PISA 2018 araştırmasına etki eden duygusal faktörlerin veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesi

Abstract

Bu araştırma 2018 PISA araştırmasına katılan öğrencilerin matematik, fen ve okuma puanlarını öğrencilerin mutlu ve üzgün olma, hayatından memnun olup olmama, hayatında bir anlam bulma durumları ile ilişkisini incelemeye yöneliktir. PISA 2018 araştırmasına 79 ülkeden 15 yaş grubunda 600.000 öğrenci katılmıştır. Bu araştırmanın verilerini PISA 2018’e katılan öğrencilerin matematik, fen ve okuma puanları ile ana öğrenci anketinden elde edilen araştırma kapsamındaki sorulara ilişkin yanıtlar oluşturmaktadır. Araştırmada verilerin analizi için eğitsel veri madenciliği tekniklerinden yararlanılmıştır. Verilerin analizi için RapidMiner programından ve SPSS paket yazılımından yararlanılmıştır. Korelasyon analizi, karar ağaçları kullanılarak ilişkiler ortaya çıkarılmıştır. Elde edilen bulgular sonucunda öğrencilerin mutluluk oranı arttıkça ülkelerin matematik, fen ve okuma puanlarının arttığı, üzgün olan öğrencilerin oranı arttıkça matematik, fen ve okuma puanlarının düştüğü görülmüştür. Hayattan memnuniyet oranı çok yüksek veya düşük olduğunda matematik, fen ve okuma puanlarının düştüğü, hayatından çok memnun olan öğrencilerin yoğunluk gösterdiği ülkelerin matematik, fen ve okuma puanlarının düşük olduğu görülmüştür. Araştırmadan elde edilen bulgular doğrultusunda politika geliştiriciler, eğitimciler ve araştırmacılar için çeşitli önerilerde bulunulmuştur.

This study aims to examine the students who participated in the PISA2018research with their mathematics, science and reading scores, and their relationship with being happy and sad, being satisfied with their life, and finding a meaning in their life. 600.000 students in the 15yearsage group from 79 countries participated in the PISA 2018 survey. The data of this research consistsof the mathematics, science, reading scores of students participating in PISA 2018 and answers related to the research questions obtained from the main student survey. Educational data mining techniques were used in the analysis of the data. RapidMiner program and SPSS package software were used for data analysis. Correlation analysis has been revealed by using decision trees. As a result of the findings obtained, it was observed that the math, science and reading scores of the countries increased as the happiness rate of the students increased. It was observed that mathematics, science and reading scores were low when the satisfaction level of life was too high or low, and the countries where students who were very satisfied with their life were concentrated had low math, science and reading scores. In line with the findings of the research, various suggestions have been made for policy makers, educators,and researchers.