Nitel verilerin çözümlenmesi

AraĢtırma süreci boyunca elde edilen nitel verilerin çözümlenmesinde bilgisayar destekli nitel veri analizi kullanılmıĢtır. Bilgisayar destekli nitel veri analizinin gerçekleĢtirilmesi amacıyla QSR N-VIVO 8 programından faydalanılmıĢtır. Uygulama süreci boyunca elde edilen nitel verilerin tamamı içerik analizine uygun olarak çözümlenmiĢtir.

Ġçerik analizi, toplanan verilerin açıklanabileceği kavramlara ve iliĢkilere ulaĢma sürecidir. Bu çözümleme sürecinde, veriler, derin bir iĢleme tabi tutularak, üzerinde çalıĢılan konuya iliĢkin kavram ve temaların keĢfedilmesi sağlanır. Buna göre eldeki veriler önce kavramsallaĢtırılır, sonra ortaya çıkan kavramlar sistematik bir biçimde düzenlenir ve son olarak veriyi açıklayan temaların saptanmasıyla süreç tamamlanmıĢ olur. Özetle birbirine benzeyen veriler belirli kavram ve temalar çerçevesinde bir araya getirilir ve anlaĢılır bir biçimde düzenlenerek yorumlanır (Yıldırım ve ġimĢek, 2005: 227). Bu yönüyle içerik analizi, oldukça kapsamlı bir çalıĢma sürecini gerektiren bir değerlendirme tekniğidir. Stemler (2001), içerik analizinin metin içerisindeki kelimelerin sayısını belirlemekten daha fazlası olduğunu vurgulamanın yanında, bu değerlendirme tekniğini anlamlı ve zengin kılanın kodlamaların yapılması ve verilerin kategorize edilmesi olduğunu ifade etmektedir. Lichtman (2006: 167) ise içerik analizinin önemini açıklarken, bu tekniği “3C”nin analizi olarak isimlendirmiĢtir. 3C ise

Coding, Categorizing ve Concepts (themes) kelimelerinin açıklamasıdır. Bu

kelimelerden “coding=kodlama”, “categorizing=kategorize etmek” ve “concept=tema” anlamlarını karĢılamaktadır. Buna ek olarak, Lichtman (2006: 168-170), içerik analizinin altı basamakta yürütülebileceğini belirtmiĢtir. Bu basamaklar Ģöyle sıralanmaktadır:

1. BaĢlangıç kodlaması,

2. BaĢlangıç kodlamalarının gözden geçirilmesi, 3. Ana fikirlerin ve ilk kategorilerin oluĢturulması, 4. OluĢturulan kategorilerin ıslah edilmesi,

5. Ana ve alt kategorilerin gözden geçirilmesi, 6. Kategorilerden temalara geçiĢ.

Bu basamaklara göre verinin kodlanmasının ve temalara aktarılmasının ardından araĢtırmacının yapması gereken, ortaya çıkan görüntüyü en bilgilendirici ve anlaĢılır biçimde sınıflamaktır. Ġnsan davranıĢlarıyla ilgili farklı kaynaklardaki mesajları çözümleyebilmek amacıyla ilk önce eldeki veri materyallerinin tamamı düzenlenmelidir. Daha sonra oluĢturulacak kategoriler yardımıyla incelenen konuya iliĢkin karĢılaĢtırmaları yapma imkânı doğacaktır (Büyüköztürk vd., 2010: 269). Ġçerik analizi, elde edilen bütün nitel verilerin yani görüĢmelerin, gözlem notlarının ve diğer dokümanların analizine uygundur. Ġçerik analizi süreci, kodlama yapmayı ve eldeki nitel verilerin içeriğine uygun biçimde kategorileri yapılandırma sürecini kapsamaktadır (Merriam, 1998: 160). Elde edilen karmaĢık nitel veriler analiz edilirken kodlama sisteminin oluĢturulması gerekmektedir. Kodlama sistemi pek çok basamaktan oluĢabilir, araĢtırmacı verileri gözden geçirerek benzerliği olanları sınıflandırır ve daha sonra bunları temsil edeceğini düĢündüğü kelime ve kavramlarla isimlendirir (Ekiz, 2003: 79).

Bütün bu görüĢler dikkate alınarak mevcut araĢtırmada da içerik analizi kullanılmıĢ ve veriler bu yolla analiz edilerek değerlendirilmiĢtir. Bu bağlamda, veri kaynağı olarak gösterilen gözlemler, görüĢmeler ve öğrenme günlükleri birlikte değerlendirilmiĢ, her biri için ayrı analiz yapılmamıĢtır. Bunu yapmadaki temel amaç üç veri kaynağının benzer noktalarını aynı Ģablon üzerinde birleĢtirmektir. Böylece her birinin birbirini destekledikleri ve birbirinden ayrıldıkları noktaları görmek daha kolay olmuĢtur. Yapılan analizler sonucu her üç nitel veri kaynağının da birbirini büyük oranda destekledikleri görülmüĢtür. Bu konuya iliĢkin daha ayrıntılı bilgi bulgular kısmında verilmiĢtir.

Analizler yapılırken, öncelikle eldeki veriler bilgisayar ortamına atılmıĢ; daha sonra N-VIVO 8 programına gerekli yüklemeler yapılmıĢtır. AraĢtırmada iki ayrı deney grubu bulunduğu için her iki gruba iliĢkin veriler ayrı projeler olarak bilgisayar ortamına yüklenmiĢtir. Yüklemenin ardından analiz iĢlemine geçilmiĢtir. Öncelikle görüĢme verilerine ait çözümlemeler yapılmıĢtır. Çünkü en yoğun veri birikimi bu gruba aittir. Daha sonra sırasıyla gözlem ve öğrenme günlükleri analiz edilmiĢtir. Yapılan analizlerde, öncelikle eldeki kaynak dikkatlice okunmuĢ ve dinlenmiĢtir. Bu iĢlemin ardından ilk kodlama iĢlemleri gerçekleĢtirilmiĢ ve serbest kod listesi

belirlenmiĢtir. Serbest kodların detaylı incelenmesinin ardından ilk kategorileme gerçekleĢtirilmiĢ ve eldeki kodlamalar sistematik bir biçimde gruplandırılmıĢtır. OluĢturulan kategoriler, tekrar gözden geçirilerek yeniden düzenlenmiĢtir. Bu düzenlemenin ardından detaylı bir inceleme süreci baĢlamıĢtır. Yapılan bu inceleme, temaların oluĢturulmasıyla son bulmuĢtur. Bir baĢka deyiĢle kodlamayla baĢlayan süreç kategorilerle devam etmiĢ ve son olarak temaların oluĢturulmasıyla son bulmuĢtur. Kodların oluĢturulmasında ana (parent) ve çocuk (child) kodlarda etkili olmuĢtur. Bunlar arasındaki bağlantılar da gösterilmiĢtir. Buna göre analiz sürecinin temelini kodlamaların oluĢturduğunu söylemek mümkündür. Çünkü kategorileme ve temalandırma süreci kodlamayı takiben ortaya çıkan birimlerdir. KuĢ-Saillard‟ın (2009: 14) da belirttiği gibi nitel veri analizinde temel süreç kodlamadır.

Bütün kodlama iĢlemleri bitirildikten sonra iki haftalık bir sürecin geçmesi beklenmiĢ ve kodlamalar tekrar gözden geçirilmiĢtir. Bu bağlamda kodlamalarda yer alan ana ve çocuk kategoriler arasındaki bağlantılar daha net bir biçimde görülmüĢtür. Ġlk kodlama sürecinde ortaya çıkan bazı temalarda birleĢtirme yoluna gidilmiĢtir. Hem bireysel zihin haritası hem de grupla zihin haritası uygulamalarına iliĢkin çözümlemelerde ortaya çıkan “duyuĢsal durum teması” ilk çözümlemede iki boyutlu, ve sadece “uygulama öncesi”, “uygulama sonrası” diye iki alt temadan oluĢmaktayken, ikinci kodlama sürecinde uygulama sonrası duyuĢsal duruma iliĢkin bir alt tema daha eklenmiĢtir. Eklenen bu alt tema daha önceki çözümlemede müstakil bir tema iken “Sosyal Bilgiler dersine yönelik duyuĢsal durum”u anlattığı düĢünüldüğünden duyuĢsal durum teması içerisinde olmasının daha tutarlı bir yapı sergileyeceği düĢünülmüĢtür. Benzer durum farklı temalar ve alt temalar için de gerçekleĢmiĢtir. Bu durumun, oluĢturulan modele katkı sağladığı kanaatine varılmıĢtır. Lichtman (2006: 170) da nitel analiz sürecinde bazen ortaya çıkan görüntüde, özellikle ilk düĢüncelerin fazla yüzeysel kalabileceğini; bu nedenle oluĢturulmuĢ görüntünün tekrar gözden geçirilmesi, tekrar yazılması ve üzerinde tekrar düĢünülmesinin daha güçlü fikirlerin ortaya çıkmasını sağlayabileceğini belirtmiĢtir. Ortaya çıkan temalar, kodlamalar daha sonra bir uzmanla birlikte de incelenmiĢtir.

Yukarıda sıralan iĢlemler, nitel çalıĢmalarda yaĢanabilecek geçerlik ve güvenirlik problemlerini ortadan kaldırmak amacıyla gerçekleĢtirilmiĢtir. Geçerlik ve

güvenirlik, bilimsel çalıĢmalarda temel problemdir. Nitel çalıĢmalar bu konuda niceliksel çalıĢmalara göre daha sıkıntılıymıĢ gibi düĢünülse de alınacak bazı önlemler bu durumu ortadan kaldırmaktadır (Yıldırım ve ġimĢek, 2005: 255). Nitel araĢtırmalarda geçerliği sağlama yollarından biri, toplanan verilerin ayrıntılı olarak rapor edilmesi ve sonuçlara nasıl ulaĢıldığının anlatılmasıdır. Bununla birlikte, araĢtırmanın iç geçerliğinin sağlanmasında izlenecek yollardan biri, farklı veri kaynaklarının ve veri toplama yöntemlerinin kullanılması ve bunların birbirlerini tutarlı biçimde desteklemeleridir. Yine bu tutarlılığın detaylı biçimde açıklanması da iç geçerliğin sağlanmasında izlenecek yollardan biridir (Yıldırım ve ġimĢek, 2005: 257- 258). Bu nedenle araĢtırmada, gözlem, görüĢme, öğrenme günlüğü gibi farklı veri kaynakları kullanılmıĢtır. Bütün bunlar araĢtırmanın nitel boyutuna iliĢkin iç geçerliği sağlamaya destek olmuĢtur. BaĢka bir ifade ile veri çeşitlemesi araĢtırmanın iç geçerliğini yani inandırıcılığını artırmak amacıyla kullanılmıĢtır.

Bir diğer önemli unsur, dıĢ geçerliğin sağlanmasıdır. DıĢ geçerliğin yani aktarılabilirliğin sağlanmasındaki yollardan biri örneklemin çeĢitlendirilmesi olarak ifade edilmiĢtir (Yıldırım ve ġimĢek, 2005: 257-258). BaĢka bir ifade ile amaçlı örnekleme biçiminin tercih edilmesi, araĢtırmaların dıĢ geçerliğini artıracaktır (Yıldırım ve ġimĢek, 2005: 271). Bu görüĢten hareketle araĢtırmada, amaçlı örneklemenin bir türü olan maksimum çeşitlilik örnekleme biçimi tercih edilmiĢtir. Yine dıĢ geçerliğin sağlanmasındaki yollardan biri araĢtırma sonuçlarının, konunun kuramsal boyutuyla tutarlı olmasıdır. Bu nedenle araĢtırma konusuna iliĢkin detaylı alan yazını taraması yapılmıĢtır. Alan yazını taramasına iliĢkin detaylı bilgi araĢtırmanın ikinci ve beĢinci bölümlerinde sunulmuĢtur. Ġkinci bölümde kuramsal bilgi ve konuya iliĢkin olarak alanda yapılan araĢtırmalar sunulurken; beĢinci bölümde ise alanda yapılan araĢtırma sonuçları ve mevcut araĢtırmanın sonuçları karĢılaĢtırılmıĢtır. Bu durumun araĢtırmanın dıĢ geçerliğini sağlamada etkili olduğu düĢünülmektedir.

DıĢ geçerliği sağlamada kullanılan stratejilerden biri ayrıntılı betimlemedir. AraĢtırmacının konumunu, araĢtırmada izlediği yolları detaylı biçimde anlatması gerekmektedir (Yıldırım ve ġimĢek, 2005: 270). Bu nedenle araĢtırma sürecine iliĢkin çok detaylı açıklamalar yapılmıĢtır. AraĢtırmanın uygulamasına baĢlamadan önceki sürece iliĢkin, araĢtırma baĢladıktan sonraki sürece iliĢkin ve uygulamaların

bitmesinden sonraki sürece iliĢkin detaylı açıklamalar yapılmıĢtır. Yapılan çözümlemeler, kodlamaları net bir biçimde ortaya koymaktadır. AraĢtırmanın bulgular kısmında hem elde edilen modeller hem de çözümlemelere kaynaklık eden kodlamaların hangi veri kaynağından yapıldığını gösteren çizelgeler sunulmuĢtur. Bununla birlikte kodlamalara referans olarak gösterilebilecek doğrudan alıntılar da metin içerisinde verilmiĢtir. Nitel araĢtırmalarda dıĢ geçerliği sağlamada kullanılan stratejilerden biri aktarılabilirliktir. Aktarılabilirlik, nicel araĢtırmalarda genellemenin karĢılığı gibi düĢünülebilir. Ancak nitel araĢtırmalarda, genelleme yapılmayacağı için durumun net biçimde açıklanması ve aktarılması gerekli görülmektedir. Aktarımın gerçekleĢtirilmesindeki yollardan biri ayrıntılı betimlemedir. Doğrudan alıntı, bu amaçla nitel araĢtırmalarda sıklıkla kullanılmaktadır (Yıldırım ve ġimĢek, 2005: 269). Bu çalıĢmada, doğrudan alıntılar metin içerisinde verilirken, tırnak içerisinde, italik yazı karakterinde ve üzerinde hiçbir değiĢiklik yapılmadan sunulmuĢtur. Aynı zamanda sunulan her doğrudan alıntının baĢına, alıntının nereden yapıldığını gösteren açıklayıcı kısaltmalar konulmuĢtur. Örneğin:

GörüĢmelerden alıntı yapıldığında cümle baĢına “Gr-Ö11-E/i” biçiminde açıklayıcı bir ifade yazılmıĢtır. Bu ifade içerisinde yer alan kısaltmaların açılımı aĢağıda sunulmuĢtur:

“Gr” = GörüĢme (Veri kaynağı)

“Ö11” = Öğrenci-11 (Kaynak kiĢi ve sırası)

“E” = Erkek (Öğrencinin cinsiyeti /-Erkek, Kız-)

“i” = Ġyi (Öğrencinin grubu /-iyi, orta, alt-)

Benzer biçimde öğretmen görüĢmesine iliĢkin olarak verilen “Gr-Öğrtm” ifadesinin açılımı aĢağıdaki gibidir:

“Gr” = GörüĢme (Veri kaynağı)

“Öğrtm” = Öğretmen (Kaynak kiĢi)

Gözlemlere iliĢkin olarak verilen “Gz-1-03.03.2010” gibi bir ifadenin karĢılığı aĢağıda sunulmuĢtur:

“Gz” = Gözlem (Veri kaynağı)

“1” = Kaynak kiĢi (Hangi gözlemci)

Öğrenme günlüklerine iliĢkin olarak verilen “ÖG-9” ifadesinin açılımı da aĢağıda görülmektedir:

“ÖG” = Öğrenme günlüğü (Veri kaynağı)

“9” = Sıra numarası (Öğrenme günlüğü sırası)

AraĢtırmanın güvenirliğine iliĢkin çalıĢmalar da aĢağıda özetlenmiĢtir. Nitel araĢtırmalarda güvenirliğin karĢılığı tutarlık gibi düĢünülebilir. Özellikle iç güvenirlik kavramını karĢılayan tutarlık, tutarlık incelemesiyle gerçekleĢtirilebilir. Bu amaçla araĢtırma süreci yürütülürken kullanılacak veri kaynaklarının birbiriyle paralellik göstermesi ve benzer Ģeyi ölçmesi gerekmektedir. Verilerin kayıt altına alınması da tutarlık için gerekli görülmektedir. Ayrıca toplanan verilerin kodlanmasında ve kavramsallaĢtırmasında bu tutarlığın devam etmesi gerekir (Yıldırım ve ġimĢek, 2005: 272). AraĢtırmada bütün bu sıralanan unsurlar dikkate alınmıĢtır. Veri toplama araçları birbirini destekleyecek biçimde hazırlanmıĢtır ve yapılan gözlem ve görüĢmeler kayıt altına alınmıĢtır. Kodlamalar yapılırken de farklı veri kaynaklarından elde edilen kodlar birbirini destekleyecek biçimde aynı ana tema içerisine atılarak bu konuya iliĢkin doğrudan alıntılar metin içinde gösterilmiĢtir. Ġç güvenirliğin sağlanması noktasında izlenecek yollardan biri, aynı araĢtırmaya birden fazla araĢtırmacının dâhil edilmesidir. Bu durum, araĢtırmanın kabul edilme oranını artıracaktır (Yıldırım ve ġimĢek, 2005: 262-263). Bu nedenle, araĢtırma sürecinde veri toplama yöntemlerinden biri olan gözlem, iki gözlemciyle yürütülmüĢtür. AraĢtırmaya araĢtırmacı dıĢında bir baĢka gözlemcinin dâhil edilmesi iç güvenirliği desteklemiĢtir. Yine iç güvenirliğin sağlanmasında izlenecek yollardan biri gözlem yapılarak elde edilen bulguların görüĢmelerle de desteklenmesidir. Bu durumun, araĢtırmanın inandırıcılığını arttıracağı düĢünülmektedir (Yıldırım ve ġimĢek, 2005: 262-263). Bu görüĢten hareketle araĢtırma sürecinde hem gözlemler yapılmıĢ hem de yapılan bu gözlemler öğretmen ve öğrenci görüĢmeleriyle desteklenmiĢtir.

DıĢ güvenirliğin sağlanmasında ise teyit edilebilirlik göz önünde bulundurulmuĢtur. AraĢtırma sürecinde nesnelliğin sağlanabilmesi için dıĢarıdan bir uzman görüĢün, ham veri toplama araçlarına, verilere, kodlamalara ve raporlaĢtırma sürecine iliĢkin incelemeler yapması gerekmektedir (Yıldırım ve ġimĢek, 2005: 272). Bu görüĢler ıĢığında, araĢtırma sürecinin baĢından sonuna kadar, veri toplama

araçlarının geliĢtirilmesi, verilerin çözümlenmesi ve raporlaĢtırma sürecinde alan uzmanlarının görüĢlerinden yararlanılmıĢtır. Daha önce de belirtildiği gibi verilere iliĢkin çözümlemeler araĢtırmacı tarafından yapıldıktan sonra, aynı iĢlemler uzman bir kiĢi (tez danıĢmanı) ile birlikte tekrar yapılmıĢtır. Ortaya çıkan kodlamalara iliĢkin olarak, belirlenen her tema için Cohen Kappa değeri hesaplanmıĢtır. Kappa hesaplaması, bir araĢtırmada gözlemciler veya verileri kodlayıcılar arasındaki uyumu ortaya koymaktadır (Viera ve Garrett, 2005: 361; Birgin, Gürbüz, 2008: 166, Gözükara- Bağ, Karabulut ve Alpar, 2010: 47). Uyum derecesi, .20‟ye eĢit ya da .20‟den küçükse “zayıf uyum”, .21-.40 aralığında ise “ortanın altında uyum”, .41-.60 aralığında ise “orta düzey uyum”, .61-.80 aralığında ise “iyi düzeyde uyum” ve .81-1.00 aralığında ise “çok iyi düzeyde uyum” sağlandığı ifade edilmektedir (Viera ve Garrett, 2005: 362; Birgin ve Gürbüz, 2008: 166).

Bu araĢtırmada nitel veriler, iki ayrı uygulama için ayrı ayrı çözümlenmiĢtir. Bireysel zihin haritasına iliĢkin çözümlemelerde ortaya çıkan toplam yedi temaya iliĢkin kodlamalar iki kodlayıcı tarafından gerçekleĢtirilmiĢtir ve uyum değerleri bulunmuĢtur. “Bireysel zihin haritası uygulamasının nasıl yapılması gerektiği” temasına iliĢkin Kappa değeri .725; “bireysel zihin haritası uygulaması için gerekenler” temasına iliĢkin .782; “uygulamanın beğenilen yönleri” temasına iliĢkin .790; “problem yaşanan durumlar” temasına iliĢkin .796; “uygulamanın faydaları/katkıları” temasına iliĢkin .846; “duyuşsal durum” temasına iliĢkin .794 ve son olarak “uygulamanın tekrarını isteme” temasına iliĢkin .797 olarak bulunmuĢtur. Bireysel zihin haritası uygulaması için Kappa değerinin .725 ile .846 arasında değiĢtiği; baĢka bir ifade ile kodlayıcılar arasındaki uyumun iyi ve çok iyi düzeyinde değiĢtiği görülmüĢtür. Grupla zihin haritası uygulamasına iliĢkin olarak “uygulamanın nasıl yapılması gerektiği” temasına iliĢkin Kappa değeri .823; “uygulama için gerekenler” temasına iliĢkin .797; “uygulamanın beğenilen yönleri” temasına iliĢkin .796; “problem yaşanan durumlar” temasına iliĢkin .817; “uygulamanın faydaları/katkıları” temasına iliĢkin .746; “duyuşsal durum” temasına iliĢkin .871 ve son olarak “uygulamanın tekrarını isteme” temasına iliĢkin .782 olarak bulunmuĢtur. Grupla zihin haritası uygulaması temaları için Kappa değerinin .746 ile .871 arasında değiĢtiği; baĢka bir ifade ile kodlayıcılar arasındaki uyumun iyi ve çok iyi düzeyinde olduğu belirlenmiĢtir.

DÖRDÜNCÜ BÖLÜM 4. BULGULAR VE YORUM

Bu bölümde, araĢtırmanın amaçlarına uygun olarak elde edilen nicel ve nitel bulgulara yer verilmiĢtir. Önce nicel daha sonra nitel bulgular yorumlanmıĢtır. Nicel ve nitel bulgular, kendi içinde harmanlanarak birbirini destekleyen ya da farklılık arz eden taraflar ortaya konmaya çalıĢılmıĢtır.