VERĠLERĠN TOPLANMASI

Bu araĢtırmada meta-analiz çalıĢması yapılacak konu hakkında; yayınlanmıĢ ve yayınlanmamıĢ tüm doktora tezleri, yüksek lisans tezleri, hakemli ve hakemsiz

62

dergilerde yayınlanmıĢ makaleler, YÖK‟e ait tez katalogu, Türkiye‟deki üniversite kütüphanelerinin elektronik katalogları, konferans sunumları ve bildiriler, Eric, Ebsco, Proquest Digital Dissertations gibi birçok uluslar arası veri tabanlarından yararlanılmıĢtır. Veri toplamak amacıyla öncelikle internet ortamında “beyin temelli öğrenme”, “brain-based learning”, “brain compatible instruction”, “brain-based strategies”, “brain compatible classrooms” anahtar sözcükleri kullanılarak YÖK kütüphanesi, makaleler, bildiri kitapçıkları taranmıĢtır.

ÇalıĢmaların bir kısmı deneysel araĢtırmalar olmadığından bu araĢtırmadan çıkarılmıĢtır. Bazı çalıĢmalar hem yüksek lisans/doktora tezi hem de bildiri olarak sunulduğundan bunlardan daha çok tezler dikkate alınarak analize dahil edilip kodlanmıĢtır. Taranan bazı deneysel çalıĢmaların meta analiz için gerekli sayısal verileri içermediğinden bu araĢtırmanın dıĢında bırakılmıĢtır.

Sonuç olarak çalıĢmanın örneklemini yayınlanmıĢ ve yayınlanmamıĢ çalıĢmalar olarak 31 araĢtırma (42 karĢılaĢtırma) oluĢturmuĢtur.

3.2.1. Dahil Edilme Kriterleri

AraĢtırmaya dahil edilen çalıĢmaların seçiminde kullanılan ölçütler aĢağıda sunulmuĢtur:

1: Meta analize dahil edilecek çalıĢmaların zaman aralığı: ÇalıĢmaların 1999-2011 yılları içerisinde yapılmıĢ olması.

2: YayınlanmıĢ veya yayınlanmamıĢ çalıĢma kaynakları:

Yüksek lisans ve doktora tezleri, hakemli ve hakemsiz akademik dergiler, elektronik akademik dergiler, veritabanları, kongre ve sempozyumlarda sunulmuĢ bildiriler.

3: ÇalıĢmalardaki araĢtırma yönteminin uygun olması:

Meta analiz çalıĢmalarında standartlaĢtırılmıĢ etki büyüklüğüne ulaĢabilmek için, dahil edilen çalıĢmaların kontrol ve deney gruplarına sahip olmaları gerekmektedir. ÇalıĢmada deney grubu ise beyin temelli öğrenmenin uygulandığı öğrenci grubunu temsil etmektedir.

63

4: Amaca uygun öğrenme yaklaĢımının kullanılması: Deney grubunda beyin temelli öğrenme yaklaĢımının kullanılması.

5: Yeterli sayısal veri içermesi:

Meta analiz çalıĢması için gerekli olan etki büyüklüklerinin hesaplanabilmesi için, çalıĢmaya dahil edilen araĢtırmaların deney ve kontrol grupları için betimleyici sayısal verilere ihtiyaç duyulur. Bu amaçla deney ve kontrol gruplarında aĢağıda sunulan değerler verilen çalıĢmalar araĢtırmaya dahil edilmiĢtir:

• Örneklem büyüklüğü (N) • Ortalama (M)

• Standart sapma (SD)

3.2.2. Hariç Tutma Kriterleri

Bir çalıĢmanın araĢtırmamızdaki meta analize dahil edilmemesi, çalıĢmanın araĢtırma sınırları içerisinde olmamasından ya da meta analiz için gerekli istatistiksel verilere sahip olmamasından kaynaklanmaktadır (Lipsey ve Wilson, 2001; Wolf, 1986). Bu yüzden dahil edilme kriterlerine uygun olmayan çalıĢmalar, meta-analiz için kullanılacak araĢtırmalardan hariç tutulmuĢtur.

3.2.3. Kodlama Yöntemi

Meta-analiz çalıĢması ile ilgili araĢtırmalar toplandıktan sonra dahil edilme kriterlerine uyan çalıĢmaların, sonraki adımlarda meta-analiz çalıĢmaları arasındaki karĢılaĢtırmalarda kullanılabilmesi için araĢtırmaların özelliklerini sürekli veya kategorik değiĢkenlere dönüĢtürecek bir kodlama yöntemi geliĢtirilmesi gerekmektedir. Meta-analize dahil edilen çalıĢmalar ile ilgili mümkün olduğunca açık ve detaylı bir kodlama sistemi geliĢtirilmelidir. AraĢtırmada kullanılan kodlama sistemi üç bölümden oluĢmaktadır. Birinci bölüm “çalışma kimliği”dir. Bu bölüm çalıĢmanın kimliğini tespit etmek amacıyla çalıĢmanın kimlik numarası, çalıĢmanın adı, yazar veya yazarların adı, çalıĢmanın yapıldığı yıl ve ülke, çalıĢmanın basım Ģekli gibi bilgileri içermektedir. Ġkinci bölüm “çalışma içeriği”dir. Bu bölümde beyin

64

temelli öğrenmenin uygulandığı ders ve öğrenim düzeyi, deneyin süresi gibi bilgilere yer verilmiĢtir. Üçüncü bölüm “çalışma verileri”dir. Bu bölümde çalıĢmalarda deney ve kontrol gruplarından elde edilen örneklem büyüklüğü, ortalamaları ve standart sapma değerleri hakkında bilgiler belirlenmiĢtir.

ÇalıĢmalardaki veriler kodlama formuna uygun olarak iĢlenmiĢtir. Bu çalıĢmada, çalıĢmanın amacına uygun olarak oluĢturulan kodlama formu Ek-1‟de verilmiĢtir. Kodlama formuna göre meta-analiz çalıĢmasına dahil edilen çalıĢmalar Ek 2‟de Meta Analize Dahil Edilen ÇalıĢmalar Tablosu‟nda verilmiĢtir.

3.2.4. Bağımlı DeğiĢkenler

AraĢtırmada meta analize dahil edilen çalıĢmalarda kullanılan, beyin temelli öğrenmenin etkililiği ile ilgili etki büyüklükleri bağımlı değiĢkenler olacaktır. Etki büyüklükleri her çalıĢmayla ilgili değiĢik ölçme araçları için standartlaĢtırılmıĢ değerlerdir (Tarım, 2003).

3.2.5. ÇalıĢma Karakteristikleri

ÇalıĢma karakteristikleri (bağımsız değiĢkenler) ve etki büyüklükleri arasındaki iliĢkileri değerlendirmek için bu karakteristikler yani bağımsız değiĢkenler kodlanır ve veri analizinde açıklayıcı değiĢkenler olarak kullanılır. Bu karakteristikler kodlama formu (Ek-1) kullanılarak kaydedilmiĢtir. Bu meta-analiz çalıĢmasında dikkatimizi çeken bazı karakteristikler Ģu Ģekildedir;

(a) Deneye katılan öğrencilerin öğrenim düzeyleri (b) Deneyin yapıldığı derslerin alanı

(c) ÇalıĢmalardaki örneklem sayıları (d) ÇalıĢmaların yapıldığı ülke (e) ÇalıĢmaların yapıldığı yıllar

65

3.3. VERĠLERĠN ANALĠZĠ

Bu çalıĢmada, verilerin analizinde, ĠĢlem Etkisi (Study Effect) Meta-Analizi yöntemi kullanılmıĢtır. Bu yöntemde temel amaç, d=(Xe-Xc)/SD formülü ile gösterilen, deneysel çalıĢmalardaki kontrol ve deney gruplarının ortalamaları arasındaki farkları hesaplamaktır (Hunter ve Schmidt, 2004). Bu çalıĢmada etki büyüklüğü hesaplamasında “Hedges‟ d” kullanılmıĢtır. Etki büyüklüğü “d”, iĢlemler arası farkın iki grubun birleĢtirilmiĢ standart sapması ile bölünmesidir (Cooper, 1989). Etki büyüklüğü sayesinde kitlede incelenen bir olayın “Ne kadar etkindir?” sorusuna yanıt alınmaktadır (Cohen, 1988).

AraĢtırmanın bulgular ve yorum kısmında kullanılan hesaplamaların, tablo ve grafiklerin oluĢturulmasında MS Office Excel 2007, Comprehensive Meta Analysis (CMA) Ġstatistik Programı ve MetaWin programlarından yararlanılmıĢtır. AraĢtırmada istatistiksel analizlerin önemlilik düzeyi olarak .05 önemlilik düzeyi seçilmiĢtir.

Burada çalıĢma istatistiklerine göre sınıflamalar yapıldıktan sonra sabit etki modeli ve rastgele etki modeli kullanılarak meta-analiz yapılmıĢtır.

66

BÖLÜM IV

BULGULAR