International Journal of Progressive Education
ISSN (Print): 2834-7919 - ISSN (Online): 1554-5210

Research article    |    Open Access
International Journal of Progressive Education 2016, Vol. 12(2) 78-88

Study of the Factors Affecting the Mathematics Achievement of Turkish Students According to Data from the Programme for International Student Assessment (PISA) 2012

Cem Oktay Güzelleri, Mehmet Taha Eser & Gökhan Aksu

pp. 78 - 88

Publish Date: June 01, 2016  |   Single/Total View: 901/1.271   |   Single/Total Download: 1.055/2.742

PDF Download

Abstract

This study attempts to determine the factors affecting the mathematics achievement of students in Turkey based on data from the Programme for International Student Assessment 2012 and the correct classification ratio of the established model. The study used mathematics achievement as a dependent variable while sex, having a study room, preparation for mathematics exams, completing homework on time, interest in mathematics, enjoying mathematics and enjoying reading about mathematics were used as independent variables. The studysample consisted of 4478 students participating in PISA 2012. Probit regression analysis was used to analyse the data. According to the findings, it was determined that there was a positive interaction between the dependent variable and all the independent variables except regularly completing homeworkand that the correct classification ratio of the model was 58 (44%).

Keywords: Program for International Student Assessment(PISA), Mathematics achievement, Probit regression

How to Cite this Article?

APA 7th edition
Guzelleri, C.O., Eser, M.T., & Aksu, G. (2016). Study of the Factors Affecting the Mathematics Achievement of Turkish Students According to Data from the Programme for International Student Assessment (PISA) 2012. International Journal of Progressive Education, 12(2), 78-88.

Harvard
Guzelleri, C., Eser, M. and Aksu, G. (2016). Study of the Factors Affecting the Mathematics Achievement of Turkish Students According to Data from the Programme for International Student Assessment (PISA) 2012. International Journal of Progressive Education, 12(2), pp. 78-88.

Chicago 16th edition
Guzelleri, Cem Oktay, Mehmet Taha Eser and Gokhan Aksu (2016). "Study of the Factors Affecting the Mathematics Achievement of Turkish Students According to Data from the Programme for International Student Assessment (PISA) 2012". International Journal of Progressive Education 12 (2):78-88.

References
  1. Acar, T. (2012). Türkiye’nin PISA 2009 sonuçlarına göre OECD’ye üye ve aday ülkeler arasındaki yeri. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 12(4), 2561–2572. [Google Scholar]
  2. Agresti, A. (2007). An introduction to categorical data analysis(2nd Ed.). New Jersey: John Wiley&Sons. [Google Scholar]
  3. Akarsu, S. (2009). Öz-Yeterlik, motivasyon ve PISA 2003 matematik okuryazarlığı üzerine uluslararası bir karşılaştırma: Türkiye ve Finlandiya. Yüksek Lisans Tezi, Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bolu. [Google Scholar]
  4. Alkhateeb, H. (2001). Gender differences in mathematics achievement among high school students in the United Arab Emirates: 1991–2000. School Scienceand Mathematics, 101(1), 5–9. [Google Scholar]
  5. Altman D.G. (1991). Practical statistics for medical research. London: Chapman&Hall. [Google Scholar]
  6. Altun, M., Aydın, N., Akkaya, R.,& Uzel, D. (2012). PISA perspektifinden ilköğretim 8. sınıf öğrencilerinin matematik başarı düzeyinin tahlili. Retrieved from http://doktora2012.files.wordpress.com/2012/10/zpisa-kuyeb.doc [Google Scholar]
  7. Anıl, D. (2009). Uluslararası Öğrenci Başarılarını Değerlendirme Programı (PISA)’nda Türkiye’deki öğrencilerin fen bilimleri başarılarını etkileyen faktörler. Eğitim ve Bilim, 34(152), 87–100. [Google Scholar]
  8. Asil, M., & Gelbal, S. (2012). PISA öğrenci anketinin kültürler arası eşdeğerliği. Eğitim ve Bilim, 37(166), 236–249. [Google Scholar]
  9. Aşkın, Ö. E., & Gökalp, F. (2013). Comparing the predictiveand classification performances of logistic regression and neural networks: A case study on TIMMS 2011. Retrieved from http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877042813046910 [Google Scholar]
  10. Baya’a, N. F. (1990). Mathematics anxiety, mathematics achievement, gender, and socio economic status among Arab secondary students in Israel. InternationalJournal of Mathematics Education in Science and Technology,21(2): 319–324. [Google Scholar]
  11. Berberoğlu, G. (2007). Türk bakış açısından PISA araştırma sonuçları. Retrieved from http://www.konrad.org.tr/Egitimturk/07girayberberoglu.pdf adresinden alınmıştır [Google Scholar]
  12. Bindak, R. (2009). Pısa 2009 araştırmasında matematik okuryazarlık düzeyini etkileyen bilgisayar ile ilgili değişkenlerin lojistik regresyon ile analizi. Retrievedfrom https://www.pegem.net/Akademi/sempozyumbildiri_detay.aspx?id=137339 [Google Scholar]
  13. Byrne, B. M. (1988). Structural equation modeling with Lisrel, Prelis and Simplis: Basic concepts, aplications and programming. Mahwah, NJ: Lawrence ErlbaumAssociates. [Google Scholar]
  14. Çam, A. (2014). 9. sınıf öğrencilerinin PISA matematik testi başarı düzeylerinin bazı değişkenlere göre incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Çanakkale. [Google Scholar]
  15. Cebeci, İ. (2012). Krizleri incelemede kullanılan nitel tercih modelleri: Türkiye için bir probit model uygulaması: (1988–2009). İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Dergisi, 62(1), 127–146. [Google Scholar]
  16. Çiftçi, A. (2006). According to mathematics subtest results of PISA 2003 investigation of some factors' effect on student achievement in Turkey. Unpublished masters thesis. Ankara: Hacettepe University. [Google Scholar]
  17. Doğan, N.,& Barış, F. (2010). Tutum, değer ve özyeterlik değişkenlerinin TIMSS-1999 ve TIMMS-2007 sınavlarında öğrencilerin matematik başarılarını yordama düzeyleri. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, 1(1), 44–50. [Google Scholar]
  18. Dünya Bankası. (2013). Türkiye’de okullarda mükemmeli teşvik etmek. Washington, DC: World Bank. [Google Scholar]
  19. ERG (2014). Türkiye’de PISA 2012 analizi: Matematikte öğrenci motivasyonu, Öz-yeterlik, kaygı ve başarısızlık algısı. İstanbul: Eğitim Reformu Girişimi. [Google Scholar]
  20. Eryaman, M. Y. (2007). Examining the characteristics of literacy practices in a technology-rich sixth grade classroom. The Turkish Online Journal of Educational Technology (TOJET) 6(2), 26-41. [Google Scholar]
  21. Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd Ed). London: Sage Publishing. [Google Scholar]
  22. Fleischman, H. L., Hopstock, P. J., Pelczar, M. P.,& Shelley, B. E. (2010). Highlights from PISA 2009: performance of U.S. 15-year-old students in reading, mathematics, and science literacy in an international context. Washington, DC: National Center for Education Statistics. [Google Scholar]
  23. Garson, G. D. (2008). Missing values analysis and data imputation. Asheboro, NC: Statistical Associates Publishers. [Google Scholar]
  24. Gürsakal, S. (2012). PISA 2009 öğrenci başarı düzeylerini etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 17(1), 441–452. [Google Scholar]
  25. Kreiner, S. (2011). Is the foundation under PISA solid? Araştırma Raporu: University of Copenhagen. [Google Scholar]
  26. Ma, M. (1995). Gender differences in mathematics achievement between Canadian and Asian education systems. The Journal of Educational Research, 89, 118–127. [Google Scholar]
  27. Magnani, M. (2004). Techniques for dealing with missing data in knowledge discovery tasks. Department of Computer Science, University of Bologna. [Google Scholar]
  28. MEB (2014). TIMSS 2011 ulusal matematik ve fen raporu: 8. sınıflar. Ankara: İşkur Matbaacılık. [Google Scholar]
  29. Meier, S. T., & Schmeck, R. R. (1985). The burned-out college student: A descriptive profile. Journal of College Student Personnel, 25, 63–69. [Google Scholar]
  30. Micklewright, J., & Georgina, B. (2004). Using international surveys of achievement and literacy: A view from the outside. Montreal: UNESCO Institute for Statistics. [Google Scholar]
  31. OECD (2004). Learning for tomorrow’s world first results from PISA 2003. Paris: OECD. OECD (2006). Assessing scientific, reading and mathematical literacy, A framework for [Google Scholar]
  32. PISA 2006. Retrieved from www.oecd.org/dataoecd/63/35/37464175.pdf [Google Scholar]
  33. OECD (2013a). PISA 2012 Assessment and analytical framework: Mathematics, reading, science, problem solving and financial literacy. OECD Publishing. Retrieved from http://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/PISA%202012%20framework%20e- [Google Scholar]
  34. OECD (2013a). PISA 2012 results: What students know and can do – student performance in mathematics, reading, and science (Volume I). PISA. OECD Publishing. [Google Scholar]
  35. OECD (2013b). PISA 2012 results: What students know and can do – student performance in mathematics, reading, and science (Volume II) . PISA. OECD Publishing. [Google Scholar]
  36. Özer Y. & Anıl D. (2011). Öğrencilerin fen ve matematik başarılarını etkileyen faktörlerin yapısal eşitlik modeli ile incelenmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi. 41: 313-324. [Google Scholar]
  37. Özer, Y. & Özberk, E. H. (2011). PISA 2009:Türk öğrencilerin okuma becerileri, fen ve matematik okuryazarlığının bazı değişkenler açısından incelenmesi. 20. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı. Burdur. [Google Scholar]
  38. Özer Özkan, Y.,& Doğan, B. (2012). İlköğretim 8. sınıf öğrencilerinin okuma becerilerinin kestirilmesinde etkili olan değişkenlerin belirlenmesi. The Journal of Academic Social Science Studies, 6(4), 667-680. [Google Scholar]
  39. Polit, D. (1996). Data analysis and statistics for nursing research. Stamford, CT: Appleton&Lange. [Google Scholar]
  40. Royston, P. (2004). Multiple imputation of missing values. The Stata Journal, 4(3), 227–241. [Google Scholar]
  41. Şirin, S. R., &Vatanartıran, S. (2014). PISA 2012 değerlendirmesi: Türkiye için veriye dayalı eğitim reformu önerileri. İstanbul: TÜSİAD Yayınları, [Google Scholar]
  42. Tabachnick, B. G.,&Fidell, L. S. (2014). Using multivariate statistics. London: Pearson. [Google Scholar]
  43. Tedmem (2014). PISA 2012: Türkiye üzerinde değerlendirme ve öneriler. Ankara: Öncü Basımevi. [Google Scholar]
  44. Uysal, E. (2009). İlköğretim sekizinci sınıf öğrencilerinin matematik okuryazarlık düzeyi. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Eskişehir. [Google Scholar]
  45. Wood, B. (2007). The Impact of Students’ skills in self-regulated learning on mathematics literacy and problem solving scales as measured by PISA 2003: A comparison of the United States and Finland. PhD Thesis, California StateUniversity, LongBeach. [Google Scholar]
  46. Yılmaz, H. B.,&Aztekin, S. (2012). Türkiye’deki 15 yaş grubu öğrencilerin matematik okuryazarlığı başarılarını etkileyen bazı faktörlerin okul ve öğrenci düzeyine göreincelenmesi. Retrieved from http://kongre.nigde.edu.tr/xufbmek/dosyalar/tam_metin/pdf/2359-30_05_2012- 12_23_51.pdf [Google Scholar]
  47. Zopluoğlu, C. (2014). Uluslararası öğrenci değerlendirme programı (PISA) 2012 Türkiye Değerlendirmesi. Retrieved from https://www.academia.edu/6057970/Uluslararas%C4%B1_%C3%96%C4%9Frenci_De%C4%9Ferlendirme_Program%C4%B1_PISA_2012_T%C3%BCrkiye_De%C4%9Ferlendirmesi_Matematik [Google Scholar]
Meta
Vol. 12 (2)
Download
Metric
History
Related

Volume 12 Issue 2

June 2016

All Manuscript

International Journal of Progressive Education

Copyright © 2025 International Journal of Progressive Education.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License. CC BY
All elements of this website were created using the BOQ™ - Intelligent Webverse System.