Nitel araĢtırmalarda toplanan verilerin analizinin yapılıp raporlaĢtırılması deneyimli nitel araĢtırmacılar için bile kolay bir süreç olmayıp en fazla güçlük çektikleri aĢamalardan biridir (Yıldırım ve ġimĢek, 2011, s. 221). Ġlk bakıĢta nitel veri analizi,
görüĢmeden, gözlemden ya da incelenen belgeden elde edilen verilerin doğrudan alıntılar yoluyla ve genellikle yanlı bir biçimde gerçekleĢiyor gibi görünse de bu süreç aslında daha karmaĢık ve sistematiktir (Ekiz, 2009, s. 73).
Fen ve teknoloji öğretmenlerinin 6. sınıf ıĢık konusundaki pedagojik alan bilgilerinin değerlendirildiği bu araĢtırmada, nitel veriler gözlem, görüĢme ve dokümanlar aracılığıyla toplanmıĢtır. Öğretmenlerin derslerde kullandığı ödev, çalıĢma kağıtları, sunular, sınavlar vb. dokümanlar da değerlendirmede kullanılmıĢtır. 6 öğretmenle yapılan görüĢmelerin ses kayıtları bilgisayar ortamında yazıya çevrilmiĢtir. GörüĢmelerden elde edilen veriler yazıya dönüĢtürülürken katılımcıların ifadeleri hiç değiĢtirilmeden aktarılmıĢtır. Gözlemlerden elde edilen veriler ise gözlem formu aracılığıyla puanlanmıĢtır dolayısıyla bire bir yazıya dönüĢtürme ihtiyacı ortadan kaldırılmıĢtır.
Sınıf içi gözlemlerin puanlanması araĢtırmacı tarafından her ders sonunda tek tek yapılmıĢ aynı zamanda ders videoları tekrar izlendikten sonra yeniden puanlanmıĢtır. Ders videoları bir öğretim üyesi tarafından daha izlenerek gözlem formu aracılığıyla puanlamalar yapılmıĢtır.
Genel olarak nitel veri analizi, tümevarımcı, yaratıcı, betimleyici bir yaklaĢımı benimseyip, verilerin sistematik bir Ģekilde kategorilendirilerek oluĢturulması, verilerin birden fazla kez incelenerek kategorilerin ve kategoriler arasındaki iliĢkinin daha iyi anlamlaĢtırılması, verilerin betimlenerek analiz edilmesi ve analizin bir sürece dayandırılması özelliklerini taĢır (Ekiz, 2009, s. 74). Nitel veri analizi konusunda literatürde çeĢitli veri analiz yaklaĢımları olmakla birlikte yapılan analizin derinliğine göre veri analizi iki grupta incelenebilir (Yıldırım ve ġimĢek, 2011, s. 223). Strauss ve Corbin‟in (1990) önerdiği iki veri analizi süreci: betimsel analiz ve içerik analizidir (akt. Yıldırım ve ġimĢek, s. 223). Betimsel analiz, daha çok kavramsal yapının önceden açık biçimde belirlendiği araĢtırmalarda kullanılırken içerik analizi, elde edilen verilerin derinlemesine analizi gerektirir ve önceden belirli olmayan temaların ve boyutların saptanmasına imkan verir (Yıldırım ve ġimĢek, 2011, s. 223). Bu araĢtırmada,
görüĢmeler aracılığıyla toplanıp yazıya dönüĢtürülen verilerin analizi için betimsel analiz ve içerik analizi yöntemi sürekli karĢılaĢtırmalı metot ile birlikte kullanılmıĢtır.
Betimsel analiz yaklaĢımında toplanan veriler, daha önceden açık ve net bir biçimde belirlenen temalar açısından özetlenir ve yorumlanır (Yıldırım ve ġimĢek, 2011, s. 224). Betimsel analiz, doğrudan alıntılar ile beslenir ya da desteklenir ve doğrudan bir konunun resmedilmesi, tanımlanması ve açıklanmasını amaçlar (Ekiz, 2009, s. 76). Elde edilen verilerin sistemli ve açık betimlemeleri yapılır, daha sonra bu betimlemelerin açıklamaları ve yorumları yapılır, neden-sonuç iliĢkileri incelenir ve birtakım sonuçlara varılır (Yıldırım ve ġimĢek, 2011, s. 224). Betimsel analiz dört aĢamadan oluĢur (Yıldırım ve ġimĢek, 2011, s. 224):
1. Betimsel analiz için bir çerçeve oluşturma, 2. Tematik çerçeveye göre verilerin işlenmesi, 3. Bulguların tanımlanması,
4. Bulguların yorumlanmasıdır.
Ġçerik analizi ise temelde, elde edilen verileri açıklayabilecek kavramları ve iliĢkileri bulmayı amaçlamaktadır (Yıldırım ve ġimĢek, 2011, s. 227). Betimsel analiz sürecinde belirlenen temalara göre özetlenen ve yorumlanan veriler, içerik analizinde daha da detaylandırılır ve betimsel analizde fark edilemeyen kavram ve temalar bu analizde ortaya konulur (Yıldırım ve ġimĢek, 2011, s. 227). Ġçerik analiz sürecinde, birbiri ile benzerlik gösteren veriler birtakım kavramlar ve temalar çerçevesinde bir araya getirilerek yorumlanır (Yıldırım ve ġimĢek, 2011, s. 227). Ġçerik analizi, Yıldırım ve ġimĢek‟e (2011, s. 228) göre dört aĢamada analiz edilir:
1. Verilerin kodlanması, 2. Temaların bulunması,
3. Kodların ve temaların düzenlenmesi,
Sürekli karĢılaĢtırmalı veri analizi sürecinde veri toplama ile veri analizi birlikte yürütülmektedir. Veriler toplandıktan hemen sonra analiz edilir ve ortaya çıkan kavramlar, olgular ve süreçler daha sonraki veri toplama aĢamalarına dahil edilir (Yıldırım ve ġimĢek, 2011, s. 76). Bu süreçteki veri toplama araçları olarak görüĢme ve gözlem formu veri toplamanın ilk aĢamasında yarı yapılandırılmıĢ durumda olup veri toplama sürecinin sonuna kadar son halini almaz (Yıldırım ve ġimĢek, 2011, s. 76). Bu analiz türünde, analizi yapılan veriler tümevarım kategori Ģeklinde kodlanır ve sürekli olarak incelenmekte olan verilerle karĢılaĢtırılır. Bu süreçte, veriler benzerlik göstermediklerinde veya benzer anlamları içermediklerinde bu veriler için yeni bir kategori oluĢturulur (Ekiz, 2009, s. 91). Eğer ilk oluĢturulan kategoriler verileri tam olarak yansıtmıyorsa ya da araĢtırılan konuyu tam olarak yansıtmaması nedeniyle değiĢtirilmesi ya da çıkarılması söz konusu olur.
Strauss ve Corbin (1990, 1998), sürekli karĢılaĢtırmalı veri analizinde üç tür kodlama mevcuttur (akt. Ekiz, 2009, s. 91):
Açık Kodlama: Kavramların tespit edildiği, bu kavramların özelliklerinin ve boyutlarının verilerde keĢfedildiği analitiksel bir süreçtir (Strauss ve Corbin, 1998, s. 101; akt. Ekiz, 2009, s. 91). Bu kodlama türünde kavramlar araĢtırmaya baĢlamadan önce belirlenmiĢtir.
Eksen (Ġlintilendirme) Kodlaması: Kategorilerin, alt kategoriler ile birleĢtirilmesi süreci eksen olarak tanımlanmaktadır (Strauss ve Corbin, 1998, s. 123; akt. Ekiz, 2009, s. 91). Bu kodlama türünde araĢtırmacı verileri kelimesi kelimesine okuyup tümevarımcı analiz sonucunda verilerden yola çıkarak kodlar oluĢturur. Ġlk kodlamalarla eksen kodlaması birleĢtirilerek tek kategori oluĢturulur.
Seçici Kodlama: Bu tür kodlama, kuramın birleĢtirilmesi ve düzenlenmesi sürecidir (Strauss ve Corbin, 1998; akt. Ekiz, 2009, s. 91). Bu kodlama iĢlemi önceki iki kodlama biçimlerinin birleĢtirilmesidir.
Bu araĢtırmada betimsel analiz için literatürden PAB için kavramsal çerçeve oluĢturulmuĢ ve kodlanan veriler birbirleriyle iliĢkilendirilip temalar oluĢturulmuĢtur. Kodlanan verilerin benzerlik ve farklılıkları yeniden incelenerek temalar tekrar düzenlenmiĢtir. AraĢtırmanın alt problemleri, PAB kuramsal yapısı ve daha önce yapılan çalıĢmalarda kullanılan kod listelerinden de (Magnusson ve diğerleri 1999; Friedrichsen ve diğerleri, 2010; West, 2011) faydalanılmıĢtır. Bu çerçeve kapsamında veriler içerik analizine de tabi tutulmuĢ ve kodlamalar yapılmıĢtır. Kontroller de yapıldıktan sonra kod listesine son Ģekli verilmiĢtir. Kategoriler ise araĢtırma PAB literatrüne uygun olarak seçilmiĢtir (Shulman, 1986; Magnusson ve diğerleri, 1999).
Elde edilen verilerden çıkarılacak olan anlam ve kodların güvenirliğini sağlamak için görüĢme kayıtlarının bir kısmı araĢtırmacı dıĢında iki öğretim üyesi tarafından da bağımsız olarak kodlanmıĢtır. Ortaya çıkan kodlar karĢılaĢtırılmıĢ ve kodlayıcılar arası tutarlılığa bakılmıĢtır. Kodlama güvenirliğini sağlayan bu süreç, kodlayıcılar arası güvenirlik olarak da adlandırılmaktadır (Yıldırım ve ġimĢek, 2008). Kodlayıcılar arası güvenirlik hesaplanırken [GörüĢ Birliği / (GörüĢ Birliği + GörüĢ Ayrılığı) x 100] formülü kullanılmıĢtır. AraĢtırmacı ile birinci uzman arasındaki uzlaĢma korelasyonu katsayısı 0,88 araĢtırmacı ile ikinci uzman arasındaki uzlaĢma korelasyonu katsayısı ise 0,84 olarak hesaplanmıĢtır.
BÖLÜM IV
BULGULAR VE YORUM
PAB kavramı etkili bir fen öğretmeninin ne bilmesi gerektiğiyle ilgili kritik öneme sahip eĢsiz bir öğretmen bilgi alanıdır (Magnusson ve diğerleri, 1999). Bu araĢtırmada, farklı mesleki deneyim ve farklı bağlam bilgisine sahip fen ve teknoloji öğretmenlerinin 6. sınıf ıĢık konusuna iliĢkin pedagojik alan bilgilerini değerlendirmek amaçlanmıĢtır. Bu amaçla 6 fen ve teknoloji öğretmeninden veriler nitel araĢtırma yöntemi aracılığıyla toplanmıĢtır. Her öğretmenle 3 ayrı yarı yapılandırılmıĢ görüĢme gerçekleĢtirilmiĢtir. Ayrıca her öğretmen bu konunun öğretimi boyunca 6-8 ders saati süresince gözlemlenmiĢtir. Ek olarak öğretmenlerin kendi hazırladıkları dokümanlar da incelenmiĢtir. Bu araĢtırmadaki fen ve teknoloji öğretmenlerinin PAB‟ları Magnusson ve diğerlerinin (1999) PAB modeline göre incelenmiĢtir. Bu bölümde, verilerin analizinden elde edilen bulgular, PAB‟ın her alt bileĢeni için ayrı ayrı baĢlıklar halinde verilmiĢtir.