Fen bilgisi öğretmen ve öğrenci özelliklerinin öğrenci fen başarısı ile ilişkisi: TIMSS 2011 verilerine göre bir durum analizi

(1)

GAZİ ÜNİVERSİTESİ

EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

İLKÖĞRETİM ANABİLİM DALI

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMENLİĞİ BİLİM DALI

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN VE ÖĞRENCİ ÖZELLİKLERİNİN

ÖĞRENCİ FEN BAŞARISI İLE İLİŞKİSİ: TIMSS 2011

VERİLERİNE GÖRE BİR DURUM ANALİZİ

DOKTORA TEZİ

Hazırlayan İlkay ABAZAOĞLU

Ankara Nisan, 2014

(2)

GAZİ ÜNİVERSİTESİ

EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

İLKÖĞRETİM ANABİLİM DALI

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMENLİĞİ BİLİM DALI

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN VE ÖĞRENCİ ÖZELLİKLERİNİN

ÖĞRENCİ FEN BAŞARISI İLE İLİŞKİSİ: TIMSS 2011

VERİLERİNE GÖRE BİR DURUM ANALİZİ

DOKTORA TEZİ

İlkay ABAZAOĞLU

Danışman: Prof. Dr. Mehmet Fatih TAŞAR

Ankara Nisan, 2014

(3)

i

JÜRİ ÜYELERİ ONAY SAYFASI

İlkay ABAZAOĞLU‘nun “Fen Bilgisi Öğretmen ve Öğrenci Özelliklerinin

Öğrenci Fen Başarısı ile İlişkisi: TIMSS 2011 Verilerine Göre Bir Durum Analizi”

başlıklı tezi 14 / 04 / 2014 tarihinde, jürimiz tarafından İlköğretim Anabilim Dalı Fen Bilgisi Öğretmenliği Bilim Dalında DOKTORA TEZİ olarak kabul edilmiştir.

(4)

ii

TEŞEKKÜR

Biricik kızım Azra Nesibe’ye

Oğullarım İhsan Hasan, Ömer Talha ve Enes Mahmud’a

(5)

iii ÖZET

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN VE ÖĞRENCİ ÖZELLİKLERİNİN ÖĞRENCİ FEN BAŞARISI İLE İLİŞKİSİ: TIMSS 2011 VERİLERİNE GÖRE

BİR DURUM ANALİZ ABAZAOĞLU, İlkay

Doktora, Fen Bilgisi Öğretmenliği Bilim Dalı Tez Danışmanı: Prof. Dr. Mehmet Fatih TAŞAR

Nisan, 2014, 151 sayfa

Eğitim alanında yapılan reformların yeniliklerin başarıya ulaşıp ulaşmadığının göstergelerinden biri öğrenci başarılarındaki artıştır. Öğrenci başarısının artmasına etki eden en önemli unsur ise bu öğrencileri yetiştiren öğretmenlerin demografik özellikleri ve niteliklerinin artmasıyla mümkündür. Bu durum dünyanın pek çok ülkesinde olduğu gibi Türkiye’de de fen öğretmenlerinin eğitim kapsamındaki yeri ve önemini vurgulamıştır. TIMSS ve PISA gibi uluslararası çalışmaların sonuçlarının gösterdiği üzere Türkiye’nin fen alanındaki başarısı katılımcı ülkelerin ortalamasının altında kalmaktadır. Bu sonuçlar Türkiye’de fen eğitiminin güçlendirilmesine yönelik çalışmaları teşvik edici niteliktedir. Fen eğitiminin etkinliğinin arttırılması için fen öğretmenlerinin eğitimin değişmez öğelerinden biri olması ve pek çok araştırmanın da gösterdiği gibi öğrenci başarısını etkileyen en önemli faktörlerden biri olması nedeniyle fen öğretmenlerinin özelliklerine odaklanmak önemlidir.

Bu araştırmanın amacı TIMSS 2011 uygulamasına katılan Singapur, Güney Kore, Japonya, İngiltere, Türkiye, Romanya, Gürcistan, Malezya ve Makedonya’dan oluşan 9 ülkenin 8. sınıf öğrencilerinin fen başarılarıyla, bu öğrencilerin kendi özellikleri ve fen bilgisi öğretmenlerinin özellikleri arasında nasıl bir ilişki olduğunu incelemektir. Bu çalışmada TIMSS 2011 uygulamasına katılan 46.158 öğrencinin ve 1.459 fen öğretmeninin yer aldığı 9 ülke verileri kullanılmıştır. Araştırmanın problemine çözüm bulmak amacıyla Hiyerarşik Lineer Modelleme (HLM) analiz yöntemi kullanılmıştır. HLM analizinde öğrenci fen başarı puanlarının ölçüsü olan 5 makul değer bağımlı değişken olarak seçilmiş ve öğrencilerin ebeveynlerinin eğitim

(6)

iv

durumları, öğrencinin eğitim hedefi ve öğrencilerin okul yaşamını aileleri ile paylaşımı öğrenci düzeyi yani birinci düzeyde kontrol değişkenleri olarak kullanılmıştır.

HLM’nin ikinci düzey değişkenleri olarak seçilen öğretmen düzeyi değişkenler ise üç grup altında toplanmıştır. Bunlar; (1) öğretmenin demografik özellikleri (hizmet süresi, öğrenim durumu, lisans eğitim alanı, iş doyumu), (2) öğretmenin ders işleme ve öğretmenliği ile ilgili özellikler (ders işlerken bilgisayar kullanımı, işbirliği yapması, sınıfa ilgi çekici materyal getirmesi, fen dersi için hazırlanmış yazılım kullanması), (3) öğretmenin son iki yılda aldığı mesleki gelişim (fen konuları, fen eğitimi/öğretimi, fen dersi program geliştirme, bilgi teknolojilerinin fen dersinde kullanımı) etkinliklerine katılma indeksidir.

Bu araştırmanın sonuçlarına göre, TIMSS 2011 uygulamasında Türkiye’de öğrencilerin fen başarısı varyansının %28.5’inin öğretmen değişkenleri, kalanının ise öğrenci değişkenleri ile açıklanabileceği sonucuna ulaşılmıştır. Araştırmaya dâhil edilen değişkenler arasında bu başarıyı anlamlı düzeyde etkileyen öğretmen özellikleri; (i) iş doyumu, (ii) derste bilgisayar kullanımı ve (iii) bilgi teknolojileri üzerine almış oldukları mesleki gelişim etkinliklerine katılma indeksi olarak bulunmuştur.

Boş (null) model tarafından öğrenci fen başarısını açıklayan öğretmen düzeyi varyans oranı %7.5 (Güney Kore) - %70 (Malezya) aralığındadır. Öğretmenlerin eğitim düzeyi seviyeleri ve öğretmenlerin lisans eğitimlerini fen bilgisi alanında yapmalarının öğrencilerin fen başarı puanlarına etkisi ülkeler arasında farklılık göstermektedir. Öğrencilerin fen başarı puanlarına anlamlı etkisinin bulunduğu belirlenen değişkenlerin deneysel çalışmalarla incelenmesi gerektiği düşünülmektedir.

Anahtar Sözcükler: Uluslararası Matematik ve Fen Bilimleri Eğilimleri Çalışması, TIMSS, Öğrenci Fen Başarısı, Öğrenci Başarısı, Fen Bilgisi, Öğretmen Özellikleri, Öğrenci Özellikleri, Hiyerarşik Lineer Modelleme, HLM.

(7)

v ABSTRACT

RELATIONS OF CHARACTERISTICS OF SCIENCE TEACHERS AND STUDENTS WITH THE STUDENT ACHIEVEMENT IN SCIENCE: A CASE

ANALYSIS ACCORDING TO TIMSS 2011 DATA ABAZAOĞLU, İlkay

PhD, Department of Science Teaching Thesis Supervisor: Prof. Dr. Mehmet Fatih TAŞAR

April, 2014, 151 pages

One of the indicators of achievement of reforms and innovations in the field of education is the increase of student achievement. The most important factor in increasing student achievement is the increase of qualifications and demographic qualities of teachers training these students. This emphasizes the place and importance in the field of education of science teachers in Turkey like many other countries of the world. As shown by the results of international studies like TIMSS and PISA, the science achievement of Turkey is below the average of participating countries. These results are encouraging studies to strengthen science education in Turkey. It is essential to focus on the qualities of science teachers since they are indispensable members of education to increase effectiveness of science education and as it is one of the most important factors effecting student achievement as indicated by many studies.

The purpose of this study is to examine the relation of science achievement of 8th grade students in 9 countries participating in TIMSS 2011 application namely Singapore, South Korea, Japan, England, Turkey, Romania, Georgia, Malaysia and Macedonia with the personal qualities of these students and qualities of science teachers. This study uses the data of 9 countries including 46.158 students and 1.459 science teachers participating in the TIMSS 2011 application. Hierarchical Linear Modelling (HLM) analysis method was used to find a solution for the problem of the study. HLM analysis selects 5 reasonable value as dependent variable which is the measurement of student science achievement scores and uses the education status of parents, education goal of students and students sharing their school life with families as student level that is primary level control variables.

(8)

vi

Teacher level variables selected as second level variables of HLM were divided into three groups: (1) demographic qualities of teacher (length of service, education status, degree education field, job satisfaction), (2) lesson and teaching qualities of teacher (use of computer in lessons, cooperation, bringing interesting material to class, use of software for science lesson), (3) participation index to professional development activities in the last two years (science subjects, science education/teaching, science program development, use of computer technologies in science lesson).

According to the results of this study, TIMSS 2011 application concluded that the 28.5% science achievement variance of students in Turkey can be explained by teacher variables and the rest by student variables. Among the variables included in the study, those that have significant effect on this achievement are (i) job satisfaction, (ii) use of computer in lessons and (iii) participation index to professional development activities on computer technologies.

Teacher level variance rate explaining students science achievement by the full model is between 7.5% (South Korea) and 70% (Malaysia). Education levels of teachers and having degree education in the field of science have variable effect among countries on their science achievement. It is believed that variables determined to have significant effect on science success points need to be examined by experimental studies.

Keywords: Trends in International Mathematics and Science Study, TIMSS, Student Science Achievement, Student Achievement, Science, Teacher Qualities, Student Qualities, Hierarchical Linear Modelling, HLM.

(9)

vii

İÇİNDEKİLER

JÜRİ ÜYELERİ ONAY SAYFASI ... i

TEŞEKKÜR ... ii

ÖZET ... iii

ABSTRACT ... v

İÇİNDEKİLER ... vii

TABLO LİSTESİ ... x

ŞEKİL LİSTESİ ... xii

BÖLÜM I. ... 1

1. GİRİŞ ... 1

1.1. Problem Durumu ... 1

TIMSS 2011 ... 7

TIMSS 2011 Bağlamsal Çerçeve ... 9

Hiyerarşik Lineer Modelleme (HLM) ... 10

1.2. Araştırmanın Amacı ... 13 1.3. Araştırmanın Önemi ... 14 1.4. Varsayımlar ... 17 1.5. Sınırlılıklar ... 17 1.6. Tanımlar ve Kısaltmalar ... 19 BÖLÜM II. ... 20 2. İLGİLİ ARAŞTIRMALAR ... 20 BÖLÜM III. ... 32 3. YÖNTEM ... 32 3.1. Araştırmanın Modeli ... 32 3.2. Evren ve Örneklem ... 34 3.3. Verilerin Toplanması ... 35

(10)

viii

Öğrenci Özellikleri ... 35

Öğretmen Özellikleri... 36

3.4. Verilerin Analizi ... 39

İki Düzeyli Hiyerarşik Lineer Modelleme ... 41

Boş Model (Null Model) ... 42

Rastgele Etkiler Modeli / Ortalamaların Bağımlı Değişken Olduğu Model ... 44

Koşullu Model / Ortalamaların Bağımlı Değişken Olduğu Model ... 46

Ağırlıklandırılmış Örneklem ... 50

Makul Değerlerin Kullanımı ... 51

Merkezleme (Standartlaştırma) ... 52

Tesadüfî ya da Sabit Etkilerin Belirlenmesi ... 53

Kayıp ve Uç Değer Ayıklama ... 54

BÖLÜM IV. ... 56

4. BULGULAR VE YORUMLAR ... 56

4.1. Birinci Araştırma Sorusuna İlişkin Sonuçlar ... 56

Öğrenci Özellikleri ... 57

Öğretmen Özellikleri... 61

4.2. İkinci Araştırma Sorusuna İlişkin Sonuçlar ... 73

Ülkelerin Sınıf Ortalama Güvenirlik Katsayıları ... 73

Fen Başarı Puanları Varyansı: Sınıf İçi ve Sınıflar Arası ... 75

Boş Model (Null Modell)... 75

4.3. Üçüncü Araştırma Sorusuna İlişkin Sonuçlar ... 78

Ortalamaların Bağımlı Değişken Olduğu Modeller ... 79

Öğrenci Düzeyi Model (1. Düzey) / Rastgele Etkiler Modeli ... 79

Öğretmen Düzeyi Modeller (2. Düzey) / Koşullu Model ... 82

4.4. Dördüncü Araştırma Sorusuna İlişkin Sonuçlar ... 91

(11)

ix

5. SONUÇLAR VE ÖNERİLER ... 94

5.1. SONUÇLAR ... 94

Birinci Araştırma Sorusuna İlişkin Sonuçlar ... 94

İkinci Araştırma Sorusuna İlişkin Sonuçlar ... 95

Üçüncü Araştırma Sorusuna İlişkin Sonuçlar ... 97

Dördüncü Araştırma Sorusuna İlişkin Sonuçlar ... 102

Geçmişte Yapılan Benzer Çalışma Sonuçları ... 105

5.2. ÖNERİLER ... 110

Araştırmacılara Yönelik Öneriler ... 112

KAYNAKÇA ... 114

EKLER ... 127

Ek: 1. HLM Boş Model Analiz Çıktıları (Japonya) ... 127

Ek: 2. HLM Rastgele Etkiler Modeli Analiz Çıktıları (Japonya) ... 129

Ek: 3. HLM Koşullu Model Analiz Çıktıları - 1 (Japonya) ... 131

(12)

x

TABLO LİSTESİ

Tablo Sayfa

Tablo 3.2.1. TIMSS 2011 Ülkelerin Fen Başarı Sıralaması, Fen Başarı Puanı, Öğretmen

(Sınıf), Örneklem Öğrenci ve Toplam Öğrenci Sayısı ... 34

Tablo 3.4.1. İkinci Düzey Değişkenlerin Kavramsal 3 Gruba Dağılımı ... 47

Tablo 4.1.1. Annenin Eğitim Düzeyi ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 57

Tablo 4.1.2. Babanın Eğitim Düzeyi ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 58

Tablo 4.1.3. Öğrencinin Eğitim Hedefi ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 59

Tablo 4.1.4. Öğrencinin Okul Yaşamını Ailesi ile Paylaşımı ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 60

Tablo 4.1.5. Öğretmenin Hizmet Süresi ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 61

Tablo 4.1.6. Öğretmenin Öğrenim Düzeyi ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 62

Tablo 4.1.7. Öğretmenin Fen Bilgisi Eğitimi Alanında Lisan Eğitimi ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 63

Tablo 4.1.8. Öğretmenin İş Doyumu ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 64

Tablo 4.1.9. Öğretmenin Ders İşlerken Bilgisayar Kullanımı ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 65

Tablo 4.1.10. Öğretmenin İşbirliği Yapması ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 66

Tablo 4.1.11. Öğretmenin Sınıfa İlgi Çekici Materyal Getirmesi ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 67

Tablo 4.1.12. Öğretmenin Fen Dersi İçin Hazırlanmış Yazılım Kullanması ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 68

Tablo 4.1.13. Öğretmenin Fen Konuları Üzerine Mesleki Gelişimi ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 69

Tablo 4.1.14. Öğretmenin Fen Eğitimi/Öğretimi Üzerine Mesleki Gelişimi ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 70

Tablo 4.1.15. Öğretmenin Fen Dersi Programları Üzerine Mesleki Gelişimi ve Ortalama Öğrenci Başarısı ... 71

Tablo 4.1.16. Öğretmenin Bilgi Teknolojilerini Fen Dersinde Kullanımı Üzerine Mesleki Gelişimi ve Ortalama Öğrenci Başarısı... 72

Tablo 4.2.1. Sınıf Ortalamalarının Güvenirlik Katsayısı ... 73

(13)

xi

Tablo 4.2.3. Öğrenci ve Öğretmen Düzeyinde Değişken Bileşenlerinin Maksimum

Olabilirlik Değerleri ... 75

Tablo 4.2.4. Sınıf İçi ve Sınıflar Arası Açıklanan Fen Bilgisi Başarı Oranları ... 77

Tablo 4.3.1. Öğrenci Düzeyi Değişkenlerin Öğrenci Fen Başarısına Etkisi - 1 ... 79

Tablo 4.3.4. Öğrenci Düzeyi Değişkenlere Göre Başarı Puanlarının Açıklanma Oranları ... 81

Tablo 4.3.5. Öğretmen Düzeyi Değişkenlerin Öğrenci Fen Başarısına Etkisi – 1a ... 82

Tablo 4.3.6. Öğretmen Düzeyi Değişkenlerin Öğrenci Fen Başarısına Etkisi – 1b ... 82

Tablo 4.3.7. Öğretmen Düzeyi Değişkenlerin Öğrenci Fen Başarısına Etkisi – 1c ... 83

Tablo 4.3.8. Öğretmen Düzeyi Değişkenlere Göre Başarı Puanlarının Açıklanma Oranları - 1 ... 84

Tablo 4.4.1. Öğretmen Düzeyi Değişkenlere Göre Başarı Puanlarının Açıklanma Oranları ... 91

Tablo 4.4.2. Öğrenci ve Öğretmen Düzeylerinde Öğrenci Başarılarına Etki Eden Değişkenlerin Anlamlılık Düzeyleri ... 92

Tablo 4.4.3. Öğrenci ve Öğretmen Özelliklerinin Öğrenci Fen Başarıları Puanın Etkisi ... 93

(14)

xii

ŞEKİL LİSTESİ

Şekil Sayfa

Şekil 1.1.1. TIMSS Öğretim Programı Modeli ... 9 Şekil 3.4.1. Boş Model HLM Analizinin Kavramsal Çerçevesi ... 44 Şekil 3.4.2. Rastgele Etkiler Modeli HLM Analizinin Kavramsal Çerçevesi

(Öğrenci Düzeyi) ... 46

Şekil 3.4.3. Koşullu Model HLM Analizinin Kavramsal Çerçevesi (Öğretmen Düzeyi) ... 49

Şekil 5.1.1. Sınıf İçi ve Sınıflar Arası Toplam Varyansın Ülkelere Göre Dağılımları ... 96 Şekil 5.1.2. Araştırmaya Dâhil Edilen Öğretmen ve Öğrenci Özelliklerinin Öğrenci Fen Başarılarını Açıklama Oranı (%) ... 103

(15)

1. GİRİŞ

Bu bölümde problem durumu, araştırmanın amacı, araştırmanın önemi, varsayımlar, sınırlılıklar, tanımlar ve kısaltmalar yer almaktadır.

1.1. Problem Durumu

Hızlı bir değişimin ve dönüşümün yaşandığı günümüzde toplumlar sosyal, siyasal, kültürel ve ekonomik yönlerden çeşitli gelişmelere tanıklık etmektedir. Şüphesiz, bu değişim ve dönüşümden en çok etkilenen alanların başında eğitim gelmektedir (Genç ve Eryaman, 2008).

İnsanlığın bilgi çağına geçme sürecinde, toplumlar kendilerini bu süreçte temsil edecek bireylerin niteliklerini belirleyerek eğitim politikalarını bu bakış açısıyla yeniden gözden geçirip, gerekli düzenlemeleri yapma çabasıyla eğitim sistemlerini sorgulama ihtiyacı duymaktadır. İçinde bulunduğumuz yüz yılda çağın hızlı gelişim ve değişimine ayak uydurabilecek nitelikli insan gücü yetiştirebilecek bireyler yetiştirmek zorunlu hale gelmiştir. Bu ise eğitimle gerçekleşebilir (Şerefli, 2003, s.1).

Eğitim temel bir insan hakkıdır ve kişisel gelişim ve toplumsal kalkınma için hayati önem taşır. Bu nedenle eğitimin bireylerin günlük hayatlarını düzenlemeye katkıda bulunmasını beklemek kaçınılmazdır. Uzun yıllardır temel yaşam becerilerinin geliştirilmesi eğitimcilerin ve politika yapıcıların ilgi alanlarından biri olmuştur (Güzel ve Berberoğlu, 2005).

Günümüzde çarpıcı bir şekilde gelişen fen bilimleri, bireylerin yaşam becerilerinin resmi ve resmi olmayan eğitim çerçevesinde gelişmesini okul öncesinden başlayarak yaşamları boyunca gerekli kılmaktadır. Bu gelişmeler fen derslerinin zorunlu eğitimdeki yeri ve önemini tekrar öne çıkarmış ve ülkelerin politika yapıcılarını toplumların bilimsel okuryazarlığını yükseltmeye yönelik adımlar atmaya yöneltmiştir.

Bu anlamda örneğin Amerika Birleşik Devletleri’nde Proje 2061 kapsamında ‘Tüm Amerikalılar İçin Fen’ başlığı altında öğrencilerin başarılarını arttıracak ve 21.

(16)

yüzyılda ihtiyaçlarını karşılayacak bilgi ve becerilerinin gelişmesini etkileyen ana faktörlerin belirlenmesini amaçlayan bir reform teklifi uygulmaya konulmuştur (SFAA, 2004). Türkiye ise Avrupa Birliği adaylığı bağlamında Devlet Planlama Teşkilatınca (2003) yayınlanan Acil Eylem Planı kapsamında Milli Eğitim Bakanlığı Talim Terbiye Kurulu Başkanlığı tarafından müfredat reformları başlatılmıştır.

Eğitim reformları kapsamında ülkemizde öğretmenlerin genel yeterlikleri Milli Eğitim Bakanlığı Öğretmen Yetiştirme ve Geliştirme Genel Müdürlüğü’nün gerçekleştirdiği öğretmenlik mesleği genel yeterlikleri projesiyle tanımlanmıştır. Bu proje sonucunda “Öğretmenlik Mesleği Genel Yeterlikleri Taslağı” oluşturulmuş ve daha sonra teknik danışmanların rehberliğinde 6 pilot ilden gelen öğretmenlerle gerçekleştirilen değerlendirmelerle 6 ana yeterlik alanı ve bu yeterliklere ilişkin 39 alt yeterlik ve 244 performans göstergesinin de yer aldığı Okul Temelli Mesleki Gelişim Kılavuzu hazırlanarak yayımlanmıştır (MEB, 2007).

Öğretmen yeterliklerinin kullanım amaçları arasında öğretmen yetiştirme politikalarının belirlenmesi, öğretmen yetiştiren yükseköğretim kurumlarının öğretim programlarının geliştirilmesi, öğretmenlerin hizmet içi eğitimi, öğretmen performanslarının değerlendirilip yönetilmesi, öğretmenlerin kariyer gelişimi ve okul temelli mesleki gelişim süreçleri ve öğretmenlerin seçimi yer almaktadır (MEB, 2007).

“Ekonomik İşbirliği ve Gelişme Örgütü” OECD (Organisation of Economical Co-operation and Development) tarafından düzenlenen “Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Projesi” PISA (Program for International Student Assessment) ve Boston Koleji ile Uluslararası Eğitimsel Başarıyı Değerlendirme Birliği IEA (International Association for the Evaluation of Educational Achievement) işbirliği tarafından periyodik olarak düzenlenen “Uluslararası Okuma Becerilerini Geliştirme Araştırması” PIRLS (The Progress in International Reading Literacy Study) ve “Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırması” TIMSS (Trends in International Mathematics and Science Study)’in de içinde bulunduğu araştırmaların sonuçları eğitim politikaları yönünden farklılık gösteren pek çok ülkeyi temsil eden öğrenci başarıları arasında anlamlı farklar olduğunu defalarca ortaya koymuştur (Uzun, Bütüner ve Yiğit, 2010; Phan, 2008; Olson, Martin, & Mullis, 2007; Mullis, Martin, Gonzalez ve Kennedy, 2003; Trong ve Kennedy, 2001).

(17)

PISA (Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı), TIMSS (Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırması) ve PIRLS (Uluslararası Okuma Becerilerinde Gelişim Projesi) gibi uluslararası ölçme-değerlendirme çalışmalarının temel amacı, öğrencilerin bilgi ve beceri düzeylerini ölçerek eğitim sisteminin çıktılarına ilişkin değerlendirme yapılabilmesine olanak vermektir. PISA, PIRLS ve TIMSS’e katılan ülkeler arasında ekonomik kalkınma, coğrafi konum ve nüfus büyüklüğü açısından büyük çeşitlilik vardır. Bu açıdan PISA, PIRLS ve TIMSS gibi çalışmalar, katılımcı ülkelerdeki öğrencilerin eğitimdeki başarılarını diğer ülkelerle karşılaştırmalarını mümkün kılan doğal bir laboratuvar ortamı görevi görmeyi amaçlamıştır.

Son yıllarda ülkeler kendi içlerinde akademik başarıyı belirleme ve değerlendirme araştırmalarını gerçekleştirirken uluslararası platformlarda da başka ülkelere göre ne durumda olduklarını dikkate almakta, TIMSS, PISA, PIRLS gibi araştırmalara katılarak kendi sistemlerini gözden geçirmektedirler (Berberoğlu ve Kalender, 2005, s.23).

TIMSS, PISA ve PIRLS’in de aralarında olduğu farklı alanlarda yapılan ve öğrenci başarıları ve eğitim sistemleri hakkında bilgi toplayan uluslararası karşılaştırmaya olanak sağlayan bu araştırmalar, ülkelerin eğitim politikalarıyla ilgili önemli ipuçları da sunmaktadırlar. Hatta Reddy (2005) bazı ülkelerin eğitim reformlarını bu tip uluslararası araştırmaların sonuçlarına göre belirlemekte olduklarını savunmuştur.

Uluslararası düzeyde uygulanan geniş ölçekli sınavlar öğrenciler hakkında fikir vermekle birlikte, daha çok ülkelerin eğitim sistemlerinin etkililiği konusunda dönüt sağlamaktadır. Bu yüzden de Millî Eğitim Bakanlığı (MEB) ulusal düzeyde yapılan öğrenci başarılarını belirleme araştırmalarını uluslararası düzeyde takip etmek, kendi öğrencilerinin başarı düzeylerini ve eğitim sistemini diğer ülkelerin verileri ile karşılaştırarak güçlü ve iyileştirmeye açık yönlerini belirlemek amacı ile uluslararası araştırmalara katılmaktadır. Bu araştırmalardan biri de TIMSS (Trends in International Mathematics and Science Study) Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırması’dır (Eğitimi Araştırma ve Geliştirme Başkanlığı [EARGED1], 2011).

1

(18)

Türkiye’nin gerek ulusal gerekse uluslararası katılmış olduğu araştırmalar, Türkiye’de fen başarısının öğrenci düzeyinde düşük olduğu yönündedir (Özden, 2007). Türkiye’de fen başarısını etkileyen faktörleri inceleyen araştırmalar öğretmen, öğrenci ve ebeveyn özelliklerinin, ders araçları kalitesinin, öğretmen yetiştirmeye yönelik eğitimlerin, öğrenme ve öğretme tekniklerinin kullanılması ve öğrenme ortamları gibi değişkenlerin öğrenci fen başarısını etkilediğini göstermiştir (Keser, 2003; Keser ve Akdeniz, 2004).

Türkiye’nin ilk olarak katıldığı TIMSS 1999-R araştırmasının uluslararası fen raporu göstermiştir ki, Türkiye fen bilimlerinin bütün alt alanlarında istatistiksel olarak anlamlı farkla uluslararası ortalamanın altında yer almış ve Türkiye örnekleminde yer alan öğrenciler fen bilimlerinin tüm alanlarında düşük performans göstermişlerdir (Martin ve diğerleri, 2000). Toplam 59 ülkenin katılımıyla gerçekleşen TIMSS 2007 araştırmasında da 8. sınıf seviyesinde Türkiye’nin fen başarı ortalaması 1999 tarihindeki TIMSS-R araştırması ortalama puanının 21 puan üzerinde 454 puan olarak gerçekleşmiştir. Bununla birlikte Türkiye’nin katılımcı ülkeler arasındaki genel sıralaması ancak 33’den 31’e yükselmiştir ve buna rağmen yine de uluslararası TIMSS ortalamasının üstüne geçememiştir. Son olarak gerçekleştirilen TIMSS 2011’e 4. ve 8. sınıf seviyesinde katılan Türkiye 8. sınıf düzeyinde fen başarı puanını TIMSS 2007’ye göre 29 puan artırarak 483 puanla 63 ülke arasında 21. sırada yer almıştır. TIMSS 2011 uluslararası fen başarı ortalaması ise 477 puandır. İlk defe uluslararası ortalamanın 6 puan üstünde yer alan Türkiye, TIMSS 2007’ye göre 31. sıradan 21. sıraya yükselmiştir (IEA Data Processing Center, 2013).

Literatürde öğretmenin eğitimi ve tecrübesi gibi özelliklerinin öğrencinin öğrenme ve başarısıyla ilişkili olduğunu ortaya çıkaran çok sayıda uluslararası araştırmalar bulunmaktadır (Greenwald, Hedges, ve Laine 1996; Nye, Konstantopoulos, ve Hedges 2004; Rivkin, Hanushek, ve Kain 2005). Bu nedenle Wayne ve Youngs’ın (2003) da belirttiği gibi ilköğretimi iyileştirme yolları arayan araştırmacılar ve politika yapıcılar için sağlıklı bir yaklaşım da öğretmenlere odaklanmaktır. Wayne ve Youngs bu önerilerini gerekçelendirirken hem algının hem de deneysel araştırmaların öğrenci başarısının büyük ölçüde derslerine giren öğretmenlere bağlı olduğunu ve öğretmenlerin maaşlarının ilköğretim bütçesinin en büyük payını oluşturduğunu vurgulayarak öğretmenlerin sistemin en temel kaynağı olduklarını savunmuşlardır.

(19)

Literatürde öğretmenlerle ilgili nitelikler; öğretmen özellikleri (Wayne ve Youngs, 2003; Tondeur, Valcke, ve Van Braak, 2008), öğretmen kalitesi (Rowan, Correnti, ve Miller 2002; Akiba, LeTendre, ve Scribner, 2007), öğretmen profilleri (Coultas ve Lewin, 2002; Cruickshank, 2001; Scott-Kassner, 1999); ve öğretmen yeterlikleri (Zuzovsky, 2009; Croninger, Rice, Rathbun, ve Nishio, 2007) gibi farklı başlıklar altında ele alınmıştır. Ancak bu terminolojilerin içeriklerinin öğretmenin sertifika ve mezuniyet durumu ve sahip oldukları deneyim gibi özellikleri ortak bir şekilde kapsadığı için benzer tanımlara sahip oldukları söylenebilir.

Literatürde öğretmen özelliklerini sınıflandıran araştırmalarda mevcuttur. Örneğin Tondeur ve diğerleri (2008) ilköğretimde bilgisayar kullanmaya yönelik faktörleri araştırdıkları çalışmada, öğretmen özelliklerini kültürel ve yapısal olmak üzere ikiye ayırmışlardır. Bu ayırıma göre kültürel öğretmen özelliklerini deneyimler, duygular, bilgi, beceriler ve motivasyon; yapısal öğretmen özelliklerini ise cinsiyet ve yaş faktörleri oluşturmaktadır. Druva ve Anderson (1983) gerçekleştirdikleri bir meta-analiz araştırmasında fen öğretmenlerinin özelliklerinin öğretmen davranışı ve öğrenci kazanımı yönünden incelemiştir. Araştırmasında öğretmen özelliklerini özgeçmiş bilgisi ve kişilik bölümü olmak üzere ikiye ayırmışlardır. Özgeçmiş bölümü öğretmenin cinsiyeti, yaşı, zihinsel yetisi, belirli bir alandaki bilgi ve eğitim seviyesi ve öğretmenlik deneyimiyle ilgili bilgilerden oluşmuştur. Kişilik bölümü ise iyimserlik, kendilik algısı, bağımsızlık, sıcak kanlılık, motivasyon, sosyal davranış, değerler ve tutumlar başlıkları altında değişkenlerden oluşmuştur. Bu araştırma sonucunda öğrenci kazanımları ve öğretmen özellikleriyle ilgili fen öğretmeni karekterlerinin öğrenci başarısıyla pozitif ilişkili olduğu bulunmuştur. Ayrıca öğretmenin yaşı ve fen eğitimi de öğrenci kazanımlarıyla pozitif ilişkilidir.

Glass (2002) ise öğrenci başarısını arttırmak için öğretmenlerin işe alımlarında belirleyici olabilecek öğretmen özelliklerini incelemiştir. Glass öğretmenlerin ‘kişisel’ olarak adlandırılabilecek mizaçlarını; zihinsel yeti, yaş, ırk, cinsiyet gibi özellikler veya ‘deneysel’ olarak adlandırılabilecek sertifika durumlarını; eğitimsel özgeçmiş, önceki öğretmenlik deneyimi ve benzeri faktörler içerebileceğini belirtmiştir. Bu araştırmanın sonucunda öğretmen adayı potansiyelinin belirlenmesinde kâğıt ve kalem testlerinin öğretmen istihdamında yararlı belirleyiciler olmadığına kanaat getirmiştir.

(20)

Akiba ve arkadaşlarının (2007) 46 ülkenin TIMSS 2003 uygulamasında matematik ve fen verilerini kullanarak düşük ve yüksek sosyo-ekonomik düzeyden gelen öğrencilerin başarılı öğretmenlere erişimlerini araştırdıkları araştırmalarında öğretmen kalitesinin ölçülebilir ve çeşitli kültürel bağlamlar arasında da ortak anlam taşıyan özelliklerine odaklanmışlardır. Bu araştırma sonucunda ortak özellikler olarak öğretmenlerin sertifika donanımı, ana branşı matematik ya da matematik öğretmenliği alanlarında olması ve öğretmenlik deneyimleri 3 yıl ve üstü olarak belirlenmiştir.

Heyneman ve Loxley’e (1983) göre, Avrupa, Kuzey Amerika ve Japonya’da öğrencilerin akademik başarısında aile özelliklerinin ve diğer özelliklerin okul ya da öğretmen kalitesinden daha etkili olduğu görülmüştür. Ancak, düşük gelir seviyesine sahip Afrika, Asya, Latin Amerika ve Orta Doğu’yu kapsayan ve 29 ülkeyi içeren araştırmalarda ise ilkokullarda, okul ve öğretmen kalitesinin öğrenci başarısına etkisinin göreceli olarak daha çok olduğu belirtilmiştir.

Öğretmenin kim olduğu; etkili öğretmenin hangi özelliklere sahip olması gerektiği; hizmet öncesinde ve hizmet içinde nasıl yetiştirilmesi gerektiğine ilişkin literatürde çok sayıda araştırma bulunmaktadır. Alexander (2000) öğretmenleri kültürlere göre değişiklik gösteren mantıksal, psikolojik ve özellikle de etik özelliklerine göre değerlendirmenin psikometrik sorunlar yüzünden pek mümkün olmadığını belirtmiştir. Bu nedenle öğrenci başarısına bakarak öğretmen özelliklerini değerlendirme eğilimi önem kazanmaktadır (Zuzovsky, 2009). Bu anlamda özellikle uluslararası düzeyde gerçekleştirilen öğrenci başarısını ölçmeyi amaçlayan araştırmaların pek çoğunda öğretmenlerle ilgili sorular da yer almaktadır. Bu durum öğretmen özelliklerinin öğrenci başarısına etkisini araştırmaya olanak sağlamaktadır.

Örneğin TIMSS ve PIRLS sınavlarında başarı testlerinin yanı sıra öğretmenlere, öğrenci velilerine, öğrencilere ve okul müdürlerine yönelik de anketler uygulanmaktadır ve toplanan veriler öğrenci başarısıyla ilişkili olarak analiz edilebilmektedir. Bu durum eğitim sistemini oluşturan diğer öğelere ait özelliklerin öğrenci başarısı ile ilişkilendirilebilmesine olanak sağlamaktadır. Bu kapsamda gerçekleştirilen araştırmaların sayısı son yıllarda artış göstermektedir.

Bu araştırma ve tartışmaların ışığında, öğrencilerin fen başarısını etkileyen faktörlerin çeşitliliği, Milli Eğitim Bakanlığı’nın fen başarısını, fen okuryazarlığını ve

(21)

eğitimin kalitesini iyileştirmeye yönelik aldığı politika kararlarını müfredat reformu ile sınırlandırmayıp, öğretmen etkinliğini arttırmaya yönelik de girişimlerde bulunması gerektiği söylenebilir. Bu araştırma, öğrenci başarısı ile ilişkili öğretmen özelliklerinin belirlenerek fen öğretmeni yetiştirme süreci ve mesleki gelişime yönelik bulgu ve öneriler sağlamayı hedeflemektedir.

Bu araştırmada, TIMSS 2011’e katılan Türkiye, G. Kore, Romanya, Singapur, Japonya, İngiltere, Gürcistan, Malezya ve Makedonya örneklem verilerinden yararlanılarak öğrenci ve fen öğretmeni anketlerinde yer alan bazı faktörlerin öğrenci fen başarısını nasıl değiştirdiği incelenmiştir.

TIMSS 2011

TIMSS (Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırması) gibi uluslararası değerlendirmeler, ulusal eğitim sistemlerindeki eksiklikleri ve başarı alanlarını belirlemek açısından önemli fırsatlar sunar. Türkiye’de uluslararası değerlendirmelere katılım ve sonuçların politika yapıcılara yol göstermek amacıyla analiz edilmesi yeni sayılabilecek konulardır. TIMSS değerlendirmesi doğru uygulandığı ve sağlıklı biçimde analiz edildiği takdirde farklı eğitim sistemleri konusunda küresel rekabet için önemli olan uluslararası karşılaştırmalar yapmayı sağlar, dünya çapında öğrenci performansının güçlü ve zayıf yönlerini tanımlar, okulların öğretim programları ile ilgili geliştirilebilecek politikalara ışık tutar, eğitimciler ve politika uygulayıcıların ulusal boyutta gerçekleşebilecekleri yenilikler için diğer eğitim sistemlerinin incelemesinde kolaylık sağlar, eğitimde başarıya yol açabilecek aile etmenlerini belirler, ve okul ortamları ve kaynakları hakkında ayrıntılı bilgi toplamaya yardımcı olur.

TIMSS değerlendirmesi ülke, okul ve sınıfiçi öğrenme ortamlarına ilişkin kapsamlı bilgilere dayanarak dünya genelindeki 4 ve 8. sınıf öğrencilerinin matematik ve fen başarısını ölçen uluslararası bir değerlendirmedir. TIMSS uygulamasının merkezi A.B.D.’nin Boston şehrindeki TIMSS ve PIRLS Uluslararası Çalışma Merkezi ve Hollanda’nın Amsterdam şehrindeki Uluslararası Eğitim Başarılarını Değerlendirme Kuruluşu (IEA) Yürütme Merkezi’dir. Türkiye’de TIMSS uygulamaları 2011 yılına kadar Eğitimi Araştırma ve Geliştirme Dairesi (EARGED) tarafından yürütülmekteydi. 2011 yılında çıkarılan 652 Sayılı Kanun Hükmünde Kararname ile bu kurum Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü’nün parçası haline gelmiştir. 2011 yından sonra

(22)

TIMSS uygulamaları Milli Eğitim Bakanlığı Yenilik ve Eğitim Teknolojileri Genel Müdürlüğü (YEĞİTEK) altındaki “Ölçme, Değerlendirme ve Yerleştirme Grup Başkanlığı” tarafından yürütülmektedir.

TIMSS; ilk olarak 1995 yılında olmak üzere dört yılda bir uygulanmaktadır. Beşinci TIMSS değerlendirmesi olan TIMSS 2011’e toplam 63 ülke katılmıştır. Türkiye, 1995’ten itibaren düzenlen TIMSS’e 1999, 2007 yıllarında ilköğretim 8. sınıf düzeyinde, 2011 yılında ise ilköğretim 4. ve 8. sınıf düzeylerinde katılmıştır. Türkiye 2015 yılında gerçekleşecek TIMSS 2015 uygulamasına da katılacaktır. TIMSS 2011 uluslararası karşılaştırmalı değerlendirme döngüsü öğrencilerin matematik ve fen bilimleri alanlarında öğretme ve öğrenmeyi geliştirmeye yönelik gerçekleştirilen beşinci uygulamadır. Her dört yılda bir 4. ve 8. sınıflar için uygulanan TIMSS, matematik ve fen alanında öğrencilerin zaman içindeki eğilimleri ile ilgili veri sağlar. Dünya çapında rutin olarak gerçekleştirilen TIMSS ölçme değerlendirme projesi, katılımcı ülkelerdeki eğitim politikalarının sonuçlarını ortaya çıkarmak amacıyla nicelik, nitelik ve öğretimin içeriğiyle ilgili konulara cevap veren kapsamlı arka plan bilgisi de toplamaktadır. TIMSS 2011 verileri 8. sınıf öğrencilerine uygulanan öğrenci fen ve matematik başarı testleri, öğrenci anketi, fen ve matematik öğretmenlerine uygulanan öğretmen anketi ve okul müdürlerine uygulanan okul anketinden oluşmaktadır.

Araştırmanın bağımlı değişkeni TIMSS 2011 araştırması sonrası her öğrencinin fen başarı puanlarının ölçüsü olarak geliştirilen beş makul değerin ortalamasıdır. Bağımsız değişkenler ise öğretmen ve öğrencilerle ilişkili özellikler olup farklı seviyelerde yer almaktadır. Araştırma deseninde yer alan öğrenci özellikleri; bağımlı değişken olarak fen başarı puanı, annenin eğitim düzeyi, babanın eğitim düzeyi, öğrencinin eğitim hedefi ve öğrencinin okul yaşamını ailesi ile paylaşımı indeksleridir. Araştırma deseninde yer alan öğretmen özellikleri; öğretmenin hizmet yılı, eğitim düzeyi, ana dalı, iş doyumu, derste bilgisayar kullanımı, işbirliği yapması, derse materyal getirmesi, derste yazılım kullanması, fen konularında mesleki gelişimi, fen eğitiminde mesleki gelişimi, fen programlarında mesleki gelişimi ve bilgi teknolojisinde mesleki gelişimi indeksleridir. Araştırmada Hiyerarşik Lineer Modelleme (HLM) yöntemi kullanılmıştır. Bunun nedeni HLM’nin bir bağımlı değişken ile farklı seviyelerde kümenlenmiş değişkenlerin arasındaki ilişkinin analizini kolaylıkla ve yansız bir şekilde yapabilmesidir.

(23)

Bu çalışmada uluslararası alanda en güncel verilerin yer aldığı TIMSS 2011 uygulamasında yer alan katılımcı ülkelerden Türkiye, Güney Kore, Romanya, Singapur, Japonya, İngiltere, Gürcistan, Malezya ve Makedonya örneklem verileri kullanılmıştır. TIMSS 2011 Bağlamsal Çerçeve

TIMSS 2011 bağlamsal çerçevesine öğretmenlere, okul yöneticilerine ve öğrencilere verilen TIMSS uygulama anketleri doğrultusunda toplanan bilgiler temel teşkil etmektedir. Katılımcı ülkeler bu anketleri matematik ve fen bilimleri eğitimi için milli bağlam ve müfredat üzerine de tanımlamışlardır. Çünkü öğrenme bir bağlamda gerçekleşir, yalnız yapılamaz (TIMSS 2011 Assessment Frameworks).

TIMSS gelişmiş öğrenme ve öğretime dair önemli faktörler hakkında bilgi toplama girişimini besleme adına yapılmaktadır. Anketlerde, matematik ve fen bilimlerinde gösterilen yüksek başarının hangi süreç ve uygulamalarda etkili olduğuna odaklanılmıştır. Bu şekilde ülkeler TIMSS sonuçlarını, kendi yerel eğitim pozisyonları ve şartlarına göre daha iyi değerlendirebilmektedir.

TIMSS uygulamalarında gösterilen performanslar ve sonuçlar ülkelerin uluslararası karşılaştırmalarda “dünya sınıfı” başarılarını belirlemektedir (Kelly, 2002). Uluslararası Eğitim Başarılarını Değerlendirme Derneği tarafından desteklenen TIMSS üçüncü uluslararası matematik ve fen çalışması dünyada eğitim sistemlerinin çapraz analizi için eşi görülmemiş/benzersiz fırsatlar sunmaktadır (Shen, 2002).

Şekil 1.1.1. TIMSS Öğretim Programı Modeli Kaynak: TIMSS 2007 Ulusal Rapor

Hedeflenen Öğretim Programı

•Ulusal sosyal ve eğitimle ilgili kapsam

Uygulanan Öğretim Programı

•Okul, öğretmen ve sınıfla ilgili kapsam

Ortaya Çıkan Öğretim Programı

•Öğrenci başarısı ve özellikleriyle ilgili kapsam

(24)

TIMSS Öğretim Programı Modeli Şekil 1.1.1’de kısaca ifade edilmiştir. TIMSS uygulamalarının kapsamı öğrenci başarısı ve özelliklerinden, okulun iklimi, öğretmen nitelik ve nicelikleri boyutuna kadar ulusal düzeyde ülkenin sosyal ve eğitim yapısı hakkında bilgi toplanmaktadır. TIMSS’in genel amaçlarından biri de hedeflenen öğretim programı, uygulanan ve ortaya çıkan öğretim programı ile ilgili veriler sunmaktır.

Öğrencilerin öğrenimlerini etkileyen çok sayıda bağlamsal faktör vardır. Örneğin, okul tipi, okulun kaynakları, öğretim yaklaşımları, öğretmenlerin karakterleri demografik özellikleri, öğrenci eğilimleri, öğrencinin öğrenme eğilimine ve başarısına ailelerin güçlü desteği. TIMSS başarı sonuçlarını tamamen takdir edebilmek, matematik ve fen bilimleri öğreniminin geliştirilmesinde nasıl uygulanabileceğini görmek, öğrenmenin içinde yer aldığı içerikleri kontekstleri anlamak için çok önemlidir. TIMSS her dairede bu bağlamlar hakkında bir dizi bilgi toplamakta, matematik ve fen bilimlerinde öğrencilerin başarı performanslarını ortaya koymaktadır/toplamaktadır (TIMSS 2011 Assessment Frameworks).

Hiyerarşik Lineer Modelleme (HLM)

Hiyerarşik Lineer Modelleme (HLM) açıklayıcı bir metot olup, eğitim araştırmacıları Bryk ve Raudenbush (1992) tarafından geliştirilmiştir. Günümüzde sağlık ve psikolojiyi de içeren farklı araştırma alanlarında kullanımı gittikçe artan bir uygulamadır. Hiyerarşik Lineer Modelleme’de, veri yapısındaki her düzey (örneğin, bireylerdeki tekrarlı ölçümler, topluluklardaki bireyler gibi) kendi alt modeli ile gösterilir. Her alt model o düzeydeki yapısal ilişkileri ve o düzeydeki artık değişkenliği (residual variability) açıklar.

Eğitim bilimlerinde en çok karşılaşılan veriler kümelenmiş verilerdir: öğrenciler sınıflarda, sınıflar okullarda ve okullar bölgelerde kümelenir. Kişiler, sınıflar ve okullar gibi doğallıkla oluşan bu organizasyonel birimler içinde kümelendiği zaman, aynı küme içinden gelen kişilerin cevapları arasında bir dereceye kadar ilişki olması eğilimi söz konusudur. Başka bir deyişle bu kişiler birbirlerinden bağımsız değillerdir. Aynı kümeden gelen birimlerin aralarındaki ilgi derecesi Sınıflar Arası Korelâsyon Katsayısı ICC (Intraclass Correlation Coefficient) ile ele alınır. Hiyerarşik Lineer Modelleme (HLM) kümelenmiş verilerin çok seviyeli veri yapılarını belirgin bir şekilde

(25)

açıklamaktadır. Dolayısıyla regresyon katsayıları yansız bir şekilde hesaplanabilir (Raudenbush ve Bryk, 2002). Goldstein’ın (1999) da vurguladığı gibi HLM herhangi bir hiyerarşik seviyede kovaryansları hesaplayabilmesi sayesinde ortalama okul başarıları arasındaki farklılıkları ve bir modelde kestiricilerce açıklanan belirli okullarda öğrenci puanlarındaki göreceli varyansı incelemeye olanak sağlamaktadır.

Çok düzeyli verilere tek düzeyli modellerin uygulanması hem istatistiksel hem de kavramsal problemlere yol açmaktadır. Doğrusal regresyon analizi gibi geleneksel istatistiksel analiz yöntemlerinin en önemli varsayımlarından biri gözlemlerin birbirinden bağımsız olmasıdır. Ancak aynı sosyal birimde yer alan bireylerden elde edilen gözlemlerin birbirinden tamamen bağımsız olması beklenemez. Hiyerarşik yapıdaki verilerde farklı düzeylerdeki değişkenler arasındaki ilişkiler inceleneceği zaman analizde kullanılacak birimin ne olacağı ve bu yapıdaki bir verinin nasıl ele alınacağı karışıklık yaratabilir. Karşılaşılan en büyük problem, sınıf içindeki varyasyonun göz ardı edilmesidir ki, bu bilgi kaybı da istatistiksel analizlerde güç kaybedilmesine yol açar. Ayrıca araştırmacı sonuçların yorumlanmasında yeterince dikkatli olmazsa, sonuçları analizi yaptığı sınıf düzeyinde değil, öğrenci düzeyinde yorumlayabilir (Aitkin ve Longford (1986), Goldstein (1986), Longford (1987), Byrk ve Raudenbush (1992)).

Herhangi bir öğretim yılında bir sınıftaki öğrenciler ve öğretmen arasında yapılan çalışma öğrencilerin bireysel gelişimini, kişisel özelliklerini ve öğrenme stratejilerini içermektedir. Bu veri iki aşamalı hiyerarşik bir yapı oluşturur. 1. aşama öğrenciler, 2. aşama ise sınıflardır. Bu tip örneklerde grupların içindeki birimler, ana kütlenin tamamından basit tesadüfî örnekleme yolu ile çekilmiş birimlere göre daha fazla benzer olma eğilimindedirler (Hox, 1998). Birçok analizde gözlemlerin birbirinden bağımsız olması varsayımı geçerlidir. Çok aşamalı modellerde ise gruplardaki birimler benzer özelliklere sahiptir, bu yüzden de gözlemlerin birbirine bağımlı olma olasılığı yüksektir.

Çok aşamalı modeller kümelenmiş ya da hiyerarşik yapıya sahip verilere uygulanabilmesi ve neden sonuç ilişkilerini daha iyi yansıtabilmesi sebebiyle oldukça önemlidir. Kümelenmiş yapıya sahip verilerle çalışırken, klasik doğrusal regresyon yönteminin varsayımlarından biri olan gözlemlerin birbirinden bağımsız olması

(26)

varsayımı bozulduğundan bu tip verilere çok aşamalı regresyon modelleri uygulanmaktadır.

Kümelenmiş veri seti üzerinde klasik doğrusal regresyon analizi uygulandığında aynı gruptan elde edilen hata terimleri arasında korelasyon ortaya çıkar ve bu durumda en küçük kareler yönteminin temel varsayımlarından biri olan hata terimlerinin birbirinden bağımsız olması varsayımı çiğnenmiş olacaktır. Hiyerarşik verilerde bu varsayım çiğnendiğinden en küçük kareler regresyonu, standart hataları olduğundan daha küçük üretir ve uygun istatistiksel analizlerin kullanıldığı ve verilerin bağımsız gözlemleri içerdiği durumlara göre sıfır hipotezinin red edilme olasılığını arttırır. Bu yüzden hiyerarşik ya da kümelenmiş yapıya sahip verilerin istatistiksel analizinde çok aşamalı modellerin kullanılması daha uygun olur (Moerbeek v.d, 2002).

Rasbash (2008), çok aşamalı Hiyerarşik linener modellerin başlıca kullanılma sebeplerini dört madde ile açıklamıştır;

1. Doğru sonuçlar: Geleneksel çok aşamalı regresyon teknikleri, analiz birimlerini bağımsız gözlemler olarak tanımlar. Hiyerarşik yapıda karşılaşılan tek eksiklik; regresyon katsayılarının standart hatalarının küçük çıkmasıdır, bu da istatistiksel anlamlılıkta ve güven aralıklarında sorunlara sebep olur.

2. Grup etkilerinde sabit etki: Çok aşamalı modellerde 2. aşama kalıntıları 1. aşama kalıntılarını düzenleyerek bağımlı değişkendeki hatayı minimize eder. 3. Grup aşamalı tahmincilerin etkileriyle aynı anda grup etkileri tahmini: Grup

etkilerini ayırmak için bir alternatif yol da en küçük karelerle elde edilen regresyon modelinde yer alan gruplardaki gölge değişkenlerini kapsamaktır. Böyle bir modele varyans analizi veya sabit etkiler modeli denilir. Bir sabit etki modelinde, grup aşamalı tahmincilerin etkileri grup kuklalarıyla (dummy) karıştırılır.

4. Grupların ana kütledeki anlamlılığı: Çok aşamalı modellerde gruplardaki örnekler, grupların ana kütlesinden gelen rastgele örnekler gibi davranır. Çıkarımlar örnekte grupların ötesinde olamaz.

TIMSS örnekleminde, katılımcı her ülkeyi temsil eden okullar ve bu okullardan seçilen bir ya da iki sınıftaki tüm öğrencilere, bu öğrencilerin öğretmenlerine ve okulların müdürlerine bu testler uygulanmaktadır ve veriler farklı gruplara uygulanan testlerin birleştirilebilmesine olanak sağlayacak şekilde veri tabanlarına işlenebilmektedir. Böylelikle fen öğretmenlerine ait veriler, öğrencilerinin fen başarısı

(27)

ve öğrenci anketi verileriyle birleştirilebilmektedir. Böylece veri deseninde öğrenciler, öğretmenlerde/sınıflarda kümelenmiş şekilde yer almaktadır.

TIMSS 2007 Türkiye örneklemindeki her okuldan sadece bir sınıf seçilmiştir. Bu nedenle okul ve sınıf seviyeleri arasında bir fark bulunmamaktadır. Bu kümelemeden dolayı aynı bağlamı paylaşan öğrenciler ki bu araştırma kapsamında bu bağlam fen öğretmenleridir, Snijders ve Bosker’ın (1999) da belirttiği gibi sonuçlar bakımından birbirlerine, tüm öğrenci evreninden rastgele seçilecek öğrencilere göre daha çok benzeme eğilimindedir (Erberber, 2009). TIMSS 2007’de olduğu gibi TIMSS 2011’de de Türkiye örneklemindeki her okuldan sadece bir sınıf seçilmiştir.

Bu kapsamda HLM, çok seviyeli kümelenmiş verilerle işlem yapabilmesi ve Raudenbush ve Bryk’in savunduğu gibi (2002) regresyon katsayılarının standart hatalarını yansız kestirebilmesi nedeniyle, TIMSS 2011 verilerinin yapısına son derece uygundur. Bu nedenle bu araştırmada çok seviyeli regresyon yöntemi olan HLM kullanılarak sınıflar ve okullar içinde kümelenmiş öğrencilerin başarısına etki eden faktörler araştırılmıştır.

Bu araştırmada 1. aşamada kontrol değişkenleri olarak seçilen öğrenci başarı puanı ve düzeyi değişkenleri ve 2. aşamada fen öğretmenlerine ait öğretmen düzeyi değişkenleri olmak üzere 2 aşamalı Hiyerarşik Lineer Modelleme (HLM) yöntemi kullanılmıştır.

1.2. Araştırmanın Amacı

Araştırmanın genel amacı; TIMSS 2011 öğretmen, öğrenci anketleri ve öğrenci başarı testi verilerini kullanarak fen öğretmen ve öğrenci özelliklerinin öğrencilerin fen başarısını nasıl değiştirdiği test edilerek, ülkeler arası bir durum analizi yapmaktır. Bu genel amaç doğrultusunda aşağıdaki sorulara yanıt aranmıştır:

1. TIMSS 2011’de; öğrencilerin fen başarıları araştırma kapsamında incelenen öğretmen ve öğrenci faktörlerine göre nasıl bir dağılım göstermektedir? Ülkelere göre bu dağılımlar nasıldır?

2. Öğrencilerin fen başarısında sınıf içi (öğrenciler arası) ve sınıflar arası (öğretmenler arası) istatiksel olarak anlamlı bir fark var mıdır? Varsa bu farkın ne kadarı sınıf içi ve sınıflar arası farktan kaynaklanmaktadır. Ülkelere göre bu dağılımlar nasıldır?

(28)

3. Araştırma kapsamında incelenen fen öğretmeni ve öğrenci faktörlerinin öğrenci fen başarısına etkisi istatiksel olarak anlamlı mıdır? İstatiksel olarak anlamlı olup olmamasına göre ülkeler arası benzerlik nasıldır?

4. Öğrencilerin fen başarısındaki açıklanan varyansın ne kadarını araştırma kapsamında incelenen öğretmen ve öğrenci faktörleri açıklamaktadır? Açıklanma oranları ülkelere göre nasıldır?

1.3. Araştırmanın Önemi

Türkiye’de 2013 yılı Milli Eğitim Bakanlığı bütçesinin ekonomik sınıflandırmaya göre dağılım istatistiklerinde, yıllık bütçenin yaklaşık %72’sine karşılık gelen personel giderlerinin büyük bir kısmını öğretmenlerin oluşturduğu ve bu oranının 2012 yılına göre %21.26 artış gösterdiği görülmektedir. (Milli Eğitim İstatistikleri, 2012-2013) Milli Eğitim Bütçesinin bu en büyük bölümünü oluşturan kaynağın yani öğretmenlerin mesleki performansları, Türk eğitim sisteminin verimliliğinin sağlanması açısından vazgeçilmezdir. Eğitim literatüründe öğretmen performansları öğrenci başarısı üzerinden değerlendirile gelmiştir. Aralarında Braun (2005), McCaffrey ve arkadaşlarının (2004) ve Sanders ve Riversın (1996) da olduğu araştırmacılar öğrenci başarısının öğretmen etkililiğinin doğru bir ölçüsü ve öğretmen değerlendirme sistemlerinin de dayanağı haline geldiğini belirtmişlerdir.

Eğitim alanında yapılan reformların yeniliklerin başarıya ulaşıp ulaşmadığının göstergelerinden biri öğrenci başarılarındaki artıştır. Öğrenci başarısının artması ise bu öğrencileri yetiştiren öğretmenlerin demografik özellikleri ve niteliklerinin artmasıyla mümkündür (Boyd, Lankford, Loeb, Rockoff ve Wyckoff, 2008; Stronge, Ward, Tucker ve Hindman, 2007). Bu araştırmada, fen öğretmenlerinin öğrenci başarısına katkıda bulunan özelliklerini ortaya çıkarmayı hedeflemesi ve dolayısıyla Milli Eğitim Bakanlığı personelinin performansını arttırmaya ilişkin ipuçları sağlamayı hedeflemesi ve yapılan reformların başarıya ulaşıp ulaşmaması bakımından önem arz etmektedir.

Pek çok alanda olduğu gibi eğitim alanında da ortak politikalar güden Avrupa Birliği üye ülkelerinin yanında, bir Avrupa Birliği adayı olarak Türkiye’nin TIMSS 2007 başarısının bu ülkelerin altında kalması uyum sürecinde yürütülen eğitim politikalarının etkililiğini açıklayan faktörlerin araştırılmasını gerektirir (Erberber, 2009). Bu kapsamda TIMSS 2011 verilerinden elde edilecek sonuçlar Türkiye’nin eğitim politikaları alanında önemli adımlar atılmasına sebep olabilir.

(29)

Bu araştırma Avrupa Birliğine üyelik sürecinde bulunan ülkemizin uyum kapsamında pek çok farklı sektörde olduğu gibi eğitim alanında da yenilikler yapma, reform geliştirme ve uygulama sürecinde iyileşme açısından önem arz etmektedir. Uluslararası durum belirleme sınavlarında önemli bir başarı gösterememiş Türkiye’de öğretmenin öğrenci fen başarılarına etki eden özelliklerin ne anlamda ve ne derecede etkilediğinin belirlenmesi, öğretmen yetiştirme politikası ve öğretmenlerin mesleki gelişimi konusunda önemli ipuçları sağlaması nedeniyle önemlidir.

Gelişmiş ülkelerde öğretmen performanslarının değerlendirilmesinde öğrenci başarı puanlarının önemli bir yeri vardır. Hesap verilebilirlik kapsamında öğrencilerin yerel, ulusal ya da uluslararası sınavlardan almış oldukları puanlar öğretmen performanslarının değerlendirilmesinde kullanılmaktadır (McCaffrey, Lockwood, Koreetz, Louis ve Hamilton 2004; Sanders, 2000). Bu bağlamda araştırma kapsanında seçilen öğretmen değişkenlerinin öğrencilerin fen başarılarının ne kadarını hangi anlamda açıkladığını belirlemek ve ülkeler arası karşılaştırmalar yapmak, daha kapsamlı hesap verebilmeye ve öğretmenlerin yetiştirilmesi ve mesleki gelişimlerine yönelik hizmet öncesi ve hizmet içi programların geliştirilmesine yardımcı olacaktır.

Nitelikli bir fen bilgisi öğretmeninde bulunması gereken özellikler ve bu özelliklerin öncelik ve önem sırası paydaşlara göre farklılıklar gösterebilmektedir. Öğretmenlere göre nitelikli öğretmende bulunması gereken en önemli özellikler alan bilgisi, pedagojik bilgi, alandaki güncel konuları takip etme; müdürlere göre bu sıralama alan bilgisi, alandaki güncel konuları takip ve pedagojik bilgi şeklinde ifade edilirken, öğrencilere göre ise alan bilgisi, dürüstlük ve genel kültür ilk sıralarda yer almaktadır (Buaraphan, 2012). Görüldüğü gibi alan bilgisi her üç grup için de fen bilgisi öğretmeninde bulunması gereken en önemli özelliktir. Türkiye’de yapılan çalışmalarda da alan bilgisi hep baskın ve önem derecesine göre üst sıralarda yer almaktadır (Çakmak ve Bulut, 2005; Taşkaya, 2012).

Öğretmen nitelikleri ile ilgili Türkiye de yapılan çalışmalar çoğunlukla idareci, öğretmen, öğrenci ya da öğretmen adayı görüşlerine dayalıdır. Öğretmen niteliklerinin öğrenci başarısına etkilerini detaylı olarak inceleyen çalışmalar oldukça sınırlıdır (Aktaş, 2011; Akyüz, 2006; Korur, 2001; Özler, 1998). Türkiye’de öğretmen niteliklerini inceleyen çalışmalara yöntemsel açıdan bakıldığında birçok çalışmada öğretmen nitelikleri betimsel yönden ele alınmış ve etkili bir öğretmende bulunması

(30)

gereken özellikler farklı paydaşların görüşlerine başvurularak elde edilmiştir (Şahin, 2011; Taşkaya, 2012; Ubuz ve Sarı, 2009). Ülkemizde öğretmen niteliklerini korelasyonel olarak inceleyen çalışmalar yok denecek kadar azdır.

Araştırmacılar tarafından belirlenen öğretmen özelliklerinin hepsinin bir öğretmende bulunması pek mümkün gözükmemektedir (Ubuz ve Sarı, 2009). Ayrıca başarılı ya da başarısız bir öğretmen profilinde hangi öğretmen özelliklerinin daha önemli ve etkili olduğu genellikle tespit edilememektedir (Bietenbeck, 2011). Topluluklara ve kültürlere göre başarılı ve başarısız öğretmen tanımlaması değişmektedir (Sulaiman ve Rahim, 2009). Taşkaya’ya (2012) göre öğretmen özelliklerini belli ölçüde yaşanılan toplum kültürü belirlemektedir. Bu bağlamda bu çalışmada ele alınan öğretmen özellikleri TIMSS 2011 öğretmen anketinden alınanarak üç grupta toplanan 12 öğretmen özelliğinin öğrencilerin fen başarı puanlarına etkileri incelenmiştir.

Gençlerin bilgi düzeyleri o toplumun gelişmişlik düzeyini belirlerken aynı zamanda gelecek için gelişmiş ve kültürlü bir toplumun temellerini de oluşturmaktadır. Bu sebeple öğrencilerin bilgi düzeylerinin ölçülmesi, durum tespiti yapılması ve başarılarına etki eden faktörlerin belirlenmesi oldukça önemli bir hal almaktadır. Öğrencilerin başarısında, öğrenim gördükleri okulların, öğretmen özelliklerinin, bulundukları coğrafi bölgelerin ve öğrencilerin kişisel özelliklerinin etkili olup olmadığı da önemlidir. Bu çalışmada fen başarısına etki eden faktörler hiyerarşik bir yapı oluşturduğu için; Hiyerarşik Lineer Model (HLM) kullanılarak öğrencilerin fen başarısı analiz edilmeye çalışılmıştır.

Bu araştırmada TIMSS 2011 sonuçlarına göre sıralamada 21. sırada yer alan Türkiye ile eğitim alanında yenilik ve reform geliştirme uygulama sürecinde uluslararası araştırmalarda önemli başarı göstermiş Singapur, Japonya, G. Kore ve İngiltere örneklerinin yer alması karşılaştırmalı olarak öğretmen yetiştirme ve mesleki gelişim konusunda bize ışık tutacaktır. Bunun yanı sıra TIMSS 2011 sıralamasında Türkiye’nin altında ve sonlarda yer alan Romanya, Malezya, Gürcistan ve Makedonya verileri de bu araştırma kapsamında incelenmiştir.

Ayrıca bu araştırmadan elde edilen sonuçlar, TIMSS 2011’e katılan diğer ülkelere ait verilerin analiz edildiği benzer araştırma sonuçlarıyla karşılaştırılarak ya da

(31)

benzer alanlarda gerçekleştirilen araştırmaların incelendiği bir araştırmaya dâhil edilerek uluslararası düzeyde öğretmen yetiştirme politikalarına ve öğretmenlerin mesleki gelişim süreçlerinin takip edilmesinde gereken yöntemler için politikacılara ışık tutabilir.

Bu araştırmada kullanılan TIMSS 2011 verileri kümelenmiş veri yapısındadır. Buna göre öğrenciler sınıflarda, sınıflar da okullarda kümelenmişlerdir. TIMSS 2011 verilerinde her okuldan bir sınıf ve bu sınıfın fen öğretmeni araştırmaya dâhil edildiği için, bu araştırma kapsamında öğrencilerin fen öğretmenleri temelinde kümelendiği de söylenebilir. Literatürde fen başarısını öğretmen özellikleri açısından açıklamaya çalışan araştırmaların büyük bir bölümü kümelenmiş veri yapılarını dikkate almadıkları için kullandıkları analitik metotlar açısından sınırlıdırlar (Xin, Xu ve Tatsuoka, 2004). Dolayısıyla kümelenmiş veri yapısını dikkate alarak çoklu aşamalı analiz yöntemini kullanılarak gerçekleştirilen bu araştırma öğrenci ve öğretmen seviyeleri değişkenlerinin etkilerini daha yansız bir şekilde inceleme fırsatı sağlaması açısından da önemlidir.

1.4. Varsayımlar

Yurt dışında hazırlandığı ve İngilizce’den çevrildiği için, ölçme araçlarının orijinal formları ile çevrilen formların tüm katılımcılar tarafından aynı şekilde anlaşıldığı ve algılandığı varsayılmaktadır.

1) TIMSS 2011 öğretmen anketini yanıtlayan fen öğretmenlerinin soruları aynı şekilde algıladıkları varsayılmıştır.

2) TIMSS 2011 öğrenci anketi ve başarı testini yanıtlayan 8. sınıf öğrencilerinin soruları aynı şekilde algıladıkları varsayılmıştır.

1.5. Sınırlılıklar

Bu araştırmada elde edilecek verilerin genellenebilirliği aşağıda belirtilen sınırlılıklar çerçevesinde yapılmıştır.

1) TIMSS 2011’de araştırmamızı temsil eden 9 ülkede uygulamaya katılan 8. sınıf öğrencileri ve onların fen öğretmenleri ile sınırlıdır.

2) TIMSS 2011 uygulamasında öğrenci ve öğretmen anketlerinden seçilen sorulara verilen cevaplar ve öğrencilerin almış olduğu fen başarı puanları ile sınırlıdır.

(32)

3) Bu çalışma öğrenci ve öğretmen özelliklerine göre öğrenci fen başarı puanı hakkında belirli sonuçlar versede, eğitim sistemindeki problemlerin sebepleri hakkında yeterli bilgi vermemektedir.

4) Bu çalışma ikincil bir analiz araştırması olduğu için, araştırmaya dâhil edilmeyen çok fazla değişkenin öğrenci başarısına etkisi birçok ülke için açıklama beklemektedir.

5) TIMSS uygulamalarında öğrenci ve öğretmen anketlerinde kısıtlı sayıda değişkenin olması öğrenci başarısına etki eden etmenler için geçerli bir model oluşturmaya imkân vermemektedir.

6) TIMSS uygulamaları enlemsel bir çalışma olduğu için, öğretmenlerin geçmişine yönelik fen öğrenimi ile ilgili bilgi toplanamadığından öğrencinin fen başarısına etkisi net bir dşekilde açıklanamamaktadır. Öğretmen etkilerini daha net bir şekilde açıklayabilen boylamsal bir çalışma uygun olabilir.

7) TIMSS uygulamalarında öğretmenin ankete verdikleri yanıtlar ile öğretmenin sınıflarda nasıl bir öğretim gerçekleştirdiği hakkında detaylı bir açıklama yapılamamaktadır. Bunu yapabilmek için gözlemsel ve uzun süreçli bir çalışmaya ihtiyaç duyulmaktadır.

8) TIMSS uygulamalarında örneklem seçilirken her okuldan bir sınıf seçildiği için üçüncül seviye hiyerarşik lineer modelleme oluşturmak mümkün değildir. Okul ile sınıf aynı örneklemi oluşturduğu için okullararası farklılıklara bakılamamaktadır.

9) Öğrencilerin ilk kazanımları hazır bulunuşluk seviyeleri önemli bir (backgraund) geri bildirimdir. TIMSS’in veri havuzunda buna yönelik bir çalışma yoktur. Bu yüzden sadece öğrenci ve öğretmen özellikleri ilgili kısıtlı kontrol edilebilir sabit kaynaklar değişken olarak alınmaktadır. Öğrencilerin kabiliyetlerini tanımlayabilen bir zekâ testi TIMSS uygulamalarına dâhil edilerek daha etkin veriler elde edilebilir.

10) Günümüzde bilişim teknolojilerinin fen derslerinde kullanımına önem verilmektedir. Ancak bilişim teknolojilerinin öğrencinin fen başarısına etkileri araştırılamamıştır. Çünkü öğrenci ve öğretmen anketlerinde öğrenci fen başarısına bilişim teknolojilerinin etkisini belirleyebilecek sınırlı sayıda değişken yer almaktadır.

(33)

1.6. Tanımlar ve Kısaltmalar MEB: Millî Eğitim Bakanlığı

TIMSS (Trends in International Mathematics and Science Study): Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırması

PIRLS (Progres in International Reading Literacy): Uluslararası Okuma Becerilerini Geliştirme Araştırması.

PISA (Program for International Student Assessment): Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Projesi.

IEA (International Association for the Evaluation of Educational Achievement): Uluslararası Eğitimsel Başarıyı Değerlendirme Birliği.

IDB Analyzer (International Database Analyzer): Uluslararası Veritabanı Analizatörü

HLM: Hiyerarşik Lineer Modelleme

ICC (Intraclass Correlation Coefficient): Sınıflar Arası Korelâsyon Katsayısı

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): Sosyal Bilimler için İstatistik Paketi

(34)

2. İLGİLİ ARAŞTIRMALAR

Öğrenci, öğretmen ve okul özelliklerinin öğrenci başarısına etkisini HLM yöntemiyle inceleyen bazı araştırma ve araştırmalar şunlardır:

Atar ve Atar (2012) çalışmasında reform hareketlerinin getirmiş olduğu öğrenci merkezli öğretim, sınıfların bilgisayarlar ile donatılması ve diğer bazı değişkenlerin öğrencilerin TIMSS 2007 fen başarılarına etkilerini incelemiştir. TIMSS 2007 örneklem seçiminde iki aşamalı tabakalı örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Yapılan hiyerarşik lineer modelleme (HLM) analizleri sonucunda, bilgisayar erişiminin öğrencilerin başarılarını olumlu yönde etkilediği, sorgulamaya dayalı öğretimin olumsuz yönde etkilediği bulunmuştur. Ayrıca öğrencilerin fen öğrenmedeki özgüvenleri, ailelerinin sosyo-ekonomik statüleri ve fen derslerinden sorumlu öğretmenlerin deneyimi arttıkça başarı seviyesinin arttığı tespit edilmiştir. Ayrıca cinsiyet, fene karşı özgüven ve sorgulamaya dayalı öğrenimin öğrencilerin fen başarıları üzerindeki etkisi açısından da okuldan okula istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar olduğu bulunmuştur.

Mohammadpour (2012) yaptığı çalışmada, Malezya’nın TIMSS 1999, 2003 ve 2007 yıllarındaki, 8. sınıf fen verilerini kullanarak, bazı öğrenci ve okul faktörlerinin, fen başarısı üzerindeki etkisini ve bu etkinin değişimini araştırmıştır. Çalışmada, öğrenci ve okul faktörlerini, başarıyı etkileyen birer katman olarak tanımlayarak, HLM yöntemini uygulamıştır. Araştırma sonucunda sırasıyla 1999, 2003 ve 2007 verilerine göre, fen başarısının %48.64, %48.96 ve %60.95 okullar arasındaki farklılıklardan kaynaklandığını belirlemiştir. Okullar arası etkenler kontrole alındığında, 1999 ve 2003’te başarı üzerinde en etkili faktörün cinsiyet ve öz-kavram, 2007’de ise evde çalışmaya ayrılan zaman ve fene değer verme olduğunu ortaya konmuştur. Her üç yılda da, okulun konumunun, öğretim sınırlılıklarının ve öğretmenin ev ödevlerine verdiği önemin fen başarısı üzerinde etkili olduğu belirtilmiştir. Ayrıca, okul ve öğrenci faktörlerinin fen başarısına etkisinin TIMSS 2007 uygulamasında, diğer iki uygulamaya göre daha fazla olduğu sonucuna ulaşılmıştır.