçme arac›d›r. Saate müdahale ederek zaman› ileri ya da geri alamay›z. Prizde voltaj yoksa ikide bir voltmetre de¤ifltirmek bofluna çabad›r. Hastan›n atefli termometre ile de¤il do¤ru ilaç ile düzeltilir. Terazinin ibresini bozarak fazla kilolar›m›zdan kurtulamay›z. Her araç gibi s›navlar da gelifltirilebilir (Boudett, City, Murna-ne, 2008). Bu geliflimi sa¤lamak için öncelikle maddenin yap›sal geçerlili¤i, s›nav›n kapsam geçerlili¤i, puanlama-da nesnellik sa¤lanmal›d›r. S›nav uyguland›ktan sonra puanlamapuanlama-da kullan›lacak say›sal de¤erler de özellikle baflar› s›ralamas›n›n geçerli ve güvenilir olmas›nda önem ve öncelik tafl›r.
Puanlama Önerileri
Bu çal›flmada dört de¤iflik puanlama ölçütü denenmifltir. Bütün yöntemlerde önce do¤ru yan›tlara 1, yanl›fl ve bofl yan›tlara 0 puan verilmektedir. Bu puanlamaya iki de¤erli (binary) puanlama olarak an›labilir. ‹kinci ad›mda istatistiksel yöntemlerle elde edilen madde göstergeleri ikili puanlamada do¤ru yan›tlara verilen 1 puan›n yerine konmaktad›r. Bofl ve yanl›fllar s›f›r olarak kabul edilmektedir. fians baflar›s› için düzeltme yap›lmamaktad›r. Bu yöntemlerin hepsi de¤iflik zamanlarda de¤iflik s›navlarda denenmifl ve olumlu sonuçlar al›nm›flt›r. Bu çal›flmada önerilen tüm puanlama yöntemleri Temmuz 1998’de yüksekö¤retim mezunlar›na bir banka taraf›ndan uygulanan DMB08GYT kodlu bir genel yetenek testi üzerinde denenmifltir. DMB08GYT kodlu testin istatistikleri Tablo 3’te verilmektedir.
Önerilen yöntemleri de¤erlendirme ölçütü olarak Spearman-Brown efl yar›lar güvenilirlik katsay›s›nda sa¤la-nan art›fl ele al›nm›flt›r.
Uluslararas› Yüksekö¤retim Kongresi: Yeni Yönelifller ve Sorunlar (UYK-2011), 27-29 May›s 2011, ‹stanbul
Tablo 3: DMB08GYT kodlu genel yetenek testinin istatistikleri.
Alt ölçek Say›sal Sözel Görsel Tüm Test
Madde say›s› 14 42 24 80 Kat›l›mc› say›s› 660 660 660 660 Ortalama 12,033 27,312 17,100 56,445 Varyans 4,547 12,727 18,026 56,144 Standart sapma 2,132 3,567 4,246 7,493 Minimum 1,000 6,000 2,000 13,000 Maksimum 14,000 37,000 24,000 71,000 Ortanca 13,000 28,000 17,000 57,000 Cronbach alpha 0.699 0.458 0.798 0.781 Madde güçlük ortalamas› 0.860 0.650 0.712 0.706
Madde-test iliflki ortalamas› 0.455 0.213 0.425 0.243
Standart Madde (Soru) Puanlar›
Bu yöntemde bütün maddelerin iki de¤erli (1/0) sistemle verilen puanlar -ortalamalar› 5, standart sapmalar› 1 olan- standart puanlara çevrilmifltir. Kat›l›mc›lar›n toplam baflar› puanlar› madde standart puanlar›n›n toplam›n-dan elde edilmifltir.
Maddenin Zorluk Derecesi
Bir maddeye verilen yanl›fl ve bofl yan›tlar toplam›n›n toplam kat›l›mc› say›s›na oran› maddenin zorluk derece-si olarak kabul edilebilir. Madde ne kadar zor ise verilen yan›t o kadar de¤erlidir varsay›m›yla sorunun zorluk de-recesi anahtarla tutarl› yan›tlara yüklenmifltir. Maddenin zorluk dede-recesi sezgisel bir varsay›m›n görgül bir verisi-dir. Maddenin nitel zorlu¤unu ya da önemini göstermez. Hiç önemi olmayan sorular çok zor olabilece¤i gibi çok gerekli oldu¤u için yan›t›n› herkesin ö¤rendi¤i sorular çok kolay olacakt›r. Bu aç›dan maddenin zorluk gösterge-sinin nitel geçerlili¤i oldukça tart›flmal›d›r (Hambletone, 1978).
Sorunun Ay›rt Etme Gücü
‹kiye ayr›ml› iliflki (point biserial correlation) yöntemi ile bütün maddeler için ayr› ayr› olmak üzere kat›l›mc›-lar›n madde puanlar› ile toplam test puanlar› aras›ndaki iliflki katsay›lar› hesaplanm›flt›r. Bu katsay›lar maddenin ay›rt etme gücü olarak yorumlan›r (Guilford, 1954).
rpb: Madde-test puanlar› aras›ndaki keskin ayr›ml› iliflki katsay›s›
M1: Maddeyi do¤ru yan›tlayanlar›n test ortalamas›
M0: Maddeyi do¤ru yan›tlayamayanlar›n test ortalamas›
Sn: Toplam puanlar›n standart sapmas›
n0: Maddeyi do¤ru yan›tlayanlar›n say›s›
n1: Maddeyi do¤ru yan›tlayamayanlar›n say›s›
n: Toplam kat›l›mc› say›s›
Her maddenin ay›rt etme gücünün ayn› zamanda maddenin puan a¤›rl›¤› olabilece¤i kabul edilerek anahtarla tutarl› cevaplara yüklenmifltir. Bofl ve yanl›fl cevaplara “s›f›r” verilmifltir. Kat›l›mc›lar›n testi oluflturan maddeler-den toplad›klar› ay›rt etme gücü katsay›lar›n›n toplam› kat›l›mc›lar›n baflar› ölçütü olarak kabul edilmifltir (Bond, 2004).
Entropi Göstergesi ile Puanlama
Çoktan seçmeli test maddelerinde bofl cevaplar nedeniyle gerçek seçenek say›s› görünenden bir fazlad›r. Çok-tan seçmeli bir testte kat›l›mc›lar›n yan›tlar›n›n -bofl yan›tlar da dahil- cevap seçeneklerine da¤›l›m› bir belirsizlik içerir. Bu belirsizli¤in niceli¤i Claude Shannon (1949) taraf›ndan gelifltirilen entropi göstergesi ile hesaplanabilir (McGill, 1954; Garner, 1956).
H(X): Çoktan seçmeli test sorusunda gözlenen toplam belirsizlik (Entropi)
p(x): Çoktan seçmeli bir testte x seçene¤inin kat›l›mc›larca iflaretlenme oran› x: Testte x seçene¤i (x=A, B, C, D, E, F) iflaretleyen kat›l›mc›lar
Entropi karars›zl›¤›n, belirsizli¤in, da¤›n›kl›¤›n, gelifligüzelli¤in ölçüsüdür. S›n›rl› say›da seçenek oldu¤unda belirsizli¤in en yüksek de¤eri seçeneklerin eflit olas›l›kl› oldu¤u durumda ortaya ç›kar. Bir test maddesinde gözle-nen entropinin beklegözle-nen (maksimum) entropiye oran› o test maddesinde çözülen belirsizlik oran›n› gösterir (Shannon & Weaver, 1945). Bu say›sal de¤er soruyu do¤ru yan›tlayanlara puan olarak verilebilir.
A. Baykal rpb= M1- M0 Sn n1n0 n2
∑
H(X) = - p(x)Inp(x) F x=AMaddeleri anahtarla tutarl› yan›tlara 1, bofl ve yanl›fl yan›tlara 0 vererek yap›lan tek aflamal› puanlama sistemin-de bütün madsistemin-deler eflit a¤›rl›kl›d›r. Gelifltirilen dört yeni puanlama yöntemi iki sistemin-de¤erli puanlar›n türevlerinin ikin-ci aflamada madde puan› olarak de¤erlendirilmesine dayal›d›r. Her biri 5 seçenekli 80 sorudan oluflan DMB08GYT kodlu genel yetenek testine verilen cevaplar iki de¤erli puanlama da dahil olmak üzere befl de¤iflik puanlama sistemi ile ayr› ayr› puanlanm›flt›r. Her puanlama sistemi için ayr› ayr› olmak üzere testin tek ve çift sa-y›l› sorular›ndan oluflan iki ayr› yar›s›ndan al›nan puanlar aras›ndaki iliflki katsay›s› ve buna ba¤l› olarak da Spear-man-Brown efl yar›lar güvenilirlik katsay›s› hesaplanm›flt›r. Bulgular Tablo 4’tedir.
Sonuç
Ham puanlarla türev puanlar aras›ndaki iliflkiler yüksektir. Bu bütün ham puan türevlerinin “do¤ru yan›tlan-m›fl” soru say›lar›n›n önemini korumas› bak›m›ndan olumlu bir durumdur. Do¤ru yan›t say›lar›na ayk›r› s›ralama-lar en az›ndan s›nav›n görünüfl geçerlili¤ini zedeler.
Madde puanlar›n› standartlaflt›rma yönteminin verdi¤i sonuçlar da olumludur. Ancak bu yöntemle eriflilen gü-venilirlik düzeyi ulafl›lanlar aras›nda üçüncü s›radayken, ham puanla en yüksek iliflkiyi göstermifltir. Bu da ham pu-anlar› madde standart pupu-anlar›yla de¤ifltirme zahmetine de¤meyece¤ini göstermektedir.
Sorulara “zor” olduklar› oranda yüksek puan vermek di¤er yöntemlerle k›yasland›¤›nda en az güvenilirlik sa¤la-yan bir yöntem olmufltur. Maddenin ay›rt etme gücü entropi yönteminden sonra en yüksek güvenilirlik art›fl›n› sa¤-lam›flt›r. Ancak unutmamak gerekir ki bu ölçüt bir “korelasyon” de¤eridir. Yani baz› durumlarda eksi de¤erler ala-bilir. Eksi puan ise hem kuramsal hem hem de uygulama bak›m›ndan kolay savunulabilir bir yaklafl›m olmayacakt›r.
Ö¤renmeyi "s›f›r" oldu¤u noktadan bafllayarak ölçmeye çal›flan, "hata ve gerçe¤in" normal da¤›ld›¤›na daya-nan yaklafl›m›n yetersizli¤i görülmektedir. Tutarl›l›k ve süreklili¤in "s›f›r" oldu¤u noktada da¤›n›kl›k ve belirsizli-¤in dorukta olmas› beklenir. Dolay›s›yla baflar› "yok" say›ld›¤› noktaya göre de¤il varl›¤›n›n en belirsiz oldu¤u nok-taya göre ölçülebilir.
Ö¤renme belirsizli¤in azalmaya bafllad›¤› noktada gerçekleflmeye bafllamaktad›r.
S›ralamaya dayal› de¤erlendirmelerde güvenilirlik, ö¤renciler aras›ndaki de¤iflkenli¤in büyük olmas› ile sa¤la-n›r. Oysa güvenilirlik tutarl›l›k ve yinelenebilirlik demektir. Tutarl›l›k ve yinelenebilirlik ise de¤iflkenli¤e koflullu de¤ildir. Üstelik ö¤renme ölçüsünün güvenilebilir olmas› için gelifligüzellikten ay›rt edilebilir olmas› gerekir. Ö¤-rencilerin gelifligüzel da¤›l›m gösterdikleri durumlarda da geleneksel yöntemlerle -seyrek rastlansa bile- yüksek güvenirlik katsay›lar› bulmak olanakl›d›r. Dolay›s›yla bireyin ya da bireylerin davran›fllar›n›n da¤›l›m› belirsizlik-ten uzaklaflt›¤› oranda güvenilir olarak ölçülebilir.
Tablo 4’ten aç›kça görüldü¤ü gibi entropi yöntemi testin içinde var olan en tutarl› s›ralamay› ortaya ç›karabil-mifltir. Ö¤renmenin ölçülmesinde bafll›ca güçlük gerçek s›f›r noktas›n›n ve eflit aral›kl› birimlerin yoklu¤undan kaynaklanmaktad›r. Geleneksel yaklafl›mda baflar›, ölçe¤e özgü bir s›f›r noktas›ndan bafllay›p anahtarla tutarl› ya-n›tlar say›larak ölçülür. Ö¤renciler, s›nav ve say›larla ilgili göstergeler bu iflleme dayal› olarak elde edilir. “Gerçek ve hata" araflt›rmac›n›n amaçlar›na ba¤l› olarak ve birbirlerine göre çeflitli biçimlerde tan›mlanabilir. Entropi öl-çümü hiçbir da¤›l›m say›tl›s›na koflullu de¤ildir. S›f›r noktas› keyfi de¤il nesneldir. Entropi do¤rudan do¤ruya ge-lifligüzel hatan›n ölçüsü oldu¤u için ayr›ca dört yanl›fl›n bir do¤ruyu götürmesi ifllemine de gerek yoktur.
Sonuç olarak entropinin geçerli ve güvenilir bir puan göstergesi oldu¤u do¤rulanm›flt›r.
Uluslararas› Yüksekö¤retim Kongresi: Yeni Yönelifller ve Sorunlar (UYK-2011), 27-29 May›s 2011, ‹stanbul
Tablo 4: DMB08GYT kodlu genel yetenek testinin farkl› puanlama yöntemleri ile elde edilen Spearman-Brown
Güve-nilirlik katsay›lar›.
Ham puan yerine konan Efl yar›lar Spearman-Brown Ham puanlarla türev türev puanlar iliflkisi Güvenilirli¤i puanlar aras›ndaki iliflki
‹ki de¤erli (1/0) ham puanlar 0.684 0.812 1.000
Standart madde puanlar› 0.716 0.835 0.986
Maddenin zorluk derecesi 0.499 0.666 0.932
Maddenin ay›rt etme gücü 0.764 0.866 0.977
Kaynaklar
Bond, T. G. (2004). Validity and assessment: A Rasch measurement perspective. Metodologia de las Ciencias del Comportamiento, 5(2), 179–194.
Boudett, K.P., City, E.A., Murnane, R.J. (Eds.). (2008). Data Wise. Harvard Education Press.
Garner, W.R. & McGill, W.J. (1956). The relation between ›nformation and variance analysis. Psychometrika. 21-3 (September1956), 219-228.
Guilford, J.P. (1954). Psychometric methods. New York: McGraw-Hill, 1954
http://www.yok.gov.tr/duyuru/konferans_konusmacilari.htm (Eriflim tarihi: 1 fiubat 2006). http://www.yok.gov.tr/content/view/798 (Eriflim tarihi: 11.04.2011)
Hambleton, R.K. et al. (1978). Criterion-referenced testing and measurement. Review of Educational Research. 48:1, (Winter 1978), 1-47.
Mandinach, E.B., et al. (2006). The ›mpact of data-driven decision making tools on educational practice:a systems analysis of six school districts. Paper presented at the annual meeting of the American Educational Research Association, San Francisco, April 9, 2006.
McGill, W.J. (1954). Multivariate information transmission. Psychometrika. 19:2, (June 1954), 97-116.
OECD (Nisan 2005). Ulusal e¤itim politikalari incelemesi: türkiye cumhuriyeti’nde temel e¤itimin incelenmesi. ‹ktisadî iflbirli¤i ve kalk›nma teflkilât›, türkiye e¤itim incelemesi uzmanlar taslak raporu.
Ridgway, J., Nicholson, J. McCusker, S. (2006). Reasoning with evidence–new opportunities in assessment. http://www.dur.ac.uk/resources/smart.centre/Publications/ridgwayicots7assess.pdf.
(Eriflim tarihi April 1st, 2011).
Rust, J., Golombok, S. (2009). Modern psycometrics. (Third edition). London: Routledge, Taylor and Francis.
Shannon, C.B., Weaver, W. (1949). The mathematical theory of communication. Urbana: The University of lllinois Press. T.C. Yüksekö¤retim Kurulu.(Kas›m 2005). Türk yüksekö¤retiminin bugünkü durumu.
Thorndike, R.L. (1988). Reliability. Keeves, J.P. (Ed.). Educational Research, Methodology, and Measurement. New York: Pergamon, 330-344.
Turgut, M.F. (1971). fians baflar›s›n›n test puanlar›na etkisi. Ankara: ODTÜ.
Turgut, M.F. (1975). Theories of error and estimating the errors of measurement, Hacettepe Bulletin of Social Sciences and Humanities. 7:1-2,1-20.
Zimmerman, D.W., & Williams, R.H. (2003). A new look at the influence of guessing on the reliability of multiple-choice tests. Applied Psychological Measurement, 27, 357-371.
Özet
Ortaö¤renimi bitiren bir ö¤renci için en zor karar üniversite tercihi olmaktad›r. Ö¤renci belki de hayat› bo-yunca yanl›fl bir tercih durumunda piflmanl›k duyacak ya da do¤ru tercih yaparak mutlu bir hayat sürdürecektir. ‹flte böyle kritik bir karar sürecine bilimsel bir çal›flma ile katk›da bulunmak amac›yla yüksekö¤retime geçiflte ter-cih kriterleri belirlenmifl ve bu kriterler “fiehir”, “Üniversite”, Bölüm”, ve “Puan” ana bafll›klar› alt›nda detaylan-d›r›larak ortaö¤retim ve yüksekö¤retim ö¤rencileri taraf›ndan bir anket ile derecelendirilmesi metoduyla ö¤renci-lerin bu önemli karar aflamas›nda ne kadar bilinçli ve tutarl› olduklar›n›n karfl›laflt›rmal› bir analizi sunulmaktad›r. Sunulan çal›flmada öncelikle Türkiye’deki yüksekö¤retim sistemine geçiflin k›sa bir tarihçesi verilmektedir. ‹kinci k›s›mda ö¤rencilerin yüksekö¤retime geçiflte dikkate ald›klar› tercih kriterleri 4 ana bafll›kta incelenmekte ve de-taylar› listelenmektedir. Bir sonraki k›s›mda ise belirlenen ana ve alt kriterlerin haz›rlanan bir anket ile hem orta-ö¤retim hem de yüksekorta-ö¤retim ö¤rencileri taraf›ndan derecelendirilmeleri belirtilmifltir. Bu iki farkl› anket uygu-lamas›n›n sonuçlar› k›yaslanarak ö¤rencilerin yüksekö¤retim tercihlerini yaparken kulland›klar› tercih kriterleri-nin fark› ortaya konmaktad›r.
Anahtar kelimeler: Derecelendirme, seçme kriterleri, yüksekö¤retim.
Girifl
Türkiye’de yüksekö¤retime geçifl cumhuriyetin ilan›ndan 1960’l› y›llara kadar genel olarak s›navs›z baflvuru sis-temi ile gerçekleflmifltir. Buna olanak sa¤layan en büyük etken arz talep dengesizli¤inin yok denecek kadar az ol-mas›d›r. Dolay›s›yla bu dönemde birçok fakülte kendisine baflvuran mezunlar› s›navs›z kabul etmifltir. Fakat za-manla kontenjanlar›n› aflan bir taleple karfl›laflan fakülteler seçme iflini, genellikle flu yollar›n birini izleyerek yap-m›flt›r (Arslan, 2007):
(a) Baflvuru s›ras›n› dikkate almak ve kontenjan kadar aday› kabul ettikten sonra kay›tlar› durdurmak, (b) Fakültede verilen e¤itimin niteli¤ini dikkate alarak liselerin fen ya da edebiyat kolu mezunlar›n› kabul
et-mek,
(c) Baflvuranlar› lise bitirme derecesine göre s›ralayarak bu s›raya göre ö¤renci almak.
1974 y›l›na kadar, devam eden süreçte ise sürekli artan talep karfl›s›nda ‹TÜ’nün önderli¤ini çekti¤i baz› üni-versiteler taraf›ndan o üniversiteye girmek isteyen adaylar için s›nav yap›lmaya baflland›. Fakat bu yöntem de baz› sorunlar› beraberinde getirdi. Özellikle 1950 y›l›ndan sonra Amerika Birleflik Devletleri’ndeki bölge üniversitele-rinden esinlenerek kurulan Ege, Karadeniz Teknik ve Erzurum Üniversiteleri ile birlikte; ö¤rencilerin, s›navlara kat›labilmek için ülke içerisinde flehirden flehire kofluflturmak zorunda kalmalar›na yol açm›flt›r (Gür ve Küçükcan,