Research Article
BibTex RIS Cite

2023 PISA SONUÇLARININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ

Year 2025, Volume: 9 Issue: 1, 75 - 89, 30.06.2025
https://doi.org/10.35346/aod.1697494

Abstract

Bu araştırma, 2022 PISA sonuçları temel alınarak Türkiye’deki 15 yaş grubu öğrencilerin fen, matematik ve okuma becerilerini etkileyen bireysel ve çevresel faktörleri lojistik regresyon analizi ile incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma kapsamında 12 bölgeden seçilen 196 okulda öğrenim gören toplam 7250 öğrencinin verileri analiz edilmiştir. Bağımsız değişkenler arasında okula başlama yaşı, ebeveynlerin eğitim düzeyi, evdeki kitap ve teknolojik araç sayısı, sosyoekonomik durum ve okul öncesi eğitime katılım durumu yer almıştır. Lojistik regresyon analiz sonuçları, öğrenci başarılarının özellikle ev ortamındaki kaynaklara bağlı olarak değiştiğini ortaya koymuştur. Matematik alanında evdeki kitap sayısı öğrencinin başarılı olma olasılığını 1,279 kat; teknolojik araç sayısı ise 1,459 kat artırmıştır. Fen bilimlerinde bu oranlar sırasıyla 1,650 ve 1,598; okuma becerilerinde ise 1,574 ve 1,296 olarak bulunmuştur. Okula başlama yaşı arttıkça başarı oranı anlamlı biçimde düşmektedir. Ayrıca ebeveynlerin eğitim düzeyi de başarıyı etkileyen bir diğer önemli faktördür. Araştırmanın bulguları, eğitim politikalarının yalnızca okul temelli değil, aynı zamanda aile içi öğrenme ortamlarını da içerecek şekilde yapılandırılması gerektiğini göstermektedir. Bu sonuçlar, Türkiye’de eğitimde fırsat eşitliği sağlanması yolunda aile kaynaklarını ve sosyoekonomik çevreyi dikkate alan politikalara duyulan ihtiyacı ortaya koymaktadır.

References

  • Agresti, A. (2007). An introduction to categorical data analysis (2nd ed.). Wiley-Intescience.
  • Anıl, D. (2009). PISA ve Türkiye’de eğitim: Türkiye'nin PISA'daki performansı üzerine bir analiz. Eğitim ve Toplum, 10(2), 21-34.
  • Arı, R., ve Deniz, M. (2008). Öğrencilerin akademik başarılarının yordanmasında bazı psikososyal değişkenlerin rolü. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19, 101–111.
  • Bakır, M., Demirel, Ö., ve Yılmaz, K. (2015). Eğitimde sosyo-ekonomik faktörlerin etkisi. Pegem Akademi.
  • Berberoğlu, G. (2009). Öğrenci başarılarının değerlendirilmesi: Ulusal ve uluslararası düzeyde yapılan araştırmaların karşılaştırılması. Eğitim ve Bilim, 34(154), 25–35.
  • Çelik, K., ve Arslan, M. (2017). Investigation of PISA 2015 reading ability achievement of Turkish students in terms of student and school level variables. International Journal of Educational Research, 75, 91-104.
  • Çelik, K. (2018). The effect of occupational commitment and job satisfaction on turnover intention of research assistants. Journal of Educational Administration, 56(2), 123-145.
  • Çelik, K. (2018). Eğitim bilimlerinde veri analizi: SPSS ve AMOS uygulamaları (2. Baskı). Pegem Akademi.
  • ERG. (2010). PISA 2009 Türkiye raporu. Eğitim Reformu Girişimi. https://www.ergonline.org
  • Ertekin, E., ve Ünlü, M., (2021). PISA 2018 sonuçlarının lojistik regresyon analizi ile incelenmesi. Eğitimde Nitel Araştırmalar Dergisi, 9(3), 654–678
  • Gök, A., Kabasakal, Z., & Kelecioğlu, H. (2014). PISA verilerinin eğitim politikalarınaetkisi. Eğitim Araştırmaları Dergisi, 23(1), 89-102.
  • Gümüş, G., ve Şişman, M. (2014). Eğitimde toplumsal cinsiyet eşitsizlikleri. Nobel Yayıncılık.
  • Gürşimşek, İ. (2002). Aile çevresi ve okul öncesi eğitimin çocukların gelişimine etkileri. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 2(1), 27–36.
  • Gür, B. S. (2013). PISA 2012 sonuçları ve Türkiye. SETA Analiz, (78), 1-16.
  • Hosmer Jr, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied logistic regression. John Wiley & Sons.
  • Kahraman, S., ve Çelik, İ. (2017). PISA uygulamasının Türkiye’deki eğitim politikalarına etkisi. Eğitimde Nitel Araştırmalar Dergisi, 6(2), 134-149.
  • Kalender, İ. (2006). Türkiye’de öğrenci başarısını etkileyen etmenler. TED Eğitim ve Bilim Dergisi, 31(139), 58–71.
  • Kalender, İ., & Berberoğlu, G. (2009). Öğrenci başarılarını yordamada kullanılan okul ve öğrenci özellikleri. Eğitim ve Bilim, 34(152), 3–18.
  • Karasar, N. (1995). Bilimsel araştırma yöntemleri. Nobel Yayın Dağıtım.
  • MEB (2019). PISA 2018 Türkiye Ön Raporu. Milli Eğitim Bakanlığı Ölçme, Değerlendirme ve Sınav Hizmetleri Genel Müdürlüğü. Ankara.
  • MEB (Millî Eğitim Bakanlığı). (2020). PISA 2020 Türkiye raporu. Milli Eğitim Bakanlığı Yayınları. https://www.meb.gov.tr
  • MEB (Millî Eğitim Bakanlığı). (2023). PISA 2022 Türkiye raporu. Millî Eğitim Bakanlığı Yayınları. https://www.meb.gov.tr
  • Millî Eğitim Bakanlığı [MEB]. (2023). Millî Eğitim İstatistikleri – Örgün Eğitim 2022/2023. Ankara: Millî Eğitim Bakanlığı.
  • OECD (2017). PISA 2015 Technical Report. OECD Publishing.
  • OECD. (2022). PISA 2022 results: An assessment of 15-year-olds' performance in reading, mathematics and science. OECD Publishing. https://www.oecd.org
  • OECD. (2023). PISA 2023 assessment framework: Mathematics, reading, science, and financial literacy. OECD Publishing. https://www.oecd.org
  • Özer, B., ve Anıl, D. (2011). PISA sınavlarının Türk eğitim sistemi üzerindeki etkileri. Eğitim ve Bilim, 36(159), 127-142.
  • PISA 2012 Results: What Students Know and Can Do. (2014). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264201118-en
  • Sahlberg, P. (2011). Finnish lessons: What can the world learn from educational change in Finland. Teachers College Press.
  • Sümbül, A. M. (2008). PISA sonuçlarının değerlendirilmesinde kültürel farklılıkların etkisi. Eğitim ve Bilim, 33(148), 70-78.
  • Yıldırım, A. (2010). Uluslararası öğrenci başarı araştırmalarının Türk eğitim sistemi üzerindeki etkileri. Eğitim Bilim Toplum, 8(31), 35-51.
  • Yıldız, M., ve Erdem, M. (2019). Eğitimde fırsat eşitliği: Türkiye ve OECD ülkeleri karşılaştırması. Eğitim ve Bilim, 44(197), 31–56.

EXAMINING 2023 PISA RESULTS WITH LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS

Year 2025, Volume: 9 Issue: 1, 75 - 89, 30.06.2025
https://doi.org/10.35346/aod.1697494

Abstract

This study aims to examine the effects of individual and environmental factors on the science, mathematics, and reading skills of 15-year-old students in Turkey based on the 2022 PISA data using logistic regression analysis. The study analyzed the data of 7250 students from 196 schools selected across 12 regions. Independent variables included school starting age, parental education level, number of books and technological devices at home, socioeconomic status, and participation in early childhood education. Results from the logistic regression analysis indicated that student achievement is particularly influenced by resources available at home. In mathematics, the number of books at home increased the likelihood of student success by 1.279 times, while access to technological tools raised it by 1.459 times. In science, these values were 1.650 and 1.598 respectively, and in reading, 1.574 and 1.296. A later school starting age was associated with lower academic success. Parental education level also emerged as a significant predictor of student performance. These findings suggest that education policies should not be limited to school-based interventions but must also consider home learning environments. The results underline the need for policies in Turkey that promote educational equity by addressing socioeconomic disparities and supporting family-based educational resources.

References

  • Agresti, A. (2007). An introduction to categorical data analysis (2nd ed.). Wiley-Intescience.
  • Anıl, D. (2009). PISA ve Türkiye’de eğitim: Türkiye'nin PISA'daki performansı üzerine bir analiz. Eğitim ve Toplum, 10(2), 21-34.
  • Arı, R., ve Deniz, M. (2008). Öğrencilerin akademik başarılarının yordanmasında bazı psikososyal değişkenlerin rolü. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19, 101–111.
  • Bakır, M., Demirel, Ö., ve Yılmaz, K. (2015). Eğitimde sosyo-ekonomik faktörlerin etkisi. Pegem Akademi.
  • Berberoğlu, G. (2009). Öğrenci başarılarının değerlendirilmesi: Ulusal ve uluslararası düzeyde yapılan araştırmaların karşılaştırılması. Eğitim ve Bilim, 34(154), 25–35.
  • Çelik, K., ve Arslan, M. (2017). Investigation of PISA 2015 reading ability achievement of Turkish students in terms of student and school level variables. International Journal of Educational Research, 75, 91-104.
  • Çelik, K. (2018). The effect of occupational commitment and job satisfaction on turnover intention of research assistants. Journal of Educational Administration, 56(2), 123-145.
  • Çelik, K. (2018). Eğitim bilimlerinde veri analizi: SPSS ve AMOS uygulamaları (2. Baskı). Pegem Akademi.
  • ERG. (2010). PISA 2009 Türkiye raporu. Eğitim Reformu Girişimi. https://www.ergonline.org
  • Ertekin, E., ve Ünlü, M., (2021). PISA 2018 sonuçlarının lojistik regresyon analizi ile incelenmesi. Eğitimde Nitel Araştırmalar Dergisi, 9(3), 654–678
  • Gök, A., Kabasakal, Z., & Kelecioğlu, H. (2014). PISA verilerinin eğitim politikalarınaetkisi. Eğitim Araştırmaları Dergisi, 23(1), 89-102.
  • Gümüş, G., ve Şişman, M. (2014). Eğitimde toplumsal cinsiyet eşitsizlikleri. Nobel Yayıncılık.
  • Gürşimşek, İ. (2002). Aile çevresi ve okul öncesi eğitimin çocukların gelişimine etkileri. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 2(1), 27–36.
  • Gür, B. S. (2013). PISA 2012 sonuçları ve Türkiye. SETA Analiz, (78), 1-16.
  • Hosmer Jr, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied logistic regression. John Wiley & Sons.
  • Kahraman, S., ve Çelik, İ. (2017). PISA uygulamasının Türkiye’deki eğitim politikalarına etkisi. Eğitimde Nitel Araştırmalar Dergisi, 6(2), 134-149.
  • Kalender, İ. (2006). Türkiye’de öğrenci başarısını etkileyen etmenler. TED Eğitim ve Bilim Dergisi, 31(139), 58–71.
  • Kalender, İ., & Berberoğlu, G. (2009). Öğrenci başarılarını yordamada kullanılan okul ve öğrenci özellikleri. Eğitim ve Bilim, 34(152), 3–18.
  • Karasar, N. (1995). Bilimsel araştırma yöntemleri. Nobel Yayın Dağıtım.
  • MEB (2019). PISA 2018 Türkiye Ön Raporu. Milli Eğitim Bakanlığı Ölçme, Değerlendirme ve Sınav Hizmetleri Genel Müdürlüğü. Ankara.
  • MEB (Millî Eğitim Bakanlığı). (2020). PISA 2020 Türkiye raporu. Milli Eğitim Bakanlığı Yayınları. https://www.meb.gov.tr
  • MEB (Millî Eğitim Bakanlığı). (2023). PISA 2022 Türkiye raporu. Millî Eğitim Bakanlığı Yayınları. https://www.meb.gov.tr
  • Millî Eğitim Bakanlığı [MEB]. (2023). Millî Eğitim İstatistikleri – Örgün Eğitim 2022/2023. Ankara: Millî Eğitim Bakanlığı.
  • OECD (2017). PISA 2015 Technical Report. OECD Publishing.
  • OECD. (2022). PISA 2022 results: An assessment of 15-year-olds' performance in reading, mathematics and science. OECD Publishing. https://www.oecd.org
  • OECD. (2023). PISA 2023 assessment framework: Mathematics, reading, science, and financial literacy. OECD Publishing. https://www.oecd.org
  • Özer, B., ve Anıl, D. (2011). PISA sınavlarının Türk eğitim sistemi üzerindeki etkileri. Eğitim ve Bilim, 36(159), 127-142.
  • PISA 2012 Results: What Students Know and Can Do. (2014). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264201118-en
  • Sahlberg, P. (2011). Finnish lessons: What can the world learn from educational change in Finland. Teachers College Press.
  • Sümbül, A. M. (2008). PISA sonuçlarının değerlendirilmesinde kültürel farklılıkların etkisi. Eğitim ve Bilim, 33(148), 70-78.
  • Yıldırım, A. (2010). Uluslararası öğrenci başarı araştırmalarının Türk eğitim sistemi üzerindeki etkileri. Eğitim Bilim Toplum, 8(31), 35-51.
  • Yıldız, M., ve Erdem, M. (2019). Eğitimde fırsat eşitliği: Türkiye ve OECD ülkeleri karşılaştırması. Eğitim ve Bilim, 44(197), 31–56.
There are 32 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Science Education, Science and Mathematics Education (Other)
Journal Section Research Articles
Authors

Özge Sarma

Bilge Can 0000-0002-3064-3846

Publication Date June 30, 2025
Submission Date May 12, 2025
Acceptance Date June 30, 2025
Published in Issue Year 2025 Volume: 9 Issue: 1

Cite

APA Sarma, Ö., & Can, B. (2025). 2023 PISA SONUÇLARININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ. Anadolu Öğretmen Dergisi, 9(1), 75-89. https://doi.org/10.35346/aod.1697494
AMA Sarma Ö, Can B. 2023 PISA SONUÇLARININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ. AOD. June 2025;9(1):75-89. doi:10.35346/aod.1697494
Chicago Sarma, Özge, and Bilge Can. “2023 PISA SONUÇLARININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ”. Anadolu Öğretmen Dergisi 9, no. 1 (June 2025): 75-89. https://doi.org/10.35346/aod.1697494.
EndNote Sarma Ö, Can B (June 1, 2025) 2023 PISA SONUÇLARININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ. Anadolu Öğretmen Dergisi 9 1 75–89.
IEEE Ö. Sarma and B. Can, “2023 PISA SONUÇLARININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ”, AOD, vol. 9, no. 1, pp. 75–89, 2025, doi: 10.35346/aod.1697494.
ISNAD Sarma, Özge - Can, Bilge. “2023 PISA SONUÇLARININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ”. Anadolu Öğretmen Dergisi 9/1 (June 2025), 75-89. https://doi.org/10.35346/aod.1697494.
JAMA Sarma Ö, Can B. 2023 PISA SONUÇLARININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ. AOD. 2025;9:75–89.
MLA Sarma, Özge and Bilge Can. “2023 PISA SONUÇLARININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ”. Anadolu Öğretmen Dergisi, vol. 9, no. 1, 2025, pp. 75-89, doi:10.35346/aod.1697494.
Vancouver Sarma Ö, Can B. 2023 PISA SONUÇLARININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ. AOD. 2025;9(1):75-89.