An Examination of Mathematically Gifted Students' Learning Styles by Decision Trees
Keywords:
matematikte üstün yetenekli öğrenciler, eğitimsel veri madenciliği, öğrenme stili, çoklu zeka, mathematically gifted students, educational data mining, learning style, multiple intelligencesAbstract
Abstract
The aim of this study was to examine mathe- matically gifted students' learning styles through data mining method. ‘Learning Style Inventory’ and ‘Multiple Intelligences Scale’ were used to collect data. The sample included 234 mathematically gifted middle school stu- dents. The construct decision tree was exam- ined predicting mathematically gifted stu- dents’ learning styles according to their multi- ple intelligences and gender and grade level. Results showed that all the variables used in the study had a significant effect on mathemat- ically gifted students’ learning styles, but the most effective attribute found was intelligence type.
Öz
Bu çalışmanın amacı, matematik alanında üs- tün yetenekli öğrencilerin öğrenme stillerini veri madenciliği yöntemini kullanarak incele- mektir. Veri toplama aracı olarak ‘Öğrenme Stili Envanteri’ ve ‘Çoklu Zeka Ölçeği’ kul- lanılmıştır. Araştırmanın örneklemi, 234 ma- tematik alanında üstün yetenekli ortaokul öğrencisinden oluşmaktadır. Matematik alanında üstün yetenekli öğrencilerin öğrenme stillerini çoklu zeka alanları, cinsiyetleri ve sınıf seviyelerine göre tahmin etmek için oluş- turulan karar ağacı incelenmiştir. Sonuç olarak tüm değişkenlerin üstün yetenekli öğrencilerin öğrenme stilleri üzerinde etkisi olduğu fakat en etkili değişkenin çoklu zeka alanı olduğu gözlenmiştir.
References
Altun, F. (2010). Üstün yetenekli öğrencilerin mükemmeliyetçilik özellikleri, okul motivasyonları, öğrenme stilleri ve akademik başarıları. (Unpublished master’s thesis). Karadeniz Tech- nical University, Trabzon.
Altun, F., & Yazıcı, H. (2010). Learning styles of the gifted students in Turkey. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 9, 198-202.
Babadoğan, C. (2000). Öğretim stili odaklı ders tasarımı geliştirme. Ministry of Education Jour- nal, 147, 61-63.
Biçer, M. (2010). İlköğretim 6., 7., 8. sınıf öğrencilerinin sınıf düzeyleri, cinsiyetleri, akademik başarıları ve ders grupları ile öğrenme stilleri arasındaki ilişki. (Unpublished master’s the- sis). Yıldız Technical University, İstanbul.
Can, A (2007). Baskın çoklu zekâ boyutları ile öğrenme stilleri arasındaki ilişkiler. Retrived from www.abdullahcan.com/blog/wpcontent/uploads/aciklama/COKLUZEKA.pdf.
Chan, D. W. (2008). Giftedness of Chinese students in Hong Kong: Perspectives from different conceptions of intelligences. Gifted Child Quarterly, 52(1), 40-54.
Demir, R. (2010). Dokuzuncu Sınıf Öğrencilerinin Öğrenme Stilleri ve Çoklu Zekâ Alanlarının İncelenmesi. (Unpublished master’s thesis) Çukurova University, Adana.
Demir, R., & Aybek, B. (2014). Dokuzuncu sınıf öğrencilerinin öğrenme stilleri ve çoklu zekâ alanlarının incelenmesi. ijocis, 2(4).
Dunn, R. (1984). Learning style: State of the science. Theory into Practice, 23(1), 10-19.
Dunn, R. S., & Dunn, K. J. (1993). Teaching secondary students through their individual learning styles: Practical approaches for grades 7-12. Prentice Hall.
EDM (n.d.) retrieved from http://www.educationaldatamining.org
Felder, R. M., & Silverman, L. K. (1988). Learning and teaching styles in engineering education. Engineering education, 78(7), 674-681.
Fleming, N. (2007). Vark a guide to learning styles. Retrieved from www.varklearn.com. Gardner, H. (1993). Multiple intelligences: The theory in practice. New York: Basic books. Gencel, İ. E. (2007). Kolb’un deneyimsel öğrenme kuramına dayalı öğrenme stilleri envanteri-III’ü Türkçe’ ye uyarlama çalışması. Dokuz Eylül Social Science Institute Journal, 9(2), 120-139.
Given, B. K. (1996). Learning Styles; A synthesized model. Journal of Accelerated Learning and Teaching, 21, 11-44.
Grasha A. F., Riechmann S. (1982). The Grasha-Riechmann Student Learning Style Scales: Research Findings and Applications. In: J Keefe (Ed.): Student Learning Styles and Brain Behavior. Reston, VA: NASSP.
Güntürkün, F. (2007). A comprehensive review of data mining applications in quality improvement,(Unpublished master’s thesis) Ortadoğu Technical University, Ankara.
Han, J., & Kamber, M. (2006). Data mining, southeast Asia edition: Concepts and techniques. San Fransisco: Morgan Kaufmann.
Honigsfeld, A., & Dunn, R. (2003). High school male and female learning-style similarities and differences in diverse nations. The Journal of Educational Research, 96(4), 195-206.
Honey, P., & Mumford, A. (1986). The Manual of Learning Styles. Maidenhead: Peter Honey IBM (n.d). SPSS modeler retrieved from
www.01.ibm.com/software/analytics/spss/products/modeler/
Işık, G. (2011). İlköğretim 6., 7. ve 8. sınıf öğrencilerinin öğrenme stilleri ile öğrencilerin sorgulayıcı öğrenme becerileri arasındaki ilişkinin belirlenmesi. (Unpublished master’s thesis). Adnan Menderes University, Aydın.
Karasar, N. (2009). Bilimsel Araştırma Yöntemi (19.bs.). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
Klein, P. D. (2003). Rethinking the multiplicity of cognitive resources and curricular representations: Alternatives to 'learning styles' and 'multiple intelligences'. Journal of Curriculum Studies, 35(1), 45-81.
Kolb, D. A. (1984). Experiential learning: Experience as the source of learning and development.
New Jersey: Prentice-Hall.
Kolb, D. A. (2005). Learning style inventory-version 3.1. Hay Group.
Kumar, S. A. & Vijayalakshmi, M. N. (2011, July). Efficiency of decision trees in predicting student’s academic performance. First International Conference on Computer Science, Engineering And Applications, India.
Leikin, R., Karp, A., Novotna, J., & Singer, F. M. (2013). Introduction to the papers and posters of WG7: Mathematical potential, creativity and talent. In B. Ubuz, Ç. Haser, M. A. Mariotti (Eds.), The Proceedings of the eighth conference of the european society for research in mathematics education - CERME-8 (pp. 1141-1145). Middle East Technical University, Ankara.
Merriam, S. B., & Simpson, E. L. (2000). A guide to research for educators and trainers of adults (2nd ed.). Malabar, FL: Krieger.
Narlı, S., Özgen, K., & Alkan, H. (2011). In the context of multiple intelligences theory, intel- ligent data analysis of learning styles was based on rough set theory. Learning and Indi- vidual Differences, 21(5), 613-618.
Miner, G., Nisbet, R., & Elder IV, J. (2009). Handbook of statistical analysis and data mining appli- cations. California: Academic Press.
Ok, E. G. (2009). İlköğretim öğrencilerinin öğrenme biçimlerinin sınıf düzeyi, cinsiyet ve akademik başarı ile ilişkisi. (Unpublished master’s thesis).
Uludağ University, Bursa.
Özer, D. (2010). İlköğretim 7. sınıf öğrencilerinin öğrenme stilleri ile problem çözme becerileri arasındaki ilişkinin incelenmesi. (Unpublished master’s thesis) Mehmet Akif Ersoy Uni- versity, Burdur.
Peker, M. (2003). Öğrenme stilleri ve 4 MAT yönteminin öğrencilerin matematik tutum ve başarılarına etkisi. (Unpublished doctoral dissertation). Gazi University Ankara.
Saban, A. (2004). Öğrenme-öğretme süreci, yeni teori ve yaklaşımlar. Ankara: Nobel.
Selçuk Z., Kayılı H, Okut L. (2003). Çoklu zeka uygulamaları, (2. Baskı), Ankara: Nobel.
SPSS Inc. Clementine 10.1 Node Reference. USA: 2004.
Şuşnea, E. (2009). Classification techniques used in educational system. The 4th International Conference on Virtual Learning, Romania.
Vaishnav, R. S. (2013). Learning style and academic achievement of secondary school students. Voice of Research, 1(4), 1-4.
