Using structural equation modeling to investigate students’ reading comprehension skills Öğrencilerin Okuduğunu Anlama Becerilerinin Yapısal Eşitlik Modellemesi İle Kestirilmesi


Creative Commons License

ALBAYRAK SARI A.

Elementary Education Online, cilt.14, sa.2, ss.511-521, 2015 (Scopus) identifier

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 14 Sayı: 2
  • Basım Tarihi: 2015
  • Doi Numarası: 10.17051/io.2015.32986
  • Dergi Adı: Elementary Education Online
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Scopus, TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.511-521
  • Hacettepe Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Bu çalışmada, Yapısal Eşitlik Modellemesi kullanılarak öğrencilerin okuduğunu anlama becerilerini etkileyen faktörlerin belirlenebilmesi amaçlanmıştır. Bu faktörleri belirleyebilmek için öğrencilerin PISA 2009 anketlerine verdikleri yanıtlar kullanılmıştır. Faktör analizi ile “öğretmenlerin öğretimde kullandıkları stratejiler”, “motivasyon”, “öğrencilerin çalışma alışkanlıkları” ve “okumaya karşı tutum” olmak üzere dört faktör belirlenmiş, belirlenen bu faktörler YEM analizinde gizil değişkenler olarak kullanılmıştır. YEM analizindeki bağımlı değişken olarak ise, öğrencilerin PISA 2009 okuduğunu anlama beceri puanları kullanılmıştır. Analiz sonucunda öğrencilerin okuma becerilerini açıklayan en önemli değişkenin “stratejiler” (öğretmenlerin öğretimde kullandığı stratejiler) olduğu hesaplanmıştır (γ=0.33). İkinci en önemli değişken “motivasyon” (öğretmenlerin öğrencileri motive etmesi) (γ=0.26), üçüncü örtük değişken “çalışma” (öğrencilerin çalışma alışkanlıkları) (γ=0.22) ve okuma becerilerini en az açıklayan dördüncü örtük değişken ise “okuma” (okumaya karşı tutum) (γ=0.16) olarak belirlenmiştir. 

In this study, Structural Equation Modeling was used to determine the factors that affect reading skills. To determine the factors data of PISA 2009 was used. It assessed students’ capacities to apply knowledge and skills in reading, mathematical and scientific literacy. It describes some wider findings about what lies behind results. Structural Equation Modeling is examined and four independent latent variables as “reading attitudes,” “study habits,” “stimulate,” and “strategies the teacher used” are determined. It was observed that the most important variable was the “strategies the teacher used” (γ=0.33). The second important latent variable that affected the students’ reading comprehension skill was “teacher stimulating students”(γ=0.26). Another latent variable affecting the students’ reading comprehension level was observed as “the students’ study habits” (γ=0.22). The final latent variable was “attitude towards reading” (γ=0.16).