Research Article
BibTex RIS Cite

Investigation of the Secondary School Mathematics Teachers Written Exam Questions on Data Handling / Ortaokul Matematik Öğretmenlerinin Veri İşleme Öğrenme Alanına Dair Yazılı Sınav Soruları Üzerine İnceleme

Year 2022, Volume: 13 Issue: 3, 1 - 17, 30.06.2022
https://doi.org/10.19160/e-ijer.928545

Abstract

Having close ties with thinking and importance in terms of student development process, the qualities of questions are important. The literature suggests certain features characterize significance of questions such as cognitive demands, relationships with the curricular standards and the types of connections. When teachers’ exam questions are investigated, one could gain insights into teachers’ emphases placed during instructional practices. The aim of this study was to determine the characteristics of the exam questions of secondery school mathematics teachers regarding the data handlingcontent domain. For this purpose, teacher exam questions were analyzed in terms of Bloom's taxonomy, types of connections, data representations, and the curricular standards (or learning outcomes). Designed as descriptive research, the study employed document analysis method. In this respect, a total of 231 questions from the 5th, 6th, 7th and 8th grade levels collected from 85 secondary school mathematics teachers. The questions were examined with deductive content analysis approach based on the dimensions determined in the light of relevant literature. The findings suggested that teachers’ exam questions remained at the level of noticing and often required to read simple (and at times superficial) relationships seen at first glance. In addition, it was determined that the teachers concentrated on particular learning outcomes and neglected others while preparing questions. Considering the interaction of exam questions with students’ cognitive skills, teachers were recommended to employ questions to support the development of students’ mathematical literacy, a quality necessary for individuals to become prepared to the future shaped by technological and scientific development.

References

  • Achary, S. (2011). The effectiveness of computer-aided teaching on the quality of learning data handling in mathematics in grade seven (Unpublished Doctoral dissertation). Durban University of Technology, South Africa.
  • Ader, E. (2016). Programlardaki Veri Öğrenme Alanı İçeriklerine Bakış: Program Verilerinin Karşılaştırmalı İncelemesi. M. F. Özmantar, A. Öztürk, E. Bay, (Ed.), Reform ve değişim bağlamında ilkokul matematik öğretim programları, içinde (ss. 267-290). Ankara: Pegem Akademi
  • Adu, E. O., & Gosa, L. J. (2014). The teaching and learning of data-handling in primary schools: South African Experience. Mediterranean Journal of Social Sciences, 5(23), 814-814.
  • Allen, D., & Tanner, K. (2002). Approaches to cell biology teaching: questions about questions. Cell Biology Education, 1(3), 63-67.
  • Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. Longman,
  • Arcavi, A. (2003). The role of visual representations in the learning of mathematics. Educational studies in mathematics, 52(3), 215-241.
  • Aydoğdu İskenderoğlu, T , Erkan, İ., & Serbest, A . (2013). 2008-2013 Yılları Arasındaki SBS Matematik Sorularının PISA Matematik Yeterlik Düzeylerine Göre Sınıflandırılması. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT), 4(2), 147-168
  • Ben-Zvi, D., & Garfield, J. B. (Eds.). (2004). The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking (pp. 3-16). Dordrecht: Kluwer academic publishers.
  • Bakırcı, G. (2019). Ortaokul Matematik Öğretmenlerinin Veri Öğrenme Alanına Dair Yazılı Sınav Soruları İle PISA Sorularının Karşılaştırmalı İncelemesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Gaziantep Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Türkiye.
  • Ball, D.L., Hill, H., &Bass, H., (2005). Knowing Mathematics for Teaching: Who Knows Mathematics well enough to Teach Third (Grade, and How Can We Decide? American Educator, 29(3), 14-46.
  • Balta, A. N., (2006). İlköğretim Okullarında Uygulanan Sınavlarda Tam Öğrenmenin (Bloom Taksonomisinin) Kullanılmasının Önemi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. İstanbul Yeditepe Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Türkiye.
  • Baltacı, A. (2018). Nitel Araştırmalarda Örnekleme Yöntemleri ve Örnek Hacmi Sorunsalı Üzerine Kavramsal Bir İnceleme. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(1), 231-274.
  • Baykul, Y. (2014). Ortaokulda matematik öğretimi (5-8. Sınıflar). Pegem Akademi.
  • Bloom, B. S. (1956). Taxonomy of educational objectives. Vol. 1: Cognitive domain. New York: McKay.
  • Böyük, U., Tanık, N., & Saraçoğlu, S. (2011). İlköğretim ikinci kademe öğrencilerinin bilimsel süreç beceri düzeylerinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi. Tübav Bilim Dergisi, 4(1), 20-30.
  • Chan S.W. &Ismail Z. (2014). Developing Statistical Reasoning Assessment Instrument for High School Students in Descriptive Statistics. Procedia - Social and Behavioral Sciences 116, 4338 – 4343.
  • Chance, B. L. (2002). Components of statistical thinking and implications for instruction and assesment. Journal of Statistics Education, 10(3), 1-14.
  • Creswell, J. W. (2017). Eğitim Araştırmaları. Nicel ve Nitel Araştırmanın Planlanması Yürütülmesi ve Değerlendirilmesi. Çev. Ed. Halil Ekşi). İstanbul: EDAM Yayıncılık.
  • Cockcroft, W. H. (1982). Mathematics counts. London: HM Stationery Office.
  • Coşkun, M. (2013). Matematik derslerinde ilişkilendirmeye ne ölçüde yer verilmektedir?: Sınıf içi uygulamalardan örnekler (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Gaziantep Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Türkiye.
  • Çomarlı, S. K., & Özdemir, B. G., 2019. Ortaokul Matematik Öğretmenlerinin Veri İşleme Öğrenme Alanına Yönelik Serbest Problem Kurma Becerilerinin İncelenmesi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 16(1), 1600-1637.
  • Delice, A., & Sevimli, E. (2010). Matematik öğretmeni adaylarının belirli integral konusunda kullanılan temsiller ile işlemsel ve kavramsal bilgi düzeyleri. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(3), 581-605.
  • Dursun, A. (2014). YGS 2013 Matematik Soruları İle Ortaöğretim 9. Sınıf Matematik Sınav Sorularının Bloom Taksonomisi ve Öğretim Programına Göre Değerlendirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Aydın Üniversitesi, Yıldız Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü (ortak program).
  • Erenkuş, M. A., & Eren Savaşkan, D. (2018). Ortaokul ve imam hatip ortaokulu matematik 7. sınıf ders kitabı. Ankara: Koza Yayınları.
  • Ersoy, Y. (2006). İlköğretim matematik öğretim programındaki yenilikler-I: Amaç, içerik ve kazanımlar. İlköğretim Online, 5(1).
  • Forehand, M. (2010). Bloom’s taxonomy. Emerging perspectives on learning, teaching, and technology, 41, 47. Friendly, M., & Denis, D. J. (2001). Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization. URL http://www. datavis. ca/milestones, 32, 13.
  • Gainsburg, J. 2008. “Real-World Connections in Secondary Mathematics Teaching.” Journal of Mathematics Teacher Education 11 (3): 199–219. Doi: 10.1007/s10857-007-9070-8.
  • Gal, I. (2004). Adult's statistical literacy: meaning, componenets, responsibilities. In Ben- Zvi, D. ve Garfield, J. (Eds.), The Challenge of Developing Statistical Literacy (pp. 47-48). Dordrecht: Kluver Academic Publishers.
  • Glass, B. (2002). Students connecting mathematical ideas: possibilities in a liberal arts mathematics class. The Journal of Mathematical Behavior, 21(1), 75-85.
  • Güder, Y., & Gürbüz, R. (2018). STEM eğitimine geçişte bir araç olarak disiplinler arası matematiksel modelleme oluşturma etkinlikleri: öğretmen ve öğrenci görüşleri. Adıyaman University Journal of Educational Sciences, 8(2), 170-198.
  • Hunkins, F. P., & Ornstein, A. C. (2016). Curriculum: Foundations, principles, and issues. Pearson Education.
  • Hurst, C., & Huntley, R. (2017). Explicitly Connecting Mathematical Ideas: How Well Is It Done?. Mathematics Education Research Group of Australasia.
  • Karadeniz, M. H. (2016). Beşinci sınıf öğrencilerinin veri işleme konusundaki kazanımlara ulaşabilme durumlarının belirlenmesi. Mediterranean Journal of Humanities, 6(1), 221-236.
  • Karakuş, M., Türkkan, B. T., & Karakuş, F. (2017). Fen Bilgisi ve İlköğretim Matematik Öğretmenlerinin Disiplinlerarası Yaklaşıma Yönelik Görüşlerinin Belirlenmesi. Ilkogretim Online, 16(2).
  • Kasar, N.( 2013). Matematik Derslerinde Alternatif Çözüm Yollarına ve Farklı Soru Türlerine Ne Ölçüde Yer Verilmektedir?: Sınıf İçi Uygulamalardan Örnekler. (Gaziantep ili örneği). Yayınlanmamış doktora tezi, Gaziantep Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü.
  • Kaput, J. J. (1995).A research base supporting long term algebra reform? In D. T. Owens, M. K. Reed, & G. M. Millsaps (Eds.), Proceedings of the 17th Annual Meeting of PME-NA (Vol. 1, pp. 71-94). Columbus, OH: ERIC Clearinghousefor Science, Mathematics, and Environmental Education.
  • Keiler, L. S. (2007). Students’ explanations of their data handling: Implications for transfer of learning. International Journal of Science Education, 29(2), 151-172.
  • Bozkurt, A., Kırcalı, P. K., & Özmantar, M. F. (2017). Ortaokul Matematik Sınıflarında Öğretime Yönelik İletişimde Kullanılan Soru Türlerinin İncelenmesi. Yıldız Journal of Educational Research, 2(1), 1-29.
  • Konukoğlu, L., Agaç, G. & Özmantar, M. F. (2019). Cumhuriyet Dönemi İlkokul Matematik Dersi Öğretim Programlarının Matematik Okuryazarlık Perspektifinden İncelenmesi. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 10 (2), 79-99. Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/baebd/issue/50912/645939
  • Köğce, D., & Baki, A. (2009). Matematik öğretmenlerinin yazılı sınav soruları ile ÖSS sınavlarında sorulan matematik sorularının Bloom taksonomisine göre karşılaştırılması. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 26(26), 70-80.
  • Kul, Ü., Sevimli, E., & Aksu, Z. (2018). A comparison of mathematics questions in Turkish and Canadian school textbooks in terms of synthesized taxonomy. Turkish Journal of Education, 7(3), 136-155.
  • Landwehr, J. M., & Watkins, A. E. (1986). Exploring data the quantitative literacy series. California: Dale Seymour Publications
  • Larina, G. 2016. “Analysis of Real-World Math Problems: Theoretical Model and Classroom Applications.” Educational Studies Moscow 3: 151–168.
  • Leavy, A. (2015). Looking at practice: revealing the knowledge demands of teaching data handling in the primary classroom. Mathematics education research journal, 27(3), 283-309.
  • Leikin, R., & Levav-Waynberg, A. (2007). Exploring mathematics teacher knowledge to explain the gap between theory-based recommendations and school practice in the use of connecting tasks. Educational Studies in mathematics, 66(3), 349-371.
  • Lowrie, T., Diezmann, C. M., & Logan, T. (2012). A framework for mathematics graphical tasks: the influence of the graphic element on student sense making. Mathematics Education Research Journal, 24(2), 169–187. doi:10.1007/s13394-012-0036-5
  • MEB (2013). Ortaokul matematik dersi (5, 6, 7 ve 8. Sınıflar) öğretim programı. Ankara: Devlet Kitapları Müdürlüğü Basımevi.
  • MEB (2018). Ortaokul matematik dersi (5, 6, 7 ve 8. Sınıflar) öğretim programı. Ankara: Devlet Kitapları Müdürlüğü Basımevi.
  • MEB (2019). PISA 2018 Türkiye ön raporu, Eğitimde Analiz ve Değerlendirme Raporları Serisi No: 10, Ankara: MEB yayınları.
  • Moss, C. (2013). Research on classroom summative assessment. SAGE handbook of research on classroom assessment, 235-256.
  • Naidoo, J., & Mkhabela, N. (2017). Teaching data handling in foundation phase: Teachers’ experiences. Research in Education, 97(1), 95-111.
  • NCTM (2000). Principles and Standards for School Mathematics. Reston, Va. NCTM.
  • Nicholson, J. R., & Darnton, C. (2003). Mathematics teachers teaching statistics: What are the challenges for the classroom teacher. In proceedings of the 54th Session of the International Statistical Institute (pp. 1-4). Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.
  • Niss, M., & Blum, W. (2020). The learning and teaching of mathematical modelling. Routledge.
  • Özmen Z., Baki A. (2019). 5-8. sınıf matematik öğretim programının istatistik okuryazarlığı bağlamında incelenmesi. Necatibey Eğitim Fakültesi Elektronik Fen ve Matematik Eğitimi Dergisi, 13(2), 1063-1082.
  • Özçelik, C., & Semerci, N. (2016). Disiplinler Arası Öğretim Yaklaşımına Dayalı Hazırlanan Öğretim Etkinliklerinin, Öğrencilerin Geometrik Cisimlerin Hacimleri Konusundaki Akademik Başarılarına Etkisi. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 26(2), 141-150.
  • Rakoczy, K., Pinger, P., Hochweber, J., Klieme, E., Schütze, B., & Besser, M. (2019). Formative assessment in mathematics: Mediated by feedback's perceived usefulness and students' self-efficacy. Learning and Instruction, 60, 154-165.
  • Resmi Gazete, (2014). Millî Eğitim Bakanlığı Okul Öncesi Eğitim ve İlköğretim Kurumları Yönetmeliği. T. C. Resmi Gazete, 29072, 26 Temmuz 2014.
  • Seaman, M. (2011). BLOOM'S TAXONOMY. Curriculum & Teaching Dialogue, 13.
  • Selçuk, Z., Kayık, H., Okut, L., (2004), Çoklu Zeka Uygulamaları, Nobel Yayınları, 4.Baskı, Ankara
  • Sevim, K. (2019). Veri işleme öğrenme alanının Ortaokul Matematik Ders kitaplarında işlenişinin öğretim programı açısından değerlendirilmesi (Doctoral dissertation, Marmara Universitesi (Turkey)).
  • Shiakalli, M., & Gagatsis, A. (2006). Compartmentalization of representation in tasks related to addition and subtraction using the number line. In Proceedings of the 30th Conference of the International Group for the Psychology of Mathematics Education (Vol. 5, pp. 105-112).
  • Şahin, O., & Akgün, İ. H. (2010) ilköğretim sosyal bilgiler 7. Sınıf öğrencilerinin grafik okuma becerisini kazanma düzeyleri. International Journal of Eurasia Social Sciences, 1, 51-58.
  • Valverde, G. A., Bianchi, L. J., & Wolfe, R. G., Shmidt, W. H., & Houang, R. T. (2002). According to the book: Using TIMSS to investigate the translation of policy into practice through the world of textbooks. Kluwer Academic Publishers.
  • Van de Walle, J. A., Karp, K. S. ve Bay-Williams, J. M. (2013). Elementary and middle school mathematics: Teaching developmentally.(8.Ed.). New Jersey: Pearson Education.
  • Watson, A. (2004). Red herrings: Post-14 ‘best’ mathematics teaching and curricula. British Journal of Educational Studies,52(4), 359-376.
  • Watson, J. M. (2006). Statistical literacy at school: Growth and goals. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
  • Watson, J.,& Callingham, R. (1997). Data handling: An introduction to higher order processes. Teaching Statistics, 19, 12-16.
  • Wessels, H., & Nieuwoudt, H. (2011). Teachers' professional development needs in data handling and probability. Pythagoras, 32(1), 1-9.
  • Uymaz, M., & Çalışkan, H. (2019). Öğretmen yapımı sosyal bilgiler dersi sınav sorularının yenilenmiş Bloom taksonomisine göre incelenmesi. Kastamonu Eğitim Dergisi, 27(1), 331-346.
  • Yanık, H. B.. Özdemir, G., & Eryılmaz Çevirgen, A. (2017). Investigating data processing related tasks in middle school mathematics textbooks, Inonu University Journal of the Faculty of Education, 18(2), 45-61. DOI: 10.17679/inuefd.323407
  • Yetkiner Özel Z. E. (2015) Veri ve Değişken Sınıflandırmaları ve Sunum Yöntemleri. Zembat, İ. Ö., Özmantar, M. F., Bingölbali, E., Şandır, H., & Delice, A. (ed.). Içinde Tanımları ve tarihsel gelişimleriyle matematiksel kavramlar,.ss. (681-697) Ankara: Pegem Akademi.
  • Yılmaz, N. (2022). Veri işleme öğrenme alanına ilişkin kazanımların ve ders kitaplarının bilişsel seviyelerinin incelenmesi. Trakya eğitim dergisi, 12(1), 1-20.
  • Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2006). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Ankara: Seçkin Yayıncılık

Ortaokul Matematik Öğretmenlerinin Veri İşleme Öğrenme Alanına Dair Yazılı Sınav Soruları Üzerine İnceleme / Investigation of the Secondary School Mathematics Teachers Written Exam Questions on Data Handling

Year 2022, Volume: 13 Issue: 3, 1 - 17, 30.06.2022
https://doi.org/10.19160/e-ijer.928545

Abstract

Eğitim ve öğretim süreci açısından önemi düşünüldüğünde öğretmenlerin yazılı sınav sorularının nitelikleri önem taşımaktadır. Alan yazın incelendiğinde matematik eğitiminde kullanılan soruların bilişsel düzeyi, kazanımlarla olan ilişkisi, içerdiği ilişkilendirme türü gibi özelliklerinin ön plana çıktığı görülmektedir. Bu sorular incelendiğinde öğretim uygulaması üzerinde durulan ve önem atfedilen nitelikler hakkında fikir sahibi olunabilir. Bu da öğretime ilişkin bir değer yargısının oluşmasına imkân verir. Bu çalışmanın amacı ortaokul matematik öğretmenlerinin veri işleme öğrenme alanına dair yazılı sınav sorularının özelliklerini incelemektir. Bu amaçla ele alınan sorular Bloom taksonomisi, ilişkilendirme becerisi, soruda kullanılan veri temsilleri ve öğretim programındaki kazanımlar boyutlarında analiz edilmiştir. Betimsel tarama araştırması olarak desenlenen bu çalışmada doküman incelemesi yapılmıştır. 85 ortaokul matematik öğretmeninin 2016-2017 eğitim öğretim yılında yazılı sınavlarda sordukları, 5, 6, 7 ve 8. sınıf seviyelerinden toplam 231 soru analiz edilmiştir. Sorular ilgili alan yazın ve uzman görüşü eşliğinde belirlenen boyutlara göre betimsel analizlere tabi tutulmuştur. Araştırma bulgularına göre veri işleme öğrenme alanında sorulmuş sınav soruları, doğrudan yani ilk bakışta görülenden fazlasını gerektirmeyen veri temsillerindeki durumları fark etme ve yorumlama becerileri ile ilk bakışta görülen basit ilişkilere yönelik akıl yürütme becerisinden fazlasını gerektirmeyen sorulardır. Ayrıca öğretmenlerin yazılı sınavlarında bazı kazanımlara yoğunlaşıp bazılarını ihmal ettikleri belirlenmiştir. Sınav sorularının öğrencilerin bilişsel becerileri ile etkileşimleri göz önüne alındığında, teknoloji ve bilimsel gelişmeye dayalı olarak matematik okuryazarı bireylerin yetiştirilebilmesi için öğrencilerin bilişsel gelişimlerini destekleyecek soruların kullanımının da dikkate alınması önerilmiştir.

References

  • Achary, S. (2011). The effectiveness of computer-aided teaching on the quality of learning data handling in mathematics in grade seven (Unpublished Doctoral dissertation). Durban University of Technology, South Africa.
  • Ader, E. (2016). Programlardaki Veri Öğrenme Alanı İçeriklerine Bakış: Program Verilerinin Karşılaştırmalı İncelemesi. M. F. Özmantar, A. Öztürk, E. Bay, (Ed.), Reform ve değişim bağlamında ilkokul matematik öğretim programları, içinde (ss. 267-290). Ankara: Pegem Akademi
  • Adu, E. O., & Gosa, L. J. (2014). The teaching and learning of data-handling in primary schools: South African Experience. Mediterranean Journal of Social Sciences, 5(23), 814-814.
  • Allen, D., & Tanner, K. (2002). Approaches to cell biology teaching: questions about questions. Cell Biology Education, 1(3), 63-67.
  • Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. Longman,
  • Arcavi, A. (2003). The role of visual representations in the learning of mathematics. Educational studies in mathematics, 52(3), 215-241.
  • Aydoğdu İskenderoğlu, T , Erkan, İ., & Serbest, A . (2013). 2008-2013 Yılları Arasındaki SBS Matematik Sorularının PISA Matematik Yeterlik Düzeylerine Göre Sınıflandırılması. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT), 4(2), 147-168
  • Ben-Zvi, D., & Garfield, J. B. (Eds.). (2004). The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking (pp. 3-16). Dordrecht: Kluwer academic publishers.
  • Bakırcı, G. (2019). Ortaokul Matematik Öğretmenlerinin Veri Öğrenme Alanına Dair Yazılı Sınav Soruları İle PISA Sorularının Karşılaştırmalı İncelemesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Gaziantep Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Türkiye.
  • Ball, D.L., Hill, H., &Bass, H., (2005). Knowing Mathematics for Teaching: Who Knows Mathematics well enough to Teach Third (Grade, and How Can We Decide? American Educator, 29(3), 14-46.
  • Balta, A. N., (2006). İlköğretim Okullarında Uygulanan Sınavlarda Tam Öğrenmenin (Bloom Taksonomisinin) Kullanılmasının Önemi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. İstanbul Yeditepe Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Türkiye.
  • Baltacı, A. (2018). Nitel Araştırmalarda Örnekleme Yöntemleri ve Örnek Hacmi Sorunsalı Üzerine Kavramsal Bir İnceleme. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(1), 231-274.
  • Baykul, Y. (2014). Ortaokulda matematik öğretimi (5-8. Sınıflar). Pegem Akademi.
  • Bloom, B. S. (1956). Taxonomy of educational objectives. Vol. 1: Cognitive domain. New York: McKay.
  • Böyük, U., Tanık, N., & Saraçoğlu, S. (2011). İlköğretim ikinci kademe öğrencilerinin bilimsel süreç beceri düzeylerinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi. Tübav Bilim Dergisi, 4(1), 20-30.
  • Chan S.W. &Ismail Z. (2014). Developing Statistical Reasoning Assessment Instrument for High School Students in Descriptive Statistics. Procedia - Social and Behavioral Sciences 116, 4338 – 4343.
  • Chance, B. L. (2002). Components of statistical thinking and implications for instruction and assesment. Journal of Statistics Education, 10(3), 1-14.
  • Creswell, J. W. (2017). Eğitim Araştırmaları. Nicel ve Nitel Araştırmanın Planlanması Yürütülmesi ve Değerlendirilmesi. Çev. Ed. Halil Ekşi). İstanbul: EDAM Yayıncılık.
  • Cockcroft, W. H. (1982). Mathematics counts. London: HM Stationery Office.
  • Coşkun, M. (2013). Matematik derslerinde ilişkilendirmeye ne ölçüde yer verilmektedir?: Sınıf içi uygulamalardan örnekler (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Gaziantep Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Türkiye.
  • Çomarlı, S. K., & Özdemir, B. G., 2019. Ortaokul Matematik Öğretmenlerinin Veri İşleme Öğrenme Alanına Yönelik Serbest Problem Kurma Becerilerinin İncelenmesi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 16(1), 1600-1637.
  • Delice, A., & Sevimli, E. (2010). Matematik öğretmeni adaylarının belirli integral konusunda kullanılan temsiller ile işlemsel ve kavramsal bilgi düzeyleri. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(3), 581-605.
  • Dursun, A. (2014). YGS 2013 Matematik Soruları İle Ortaöğretim 9. Sınıf Matematik Sınav Sorularının Bloom Taksonomisi ve Öğretim Programına Göre Değerlendirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Aydın Üniversitesi, Yıldız Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü (ortak program).
  • Erenkuş, M. A., & Eren Savaşkan, D. (2018). Ortaokul ve imam hatip ortaokulu matematik 7. sınıf ders kitabı. Ankara: Koza Yayınları.
  • Ersoy, Y. (2006). İlköğretim matematik öğretim programındaki yenilikler-I: Amaç, içerik ve kazanımlar. İlköğretim Online, 5(1).
  • Forehand, M. (2010). Bloom’s taxonomy. Emerging perspectives on learning, teaching, and technology, 41, 47. Friendly, M., & Denis, D. J. (2001). Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization. URL http://www. datavis. ca/milestones, 32, 13.
  • Gainsburg, J. 2008. “Real-World Connections in Secondary Mathematics Teaching.” Journal of Mathematics Teacher Education 11 (3): 199–219. Doi: 10.1007/s10857-007-9070-8.
  • Gal, I. (2004). Adult's statistical literacy: meaning, componenets, responsibilities. In Ben- Zvi, D. ve Garfield, J. (Eds.), The Challenge of Developing Statistical Literacy (pp. 47-48). Dordrecht: Kluver Academic Publishers.
  • Glass, B. (2002). Students connecting mathematical ideas: possibilities in a liberal arts mathematics class. The Journal of Mathematical Behavior, 21(1), 75-85.
  • Güder, Y., & Gürbüz, R. (2018). STEM eğitimine geçişte bir araç olarak disiplinler arası matematiksel modelleme oluşturma etkinlikleri: öğretmen ve öğrenci görüşleri. Adıyaman University Journal of Educational Sciences, 8(2), 170-198.
  • Hunkins, F. P., & Ornstein, A. C. (2016). Curriculum: Foundations, principles, and issues. Pearson Education.
  • Hurst, C., & Huntley, R. (2017). Explicitly Connecting Mathematical Ideas: How Well Is It Done?. Mathematics Education Research Group of Australasia.
  • Karadeniz, M. H. (2016). Beşinci sınıf öğrencilerinin veri işleme konusundaki kazanımlara ulaşabilme durumlarının belirlenmesi. Mediterranean Journal of Humanities, 6(1), 221-236.
  • Karakuş, M., Türkkan, B. T., & Karakuş, F. (2017). Fen Bilgisi ve İlköğretim Matematik Öğretmenlerinin Disiplinlerarası Yaklaşıma Yönelik Görüşlerinin Belirlenmesi. Ilkogretim Online, 16(2).
  • Kasar, N.( 2013). Matematik Derslerinde Alternatif Çözüm Yollarına ve Farklı Soru Türlerine Ne Ölçüde Yer Verilmektedir?: Sınıf İçi Uygulamalardan Örnekler. (Gaziantep ili örneği). Yayınlanmamış doktora tezi, Gaziantep Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü.
  • Kaput, J. J. (1995).A research base supporting long term algebra reform? In D. T. Owens, M. K. Reed, & G. M. Millsaps (Eds.), Proceedings of the 17th Annual Meeting of PME-NA (Vol. 1, pp. 71-94). Columbus, OH: ERIC Clearinghousefor Science, Mathematics, and Environmental Education.
  • Keiler, L. S. (2007). Students’ explanations of their data handling: Implications for transfer of learning. International Journal of Science Education, 29(2), 151-172.
  • Bozkurt, A., Kırcalı, P. K., & Özmantar, M. F. (2017). Ortaokul Matematik Sınıflarında Öğretime Yönelik İletişimde Kullanılan Soru Türlerinin İncelenmesi. Yıldız Journal of Educational Research, 2(1), 1-29.
  • Konukoğlu, L., Agaç, G. & Özmantar, M. F. (2019). Cumhuriyet Dönemi İlkokul Matematik Dersi Öğretim Programlarının Matematik Okuryazarlık Perspektifinden İncelenmesi. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 10 (2), 79-99. Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/baebd/issue/50912/645939
  • Köğce, D., & Baki, A. (2009). Matematik öğretmenlerinin yazılı sınav soruları ile ÖSS sınavlarında sorulan matematik sorularının Bloom taksonomisine göre karşılaştırılması. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 26(26), 70-80.
  • Kul, Ü., Sevimli, E., & Aksu, Z. (2018). A comparison of mathematics questions in Turkish and Canadian school textbooks in terms of synthesized taxonomy. Turkish Journal of Education, 7(3), 136-155.
  • Landwehr, J. M., & Watkins, A. E. (1986). Exploring data the quantitative literacy series. California: Dale Seymour Publications
  • Larina, G. 2016. “Analysis of Real-World Math Problems: Theoretical Model and Classroom Applications.” Educational Studies Moscow 3: 151–168.
  • Leavy, A. (2015). Looking at practice: revealing the knowledge demands of teaching data handling in the primary classroom. Mathematics education research journal, 27(3), 283-309.
  • Leikin, R., & Levav-Waynberg, A. (2007). Exploring mathematics teacher knowledge to explain the gap between theory-based recommendations and school practice in the use of connecting tasks. Educational Studies in mathematics, 66(3), 349-371.
  • Lowrie, T., Diezmann, C. M., & Logan, T. (2012). A framework for mathematics graphical tasks: the influence of the graphic element on student sense making. Mathematics Education Research Journal, 24(2), 169–187. doi:10.1007/s13394-012-0036-5
  • MEB (2013). Ortaokul matematik dersi (5, 6, 7 ve 8. Sınıflar) öğretim programı. Ankara: Devlet Kitapları Müdürlüğü Basımevi.
  • MEB (2018). Ortaokul matematik dersi (5, 6, 7 ve 8. Sınıflar) öğretim programı. Ankara: Devlet Kitapları Müdürlüğü Basımevi.
  • MEB (2019). PISA 2018 Türkiye ön raporu, Eğitimde Analiz ve Değerlendirme Raporları Serisi No: 10, Ankara: MEB yayınları.
  • Moss, C. (2013). Research on classroom summative assessment. SAGE handbook of research on classroom assessment, 235-256.
  • Naidoo, J., & Mkhabela, N. (2017). Teaching data handling in foundation phase: Teachers’ experiences. Research in Education, 97(1), 95-111.
  • NCTM (2000). Principles and Standards for School Mathematics. Reston, Va. NCTM.
  • Nicholson, J. R., & Darnton, C. (2003). Mathematics teachers teaching statistics: What are the challenges for the classroom teacher. In proceedings of the 54th Session of the International Statistical Institute (pp. 1-4). Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.
  • Niss, M., & Blum, W. (2020). The learning and teaching of mathematical modelling. Routledge.
  • Özmen Z., Baki A. (2019). 5-8. sınıf matematik öğretim programının istatistik okuryazarlığı bağlamında incelenmesi. Necatibey Eğitim Fakültesi Elektronik Fen ve Matematik Eğitimi Dergisi, 13(2), 1063-1082.
  • Özçelik, C., & Semerci, N. (2016). Disiplinler Arası Öğretim Yaklaşımına Dayalı Hazırlanan Öğretim Etkinliklerinin, Öğrencilerin Geometrik Cisimlerin Hacimleri Konusundaki Akademik Başarılarına Etkisi. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 26(2), 141-150.
  • Rakoczy, K., Pinger, P., Hochweber, J., Klieme, E., Schütze, B., & Besser, M. (2019). Formative assessment in mathematics: Mediated by feedback's perceived usefulness and students' self-efficacy. Learning and Instruction, 60, 154-165.
  • Resmi Gazete, (2014). Millî Eğitim Bakanlığı Okul Öncesi Eğitim ve İlköğretim Kurumları Yönetmeliği. T. C. Resmi Gazete, 29072, 26 Temmuz 2014.
  • Seaman, M. (2011). BLOOM'S TAXONOMY. Curriculum & Teaching Dialogue, 13.
  • Selçuk, Z., Kayık, H., Okut, L., (2004), Çoklu Zeka Uygulamaları, Nobel Yayınları, 4.Baskı, Ankara
  • Sevim, K. (2019). Veri işleme öğrenme alanının Ortaokul Matematik Ders kitaplarında işlenişinin öğretim programı açısından değerlendirilmesi (Doctoral dissertation, Marmara Universitesi (Turkey)).
  • Shiakalli, M., & Gagatsis, A. (2006). Compartmentalization of representation in tasks related to addition and subtraction using the number line. In Proceedings of the 30th Conference of the International Group for the Psychology of Mathematics Education (Vol. 5, pp. 105-112).
  • Şahin, O., & Akgün, İ. H. (2010) ilköğretim sosyal bilgiler 7. Sınıf öğrencilerinin grafik okuma becerisini kazanma düzeyleri. International Journal of Eurasia Social Sciences, 1, 51-58.
  • Valverde, G. A., Bianchi, L. J., & Wolfe, R. G., Shmidt, W. H., & Houang, R. T. (2002). According to the book: Using TIMSS to investigate the translation of policy into practice through the world of textbooks. Kluwer Academic Publishers.
  • Van de Walle, J. A., Karp, K. S. ve Bay-Williams, J. M. (2013). Elementary and middle school mathematics: Teaching developmentally.(8.Ed.). New Jersey: Pearson Education.
  • Watson, A. (2004). Red herrings: Post-14 ‘best’ mathematics teaching and curricula. British Journal of Educational Studies,52(4), 359-376.
  • Watson, J. M. (2006). Statistical literacy at school: Growth and goals. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
  • Watson, J.,& Callingham, R. (1997). Data handling: An introduction to higher order processes. Teaching Statistics, 19, 12-16.
  • Wessels, H., & Nieuwoudt, H. (2011). Teachers' professional development needs in data handling and probability. Pythagoras, 32(1), 1-9.
  • Uymaz, M., & Çalışkan, H. (2019). Öğretmen yapımı sosyal bilgiler dersi sınav sorularının yenilenmiş Bloom taksonomisine göre incelenmesi. Kastamonu Eğitim Dergisi, 27(1), 331-346.
  • Yanık, H. B.. Özdemir, G., & Eryılmaz Çevirgen, A. (2017). Investigating data processing related tasks in middle school mathematics textbooks, Inonu University Journal of the Faculty of Education, 18(2), 45-61. DOI: 10.17679/inuefd.323407
  • Yetkiner Özel Z. E. (2015) Veri ve Değişken Sınıflandırmaları ve Sunum Yöntemleri. Zembat, İ. Ö., Özmantar, M. F., Bingölbali, E., Şandır, H., & Delice, A. (ed.). Içinde Tanımları ve tarihsel gelişimleriyle matematiksel kavramlar,.ss. (681-697) Ankara: Pegem Akademi.
  • Yılmaz, N. (2022). Veri işleme öğrenme alanına ilişkin kazanımların ve ders kitaplarının bilişsel seviyelerinin incelenmesi. Trakya eğitim dergisi, 12(1), 1-20.
  • Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2006). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Ankara: Seçkin Yayıncılık
There are 74 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Studies on Education
Journal Section Issue Articles
Authors

Gülbahar Bakırcı 0000-0003-4443-4460

Mehmet Özmantar 0000-0002-7842-1337

Ali Bozkurt 0000-0002-0176-4497

Early Pub Date June 28, 2022
Publication Date June 30, 2022
Published in Issue Year 2022Volume: 13 Issue: 3

Cite

APA Bakırcı, G., Özmantar, M., & Bozkurt, A. (2022). Ortaokul Matematik Öğretmenlerinin Veri İşleme Öğrenme Alanına Dair Yazılı Sınav Soruları Üzerine İnceleme / Investigation of the Secondary School Mathematics Teachers Written Exam Questions on Data Handling. E-Uluslararası Eğitim Araştırmaları Dergisi, 13(3), 1-17. https://doi.org/10.19160/e-ijer.928545

Creative Commons Lisansı
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)


[email protected]                http://www.e-ijer.com    Address: Ege University Faculty of Education İzmir/Türkiye