Yıldırım ve Şimşek (2008) e göre “nitel araştırmada veri analizi çeşitlilik, yaratıcılık ve esneklik anlamına gelir (s. 221). Nitel veri analizinde amaç, bireylerin zihinlerinde yapılandırdıklarının sistematik olarak anlamlaştırılması ve kavramsallaştırılması ya da kuramsallaştırılmasıdır (Ekiz, 2009, s. 73).
65
Hitchcock ve Hughes (1995)’e göre nitel veri analizinin temel özellikleri aşağıda sıralanmıştır:
Nitel veri analizi; tümevarımcı, yenilikçi, açıklayıcı, keşfedici ve yaratıcıdır. Nitel veri analizi veriler ile yeniden çalışmayı içerir.
Nitel veri analizi alan notlarını tekrar incelemeyi ve yazmayı içerir.
Nitel veri analizi, kategorilendirmenin yapılabileceği kodlar oluşturmayı içerir.
Nitel veri analizi, zaman ve yer ilişkisi içerisinde oluşan etkinliklerin karşılaştırılmasını içerir.
Nitel veri analizi; betimleme-analiz-süreç ilişkisine dayanır.
Nitel veri analizi, verilerin kategorilendirilmesi ve genel özelliklerin ya da kategorilerin oluşturulması ile ilgilenir.
Alan yazında nitel verilerin analizi konusunda farklı yaklaşımlar ve kavramlar vardır. Ancak tüm yaklaşımlarda en önemli husus verilerin betimlenmesine ve temaların ortaya çıkarılmasıdır. Strauss ve Corbin (1990) nitel veri analizi sürecini “ betimsel analiz” ve “içerik analizi” şeklinde iki aşamada incelemektedirler. Ancak Yıldırım ve Şimşek (2008)’e göre “betimsel analiz içerik analizine göre daha yüzeyseldir ve daha çok araştırmanın kavramsal yapısının önceden açık bir biçimde belirlendiği araştırmalarda kullanılır. Bu yaklaşıma göre elde edilen veriler, daha önceden belirlenen temalara göre özetlenir ve yorumlanır” (s. 224). Ayrıca betimsel analizde katılımcıların görüşlerini yansıtmak amacıyla alıntılara sık sık yer verilerek elde edilen bulguları düzenlenmiş ve yorumlanmış olarak sunmak amaçlanır (Yıldırım ve Şimşek, 2008, s. 224).
Betimsel analiz dört aşamada gerçekleştirilir:
1. Betimsel analiz için bir çerçeve oluşturma: Araştırma sorularından, araştırmanın
kavramsal çerçevesinden yola çıkarak veri analizi için bir çerçeve oluşturulur. Bu çerçeveye göre verilerin hangi temalar altında düzenleneceği ve sunulacağı belirlenir.
2. Tematik çerçeveye göre verilerin işlenmesi: Daha önce oluşturulan çerçeveye göre elde
edilen veriler okunur ve düzenlenir. Bu aşamada, verilerin tanımlama amacıyla seçilmesi, anlamlı ve mantıklı bir biçimde bir araya getirilmesi söz konusudur. Oluşturulan çerçeveye göre bazı veriler dışarıda kalabilir ya da önemli olmayabilir.
3. Bulguların tanımlanması: Düzenlenen veriler tanımlanır ve gerekli yerlerde doğrudan
alıntılarla desteklenir. Bu aşamada verilerin kolay anlaşılır ve okunabilir bir dille tanımlanmasına ve gereksiz tekrarlardan kaçınılmasına dikkat edilmelidir.
4. Bulguların yorumlanması: Bu aşamada tanımlanan bulguların açıklanması,
ilişkilendirilmesi ve anlamlandırılması yapılır. Bulgular arasındaki neden-sonuç ilişkilerinin açıklanması ve gerekirse farklı olgular arasında karşılaştırma yapılması, araştırmacı tarafından yapılan yorumun daha nitelikli olmasına yardımcı olur (Yıldırım ve Şimşek, 2008, s. 224).
İçerik analizinde ise toplanan verileri açıklayabilecek kavramlara ve ilişkilere ulaşmak amaçlanmaktadır. Betimsel analiz ile özetlenen ve yorumlanan veriler, içerik analiziyle daha derinden incelenerek fark edilmeyen kavram ve temalar keşfedilebilir. İçerik analizinde birbirine benzeyen veriler belirli kavramlar ve temalar çerçevesinde bir araya getirilir ve okuyucunun anlayabileceği bir biçimde düzenlenerek yorumlanır (Yıldırım ve Şimşek, 2008, s. 227).
66 İçerik analizi de dört aşamada gerçekleştirilir:
1-Verilerin kodlanması: Bu aşamada araştırmacı elde ettiği bilgileri inceler, anlamlı
bölümlere ayırır ve her bölümün kavramsal karşılığını bulmaya çalışır. Bu bölümler kendi içinde anlamlı bir bütündür ve araştırmacı tarafından isimlendirilir yani kodlanır. Daha sonra verilerin incelenmesine ve düzenlenmesine temel olacak bir kod listesi oluşturulur. Kodlama sürecinde araştırmanın kavramsal çerçevesi dikkate alınarak verilerin içinde ne aradığı bilinmelidir. Kod listesini oluşturan kavramları, araştırmacının kendisi oluşturabilir, okuduğu alan yazından ya da verinin içinden seçebilir (Yıldırım ve Şimşek, 2008, s. 228- 229).
Bu araştırmada verilerin analizinde geçerliği ve güvenirliği artırmak amacıyla, görüşmelerin bir kısmı alan uzmanı bir yardımcı araştırmacı tarafından da kodlanmıştır. Böyle bir durumda kodlama güvenirliği için, ortaya çıkan kodlama benzerlikleri ve farklılıklarının sayısal olarak karşılaştırılmasıyla kodlama yüzdesi elde edilir (Yıldırım ve Şimşek, 2008, s. 233). Bu amaçla verilerin tutarlılığını hesaplamak için “Görüş birliği/(Görüş birliği+Görüş ayrılığı) x 100” formülü kullanılmıştır. (Miles ve Huberman, 1994, s. 64). Hesaplanan güvenirlik yüzdesi 0.85 olarak tespit edilmiştir. Bu tür çalışmalarda en az % 70 düzeyinde bir güvenirlik yüzdesinin gerekliliği vurgulanmaktadır (Yıldırım ve Şimşek, 2008, s. 233). Bu sonuç kodlama güvenirliği açısından yeterli bir yüzdedir.
2-Temaların bulunması: Analizin ilk aşamada ortaya çıkan kodlar kullanılarak, verileri
genel olarak açıklayabilen ve kodları kategoriler altında toplayabilen temaların bulunması gerekir. Bunun için önce kodlar incelenir ve kodlar arasındaki ortak yönler bulunmaya çalışılır. Bu işlem tematik kodlama işlemidir ve toplanan verilerin kategorize edilmesini sağlar. (Yıldırım ve Şimşek, 2008, s. 236). Bu araştırmada kategoriler kavramsal çerçeve baz alınarak oluşturulmuştur.
3. Verilerin kodlara ve temalara göre düzenlenmesi ve tanımlanması: Tematik kodlama
aşamasından sonra verilerin kodlara ve temalara göre düzenlenmesi gerekir. Kodlama sonucunda, araştırmacı topladığı verileri düzenleyebileceği bir sistem oluşturur. Bu aşamada ise araştırmacı, elde ettiği sisteme göre, belirli olgulara dayanarak verileri tanımlamaya ve yorumlamaya imkan verecek şekilde verileri düzenler. Bunu yaparken araştırmacı, kendi görüş ve yorumlarına yer vermez ve toplanan bilgileri işlenmiş bir biçimde okuyucuya sunar
67
(Yıldırım ve Şimşek, 2008, s. 237). Bu çalışmada kategoriler referans alınarak katılımcıların durumları açıklanmaya çalışılmıştır.
4. Bulguların yorumlanması: Toplanan verilerin açıklanmasında anlamlandırılmasında
araştırmacının görüş ve yorumları önemlidir (Yıldırım ve Şimşek, 2008, s. 238). Bu nedenle Yıldırım ve Şimşek, (2008)’in belirttiği üzere “araştırmacı bu aşamada topladığı verilere anlam kazandırmak ve bulgular arasındaki ilişkileri açıklamak, neden- sonuç ilişkileri kurmak, bulgulardan bir takım sonuçlar çıkarmak ve elde edilen sonuçların önemine ilişkin açıklamalar yapmak zorundadır” (s. 238). Bu çalışmada elde edilen kategoriler ışığında elde edilen bulgular yorumlanmış ve araştırmanın sonucuna ulaşılmıştır.
Bu çalışmada gözlem, görüşme ve doküman yoluyla elde edilen veriler nitel değerlendirmeye tabi tutulmuştur. Bu amaçla görüşmeler ve video ile kaydedilip daha sonra birkaç kez dinlenip, gerekli yerlerde düzeltmeler yapılarak ve katılımcıların her kelimeleri ve mimikleri dahi korunarak yazılı doküman haline getirilmiştir. Görüşmeler 482 sayfa, gözlemler 183 sayfa, ders planları 18 sayfa, video kaydı yapılan ders anlatımlarının kazanım kontrol listeleri 6 sayfa, teknoloji destekli öğretim materyali değerlendirme formları 6 sayfa, ders planı değerlendirme formları 6 sayfa, kendi öğretimini öz değerlendirme formları 6 sayfa, TPAB değerlendirme formları 18 sayfa, kavram yanılgıları formları 24 sayfa, açık uçlu sınav kâğıtları 18 sayfa olmak üzere, Times New Roman yazı karakteri kullanılarak 12 punto ve tek satır aralığında toplam 749 sayfalık veri seti betimsel ve içerik analizi yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Betimsel analiz için öncelikle TPAB için bir kavramsal çerçeve oluşturulmuştur. Daha sonra veriler kodlanıp, kodlanan veriler birbiriyle ilişkilendirilip belirli temalar oluşturulmuş ve bu temalar ışığında bulgular yorumlanmıştır. Araştırma sürecinde içerik analizi çözümlemelerinde NVivo 9.0 Nitel Analiz Programı kullanılmıştır. Verilerin analizinde içerik analizinin yanı sıra verilerin yüksek bir seviyede yorumlanmasını sağlayan sürekli karşılaştırmalı veri analizi de kullanılmıştır.
Ekiz (2009)’un bahsettiği gibi “sürekli karşılaştırmalı veri analizi, incelenen verilerin tümevarım kategori şeklinde kodlanması ve aynı zamanda incelenmekte olan verileri sürekli olarak karşılaştırma işlemini kapsamaktadır. Bu karşılaştırma işleminde, benzerlikler gösteren ya da benzer anlamları içeren veriler kalmadığında, yeni bir kategori oluşturulur”. Bu süreçte ilk oluşturulan kategoriler verileri tam olarak yansıtmıyorsa değiştirilebilir ya da çıkarılabilir (Ekiz, 2009, s. 91).
68
Strauss ve Gorbin (1998) sürekli karşılaştırma veri analizini detaylı bir şekilde açıklamışlardır. Bu metotta verilerin analizinde açık, eksen ve seçici kodlama çözümleme araçları kullanılır.
1. Açık Kodlama: Kavramların belirlenip, özelliklerinin ve boyutlarının verilerde keşfedildiği süreçtir (Strauss ve Gorbin, 1998). Diğer bir değişle, incelenen verilerde araştırılan konuyu belirgin şekilde ortaya koyan kavramlar, sözcükler ve bunları şekillendiren özelliklerin genel bir kategori haline getirilmesidir (Ekiz, 2009, s. 91). Bu çalışmada açık kodlama ile genel kategorilere ulaşılmış ve yorumlanmıştır.
2. Eksen (İlintilendirme) Kodlaması: Kategorilerin, diğer alt kategoriler ile birleştirilmesidir (Strauss ve Gorbin, 1998). Ekiz’in (2009) belirttiği üzere “ilk kategoriler açık kodlama sürecinde oluşturulduktan sonra, araştırılan konuyu belirgin bir şekilde gösteren, temel olarak görülebilecek tek bir kategorinin oluşturulması gerekir. Bunun amacı ise, araştırılan konu hakkında daha açık ve tam açıklamalar oluşturmaktır. Burada kategoriler sistematik olarak geliştirilir ve alt kategorilerle birleştirilebilir” (s. 91). Araştırmada alt kategoriler birleştirilip temel kategori oluşturulup veriler yorumlanmıştır.
3. Seçici kodlama: Kuramın düzenlemesi ve birleştirilmesidir. (Strauss ve Gorbin, 1998). Genel bir kuramsal yapı ya da çerçeve oluşturmak için, bu şekilde bir kodlamada kategoriler birleştirilir, tekrar düzenlenerek yeniden oluşturulur (Ekiz, 2009, s. 91).
Nitel verilerin analizi sırasında alan bilgisi soruları değerlendirilirken kullanılan performans düzeylerini gösteren rubrik Tablo 3.6’da gösterilmiştir. Yine açık uçlu soruların da yardımcı araştırmacı tarafından kodlanması sağlanmıştır. Kodlayıcılar arası güvenirlik açık uçlu sorular için 0.81 olarak bulunmuştur.