PISA 2022 Fen Okuryazarlığını Etkileyen Faktörlerin Bayesyen Hiyerarşik Model ve Grafik Sinir Ağları ile İncelenmesi
Year: 2026
Type: article
Abstract: Bu çalışmada, PISA 2022 fen okuryazarlığı verileri kullanılarak öğrencilerin fen başarısını etkileyen bireysel, ailesel ve okul düzeyindeki faktörler çok yöntemli bir yaklaşımla incelenmiştir. Eksik verilerin giderilmesinde Rubin kuralları ile birleştirilen çoklu atama yaklaşımı kullanıldıktan sonra klasik regresyon, Bayesyen hiyerarşik regresyon modeli ve GraphSAGE tabanlı Grafik Sinir Ağı modeli uygulanmıştır. Bulgular, farklı yöntemlerin fen başarısını açıklayan temel değişkenler açısından büyük ölçüde tutarlı sonuçlar ürettiğini göstermektedir. Evdeki Eğitsel ve Kültürel Kaynaklar, Sosyoekonomik Statü İndeksi, Ebeveyn Mesleki Prestiji ve Stratejik Öğrenme Alışkanlıkları tüm analizlerde fen başarısının en güçlü pozitif yordayıcıları olarak belirlenmiştir. Buna karşılık toplam haftalık ders yükü, okul dışı haftalık fen çalışma süresi ve bazı öğretim desteği göstergelerinin düşük düzeyde negatif veya anlamsız etkiler gösterdiği belirlenmiştir. Bayesyen analizler, regresyon katsayılarının belirsizliğini güvenilirlik aralıklarıyla ortaya koyarken, çoklu atama regresyon sonuçlarını büyük ölçüde desteklemiştir. GraphSAGE tabanlı model ise öğrenciler arasındaki ilişkisel yapıyı dikkate alarak test verisinde fen başarısındaki varyansın yaklaşık %37'sini açıklamış ve modelin kararlı biçimde yakınsadığını göstermiştir. Sonuç olarak çalışma, fen başarısının açıklanmasında aile kaynakları ve sosyoekonomik göstergelerin belirleyici rolünü ortaya koyarken, grafik sinir ağları ile Bayesyen istatistiksel yaklaşımların büyük ölçekli eğitim verilerinin analizinde tamamlayıcı ve güçlü yöntemler sunduğunu göstermektedir.
Institution: Pamukkale University
Language: Turkish
Subfield: Education
Field: Social Sciences
Domain: Social Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W7202216017