Yapılan bu çalıĢmanın amacı; TIMSS 2015 verilerine dayanarak
Türkiye, Amerika BirleĢik Devletleri, Finlandiya, Almanya ve Suudi Arabistan‟ın fen
bilgisi dersi baĢarıları üzerine çapraz kültürel bir karĢılaĢtırma yapılmasıdır. TIMSS
2015 4. sınıf fen bilgisi dersi soruları üzerinden belirlenen beĢ ülkeden elde edilen
verilerin karma rasch model tekniği kullanılarak yapılan analizleri sonucunda örtük alt
gruplar ortaya çıkıp çıkmadığına bakılmıĢtır. Ayrıca olası örtük alt grupların çıktığında
bunun cinsiyetle ve ulus değiĢkeni ile iliĢkisi olup olmadığına bakılmıĢtır.
Yöntem: ÇalıĢmada nicel araĢtırma yöntemi kullanılmıĢtır. AraĢtırma evrenini,
TIMSS 2015 fen bilimleri dersinde 4. Sınıf seviyesinde toplam 47 ülkeden 253.546
öğrenci oluĢturmaktadır. Yapılan bu araĢtırmada tabakalı amaçlı örnekleme yöntemi
kullanılmıĢtır. Ülkeler belirlenirken belli özelliklerine göre sınıflandırılarak seçilmiĢtir.
Bu sınıflandırmaları belirlerken stratejik yapısı ile güçlü olan ülkelerden Amerika
BirleĢik Devletleri, Almanya; eğitim seviyesi ile çoğu ülkenin ilerisinde yer alan
Finlandiya; TIMSS 2015 verilerine göre en alt seviyelerde yer alan Suudi Arabistan;
TIMSS 2015 verilerine göre orta seviye olan ve üst seviyelere çıkmaya çalıĢan Türkiye
araĢtırmaya dahil edilmiĢtir. Öğrencilerin bu sınavda verdikleri yanıtlar karma rasch
analizi yapılarak çözümlenmiĢtir. Yapılan analizler de WINMIRA paket programı
kullanılmıĢtır. Karma rasch analizi tarafından tanımlanan örtük sınıflar arasındaki
etkileĢimleri anlamak için bir log-linear analizi yapılmıĢtır.
Bulgular: TIMSS 2015 fen bilimleri verilerine bakıldığında uygun sayıda örtük
alt sınıf bulmak için yapılan analizde farklı kitapçıklarda farklı sayıda örtük sınıf
bulunmuĢtur. Birinci kitapçıkta üç örtük sınıf, dördüncü kitapçıkta üç örtük sınıf ve
sekizinci kitapçıkta iki örtük sınıf bulunmuĢtur. Birinci kitapçıkta sınıf büyüklüğü sınıf
1‟in örneklemin %50‟sini, dördüncü kitapçıkta sınıf büyüklüğü sınıf 1‟in örneklemin
%48‟ini ve sekizinci kitapçıkta sınıf büyüklüğü sınıf 1‟in örneklemin %63‟ünü içermesi
2
beklenmektedir. Daha sonra oluĢan örtük sınıfların cinsiyet ile iliĢkisi olup olmadığına
bakmak için kikare ve uyum iyiliği testi yapıldı. Son olarak da örtük alt gruplar ile ulus
değiĢkeni arasında iliĢki olup olmadığını belirlemek için log-linear analizi ve çapraz
tablolar kullanıldı. Birinci kitapçıkta Türkiye, Finlandiya ve ABD, dördüncü kitapçıkta
Türkiye, Finlandiya, sekizinci kitapçıkta Finlandiya, Almanya ve ABD sınıf 1‟de yer
almıĢtır.
Sonuç ve Öneriler: AraĢtırmanın sonucunda öğrencilerin yetenek düzeylerine
göre üç örtük sınıf oluĢtuğu görülmektedir. TIMSS 2015 sınavında baĢarılı olan ülkeler
sınıf 1, daha baĢarısız ülkeler diğer sınıflarda yer almıĢtır. Türkiye çoktan seçmeli
testlerde baĢarılı olsa da ülkeler sıralamasında alt sıralarda yer almasının sebebi açık
uçlu sorularda öğrencilerin gereken cevapları verememesidir. Cinsiyetle örtük alt
gruplar arasında anlamlı bir iliĢki bulunamamıĢtır. TIMSS sınavına benzer sınavlarda da
(PISA, PIRLS, LGS) madde zorluğu parametreleri için karma rasch analizi kullanımına
önem verilmelidir
The aim of this study performed Based on data from the TIMSS 2015
Turkey, United States, Finland, Germany and Saudi Arabia's science lesson was
conducted on a cross-cultural comparison of achievements. As a result of analysis of
data obtained from five countries determined on TIMSS 2015 4th grade science course
questions using mixed rasch model technique, it was examined whether implicit
subgroups appeared. In addition, when possible implicit subgroups emerged, it was
examined whether this is related to gender and the national variable.
Method: Quantitative research method was used in the study. The universe of
the research was applied to 253,546 students from 47 countries in the 4th grade level in
science class in TIMSS 2015 exam. In this research, stratified sampling method was
used. While determining the countries, they were selected by classifying them according
to their specific characteristics. While determining these classifications, the United
States, Germany, which are strong with their strategic structure Finland, Saudi Arabia
ranks the lowest according to TIMSS 2015 data; TIMSS 2015 data according to the
mid-level and upper-level employees to come to Turkey, were included in the study.
The answers given by the students in this exam were analyzed by using mixed rasch
analysis. WINMIRA package program was used in the analyzes. A log-linear analysis
was performed to understand the interactions between implicit classes defined by mixed
rasch analysis.
Results: Looking at TIMSS 2015 science data, in the analysis made to find the
appropriate number of latent classes, a different number of latent classes were found in
different booklets. Three classes were found in the first booklet, three latent classes in
the fourth booklet and two latent classes in the eighth booklet. Class size in the first
booklet is expected to contain 50% of the sample; class size in the fourth booklet will
include 48% of the sample in class 1, and class size 1 in the eighth booklet, 63% of the
4
sample. Then, chi-square and goodness-of-fit tests were performed to see if the implicit
classes formed were related to gender. Finally, log-linear analysis and cross-tables were
used to determine whether there is a relationship between implicit subgroups and the
nation variable. The first booklet in Turkey, Finland and the USA, the fourth booklet in
Turkey, Finland, in the eighth booklet Finland, Germany and the United States took
place in class 1.
Conclusion and Suggestions: As a result of the research, it is seen that three
latent classes are formed according to the skill levels of the students. The countries that
succeeded in the TIMSS 2015 exam were in class 1, while the less successful countries
were in other classes. The reason for the multiple-choice tests in Turkey, though
successful in the countries taking part in the bottom row is not the sort of open-ended
questions students must answer. No significant relationship was found between sex and
implicit subgroups. In exams similar to TIMSS exam (PISA, PIRLS, LGS), emphasis
should be placed on using mixed rasch analysis for item difficulty parameters
