Tüm Sayı - Türk Üstün Zeka ve Eğitim Dergisi

Transkript

2015
5/1
TÜZED
Türk Üstün Zekâ ve Eğitim Dergisi
Haziran 2015, Cilt 5, Sayı 1
ISSN 2146-3832
TJGE
Turkish Journal of Giftedness & Education
June 2015, Volume 5, Issue 1
Turkish Journal of Giftedness and Education
TÜZED Hakkında
About the TJGE
Türk Üstün Zeka ve Eğitim Dergisi (TÜZED), zeka,
Turkish Journal of Giftedness and Education covers
üstün zeka, özel üstün yetenek ve yaratıcılık konula-
all aspects of giftedness, talent, and creativity and all
rında yayım yapan hakemli bir dergidir. Dergi, konu
types of high ability. It provides a scientific platform
kapsamı ile ilgili olarak bilimsel araştırmaların, ku-
for researchers, practitioners and administrators to
ramların, uygulamaların ve fikirlerin tartışıldığı bi-
discuss and disseminate scientific research, theories,
limsel bir platform sunmayı hedeflemektedir. TÜ-
and practices and ideas. The TJGE is a refereed jour-
ZED, Türkçe ve İngilizce dillerinde yayım yapmak-
nal which publishes original research articles, litera-
tadır. Dergiye gönderilen bütün taslak makaleler edi-
ture and book reviews in Turkish and English. Arti-
törün önincelemesinden sonra en az iki hakeme ince-
cles submitted to the TJGE undergo peer review pro-
lenmek üzere gönderilir. TÜZED, yılda iki kez çevri-
cess. The TJGE is an open-access online journal and
miçi olarak yayımlanmaktadır.
published twice a year.
Editör/Editor in Chief
Uğur Sak, Anadolu Üniversitesi
Sekreterya/Assistants to Editor
Bahadır Ayas
N. Nazlı Özdemir
Hakem Kurulu/Editorial Review Board
Abdulkadir Erdoğan, Anadolu Üniversitesi, Türkiye
Oktay Aydın, Marmara Üniversitesi, Türkiye
Ahmed Mohamed, Asyut University, Egypt
Oktay Adıgüzel, Anadolu Üniversitesi, Türkiye
Albert Ziegler, Uni of Erlangen-Nuremberg, Germany
Omar Muammar, Uni of Dammam, Saudi Arabia
Atilla Cavkaytar, Anadolu Üniversitesi, Türkiye
Özgür Soğancı, Anadolu Üniversitesi, Türkiye
Aykut Ceyhan, Anadolu Üniversitesi, Türkiye
Peter Merrotsy, University of New England, Australia
Bahadır Erişti, Anadolu Üniversitesi, Türkiye
Roza Leikin, University of Haifa, Israel
Cumali Öksüz, A. Menderes Üni, Türkiye
Seokhee Cho, St. John's University, USA
Fatih Karabacak, Anadolu Üniversitesi, Türkiye
Serap Emir, İstanbul Üniversitesi, Türkiye
İbrahim H. Diken, Anadolu Üniversitesi, Türkiye
Sezgin Vuran, Anadolu Üniversitesi, Türkiye
June Maker, University of Arizona, USA
Sinan Olkun, Ankara Üniversitesi, Türkiye
Lola Prieto, Universidad de Murcia, Spain
Sivanes Phillipson, Monash University, Australia
Murat Demirbaş, Kırıkkale Üniversitesi, Türkiye
Todd Lubart, Universite Paris Descartes, France
Murat Gökdere, Amasya Üniversitesi, Türkiye
Usanee Anuruthwong, Srinakharinwirot Uni,Thailand
Oğuz Serin, International Cyprus University, T. R. of
Yavuz Akbulut, Anadolu Üniversitesi, Türkiye
Northern Cyprus
Indexing/Abstracting: The TJGE is indexed and abstracted in Akademia Sosyal Bilimler İndeksi (ASOS), Akademik
Dizin, Citefactor, Directory of Open Access Journals (DOAJ), DRJI (Directory of Research Journals Indexing), eBooks, EBSCOhost Databases, Educational Research Abstracts Online (ERA), ERIH Plus, Gifted and Talented Abstracts, Google
Scholar, Index Copernicus International (IC), Informatics Open J-Gate, NewJour Electronic Journals & Newsletters,
ProQuest, Researchbib, Türk Eğitim İndeksi (Turkish Educational Index), Ulrich's Periodicals Directory, WorldCat
Yazışma/Editorial correspondence: Ugur Sak, Editor, [email protected]; [email protected]
©2011, Her hakkı saklıdır/All rights reserved. Türk Üstün Zeka ve Eğitim Dergisi/Turkish Journal of Giftedness and Education
İÇİNDEKİLER/CONTENTS
Editör Notu/Editorial
1
A Research on the Structure of Intelligence and Creativity, and Creativity Style
Zekâ ve Yaratıcılık ve Yaratıcılık Stili Üzerine Bir Araştırma
Feyzullah Şahin
2
Validity and Reliability Study of Questionnaire on Self-Regulated Learning -7
Turkish Version
Öz-Düzenleyici Öğrenme-7 Ölçeğinin Türkçe Versiyonunun Geçerlik ve Güvenirlik
Çalışması
Marilena Z. Leana-Taşcılar
20
Investigating Middle School Math and Primary Teachers’ Judgments of the
Characteristics of Mathematically Gifted Students
Ortaokul Matematik Öğretmenleri ve Sınıf Öğretmenlerinin Matematikte Üstün
Zekâlı Öğrenci Özelliklerine Yönelik Yargılarının İncelenmesi
Şule Güçyeter
44
Intelligence and Self-Control Predict Academic Performance of Gifted and
Non-gifted Students
Zekâ ve Öz-Kontrolün Üstün Zekâlı ve Normal Öğrencilerin Akademik
Performansları ile Olan İlişkisi
Omar M. Muammar
67
Editorial
Editör’ün Notu
In May 2015, the Ministry of Education of Tur-
Bu sayıya sizlerle sevindirici bir haberi paylaşa-
key announced a new policy on gifted educa-
rak başlamak isterim. Bir süre önce (Mayıs
tion. According to this policy, any schools that
2015) Milli Eğitim Bakanlığı Özel Eğitim ve
have gifted students have to offer special edu-
Rehberlik Hizmetleri Genel Müdürlüğü bir ge-
cation programs for these students. I think that
nelge yayınlayarak üstün yetenek tanısı almış
the new policy is a milestone in the education of
öğrencisi bulunan bütün okulların bu öğrenci-
gifted students in Turkey in that, first, it will in-
ler için destek eğitim programı açma zorunlu-
crease the number and variety of programs
luğunu getirdi. İlk bakışta bu genelge çok etki-
throughout the country; second, it will unpre-
leyici bulunmayabilir ama bence Türkiye’de üs-
dictably boost public awareness towards spe-
tün yeteneklilerin eğitimi alanındaki bir kilo-
cial education programs for gifted students;
metre taşıdır. Eğer üstün yetenek tanısı almış
and third, it will make the schools that offer spe-
çocuğunuz var ise okul yönetiminden özel eği-
cial education for gifted students attractive for
tim programı sunması için talepte bulunabilir,
top students and therefore elevate the reputa-
talebiniz karşılanmaz ise mahkemeler de dahil
tion of these schools. However, the success of
olmak üzere gerekli mercilerde haklarınızı ara-
the new policy will depend on parents, teach-
yabilirsiniz.
ers, educators, and school administrators. If you
have gifted children attending schools, you can
ask the school administration to offer special
education for them. You can go to the City Department of Education or even file a case at the
court if the school of your children does not organize special education programs for your
children.
Eğer Bakanlık 10 adet üstün yetenekliler okulu
açsa idi bu kadar alkışlamazdım. Bir adım daha
ileriye gideyim. Bence bu genelge üstün yeteneklilerin eğitimi alanında Türkiye’de atılmış
en cesur adımdır. Bu adım beni şaşırtmadı desem doğru olmaz. Yıllardır Bakanlığın ve Özel
Eğitim ve Rehberlik Hizmetleri Genel Müdürlüğü’nün çalışmalarını takip ederim, zaman za-
I want to thank to the new team at the Depart-
man birlikte iş yaparız, eğitim çalışmaları yürü-
ment of Special Education and Guidance Ser-
türüz, doğrusu Bakanlık’tan da, Genel Müdür-
vices in the Ministry of Education for their sup-
lükten de umudu kesmiştim. Ama hiç bekleme-
port for the education of gifted students. I par-
diğim bir anda böyle bir genelge ortaya çıktı. Bu
ticularly thank to the Minister Mr. Nabi Avcı for
başarı sanırım Genel Müdürlük ’deki yeni ekibe
his support, and the Director Mr. Celil Güngör
ait. Bakan Sayın Nabi Avcı’yı genelgeye ver-
and Oktay Kılıç for their motivation and vision
diği destek için, Özel Eğitim ve Rehberlik Hiz-
to reshape gifted education in Turkey.
metleri Genel Müdürü Celil Güngör Bey’i ve
üstün yeteneklilerin eğitimi daire başkanı Ok-
I hope you enjoy this issue.
tay Kılıç’ı genelgenin oluşturulmasında sarf ettikleri enerji, motivasyon ve vizyonları için kutluyorum ve kendilerine teşekkür ediyorum.
Bütün okurlarımıza iyi bir yaz ve dinlendirici
bir tatil dönemi diliyorum.
Uğur Sak
Editor in Chief
74
2015, Cilt 5, Sayı 1, 2-20
2015, Volume 5, Issue 1, 2 -20
______________________________________________________
A Research on the Structure of
Intelligence and Creativity, and
Creativity Style
Zekâ ve Yaratıcılık ve Yaratıcılık
Stili Üzerine Bir Araştırma
Feyzullah Şahin1
Abstract
Öz
The relationship between intelligence and creativity may be linked to the difficulties in defining and measuring methodology. Threshold
theory is one of the theories which is used to
explain the relationship between them. The
aim of this study is to investigate the structures which the creative thinking ability of the
gifted students and their intellectual structure
is grouped and the structure which their creative thinking ability are alone. Data was gathered using Wechsler Intelligence Scale for
Children-R and Torrance Thinking Creativity
Test (TTCT). Confirmatory factor analyses
were conducted with data from 278 gifted
primary school students which contained the
grade range of 1 to 3. The results indicate that
the TTCT subscores consist of 2 factors called
adaptive and innovative rather than a single
factor. Besides, the results of the analyses provide support that creativity and intelligence
are independent from each other.
Key Words: intelligence, creativity, adaptive,
innovative, gifted
Zekâ ve yaratıcılık arasındaki ilişki, tanım ve
ölçme metodundan kaynaklanan sınırlılıklarla
da ilişkilidir. Eşik teorisi iki kavram arasındaki
ilişkiyi açıklamaya çalışan teorilerden birisidir.
Bu çalışmanın amacı üstün zekâlı öğrencilerin
yaratıcı düşünme becerileriyle birlikte zihinsel
becerilerinin ve yaratıcı becerilerinin yalnız
başına yapısını araştırmaktır. WISC-R ve Torrance Yaratıcı Düşünme Testleri kullanılarak
veriler toplanmıştır. 1-3. Sınıf 278 üstün zekâlı
öğrenciden elde edilen veriler üzerinde doğrulayıcı faktör analizi yapılmıştır. Sonuçlara göre
TYDT alt testleri tek faktör yerine adaptif ve
yenilikçilik olmak üzere iki faktör altında toplanmıştır. Araştırma bulguları yaratıcılık ve
zekânın birbirinden bağımsız olduğuna dair
kanıtlar sunmaktadır.
Anahtar Kelimeler: zekâ, yaratıcılık, adaptif,
yenilikçilik, üstün zekâ
Introduction
The nature of the relationship between these two concepts is difficult to pinpoint because of
multi-dimensional, complex, and inextricable nature of these two concepts. Broadly speaking, the nature of the relationship between intelligence and creativity was viewed from two
different perspectives. One approach regarded creativity as a part of intelligence.
In a theoretically respect, early and mostly unidimensional theories of intelligence (Spearman, 1904) regarded creativity as a component of intelligence. The pioneer researcher, Guilford (1967, as cited in Sternberg, Jarvin, & Grigorenko, 2011) suggested the structure-ofintellect model (SOI). SOI asserted that intelligence can be understood in terms of a cube that
Correspondence Author, Assist.Prof. Gifted Education Division, Faculty of Education, Duzce University,
Turkey, [email protected].
©Türk Üstün Zeka ve Eğitim Dergisi/Turkish Journal of Giftedness & Education
ISSN 2146-3832, http://www.tuzed.org
1
Şahin
Intelligence and Creativity
represents the intersection of three dimensions–operations, contents, and products. He originally described divergent production as consisting of four specific abilities. These abilities
include fluency, flexibility, originality, and elaboration. Contemporary researchers prefer the
more explicit expression “divergent thinking” to describe what they meant by divergent
production (Kaufman, Kaufman, & Lichtenberger, 2011).
Horn and Cattell (1966) did not separate the two concepts of creativity and intelligence and
divided intelligence into crystallized intelligence (gC) and fluid intelligence (gF). It is commented that ideational fluency and associational fluency sometimes were treated as indicators of "creativity". Among the characteristics related to creativity, moreover, the structures
of adaptive flexibility, flexibility of closure and writing flexibility are also in gF and gC. Cattell-Horn’s gC and gF theory has been combined with Caroll’s (1993) Three-Stratum Theory,
which is called the Cattell-Horn-Carroll (CHC) theory (Kim, Cramond, & Vantassel-Baska,
2010). In CHC, the abilities which are called originality, fluency and flexibility are listed under general intelligence.
Interestingly, Alfred Binet included open-ended tasks in the earliest tests of intelligence,
which were the typical characteristic of divergent thinking tasks (Runco, 2007). This perspective has been followed by multi-dimendional theories of intelligence, in which creativity was
a form of intelligence (Sternberg, 2005). Thurstone (1938, as cited in Özgüven, 2007) criticized
Spearman’s intelligent theory and assertioned that the intelligent behavior does not arise
from a general factor, but rather emerges from seven independent factors that he called primary abilities. Thurstone's multiple factor model is the first theory which –partly- included
the abilities of creativity thinking as an independent factor. One of the seven factors in the
theory is the word fluency. Word fluency measured ability of the test-taker to think of as
many words as possible that begin with a given letter.
Renzulli was one of the first researchers to emphasize creativity in a testable theory of giftedness. “Three Ring – Concept” is listed among the regulators which play a role in the transformation of the intellectual potential into high performance. In the aforementioned theory,
the high performance may emerge under two different personality profiles such as academic
(schoolhouse type) or productive-creative gifted people (Renzulli, 2005). In the “Berlin Intelligence Structure Model”, creativity was considered as a group of processes that are taking
place while solving the cognitive tasks such as memory, processing capacity and processing
speed (Stoeger, 2009). In the “Differentiated Model of Giftedness and Talent”, the giftedness
is regarded as one of the four natural abilities (intellectual, creative, socio-affective and sensorimotor) which are all effective in the emergence of giftedness and talentedness (Gagne,
2005). In the Munih Giftedness Model, it is one of the seven capability fields among the predictor variable (intellectual capability, creative capability, social competence, application
intelligence, artistic, music, psycho-motor skills) (Heller, Perleth, & Lim, 2005). Gardner
(1995) has argued that intelligence is a multifaceted collection of eight distinct intelligences
and that creativity is the highest level of application of these intelligences. Multiple IntelliTurkish Journal of Giftedness & Education, 2015, 5/1
3
Şahin
Zekâ ve Yaratıcılık
gence Theory provides an important theoretic transformation in broadening what might be
regarded intelligent behavior and, in turn, has the opportunity to enlarge the definitions of
creative giftedness (Kaufman, Kaufman, Beghetto, Burgess, & Persson, 2009).
The second approach viewed intelligence as a sub-component of creativity. According to
this, intelligence is one of the factors that help creativity to emerge. Sternberg and Lubart
(1991) put forward the theory of investment that positions intelligence as a vital variable that
influences creativity. Both approaches seem to acknowledge that there is a relationship between the two.
Relationship of Creativity and Intelligence
Threshold theory is one of the theories which is used to explain the relationship between
creative and intelligence. According to this theory, they are related; but relationship between
the two is not linear across different levels of intelligence (Jauk, Benedek, Dunst, & Neubauer, 2013; Runco, 2007). This theory agrees with the assertion that they are separate constructs
above a minimum level of IQ 120 (Kim, Cramond, & Vantassel-Baska, 2010).
The threshold theory were supported a group of studies (Cho, Nijenhuis, VanVianen, Kim, &
Lee, 2010; Fuchs-Beauchamp, Karnes, & Johnson, 1993; Şahin, 2014). However, some other
study results did not support (Runco & Albert, 1986; Runco, Millar, Acar, & Cramond, 2010;
Preckel, et al., 2006; Sligh, Conners, & Roskos-Ewoldsen, 2005). Also, in a meta-analytic
study, using 21 studies with totally 45.880 participants, reported evidence that empirical
findings do not support the threshold hypothesis, between measures of cognitive ability (designed to measure g) and measures of creativity and divergent thinking (Kim, 2005). Sligh
and colleagues (2005) stated inverse this theory effect, underlining a larger correlation of
intelligence and creativity in the high ability group.
Without threshold effects, other group studies investigated the relationship creativity and
intelligence. The most famous of them is the Wallach and Kogan’s study (Silvia, 2008). They
found that the creativity tests did not correlate with the intelligence tests (average r = .09).
Silvia has reanalysis that data. Results revealed that relationship between creativity and intelligence were found significantly and modestly level. In other study, Plucker (2010) has
reanalyzed the Torrance’s data from 1958 to 2010. Average IQ score for the participant was
121. Three models were established. Results implied creativity and intelligence may simply
not be highly or even moderately correlated.
Also, some studies could not detect a relationship between creativity and intelligence. Richmond (1966) examined the relationships among creative, by TTCT, cognitive, and affective
production of students with monozygotic and dizygotic twins. The study results indicated
insignificant differences between creativity and intelligence.
4
Türk Üstün Zekâ ve Eğitim Dergisi, 2015, 5/1
Şahin
In different context hold a study; Batey, Furnham and Safiullina (2010) sought to examine the
contribution of gF and gC in predicting three indices of creativity. Creativity index scores
were found to be positively and significantly related to gF (r= .29), but not significantly gC (r=
.10). In same study, Batey, Chamorro-Premuzic, and Furnham (2009) was investigated the
contribution of gF and IQ in predicting DT. DT fluency was significantly and positively related to the two measures of intelligence (gF r= .34, and IQ r= .43).
Especially, psychologists interested in the structure of intelligence have relied on factor analysis. Spearman (1904) is one of the pioneer researchers who use this technique. In Thurstone’s multiple factor model, Horn and Catell’s gF and gC theory, Guilford’s SOI theory,
and Carroll’s hierarchical model of intelligence are pioneer intelligence theories developed
through using factor analysis technique. Except the basic studies mentioned above, there is a
large literature which the factor analysis technique is used in order to understand the structure of the intelligence/ ability. The studies related to factor analysis within the frame of intelligence theories will not be discussed anymore since they aren’t listed in the primary objectives of this study.
As stated above, the experimental researches which the question “Are the creativity potential
and general intelligence the same or do they consist of different structures?” are analyzed
through factor analysis technique are rather limited on the contrary to the rich literature on
the field of threshold effect although there is a highly rich litereature on the relationships
between creativity and intelligence. Wallbrown, Wallbrown, and Wherry (1975) investigated
the construct validity of the Wallach-Kogan (W-K) Creativity Test through a hierarchical
factor analysis of inter-correlations among intelligence, creativity, and the other variables.
The intelligence domain was assessed by WISC-R test. Results indicated that a high degree of
separation was evident between the intelligence and creativity domain. According to W-K’s
assertion, their creativity may assess the discriminating validity of g.
Creativity Style: Adaptation-innovation
When the studies on the creativity are chronologically analyzed, the question of "To what
degree is this person creative?" is investigated in the beginning while the current studies focus on the question "How are you creative?” The objective of the level access to investigate
creativity was to estimate the capability or traits of creative ability. The spotlight of this second question is related to the manner, form, or style of the creative behavior (or performance). Style means the inclinations or peculiarities which denote a steady manner or way of
showing creativity (Isaksen & Puccio, 1988).
Kirton (2011), explain the adaptors and innovators style:
…..The more adaptive prefer their problems to be associated with more structure, and with
more of this structure consensually agreed, than those who are more innovative. The more innovative are more tolerant, at least while in the pursuit of a solution, of a looser guiding strucTurkish Journal of Giftedness & Education, 2015, 5/1
5
Şahin
ture. However, all brains need such structures or they cannot operate… Many structures are
required, e.g., the preferred style with which we solve problems, the content of our memory,
and our array of skills. Other vital guidelines that are built up by learning are our attitudes
and beliefs… Adaptors and innovators do so differently. ….One way summing up these differences is to say that the more adaptive prefer to solve problems by the use of rules (all cognitive
structures) and the more innovative do so despite the rules (pg.4).
The studies were designed especially to test the style/ level distinction, also support the conceptualization of the KAI continuum as a style dimension. In an early study, Kirton (1978, as
cited in Isaksen & Puccio, 1988) investigated the tie between the inventory and the Word
Fluency measure of the Primary Mental Abilities Battery, the Utilities and Alternate Uses
Tests, the Otis (Higher Form A) intelligence test and an English qualifying examination. The
correlations between his style of measuring and the levels of those measurements were
found to be weak and nonsignificant. Torrance and Yun Horng (1980) studied the relationship between Kirton's measure and a battery of creative level measures. There were convincing interrelationships between Kirton's measure and a number of these level measures.
It was concluded after the analytic studies with several factors that creativity is one magnitude within divergent thinking tests (Proctor & Burnett, 2004; Runco, Plucker, & Lim, 2002–
2001; Ayas & Sak, 2014), which are the most commonly used to estimate the creative potential. Clapham (1998, 2004) investigated factor structure on the TTCT. He inferred that the
scores of the TTCT primarily reflected one general factor. However, Azevedo’s (2007, as cited
in Primi, Nakado, Morais, Almeida, & David, 2013) study results’ has revealed two factors,
the first consisting of fluency, originality, and resistance to premature closure, and the second of creative strength, title abstraction and elaboration, in the Portugal sample. Recently, a
two-factor model of creativity, especially based on KAI, has been found to be a better fit than
are one dimensional models (e.g. Kim, 2006; Kim, Cramond, & Bandalos, 2006; Krumm,
Lemos, & Filippetti, 2014).
Kim, Cramond, and Bandalos (2006) analyzed the underlying structure of TTCT figural
forms as a model of creative functioning. In the study, it was nominated that a model with
Innovative factor and Adaptive factor would perfectly fit for the entire sample. According to
this model, Innovative involved Fluency and Originality; Adaptive involved Elaboration and
Abstractness of Titles; and both factors were in relation to Resistance to Premature Closure.
In a similar study by Kim (2006), two-factor structure was tested. TTCT–Figural Form A was
used. Results indicate that the innovative factor is loaded by fluency, originality, and resistance to premature closure, whereas the adaptive factor is loaded by elaboration, abstractness of titles, and creative strengths.
A similar study was performed by Krumm, Lemos and Filippetti (2014). They examined the
structure of creativity calculated by the TTCT-Figural, Form B, via two general factors; innovative and adaptative in a sample of Spanish-speaking children. In the study, the two factors
6
Şahin
were confirmed. Results showed that the innovative factor contained the fluency and originality and the adaptive factor was contained the elaboration, abstractness of titles, and resistance to premature closure abilities. However, Isaksen and Puccio (1988) suggested that
the distinction between creative style and creative level as measured by the TTCT might not
be as clear as asserted by Kirton. They found that innovators were statistically and significantly more fluent and more original.
Anecdotally, the educated participants of the TTCT have noticed that there are two types of
people. One type was people who produced instant and peculiar feedbacks and had better
scores on fluency and originality; the other type was people who were thinking in detailed
and profoundly and did better on elaboration and abstractness of titles (Kim, Cramond, &
Bandalos, 2006; Kim, 2006).
The studies which were summarized above and which the creativity styles of the individuals
were analyzed are the researches sustained with the general population. According to Shiyko, Rim and Grimm (2012); the researcher specifies some model with the assumption that
different subgroups in the sample will have different parameter values such as heterogeneity. Heterogeneity is often present in empirical studies, researchers should always consider
potential sources of heterogeneity. In many instances, the researcher may not even be aware
of the fact that heterogeneity is causing estimation problems. In this case, researchers need to
apply approaches that identify and treat unobserved heterogeneity in the samples (Hair,
Hult, Ringle, & Sarstedt, 2014). Therefore, it is recommended that all new models should be
examined and validated in a broad sample prior to any subgroup comparisons (Bryne, 2010).
In one of their research on creativity; Kaufman, Cole, and Baer (2009), also stated that the
subgroups consisting gifted students might mask the general results. Moreover, the studies
which analyze the topic of threshold effect present contradictory results.
When the studies mentioned above are reviewed in this sense, no research was obtained related to revealing the fact that whether the creative thinking capabilities of the gifted individuals in the literature are listed under a single factor or more than one factors. When the
structures which the intelligence and creative thinking capabilities are grouped are analyzed,
a single research was obtained. In the aforementioned research, the average intelligence was
sustained with individuals. From this point of view, it was decided to conduct this study.
The general purpose of the research is to determine structures which the creative thinking
capabilities of the gifted students and their intellectual structure is grouped and the structures which their creative thinking capabilities are solely grouped. Within the frame of this
general purpose, the answers will be sought for the following questions:
1. Under which structures do the TTCT subscores of the gifted students appear?
2. Under which structures do the TTCT subscores of the gifted students and the WISC-R
subscales scores appear?
Turkish Journal of Giftedness & Education, 2015, 5/1
7
Şahin
Method
Study Group
For this study, Istanbul Avcılar District Directorate of Education maintained a project, funded by the Istanbul Development Agency, partial data in order to identification students was
used. Data were collected with convenience sampling method and obtained through the
Avcılar Province. 278 primary school students which included grade range of 1 to 3 (age
range from 6:00 to 9:60; 76 of students 6:00 to 7:00, 71 of students 7:00 to 8:00, 103 of students
8:00 to 9:00, 28 of students of 9:00-9:60) were applied intelligence and creativity test. The intelligence score of the students was determined as +1≥ standard deviation (IQ score of 115
and above). 89 of the students who are identified as gifted were in the first grade (Female=
33, Male= 56), 83 of them were in second grade (Female= 30, Male= 53), and 106 of them were
in the third grade (Female= 38, Male= 68).
Data Collection Tools
Wechsler Intelligence Scale for Children-Revised (WISC-R). WISC-R was developed, based on the concept of one-dimensional intelligence is a measurement tool. It is
used to determine level of students' intelligence. It was developed by Wechsler in 1949 and
was revised in 1974. IQ and factor Index scores yield standard scores with a mean of 100 and
a standard deviation of 15 (Özgüven, 2007). The test was adapted to Turkish by Savaşır and
Şahin (1994, as cited in Tan, Soysal, Aldemir, & Işık, 2012) for 6-16 age group. Two half-test
reliability was calculated as .97 for total intelligence section. Correlation between sub-tests
was between .51 and .86. In this study, Guttman split-half coefficient is .93 total scale.
The threshold cut-off point may be assessed differently in the studies which giftedness is
described according to the psychometric approach. In this study, the students having the
standard deviation values of +1≥ were regarded as gifted ones inspiring the classifying system of Silverman (1998).
Torrance Thinking Creativity Test (TTCT). One of those is the most widely used
TTCT among to developed for measuring the divergent thinking (Kim, Cramond, & Bandalos, 2006; Runco & Acar, 2012). The TTCT is based on Guilford’s SOI concept. The TTCTFigural consists of three activities: Picture construction, picture completion, and repeated
figures of lines or circles. Students’ performance in creative thinking was measured using the
TTCT, figural forms (Kim, Cramond, & Bandalos, 2006). The post-1984 version of the test
consists of five norm-referenced subscales: Fluency, originality, elaboration, abstractness of
the titles and resistance to premature closure. They are derived from the same response data.
In this study, 2007 version of the test was used but the norm study had not been administered for Turkey for this version. However, it was noted that the studies were conducted in
different cultures with TTCT figural forms and no difference was observed in the creativity
8
Şahin
potential according to the variables such as gender, race, socio-cultural and educational factors (Cramond, 1993, as cited in Kim, Cramond, & Bandalos, 2006). Considering this result,
the grade norms of United States of America, where the test was first developed, has been
used in this study. Grade level (from 1 to 3) KR-21 reliability scores are computed as .87, .86
and .87, respectively (Torrance, 2008). In this study, Guttman split-half coefficient is .72 total
scale.
Data Analysis
Confirmatory Factor Analysis (CFA) were conducted to test the fit of several factor models
including one, two and, three-factor models using the LISREL program (Jöreskog & Sörbom,
1993), because of the technique of CFA analyzes a priori measurement models in which both
the number of factors and their correspondence with the indicators are explicitly specified
(Kline, 2011).
According to Myers, Ahn and Jing (2011), 300 or more subjects were considered enough in
society-based studies in order to execute CFA. The number of the participants (n= 278) in this
study was considered enough to execute analysis. The values of univariate skewness and
kurtosis were examined to see whether each variable was approximately normally distributed. In the analyses, Robust Maximum Likelihood was applied, because of values of the
skewness and kurtosis were greater than |2.0|.
In order to interpret the fit of each model, I followed the suggested indexes of Kline (2011).
This included reporting goodness of fit index (GFI), comparative fit index (CFI), root mean
square error of approximation (RMSEA) or standardized root mean square residual (SRMR).
The consistency (Parsimonious) is regarded as a criteria for choosing among the alternative
models. The Parsimony Goodness-of-Fit Index (PGFI), the Akaike Information Criterion
(AIC), the Consistent AIC (CAIC) and Expected Cross-Validation Index (ECVI) are the
measures related to the consistency of the models used in the assessment of consistency
(Hooper, Coughlan, & Mullen, 2008). Although both PGFI and PNFI take values between
zero and one, higher values show better consistency. To be known as “information criteria”;
the AIC, CAIC, and ECVI indices are the indicators which are used in the comparison of
more than one models, the low levels of those three indicators mean better consistency, on
the contrary to -PGFI and PNFI (Jöreskog & Sörbom, 1993).
9
Şahin
Results
The values of the mean and standard deviation of the TTCT and WISC-R subscales are reported in Table 1.
Table 1. Descriptive Statistics
Scale
Subscale
WISC-R
Information
Similarities
Arithmetic
Vocabulary
Comprehension
Picture completion
Picture arrangement
Block design
Object assembly
Coding
WISC-R Total
Fluency
Originality
Elaboration
Abstractness of titles
Resistance to premature closure
TTCT
M
13.01
15.86
15.63
8.72
11.31
11.09
11.70
12.42
13.79
4.77
129.76
92.32
93.56
99.23
88.68
94.55
SD
4.01
3.00
3.30
2.43
3.21
3.27
3.30
3.35
3.31
1.26
9.93
18.25
20.62
29.43
30.71
22.94
The values of the mean and standard deviation of the TTCT and WISC-R subscales are reported in Table 1. WISC-R consists of 10 sub-scores which its mean varied between
15.86±3.00 and 4.77±1.26. Total score is 129.76±9.93. TTCT consists of 7 items that vary between 99.23±29.43 and 88.68±30.71.
Under which Structures do the TTCT Subscores of the Gifted Students Appear?
Within the scope of the first question of the research, two different models were established.
In the first of the models, the single factor structure of TTCT subscores was analyzed. In the
other model, the two-factor model which was developed being inspired from KAI creativity
style was established. Fit indexes for the one- and, two- factor models are shown in Table 2.
In the analysis, standardized CFA values were analyzed.
Table 2. Results of Model Comparison with One, Two, and Three Factors
Models
χ²
df
χ²/df
GFI
CFI
RMSEA
SRMR
Model 1
Model 2
10.25*
5.11*
5
4
2.05
1.28
.99
.99
.99
1.00
.06
.03
.02
.02
Model 3
Model 4
473.97**
503.12**
64
87
7.41
5.78
.79
.81
.93
.93
.15
.13
.09
.14
2.50≤ good (Kline,
2011),
≤5.00 poor coherence
(Hooper, Coughlan, &
Mullen, 2008)
.90≥ good, .90< poor coherence (Hooper, Coughlan, &
Mullen, 2008; Hu & Bentler, 1999)
Criteria
p > .05, ** p < .01.
*
10
.05≤ perfect,
.06≤ good (Hu
& Bentler,
1999)
.08≤ good (Hu
& Bentler,
1999)
≤10.00 poor coherence (Kline,
2011)
Şahin
The χ²/df values of the Model 1 and Model 2 were found as 2.05 and 1.28. It is indicated that
both models are a good fit index. GFI and CFI values posited also a good coherence. Both of
the SRMR values were seen to be a good fit index, too. The RMSEA values of the Model 1was
found as .06, this indicates a perfect coherence, but Model 2 estimated good coherence. As
can seen Figure 2; Model 2 results posited that innovative factor is loaded by fluency, originality, and, elaboration, however the adaptive factor is loaded by abstractness of titles, and
resistance to premature closure. But, the results of Model 1 include all subscores. According
to values of goodness of fit index, the Model 2 fit to seen better than Model 1. Both of two
models were further analyzed by examining values of parsimonious fit index.
Figure 1. Model 1. Titles, AKK= Fluency, ORJ= Originality, KAP= Resistance to premature closure, DET=
Elaboration, BAS= Abstractness of titles.
Figure 2. Model 2. Titles, AKK= Fluency, ORJ= Originality, KAP= Resistance to premature closure, DET=
Elaboration, BAS= Abstractness of titles, ADAPT= Adaptive, INOV= Innovative.
11
Şahin
Table 3. Values of Parsimonious Fit Index.
Models
PGFI
PNFI
AIC
CAIC
ECVI
Model 1
.33
.49
30.25
76.53
.11
Model 2
.26
.40
27.11
78.01
.11
Model 3
.56
.75
527.97
652.92
.66
Model 4
.59
.76
569.12
721.83
.87
PGFI, PNFI, ACI, CAIC and ECVI values of the Model 1 and Model 2 are .33 and .26; .49 and
.40; 30.25 and 27.11; 76.53 and 78.01; .11 and .11, respectively. According to values of PGFI,
PNFI, and CAIC it is indicated that Model 1 fit to seen better than Model 2. However, AIC
showed contrary of that. ECVI value indicated that both of two model is seen the same.
Model 1 and 2 were also investigated by examining parameter estimates. In the other hand,
low R2 values suggested contrary (Kline, 2011). While fluency R2 value was found as .19, the
other subscores values were .60 and above.
Under which Structures do the TTCT Subscores and WISC-R Subscale Scores of
the Gifted Students Appear?
In order to determine the structures which intelligence and the capacities of creative thinking
appear, two different models were established within the frame of the first question of the
research. The whole WISC-R IV subscale scores and TTCT subscores were analyzed within
the structure of single factor. However, the established factor didn’t function. Then, the twofactor structure was tested. In the two-factor structure, the t values of elaboration and resistance to premature closure wasn’t found significant in the model. The aforementioned
subdimensions were respectively excluded from the model and the analyses were repeated.
In conclusion, the two-factor structure which was projected in Figure 3 was obtained.
Fit indexes for the two- and, three- factor models are shown in Table 2. As can seen Figure 3,
Model 3 results pointed that the WISC-R factor, called WTOP, is loaded by information, similarities, arithmetic, vocabulary, comprehension, picture completion, digit symbol, picture
arrangement, block design, object assembly, and symbol search, whereas the TTCT subscores
is loaded fluency, originality, and abstractness of titles. However, a three-factor emerged in
Model 4 (Figure 4).
12
Şahin
Figure 3. Model 3. Titles, WGEN= Information, WBEN= Similarities, WAR= Arithmetic, WSOZ= Vocabulary, WYAR= Comprehension, WRES=Picture completion, WKUP=Block design, WPAR=Picture arrangement, WSIF= Coding, WLAB=Object assembly, AKK= Fluency, ORJ= Originality, DET= Elaboration.
Figure 4. Model 4. Titles, WGEN= Information, WBEN= Similarities, WAR= Arithmetic, WSOZ= Vocabulary,
WYAR= Comprehension, WRES=Picture completion, WKUP=Block design, WPAR=Picture arrangement,
WSIF= Coding, WLAB=Object assembly, AKK= Fluency, ORJ= Originality, KAP= Resistance to premature
closure, DET= Elaboration, BAS= Abstractness of titles. ADAPT= Adaptive, INOV= Inovative.
13
Şahin
Discussion
The overall objective of this study is to examine the structure of intelligence – creativity and
creativity at the latent variable. For the first problem statement, I inspired the Wallbrown,
Wallbrown, and Wherry’ (1975) study and in the second by Kim (2006), Kim and colleagues
(2006), Krumm and colleagues (2014) were inspired.
Under which Structures do the TTCT Subscores of the Gifted Students Appear?
It can be seen that the chi-square values and good fit index suggested that the proposed
Model 2 in this study was a much better fit than Model 1. Figure 2 illustrated two – factor
model. Results indicate that the innovative factor is loaded by fluency, originality, and elaboration, whereas the adaptive factor is loaded by and abstractness of titles, and resistance to
premature closure. Parsimonious index supported it. Also, the large values of the factor loadings and large indicated that the subscales were a good measure of their factors (Kline, 2011).
He points out that fluency subscale is not as highly related to the innovative factor as the
other subscales loaded on that factor while other sub-factors could measure the R2 value factors well.
The emerge of TTCT sub-scores within a two-factor structure is parallel with Krumm,
Lemos, and Filippetti (2014), Kim (2006), Kim, Cramond, and Bandalos (2006), and Azevedo
(2007, as cited in Primi, et al., 2013) studies results’. However, they were a bit more different
than this study results. In the studies of Kim (2006) and Kim, Cramond, and Bandalos (2006),
it appeared that resistance to premature closure was related to both adaptive and innovative
factors. In the study of Krumm, Lemos, and Filippetti (2014), fluency and originality was
loaded by innovative, whereas the other subscores was loaded by adaptive. Additionally,
Azevedo (2007, as cited in Primi, et al., 2013) found that a two-factor structure emerged from
the TTCT subscores that occurs at the end of the study. The aforementioned studies are parallel with the emerging of TTCT scores within a two-factor structures. Another similarity is
that the fluency and originality appeared within a continuous factor while the abstractness of
titles emerged within another continuous factor. It was seen that the other factors may
emerge within different factors in different studies.
Five different studies, including this one, contains participants in Turkey, the USA and Spanish speaking countries, and Portugal from different age ranges, intelligence levels and cultures. The creativity style may differ according to gender (Krumm, Lemos, & Filippetti, 2014)
and grade levels (Kim, Cramond, & Bandalos, 2006). The TTCT-Figural scores is purported
to be fair in terms of gender, race, socioeconomic status, and cultural backgrounds (Cramond, 1993, as cited in Kim, Cramond, & Bandalos, 2006). The reasons for the consistency
and versability in the structures in which TTCT subscores emerge is another topic to be
deeply analyzed.
14
Şahin
In addition to these findings, the emerging of TTCT sub-scores within a two-factor structure
is inconsistent with theoretical literature on the TTCT in that Torrance (2008) suggested five
different factors, and TTCT is not unidimensional, as proposed by Clapham (1998, 2004). The
results of CFA showed that the two-factor model proposed in this study had a much better
fit than the one general factor model. The findings of this study endorsed the observations of
the test scorers (Kim, Cramond, & Bandalos, 2006; Kim, 2006), theoretically interpretation of
Kirton’s (2011) and several studies results’ (e.g., Isaksen & Puccio, 1988; Kim, Cramond, &
Bandalos, 2006; Kim, 2006; Krumm, Lemos, & Filippetti, 2014; Torrance & Horng, 1980).
Under which Structures do the TTCT Subscores and WISC-R Subscale Scores of
the Gifted Students Appear?
In order to determine the structures which TTCT subscores and WISC-R subscale scores of
the gifted student exist, all the scores were tested in a single-factor. CFA parameters pointed
out that the structure didn’t function. There may be a few basic causes. First of them may be
the result of focusing of the intelligence tests in order to measure the g through TTCT following the SOI model developed by Guilford on different thinking abilities (convergent – divergent thinking).
Wallbrown, Wallbrown, and Wherry (1975) postulated that the creativity domain included a
general creativity factor but bifurcated at the primary level to a visual creativity and a verbal
creativity factor. In another study which the creativity is analyzed focusing on the field, seven different structures were observed (Kaufman, Cole, & Baer, 2009). Also, a low level of
relationship was observed between TTCT verbal and figural tests (Cramond, MatthewsMorgan, Zuo, & Bandalos, 2005). These results may indicate another reason for not supporting a single-factor structure in this study. Because, there is a measurement in WISC-R IV
which includes the fields such as general knowledge and language competencies while only
figural field is measured in TTCT Figural form.
Upon not supporting the single-factor structure, two different models containing two and
three factors were established. The chi-square value and good fit index suggested that Model
4 (in Figure 4) is fitter than Model 3 (in Figure 3). Additionally, model 4 values indicated that
elaboration R2 values were highly related to adaptive factor, whereas similarities, arithmetic,
vocabulary, comprehension, picture completion, picture arrangement, block design and object assembly of WISC-R subscales R2 values were highly related to WTOP factor.
It has been thought that these findings could be indirectly explained through the correlation
research findings which the relationship between the creativity and intelligence is analyzed.
In different studies, the correlation between the creativity and intelligence was determined
between .00 and .43 (Batey, et al., 2009; Batey, et al., 2010; Cho, et al., 2010; Fuchs-Beauchamp,
et al., 1993; Hamivand, 2012; Kim, 2005; Plucker, 2010; Preckel, et al., 2006; Richmond, 1966;
Runco & Albert, 1986; Runco, et al., 2010; Silvia, 2008; Sligh, et al., 2005; Şahin, 2014; Virgolim,
2005). Even, there are studies which cited negative correlation (Batey & Furnham, 2006). It is
15
Şahin
possible that two variables can indicate no correlation if they have a curvilinear relationship
(Schucmacker & Lomax, 2010). On the contrary, higher correlations between two factors indicate the overlapping of the structures.
In the study which the intelligence and creativity is factorially analyzed, the findings showing that both structures are independent of each other were obtained (Wallbrown, et al.,
2007). Those results are consistent with the findings of this research. When those results are
considered together, it can be said that Model 4 supports the results of the studies reporting
the intelligence and creative thinking ability are different structures.
In summary, the findings of this study points out that information related to the strong and
weak aspects of the creativity potentials of the gifted individuals depending on the TTCT
results as well as their creativity styles. Moreover, the point of view in the contemporary
intelligence theories which creativity is regarded as an ability independent from intelligence
was supported at the end of this study conducted with gifted students.
The researchers who feel interested in the topic may analyze whether the creativity styles of
the individuals differ among the individuals who are ranked different intelligence levels.
Moreover, this study was conducted in Turkey. Similar studies to be executed in different
cultures may provide opportunity to make comparison(s) between the cultures. Another
research topic is the instruments which may provide limited measurements in the fields the
item pool of tests may enable. In this research, the WISC-R was employed as the intelligence
test and the TTCT was used as the creativity test. Being able to conduct the researches which
different test batteries are used will provide obtaining more detailed information related to
the structures of intelligence and creativity.
Limitations
There is some limitedness in this study. The first of them is that the general intelligence and
the creativity potential (divergent thinking) of the individuals were limited. The other limitedness is related to the methodologies used in the studies which the relationship between the
creativity and intelligence is analyzed. Both in the correlation analyses and in the studies
which factor analysis technique and correlation analysis are employed, the linear relationships between the compared characteristic and the group of characteristics are measured.
The synergy (?) or the vice versa (?) between the aforementioned characteristics can’t be
measured. In other words, it can’t be measured whether the structures which may emerge
depending on dense interaction between both structures, namely, depending on the occasion
of different problems act dependently or under each other.
Acknowledgments: The author would like to thank Dilek ŞAHİN for her help with statistical analysis and comments.
16
Şahin
References
Ayas, B., & Sak, U. (2014). Objective measure of scientific creativity: Psychometric validity of
the creative scientific ability test. Thinking Skills and Creativity, 13, 195-205,
Doi:10.1016/j.tsc.2014.06.001.
Batey, M., & Furnham, A. (2006). Creativity, intelligence, and personality: A critical review of
the scatter literature. Genetic, social and general psychology monographs, 132(4), 355-429.
Batey, M., Chamorro-Premuzic, T., & Furnham, A. (2009). Intelligence and personality as
predictors of divergent thinking: The role of general, fluid and crystallised intelligence.
Thinking Skills and Creativity, 4, 60-69, Doi:10.1016/j.tsc.2009.01.002.
Batey, M., Furnham, A., & Safiullina, X. (2010). Intelligence, general knowledge and personality as predictors of creativity. Learning and Individual Differences, 20, 532-535,
Doi:10.1016/j.lindif.2010.04.008.
Bryne, B. M. (2010). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and
programming (2nd edt.), New York: Routledge Taylor and Francis Group.
Carroll, J. B. (1993). Human cognitive abilities: A survey of factor-analytic studies. New York:
Cambridge University press.
Cho, S. H., Nijenhuis, J. T., VanVianen, A. E., Kim, H. B., & Lee, K. H. (2010). The relationship
between diverse components of intelligence and creativity. The Journal of Creative Behaviour, 44, 125-137.
Clapham, M. M. (1998). Structure of the figural forms A and B of the Torrance Tests of Creative Thinking. Educational and Psychological Measurement, 58, 275-283.
Clapham, M. M. (2004). The convergent validity of the Torrance Tests of Creative Thinking
and Creativity Interest Inventories. Educational and Psychological Measurement, 64, 828841.
Cramond, B., Matthews-Morgan, J., Zuo, L. & Bandalos, D. (2005). A report on the 40-year
follow-up of the torrance tests of creative thinking: Alive and well in the new millennium. Gifted Child Quarterly, 49(4), 283-292.
Fuchs-Beauchamp K. D., Karnes, M. B., & Johnson, L. J. (1993). Creativity and intelligence in
preschoolers. Gifted Child Quarterly, 37, 113-117.
Gagne, F., (2005). From gifts to talents the DMGT as a developmental model, In Sternberg, R.,
J., Davidson, J., E., (Eds), Conceptions of giftedness (2nd edt. pg. 98-119), Cambridge:
Cambridge University Press.
Gardner, H. (1995). Reflections on multiple intelligences: Myths and messages. Phi Delta Kappan, 77(3), 200–203, 206–209.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2014). A primer on partial least squares
structural equation modeling (PLS-SEM). Thousand Oaks, California: Sage publishing.
Hamivand, L., (2012). A comparative study of creativity and intelligence of students in
Wechsler Intelligence Scale and children’s apperception test. Journal of American Sciences, 8, 184-188.
Heller, K. H., Perleth, C., & Lim, T. K. (2005). The Munich model of giftedness designed to
identify and promote gifted students, In Sternberg, R., J., Davidson, J., E., (Ed) Conceptions of giftedness (2nd edt. pg.327-342), Cambridge: Cambridge University Press.
Hooper, D., Coughlan, J., Mullen, M. (2008): Structural equation modelling: Guidelines for
determining model fit. Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), 53-60.
Horn, J. L., & Catell, R. B. (1966). Refinement and test of the theory of fluid and crystallized
general intelligences. Journal of Educational Psychology, 57(5), 283-270.
17
Şahin
Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis:
Conventional criteria versus new alternatives, Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55, Doi: 10.1080/10705519909540118.
Isaksen, S. G., & Puccio, G. J. (1988). Adaptation – innovation and the Torrance Tests of Creative Thinking: The level style – issue revisited. Psychological Reports, 63, 659-670.
Jauk, E., Benedek, M., Dunst, B., & Neubauer, A. C. (2013). The relationship between intelligence and creativity: New support for the threshold hypothesis by mean of empirical
breakpoints detection. Intelligence, 41(4), 212-221.
Jöreskop, K. G., & Sörbom, D. (1993). LISREL 8: Structural equation modeling with the SIMPLIS
command language. Uppsala University: Scientific Software International.
Kaufman, J. C., Cole, J. C., & Baer, J. (2009). The construct of creativity: Structural model for
self-reported creativity ratings. Journal of Creative Behavior, 43(2), 119-123,
Doi: 10.1002/j.2162-6057.2009.tb01310.x.
Kaufman, J. C., Kaufman, S. B., & Lichtenberg, E. O. (2011). Finding creative potential on
intelligence tests via divergent production, Canadian Journal of School Psychology, 26(2)
83– 106, Doi: 10.1177/0829573511406511.
Kaufman, J. C., Kaufman, S. B., Burgess, S. A., Beghetto, R. A., & Persson, R. (2009). Creative
giftedness: Beginnings, developments, and future promises. In L. Shavinia
(Ed.), Handbook of giftedness (pg. 585-598). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
Kim, K. H. (2005). Can only intelligent people be creative? A meta-analysis, Journal of Secondary Gifted Education, 16, 57-66.
Kim, K. H. (2006). Is Creativity unidimensional or multidimensional? analyses of the Torrance Tests Of Creative Thinking, Creativity Research Journal 18(3), 251–259.
Kim, K. H. (2009). Factor analyses creativity, In Kerr, B. (Ed) Encyclopedia of giftedness, creativity and talent (Vol.1), (pg.347-350), California: Sage publishing.
Kim, K. H., Cramond, B., & Bandalos, L.D. (2006). The latent structure and measurement
ınvariance of scores on the torrance tests of creative thinking-figural. Educational and
Psychological Measurement, 66, 459-477.
Kim, K. H., Cramond, B., & VanTassel-Baska, J. (2010). The relationship between creativity
and intelligence. In J. C. Kaufman, & R. J. Sternberg (Eds.). Handbook of creativity
(pg.395-412). Cambridge: Cambridge University Press.
Kirton, M. J. (2011). Adaption–innovation: In the context of diversity and change (reprint).
NewYork: Routledge.
Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling (3rd edt.), NewYork:
Guilford Press.
Krumm, G., Lemos, V., & Filippetti, V. A. (2014). Factor structure of the Torrance Tests of
Creative Thinking Figural Form B in Spanish-speaking children: Measurement invariance
across
gender.
Creativity
Research
Journal,
26(1),
72-81,
Doi:10.1080/10400419.2013.843908.
Myers, N. D., Ahn, S., & Jin, Y. (2011). Sample size and power estimates for a confirmatory
factor analytic model in exercise and sport: A monte carlo approach. Research Quarterly
for Exercise and Sport, 82(3), 412-423.
Özgüven, İ. E. (2007). Psikolojik testler (Psychological tests), Ankara: Sistem publishing.
Primi, R., Nakano, T. C., Morais, M. F., Almeida, L. S., & David, A. P. M. (2013). Factorial
structure analysis of the Torrance Test with Portuguese students (Análise da estrutura
fatorial dos Testes de Torrance em estudantes portugueses), Estud. psicol. [online],
30(1), 19-28.
18
Şahin
Plucker, J. A. (2010). Is the proof in the pudding? Reanalyses of Torrance's (1958 to Present)
longitudinal
data,
Creativity
Research
Journal,
12(2),
103-114,
Doi:
10.1207/s15326934crj1202_3.
Preckel, F., Holling, H., & Wiese, M. (2006). Relationship of intelligence and creativity in gifted and non-gifted students: An investigation of threshold theory. Personality and Individual Differences, 40, 159-170, Doi: 10.1080/10400410409534553.
Proctor, R. M. J., & Burnett, P. C. (2004). Measuring cognitive and dispositional characteristics of creativity in elementary students. Creativity Research Journal, 16(4), 421–429.
Renzulli, J. S. (2005). The three-ring conception of giftedness: A developmental model for
promoting creative productivity, In Sternberg, R. J., Davidson, J. E., (Ed) Conceptions of
giftedness (2nd ed. pg.246-279), Cambridge: Cambridge University Press.
Richmond, B. O. (1966). Creativity in monozygotic and dyzygotic' twins. ERIC Number:
ED109580, University of Georgia.
Runco, M. A. (2007). Creativity theories and themes: Research, development, and practice.
NewYork: Elsevier Academic Press.
Runco, M. A., & Acar, S. (2012). Divergent thinking as an indicator of creative potential, Creative Research Journal, 24, 66-75.
Runco, M. A., & Albert, R. S. (1986). The threshold theory regarding creativity and intelligence: An empirical test with gifted and nongifted children, The Creative Child and
Adult Quarterly, 11, 212-218.
Runco, M. A., Millar, G., Acar, S., & Cramond, B. (2010). Torrance tests of creative thinking as
predictors of personal and public achievement: A fifty-year follow- up, Creativity Research Journal, 22(4), 361-368, Doi: 10.1080/10400419.2010.523393.
Runco, M. A., Plucker, J. A., & Lim, W. (2001). Development and psychometric integrity of a
measure of ideational behavior, Creativity Research Journal, 13(3-4), 393–400, Doi:
10.1207/S15326934CRJ1334_16.
Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (2010). A beginner’s guide to structural equation modeling (3
edt.), NewYork: Routledge publishing.
Silverman, L. K. (1998). The highly gifted, In Vantassel-Baska, J., (Ed), Excellence in educating
gifted and talented learners, (3rd edt., pg.115-128), Colorado: Love Publishing.
Silvia, P. L. (2008). Creativity and intelligence revisited: A latent variable analysis of Wallach
and
Kogan
(1965),
Creativity
Research
Journal,
20(1),
34–39,
Doi:
10.1080/10400410701841807
Shiyko, M. P., Ram, N., & Grimm, K. J. (2012). An overview of growth mixture modeling a
simple nonlinear application in openmx. In Hoyle, R. H. (Eds.) Handbook of structural
equation modeling, (pg.532-546), New York: Guilford Press.
Sligh, A. C., Conners, F. A., & Roskos-Ewoldsen, B. (2005). Relation of creativity to fluid and
crystallized intelligence. Journal of Creative Behavior, 39, 123-136, Doi: 10.1002/j.21626057.2005.tb01254.x
Spearman, C. (1904). General intelligence. Objectively determined and mesaured. The American Journal of Psychology, 15, 201-292.
Sternberg, R. J. (2005). The WICS model of giftedness, In Sternberg, R., J., (Eds), Definitions
and conceptions of giftedness, (2nd ed., pg.327-342), California: Sage Publication.
Sternberg, R. J., Jarvin, L., & Grigorenko, E. L. (2011). Explorations in giftedness, NewYork:
Sternberg, R. J., & Lubart, T. I. (1991). An investment theory of creativity and its development. Human Development, 34, 1-32.
19
Şahin
Stoeger, H. (2009). The history of giftedness research, In Shavinina, L. V., (Eds), International
handbook on giftedness, (pg.17-38), Pergemon Publication, Doi: 10.1007/978-1-4020-61622.
Şahin, F. (2014). Yaratıcılık-zekâ ilişkisi: yeni kanıtlar (Relationship of creativity and intelligence: New evidence). Elementary Education Online, 13(3), 1516-1530, Doi:
10.17051/io.2014.02374.
Tan, S., Soysal, Ş., Aldemir, S., & Işık, B. (2012). Üstün zeka düzeyindeki bir grup öğrencinin
WISC-R profillerinin incelenmesi (A group of students at the level of gifted investigation of WISC-R profiles). Yeni Tıp Dergisi, 29, 170-173.
Torrance, E. P., & yun Horng, R. (1980). Creativity and style of learning and thinking characteristics of adaptors and innovators. The Creative Child and Adult Quarterly, 5,
80-85.
Torrance, E. P. (2008). The Torrance Tests of Creative Thinking: Norms-technical manual. Bensenville, IL: Scholastic Testing Service.
Virgolim, A. M. (2005). Creativity and intelligence: A study of Brazilian gifted and talented students (unpublished master thesis). University of Connecticut.
Wallbrown, F. H., Wallbrown, J. D., & Wherry, R. J. (1975). The construct validity of the Wallach-Kogan Creativity Test for inner-city children. The Journal of General Psychology,
92, 83-96.
20
2015, Cilt 5, Sayı 1, 21-43
2015, Volume 5, Issue 1, 21 -43
______________________________________________________
Validity and Reliability Study of
Questionnaire on Self-Regulated
Learning -7 Turkish Version
Öz-Düzenleyici Öğrenme-7
Ölçeğinin Türkçe Versiyonunun
Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması
Marilena Z. Leana-Taşcılar1
Abstract
Öz
The purpose of this study is to make the
Turkish adaption, and to evaluate the
psychometric properties, of the Questionnaire
on Self-Regulated Learning-7 (SRL-7). During
the language adaptation process, 10 language
specialists evaluated the adaptation indexes. In
the language validation study, 41 lycée
students completed both the English and
Turkish forms of the questionnaire. To
determine reliability and validity, 214 students
were asked to participate. Results of reliability
analysis of the sub-scales made with KR20
were .84 for self-regulated learning, .70 for
unreflective/impulsive and .72 for external. A
Rasch analysis intended to evaluate internal
consistency showed acceptable infit, outfit and
DIF. Finally, predictive validity analysis
indicated positive correlation between selfregulated learning and both intrinsic
motivation
and
achievement;
unreflective/impulsive and external correlated
positively with extrinsic motivation, and
negatively with achievement. Thus, the
Turkish version of SRL-7 is a valid and reliable
measurement, which can be used in further
studies.
Key Words: Self-regulated learning, SRL-7,
Rasch analysis, gifted and talented students
Bu araştırmada Öz-Düzenleyici Öğrenme-7
Ölçeğinin (ÖDÖÖ-7) Türkçe dil uyumu,
geçerlik ve güvenirlik çalışmasının yapılması
amaçlanmıştır. Dil uyumu aşamasında 10
uzmanla çalışılmış ve maddelerin uyum
indeksleri belirlenmiştir. Tercüme işlemleri
tamamlandıktan sonra, ölçeğin dil geçerliği
için 41 lise öğrencisine (17 erkek, 24 kız)
ölçeğin
İngilizce
ve
Türkçe
formları
uygulanmıştır. Ölçeğin güvenirlik ve geçerlik
çalışmaları için toplamda 214 (108 erkek, 106
kız) 4. ve 7. sınıf öğrencisiyle çalışılmıştır.
Profillerin güvenirliği KR20 formülü ile
hesaplanmış ve öz-düzenleyici alt boyut .84,
düşüncesiz-dürtüsel alt boyut .70 ve dıştan
denetimli alt boyut .72 olarak saptanmıştır.
İçsel yapı geçerliliği için yapılan Rasch analizi
sonuçları iç uyum, dış uyum ve değişen
madde fonksiyonlarının kabul edilebilir
olduklarını; yordama geçerliği sonuçları ise
ölçekteki profillerin motivasyon ve başarı
arasındaki ilişkilerinin alan yazınla tutarlı
olduğunu göstermiştir. Sonuç olarak ÖDÖÖ7'nin Türkçe formunun geçerli ve güvenilir bir
araç olduğu ve ileride üstün zekâlı ve
yetenekli
öğrencilerle
yapılacak
olan
araştırmalarda
kullanılabileceği
düşünülmektedir.
Anahtar Sözcükler: öz düzenleyici öğrenme,
ÖDÖÖ-7, Rasch analizi, üstün zekâlı ve
yetenekli çocuklar
Summary
The Purpose and Significance: The ‘nature vs. nurture’ controversy continues to be a
subject for discussion in the field of psychology (Simonton, 2001). Since Galton (1865), a
number of researchers have seen talent as largely the result of inherited ability, while
Correspondence Author, Assist. Prof., Special Education Department, Gifted Teacher Training Program,
Hasan Ali Yücel Education Faculty, İstanbul University, Turkey; [email protected]
©Türk Üstün Zeka ve Eğitim Dergisi/Turkish Journal of Giftedness & Education
1
Leana-Taşcılar
Öz-Düzenleyici Öğrenme Ölçeği
Ericsson (1996) and others claim that 10,000 hours of practice create expertise. A further two
subjects under discussion are the development of talent and of expertise (Gobet, 2013).
Simonton (2001), however, states that talent is created by a combination of the best personal
characteristics for the development of expertise. Studies (Ericsson, Krampe, & Tesch-Romer,
1993; Richman, Gobet, Staszewski, & Simon, 1996) emphasis the importance of regular
practice in the development of talent and the acquisition of expertise. Ericsson (2003) states
that in order to become expert in any field, the possession of skills such as cognitive
rearrangement of the task, the selection of appropriate techniques and strategies, and selfevaluation of the learning process – in short, problem-solving abilities - is required. These
characteristics of deliberate practice are seen as important dimensions of self-regulation
(Boekaerts, Zeidner, & Printich, 2000; Winne & Perry, 2000; Zimmerman, 1989).
Thus we see that self-regulated learning is a very important ability for the tracking of one’s
own learning process. Recently, Stoeger and Ziegler (2005) have proposed a model for selfregulated learning in which the possession of certain abilities is required for each step in this
process: in the first step, that of assessing one’s own learning; in the second, that of setting
suitable learning goals; in the third, that of choosing an effective learning strategy; in the
fourth, the application of a consistent learning strategy; in the fifth, that of monitoring one’s
own learning process; in the sixth, that of adjusting one’s learning strategy accordingly; and
in the last, that of assessing learning outcomes. In every step, students can exhibit three
different profiles: (1) self-regulated; (2) unreflective/impulsive; or (3) external. The
Questionnaire on Self-Regulated Learning-7 (SRL-7) was developed in order to determine
self-regulated learning profiles for each of the above steps. The purpose of this study is to
make an adaptation for Turkey of SRL-7 and to demonstrate its psychometric properties.
Method: Language adaptation was carried out by 10 language specialists. First, 3 different
specialists did the translation from English to Turkish. Secondly, one language specialist
carried out the back translation. Comparison by the author of the two English forms showed
that they were similar. In the third step, 5 different language specialists were asked to
evaluate the translation of every item in a scale from 0 to 10. In the fourth and last step, a
Turkish language specialist corrected the SRL-7 in accordance with Turkish linguistic and
grammatical rules. To determine language validity, 41 students (17 boys, 24 girls; mean age=
16, SD=1.04) attending a tourism high school in Istanbul were asked to complete first the
English and - three weeks later - the Turkish version. To determine reliability and validity,
214 students (108 boys, 106 girls) from the 4th grade (mean age= 10.11, SD= .47) and the 7th
grade (mean age= 13.04, SD= .33) at three different state schools were asked to participate.
Results: Index scores given by the language specialists showed that the item with the lowest
score had x= 7.20 and SD = 2.94, which is acceptable. Wilcoxon signed rank test results for
language validity showed only two items to be problematic (the 23th and 76th). KR20
reliability analysis results were acceptable for all profiles: .84 for self-regulated learning; .70
for unreflective/impulsive; and .72 for external learning. Rasch analysis intended to evaluate
22
Leana-Taşcılar
Self-Regulated Learning Scale
internal consistency showed acceptable infit, outfit and DIF. Finally, in harmony with the
results of previous studies, predictive validity analysis indicated positive correlation
between
self-regulated learning and both intrinsic motivation and achievement;
unreflective/impulsive and external correlated positively with extrinsic motivation, and
negatively with achievement.
Conclusions: The SRL-7 is the first questionnaire to take into consideration the seven-step
cycle of self-regulated learning, and provides three general profiles: self-regulated,
unreflective/impulsive, and external. The results of the study showed that the Turkish
version of SRL-7 is a valid and reliable measurement.
Giriş
Yetenek gelişimiyle ilgili doğa-çevre konusu psikoloji alanında tartışmalı olarak devam
etmektedir (Simonton, 2001). Galton (1865)'dan bu yana pek çok araştırmacı yeteneği daha
çok genetik yatkınlık olarak değerlendirirken, Ericsson (1996) gibi araştırmacılar da satranç,
spor, müzik gibi pek çok alanda 10.000 saat harcayarak uzman olunabileceğini
savunmaktadır. Bu noktada yetenek gelişimi ve uzmanlık, üzerinde tartışılan başka iki
konudur (Gobet, 2013). Ancak Simonton (1999) yeteneğin uzmanlığı hızlandıran, kişisel
özellikler paketinde yer alan en iyi özellikler olduğunu savunmaktadır. Yeni araştırmalar her
ne kadar sadece planlanmış çalışmanın bir alanda uzman olabilmek için yeterli olmadığını
iddia etse de (Hambrick, Oswald, Altmann, & Meinz, 2014) (planlanmış çalışmanın müzik ve
satranç gibi alanlar için varyansın sadece %30'nu açıkladığını bulgulamışlardır); başka pek
çok araştırma sonucu (Ericsson ve diğerleri, 1993; Richman ve diğerleri, 1996) yeteneğin
geliştirilmesinde ve bir alanda uzmanlaşabilmek için düzenli çalışmanın etkilerinin önemini
vurgulamaktadır.
Bu alanlarda çelişkili araştırma sonuçları bulunmakla birlikte yakın gelecekte bu çelişkilerin
ortadan kaldırılması pek olası görünmemektedir. Bu bağlamda Feldhusen (2005)'in de
belirtiği gibi üstün zekâlı ve yetenekli bireylerin kendi genetik altyapıları gereği bireysel
farklılıkları bulunmaktadır. Ancak bu bireysel farklılıklara rağmen başarılı olabilmeleri için,
kendini tanıma, motivasyon, öğrenme stilleri, bireysel hedefler belirleme ve yönetimi, bir
alanda uzmanlaşma, problem çözme, planlama, muhakeme, sorunlarla baş etme, sosyal
uyum, yaratıcı anlamda üretkenlik ve öz düzenleme gibi becerileri öğrenmeleri
gerekmektedir.
Gelişim sürecinde, öğrenme etkinliklerinin yapısında meydana gelen en belirgin
değişikliklerden bir tanesi bireyin büyüdükçe, kendi öğrenmeleriyle ilgili izleme ve öz
düzenleme gibi sorumlulukları öğretmeninden ya da ebeveyninden devralmasıdır (Ericsson,
1996; Glaser, 1996). Uzman müzisyenler hem öğretmenleriyle yaptıkları pratiğin hem de
kendi başlarına, kontrol tamamıyla kendilerindeyken yaptıkları çalışmaların şart olduğunu
belirtmişlerdir (Ericsson ve diğerleri, 1993). Ericsson (2003), kişinin bir alanda uzman
olabilmesi için, görevi bilişsel yeniden düzenlenmesi, uygun teknikleri ya da stratejileri
23
Leana-Taşcılar
seçmesi ve kendi etkililiğini değerlendirmesi gerektiğini yani planlanmış problem çözme
becerilerine sahip olması gerektiğini savunmaktadır. Planlanmış çalışmanın bu özellikleri
(görevin analiz edilmesi, hedef belirleme, strateji seçimi, kendini izleme, kendini
değerlendirme vb.) öz düzenlemenin önemli boyutları olarak ele alınmıştır (Boekaerts ve
diğerleri, 2000; Winne & Perry, 2000; Zimmerman, 1989).
Yeteneğini geliştirme sürecinde yer alan birey, öğrenilecek materyale anlam kattığında
öğrenme de daha etkili olur (Bandura, 1986). Bu nedenle bir öğretmen ya da rehberin
yardımı olmaksızın, neyin nasıl öğrenileceğinin farkında olmak, öğrenme hedefleri
belirleyebiliyor olmak, bireyi bu süreçte daha bağımsız kılmakta ve ömür boyu öğrenme
sürecine olumlu etki etmektedir (Winne & Perry, 2000). Buna ek olarak, Ziegler ve diğerleri
(2012)'nin de altını çizdiği gibi, üstün zekâlı ve yetenekli öğrenciler söz konusu olduğunda
onlarla bire bir ilgilenebilecek yeteri kadar eğitmen ve mentör bulunmamaktadır. Bu
noktada, Zimmerman (2000)'ın da belirttiği gibi, öz düzenleme bireyin sahip olması gereken
en önemli becerilerden bir tanesidir; bu nedenle de nasıl işlediği, desteklenebileceği ve
geliştirilebileceği iyi anlaşılmalıdır. Öğrenciler, kendi öğrenme süreçlerinde bilişsel,
motivasyonel ve davranışsal olarak aktif olduklarında, öz düzenleme becerisine sahiptir
denebilir (Zimmerman, 1986).
Öz düzenleme, meta-bilişsel süreçleri, motivasyonu, bilişsel stratejik davranışları ve dış
kaynaklar ile çevreyi etkili bir şekilde nasıl kullanacağını bilmeyi de kapsamaktadır
(Boekaerts ve diğerleri, 2000; Winne & Perry, 2000; Zimmerman, 1990a). Pek çok farklı teorik
model öz düzenlemenin farklı yönlerini ele almaktadır. Zimmerman (1986) bu modelleri
operant, fenomenoloji, sosyal bilişsel, Vygotski'nin yaklaşımı ve bilişsel yapısalcı bakış açıları
olarak özetlemekte; Boekaerts ve diğerleri (2000) ise eğitim, yönetim, klinik ve sağlık
psikolojisi gibi başka alanlardaki teorik modellerden yararlanmakta ve öz-düzenleyici
öğrenmenin tekdüze bir teori ile açıklanamayacağını savunmaktadır.
Teorik alt yapının farklılığı, öz-düzenleyici öğrenmenin bileşenlerini ve bu bileşenlerin nasıl
değerlendirilebileceğini de etkilemektedir. Değerlendirme yapılırken ölçek, yapılandırılmış
görüşme, öğretmen formları, sesli düşünme yöntemleri, hata saptama görevleri, iz sürme
yöntemleri ve gözlem gibi araçlar kullanılmaktadır (Winne & Perry, 2000). Pek çok alternatif
teorinin dışında Ziegler (2005) 7 adımlı öz-düzenleyici öğrenme teorisini ortaya atmıştır.
Yedi Adımlı Öz-Düzenleyici Öğrenme Teorisi
Winne ve Perry (2000), öğrenme sürecinin sadece 'girdi-kodlama-çıktı' gibi düzlemsel bir
süreç olmaktan ziyade, döngüsel ve çok adımlı bir süreç olarak ele alınması gerektiğini
belirtmektedir. Bu düşünceyi temele alan Stoeger ve Ziegler (2005) öz düzenleme için 7
adımdan oluşan bir döngü oluşturmuşladır. Bu adımlar Şekil 1.'de görülmektedir.
24
Leana-Taşcılar
1. Bireyin kendi öğrenmesini
değerlendirmesi
7. Öğrenme çıktısının
değerlendirilmesi
6. Bireyin kendi öğrenme
stratejilerini uyarlaması
5. Kendini izleme
2. Bireyin kendine uygun
öğrenme hedefi belirlemesi
3. Etkili öğrenme stratejisinin
belirlenmesi
4. Öğrenme stratejisinin
uygulanması
Şekil 1. Öz düzenleyici öğrenmenin 7 adımlı döngüsü (Ziegler ve diğerleri, 2012) (s.64).
Stoeger (2013), öğrencilerin dokuz yaşından itibaren kendi öz-düzenleyici öğrenme
süreçlerini geliştirebildiklerini belirtmektedir. Bu bağlamda Ziegler ve diğerleri (2012), ilk
adımda bireyin kendi öğrenmesini değerlendirebilecek beceriye sahip olması gerektiğini
belirtmektedir. Öğrenmeyi sekteye uğratabilecek engellerin, kişinin kendi sahip olduğu
becerilerin ve öğrenilecek materyalin özelliklerinin farkında olmak önemlidir. Bu nedenle
ikinci adımda bireyin uygun hedef belirleyebilmesi ve bunu yaparken de kendisiyle ilgili
gerçekçi bir bakış açısına sahip olması gerekir. Hedef belirleme aşamasında, bireyin anne
baba ya da öğretmen gibi dış etmenlere odaklı olmasından ziyade kendine odaklı olabilmesi
daha önemlidir. Modelin üçüncü adımı, etkili öğrenme stratejisinin seçimidir. Weinstein,
Husman, ve Dierking (2000)'in de belirttiği gibi, bireyin kendine göre düzenleyebileceği ve
öğrenebileceği, tekrar etme, detaylandırma, yeniden düzenleme gibi pek çok farklı bilişsel
öğrenme stratejisi bulunmaktadır. Ayrıca bu stratejilerin etkililiklerini araştıran pek çok
çalışma da mevcuttur (Weinstein, 1978; Ziegler, Stoeger, & Vialle, 2013; Zimmerman, Bonner,
& Kovach, 1996).
Döngünün dördüncü adımı, öğrenme stratejisini uygulamaktır (Stoeger & Ziegler, 2005). Bu
adımda birey, diğer adımlara göre daha aktiftir. Sadece öğrenme stratejilerini bilmek ve
uygun olanı seçmek yeterli değildir, aynı zamanda uygun şekilde uygulayabiliyor olmak da
gerekir. Bir sonraki adımda bireyin stratejinin seçiminin ve uygulanmasının doğru olup
olmadığı konusunda kendisini izlemesi gerekir ki bu bir anlamda öğrenme sürecini izlemesi
anlamına da gelmektedir (Stoeger & Ziegler, 2005). Öğrenme stratejileri ile öğrenme süreci
arasında boşlukların olduğu durumlarda bireyin öğrenme stratejilerini değiştirebilmesi ya
da uyarlaması gerekmektedir ki bu da altıncı adımdır. Bazen öğrencinin öğrenilecek
materyale daha uygun stratejiler bulup seçmesi gerekmektedir. Stoeger ve Ziegler (2005)'e
göre yedinci ve son adım, öğrenme çıktısının değerlendirilmesidir. Bu değerlendirme, döngü
25
Leana-Taşcılar
tekrar başladığında kendini değerlendirebilmek için de bir araçtır (Ziegler ve diğerleri, 2012).
Öğrenci kendi başarısını sosyal anlamda değerlendirebilmelidir ancak daha da önemlisi
öğrenme sürecinin başarılı olup olmadığını değerlendirmesidir.
Bu bağlamda, 7 adımlı döngüsel öz-düzenlemeyi tanılamak adına Ziegler ve diğerleri (2012),
Öz-Düzenleyici
Öğrenme-7 Ölçeğini (ÖDÖÖ-7)
(Self-Regulated Learning-7 (SRL-7)
geliştirmişlerdir. Bu ölçeği geliştirirken ilk amaçları klinik değerlendirmede kullanılabilecek
bireysel bir ölçek geliştirmekti; o nedenle araştırmalarında sadece ölçeği tanıtmışlar ve
bireysel öz-düzenleme profillerine örnek vermişlerdir (Ek-B). Bu ölçeğin, tüm öğrencilerin öz
düzenlemeleri konusunda bilgi sahibi olabilmemizi sağlamasının yanı sıra üstün zekâlı ve
yetenekli öğrencilerin de öz-düzenleyici öğrenme düzeylerini belirlemek açısından önemli
olduğu düşünülmektedir (Ziegler ve diğerleri, 2012). Öğrencilerin dıştan denetimli,
düşüncesiz-dürtüsel ya da öz düzenleyici öğrenme profillerinden hangilerine sahip
olduğunu ve döngünün her bir adımında bunu ayrı ayrı tespit etmenin, öğrenme sürecini
olumlu etkileyeceği düşünülmektedir. Bu anlamda bu araştırmanın amacı, ölçeğin Türkçe
formunun geçerlik güvenirlik çalışmalarını sunmaktır.
Yöntem
Araştırma, elde edilen verilerin analizi ile var olan durumu saptamaya yönelik olduğundan
genel tarama modeline (Karasar, 1994) göre yürütülmüştür.
Çalışma Grubu
Araştırmanın farklı aşamalarında farklı çalışma gruplarından yararlanılmıştır. Çalışma
gruplarının seçiminde amaca en uygun olanları örnekleme alma yoluna gidilmiştir (İşçil,
1973). Ölçeğin İngilizce aslından Türkçeye tercüme edilmesi ve geri tercüme edilmesi
sürecinde 10 dil uzmanıyla çalışılmıştır. Uzmanlardan altı tanesi iki farklı üniversitenin
Yabancı Diller Bölümünde öğretim görevlisi, üç tanesi (en az 5 yıl deneyime sahip) İngilizce
öğretmeni ve bir tanesi de Türkçe Eğitimi Bölümünde öğretim üyesi olarak çalışmaktadır.
Ölçeğin dil geçerliği için, turizm meslek lisesinde okuyan ve İngilizce eğitim gören 41
öğrenci (17 erkek, 24 kız; yaş ort. =16, SS = 1.04) katılmıştır. Öğrenciler İngilizce dersi not
ortalamaları (son iki dönemin İngilizce dersindeki karne notları ortalaması 3 ve 3'ün altında
olan öğrenciler istenen düzeyde yabancı dil bilgisine sahip olmadıkları varsayılarak dahil
edilmemişlerdir) ve gönüllü olmaları dikkate alınarak çalışmaya dahil edilmişlerdir. Ölçeğin
önce İngilizce formunu 3 hafta aradan sonra ise Türkçe formunu cevaplamaları istenmiştir.
Ölçeğin Türkçe geçerlik güvenirlik çalışmaları için kolay ulaşılabilir örnekleme yöntemi
(Yıldırım & Şimşek, 2008) benimsenmiştir. Çalışmaya toplamda İstanbul ilindeki 3 ayrı
devlet okulunda öğrenim gören 214 öğrenci katılmıştır. Bu okullarda okuyan öğrenciler
gönüllülük esasına dayalı olarak ve zihinsel düzeyleri dikkate alınmaksızın araştırmaya
dahil edilmişlerdir. Bu öğrencilerden 61 tanesi 4. sınıfa devam ederken (27 erkek, 34 kız; Yaş
26
Leana-Taşcılar
Ort.= 10.11, SS= .47), 153 tanesi 7. sınıfa (81 erkek, 72 kız; Yaş Ort.= 13.04, SS= .33) devam
etmektedir. 4+4+4 eğitim düzenlemesinden ötürü okul binaları ayrılmak durumunda
olmayan okullar tercih edilmiştir. Ayrıca her bir öğrenim kademesinden (birinci kademenin
son sınıfı olduğundan dolayı birinci kademeden 4.; ikinci kademeden de lise sınavlarına
hazırlandıklarından ötürü yoğun oldukları düşünülen 8. sınıf yerine, 7. sınıflar) bir sınıf
tercih edilmiştir. Araştırmaya katılan öğrencilerin sınıf ve cinsiyet dağılımlarıyla ilgili
yüzdeler Tablo 1.'de verilmiştir.
Tablo 1. Sınıf Seviyesine ve Cinsiyete Göre Grubun Dağılımı
Sınıf
Erkek
Kız
Toplam
n
%
n
%
n
%
4
27
12.6
34
15.9
61
28.5
7
81
37.9
72
33.6
153
71.5
Toplam
108
50.5
106
49.5
214
100
Veri Toplama Araçları
Öz-Düzenleyici Öğrenme-7 Ölçeği (ÖDÖÖ-7). Ölçeğin orijinal İngilizce formu
Ziegler ve diğerleri (2012) tarafından geliştirilmiş ve Stoeger ve Ziegler (2005)'in 7 adımlı özdüzenleyici öğrenme teorisine dayandırılmaktadır. Buna göre üç farklı öğrenme yaklaşımı
vardır a) öz-düzenleyici, b) düşüncesiz-dürtüsel ve c) dıştan denetimli. Ölçek, bireyin 7 farklı
adımdaki (her bir adımda öz-düzenleme, düşüncesiz-dürtüsel ve dıştan denetimli öğrenme
profillerine yönelik 3 seçenek) öğrenme yaklaşımını dört örnek senaryo üzerinden
değerlendirmeyi hedeflemektedir. Bu senaryolar sırasıyla; 1) öğrencilerin okuldan nasıl
öğrendiklerini, 2) yaz döneminde bir sonraki okul dönemine nasıl hazırlandıklarını, 3)
sınavlara nasıl hazırlandıklarını ve 4) kaçırdıkları dersleri nasıl telafi ettiklerini
değerlendirmektedir. Her bir senaryo 7 adımdan oluşmakta ve her bir adımda dıştan
denetimli, düşüncesiz-dürtüsel ve öz-düzenleyici cevap seçenekleri bulunmaktadır. Bu
bağlamda ölçek 4x7x3 olmak üzere toplam 84 maddeden oluşmaktadır (4 farklı senaryo, her
senaryoda 7 adım ve her adımda 3 öğrenme türü seçeneği). Örneğin, birinci senaryonun
(nasıl öğreniyorsun), ilk adım (bireyin kendi öğrenmesini değerlendirmesi adımı) için
verilen üç farklı öğrenme yaklaşımı seçenekleri, öz-düzenleyici öğrenme için 'Önce hali
hazırda ne kadarını yapabildiğim ve neyi yapamadığım üzerinde düşünürüm. Sonra bunu
ne öğrenmek istediğimle karşılaştırırım' şeklindedir. Düşüncesiz dürtüsel için 'ders
çalışmaya başlamadan önce ne yapabildiğim ve ne yapamadığım hakkında çok fazla
düşünmem, sadece başlarım' şeklidendir. Dıştan denetimli için 'Öğretmenimin ya da anne
babamın öncellikle hangi konuda yeterince başarılı olduğum ve hangi konularda da hala
öğrenecek şeylerim olduğu hakkında beni bilgilendirmelerini tercih ederim' şeklindedir.
Maddeler "var" ya da "yok" şeklinde 1 ve 0 olarak kodlanmaktadır (Ek-A örnek ölçek
maddeleri).
27
Leana-Taşcılar
Ölçek toplu uygulamalarda toplam öz-düzenleyici öğrenme, toplam düşüncesiz-dürtüsel ve
toplam dıştan denetimli olmak üzere üç farklı toplam puan vermektedir. Klinik amaçlı
bireysel uygulamalarda ise verilen cevaplara göre, bireyin her bir adım için ayrı ayrı 'özdüzenleyici', 'çoğunlukla öz-düzenleyici', 'biraz öz-düzenleyici', 'karma tip: öz-düzenleyici
dıştan denetimli', 'karma tip: öz-düzenleyici ve düşüncesiz-dürtüsel', 'çoğunlukla dıştan
denetimli', 'çoğunlukla düşüncesiz-dürtüsel', 'biraz dıştan denetimli', 'biraz düşüncesizdürtüsel',
'dıştan
denetimli',
'yönlendirilemeyen-dürtüsel',
'karma
tip:
dıştan
denetimli/yönlendirilemeyen dürtüsel', 'çoğunlukla dıştan denetimli' ve 'çoğunlukla
düşüncesiz-dürtüsel' olarak nitelendirilmesine imkân sağlamaktadır (Bkz. Ek-B)
Sınıf Ortamında İçsel Motivasyona Karşı Dışsal Motivasyon Ölçeği: Harter (1981) tarafından
geliştirilen ve öğrencilerin içsel ve dışsal motivasyonlarını değerlendirmeyi amaçlayan
ölçeğin Türkçe formu Gökçe, Öztuna, ve Elhan (2011) tarafından uyarlanmıştır. Ölçek tek
boyutlu iç motivasyon ve 3 boyutlu dış motivasyon (kolay olan etkinliklere karşı ilgi,
öğretmeni memnun etme isteği ve öğretmene bağımlılık) alt ölçeklerinden oluşmaktadır.
Türkçeye uyarlama çalışmasında iç motivasyon alt boyutunun iç tutarlılık katsayısı .91; dış
motivasyon boyutlarındaki ise sırasıyla .78,.81 ve .78 olarak belirlenmiştir. Mevcut
araştırmadaki Cronbach's alpha katsayıları ise sırasıyla iç motivasyon .89; dış motivasyon alt
boyutları ise .76, .78 ve .85 olarak bulgulanmıştır. Mevcut araştırmada bu ölçek yordama
geçerliliğinin sınanması için kullanılmıştır.
Akademik Başarı. Öğrencilerin akademik başarılarının belirlenebilmesi için Türkçe,
Matematik ve İngilizce karne notlarının ortalamaları hesaplanmıştır. Akademik başarının
hesaplanmasında bu yönteme başvurulmasının nedeni Türkiye'de akademik başarıyı
değerlendirebilecek standart bir ölçeğin bulunmamasıdır. Bu nedenle öğrencilerin temel ders
sayılabilecek bu üç dersteki notları toplanmış ve aritmetik ortalamaları hesaplanarak
akademik başarı olarak değerlendirilmiştir.
Verilerin Analizi
Ölçeğin Türkçe uyum derecelerini, İngilizce-Türkçe formların Wilcoxon Eşleştirilmiş Çiftler
testini, Spearman ve Pearson Çarpım momentler korelasyon analizlerini yapmak üzere SPSS
21.0 programı; yapı geçerliğini test etmek için ise JMETRİK 1.0 programı kullanılmıştır.
Bulgular
Tercüme ve Dil Geçerliği
Ölçek üç ayrı uzman tarafından İngilizceden Türkçeye tercüme edilmiş ve yapılan
tercümeler bir araya getirilerek Türkçe form oluşturulmuştur. Oluşturulan bu Türkçe form
bir uzman tarafından İngilizceye geri tercüme edilmiştir. Bu formun İngilizce aslıyla
tutarlılık sergilediği görülmüştür. Daha sonra iki form arasındaki dil uyumunu
değerlendirmek üzere beş dil uzmanının görüşü alınmıştır. Uzmanlardan her maddenin
28
Leana-Taşcılar
Türkçesini, İngilizce aslına bakarak 0 ile 10 arasında bir puan vererek değerlendirmeleri
istenmiştir. Uzman görüşlerine göre ölçekte bulunan maddelerin uygunluk düzeyleri 7.20
ve 10.00 değerleri arasında değişmektedir (x =8.89; SS= 1.00). Her bir maddenin uyarlama
derecesi Tablo 2.'de verilmiştir. Son olarak ölçeğin Türkçe formunun dil ve anlam
bakımından değerlendirilmesi bir uzman tarafından yapılarak ölçeğin Türkçe formuna son
hali verilmiştir.
Tablo 2. Ölçeğin Her Maddesi İçin İngilizce Türkçe Tercüme Uyum Dereceleri
Madde No
X
ss
Madde No
X
ss
1
8.40
3.04
43
9.40
1.34
2
9.80
.44
44
8.20
2.68
3
8.20
2.48
45
9.40
.89
4
8.80
2.68
46
9.60
.89
5
9.80
.44
47
8.00
1.87
6
8.00
2.44
48
9.40
.89
7
8.00
1.58
49
8.00
2.73
8
8.40
2.30
50
8.00
2.73
9
8.40
2.60
51
9.00
1.73
10
9.80
.44
52
9.60
.89
11
9.00
2.23
53
9.20
1.30
12
9.00
1.22
54
9.80
.44
13
9.20
.83
55
7.80
2.48
14
9.20
1.30
56
9.60
.54
15
9.60
.89
57
9.80
.44
16
9.60
.89
58
9.60
.54
17
9.60
.89
59
9.00
1.00
18
8.40
2.30
60
9.60
.89
19
9.20
1.30
61
8.80
1.30
20
9.40
.89
62
9.00
1.22
21
9.40
.89
63
8.40
1.14
22
9.20
1.30
64
9.20
1.78
23
9.20
1.30
65
8.80
1.78
24
9.20
1.30
66
9.60
.54
25
9.80
.44
67
9.40
.89
26
9.20
.83
68
10.00
.00
27
8.40
2.07
69
9.80
.44
28
9.40
1.34
70
8.40
1.14
29
7.80
3.03
71
8.60
1.67
30
9.40
1.34
72
9.40
.89
31
7.80
2.86
73
9.40
.54
32
9.20
1.78
74
7.20
2.94
33
8.60
2.19
75
8.00
2.34
34
8.60
2.19
76
8.60
1.94
35
8.60
2.19
77
10.00
.00
36
7.60
3.28
78
8.00
2.34
37
7.40
3.57
79
8.80
2.16
38
8.80
2.68
80
8.40
1.34
39
9.00
2.23
81
9.00
1.00
40
8.80
1.30
82
7.80
2.04
41
9.20
1.78
83
8.00
2.34
42
8.60
2.19
84
8.00
2.12
29
Leana-Taşcılar
Ölçeğin Türkçe formu oluşturulduktan sonra her iki form da 3 hafta arayla turizm otelcilik
lisesinde okuyan 41 öğrenciye uygulanmıştır. Uygulanan Kolmogorov Smirnov testi
sonucunda, grubun normal dağılım sergilemediği saptanmış ve parametrik olmayan
teknikler kullanılmıştır (Toplam Öz Düzenleme Puanı açısından KS(41)=.200, p<.001.;
Toplam Düşüncesiz-Dürtüsel Puan açısından KS(41)=.202, p<.001 ve Toplam Dıştan
Denetimli Puan açısından KS(41)=.265, p<.001). Türkçe ve İngilizce formların uygulamaları
arasında maddeler arasındaki eşleştirilmiş Wilcoxon Eşleştirilmiş Çiftler Testi ve Spearman
korelasyon katsayıları Tablo 3.'te sunulmuştur.
Tablo 3. İngilizce ve Türkçe Formları Arası Wilcoxon Eşleştirilmiş Çiftler Testi ve Spearman Korelasyon Katsayıları
Madde 1
Madde 2
Madde 3
Madde 4
Madde 5
Madde 6
Madde 7
Madde 8
Madde 9
Madde 10
Madde 11
Madde 12
Madde 13
Madde 14
Madde 15
Madde 16
Madde 17
Madde 18
30
M
SD
İng1
.37
.488
Tur1
.39
.494
İng2
.32
.471
Tur2
.41
.499
İng3
.32
.471
Tur3
.20
.401
İng4
.44
.502
Tur4
.66
.480
İng5
.24
.435
Tur5
.20
.401
İng6
.32
.471
Tur6
.15
.358
İng7
.39
.494
Tur7
.54
.505
İng8
.22
.419
Tur8
.27
.449
İng9
.39
.494
Tur9
.20
.401
İng10
.49
.506
Tur10
.59
.499
İng11
.39
.494
Tur11
.37
.488
İng12
.12
.331
Tur12
.05
.218
İng13
.32
.471
Tur13
.32
.471
İng14
.24
.435
Tur14
.41
.499
İng15
.44
.502
Tur15
.27
.449
İng16
.56
.381
Tur16
.73
.502
İng17
.20
.300
Tur17
.17
.401
İng18
.24
.435
Tur18
.10
.300
Z
p
r
-.333
-
.53**
Madde 43
-1.43
-
.59**
Madde 44
-1.89
-
.59**
Madde 45
-2.32
*
.33*
Madde 46
-1,00
-
.72**
Madde 47
- 2.11
*
.31*
Madde 48
-1.89
-
.54**
Madde 49
-1.00
-
.74**
Madde 50
-2.53
*
.48**
Madde 51
1.27
-
.52**
Madde 52
-.378
-
.63**
Madde 53
-1.73
-
.60**
Madde 54
.00
-
.43**
Madde 55
1.80
-
.21
Madde 56
-2.11
*
.46**
Madde 57
-1.94
-
.35*
Madde 58
-.333
-
.27
Madde 59
-2.12
*
.38*
Madde 60
M
SD
İng43
.49
.506
Tur43
.66
.480
İng44
.15
.358
Tur44
.20
.401
İng45
.37
.488
Tur45
.15
.358
İng46
.56
.502
Tur46
.59
.499
İng47
.29
.461
Tur47
.27
.449
İng48
.15
.358
Tur48
.15
.358
İng49
.41
.499
Tur49
.59
.499
İng50
.34
.480
Tur50
.32
.471
İng51
.24
.435
Tur51
.10
.300
İng52
.51
.506
Tur52
.39
.494
İng53
.37
.488
Tur53
.56
.502
İng54
.12
.331
Tur54
.05
.218
İng55
.39
.494
Tur55
.49
.506
İng56
.44
.502
Tur56
.32
.471
İng57
.17
.381
Tur57
.20
.401
İng58
.39
.494
Tur58
.61
.494
İng59
.32
.471
Tur59
.15
.358
İng60
.32
.471
Tur60
.24
.435
Z
p
r
-2.33
*
.60**
-.816
-
.49**
-2.71
*
.40**
-.302
-
.45**
-.333
-
.45**
.000
-
.02
-1.94
-
.40**
-.378
-
.61**
-1.89
-
.19
-1.50
-
.48**
-2.53
*
.57**
-1.34
-
.26
-1.15
-
.42**
-1.38
-
.34*
-.447
-
.59**
-2.71
**
.53**
-2.33
*
.45**
-1.00
-
.46**
Leana-Taşcılar
Tablo 3(devamı). İngilizce ve Türkçe Formları Arası Wilcoxon Eşleştirilmiş Çiftler Testi ve Spearman Korelasyon Katsayıları
Madde 19
Madde 20
Madde 21
Madde 22
Madde 23
Madde 24
Madde 25
Madde 26
Madde 27
Madde 28
Madde 29
Madde 30
Madde 31
Madde 32
Madde 33
Madde 34
Madde 35
Madde 36
Madde 37
Madde 38
Madde 39
Madde 40
Madde 41
Madde 42
M
SD
İng19
.56
.502
Tur19
.66
.480
İng20
.22
.419
Tur20
.29
.461
İng21
.22
.419
Tur21
.05
.218
İng22
.44
.502
Tur22
.41
.499
İng23
.15
.358
Tur23
.37
.488
İng24
.41
.499
Tur24
.22
.419
İng25
.61
.494
Tur25
.54
.505
İng26
.17
.381
Tur26
.29
.461
İng27
.22
.419
Tur27
.17
.381
İng28
.44
.502
Tur28
.44
.502
İng29
.29
.461
Tur29
.37
.488
İng30
.27
.449
Tur30
.20
.401
İng31
.44
.502
Tur31
.59
.499
İng32
.37
.488
Tur32
.27
.449
İng33
.20
.401
Tur33
.15
.358
İng34
.34
.480
Tur34
.44
.502
İng35
.29
.461
Tur35
.27
.449
İng36
.37
.488
Tur36
.29
.461
İng37
.49
.506
Tur37
.66
.480
İng38
.22
.419
Tur38
.17
.381
İng39
.29
.461
Tur39
.17
.381
İng40
.37
.488
Tur40
.46
.505
İng41
.44
.502
Tur41
.34
.480
İng42
.20
.401
Tur42
.20
.401
Z
p
r
M
-1.41
-
.60**
Madde 61
1.13
-
.56**
Madde 62
-2.64
*
.42**
Madde 63
-.258
-
.25
Madde 64
- 2.32
*
.11
Madde 65
-2.82
**
.63**
Madde 66
-1.00
-
.56**
Madde 67
-1.89
-
.56**
Madde 68
-.816
-
.54**
Madde 69
.000
-
.40**
Madde 70
-.832
-
.29
Madde 71
-1.13
-
.53**
Madde 72
-2.12
*
.64**
Madde 73
-1.26
-
.45**
Madde 74
-.707
-
.32*
Madde 75
-.894
-
-.105
Madde 76
-.333
-
.45**
Madde 77
-.600
-
.37*
Madde 78
-2.11
*
.49**
Madde 79
-.816
-
.54**
Madde 80
-1.66
-
.42**
Madde 81
-1.00
-
.20
Madde 82
-1.15
-
.40**
Madde 83
.000
-
.53**
Madde 84
SD
İng61
.54
.505
Tur61
.56
.502
İng62
.27
.449
Tur62
.37
.488
İng63
.17
.381
Tur63
.07
.264
İng64
.44
.502
Tur64
.59
.499
İng65
.37
.488
Tur65
.32
.471
İng66
.20
.401
Tur66
.10
.300
İng67
.49
.506
Tur67
.66
.480
İng68
.12
.331
Tur68
.05
.218
İng69
.39
.494
Tur69
.29
.461
İng70
.59
.499
Tur70
.56
.502
İng71
.20
.401
Tur71
.24
.435
İng72
.22
.419
Tur72
.20
.401
İng73
.51
.506
Tur73
.61
.494
İng74
.41
.499
Tur74
.27
.449
İng75
.07
.264
Tur75
.12
.331
İng76
.34
.480
Tur76
.56
.502
İng77
.34
.480
Tur77
.29
.461
İng78
.32
.471
Tur78
.15
.358
İng79
.41
.499
Tur79
.59
.499
İng80
.27
.449
Tur80
.15
.358
İng81
.32
.471
Tur81
.27
.449
İng82
.46
.505
Tur82
.49
.506
İng83
.39
.494
Tur83
.41
.499
İng84
.15
.358
Tur84
.10
.300
Z
p
r
-.277
-
.36**
-1.15
-
.34*
-2.00
*
.61**
-1.89
-
.54**
-.577
*
.35*
-1.63
-
.46**
-1.94
-
.39*
-1.34
-
.26
-1.41
-
.58**
-.447
-
.75**
-.707
-
.43**
-.557
-
.78**
-1.15
-
.42**
-1.73
-
.38*
-.707
-
.105
-2.18
*
.22
-.577
-
.32*
-2.11
*
.31*
-2.64
**
.70**
-2.23
*
.68**
-1.00
-
.77**
-.333
-
.56**
-.378
-
.64**
-.816
-
.32*
*p<.05,**p<.01
31
Leana-Taşcılar
Tablo 3.'te de görüldüğü gibi hem Wilcoxon Eşleştirilmiş Çiftler Testinde hem Spearman
korelasyonunda sorunlu görülen iki Madde bulunmaktadır: 23 ve 76. Ölçeğin bütünlüğünü
bozmamak adına bu iki maddenin çıkarılıp çıkarılmamasına güvenirlik analizinden sonra
karar verilmesi daha uygun görülmüştür.
Güvenirlik Çalışması
Ölçeğin iç tutarlığının hesaplanması için Kuder-Richardson yöntemi kullanılmıştır. Daha
önce de değinildiği gibi bireylerin ölçeğe verdikleri yanıtlar 0 ve 1 şeklinde yani kategorik
veriler olduğundan bu yöntem benimsenmiştir (Gürsakal, 2001). Buna göre KR-20 iç tutarlık
kat sayıları, Toplam Öz-Düzenleyici alt testi için .84, Toplam Düşüncesiz-Dürtüsel alt testi
için .70 ve Toplam Dıştan Denetimli alt testi için .72 olarak hesaplanmıştır. Bu sonuçların
tatmin edici nitelikte olmalarından ve yukarıda sözü edilen iki madde çıkarıldığında
güvenirlik katsayılarında fark oluşmamasından dolayı yukarıda bahsedilen iki maddenin
ölçekten çıkarılmamasına karar verilmiştir.
Geçerlik Çalışması
Rasch Analizi Sonuçları. Ölçeğin içsel yapı geçerliliği Rasch modeli ile değerlendirilmiştir
(Wright & Stone, 1979). Rasch analizi ölçekteki verilerin tek boyutlu olduğunu varsayarak,
maddelerin tek boyuta uygunluklarını değerlendirir. Verilerin tek parametreli sıralama
modeline uygunluğunu test etmek ölçeğin teorik yapısal geçerliliğini ve uygunluğunu
değerlendirmeyle eş değerdir
(Wright & Stone, 1979). Analiz, dış uyum (outfit) bir
maddenin kişiyle uyumlu olmadığını (örneğin yetenek düzeyinin düşük olan bir kişinin zor
bir soruyu doğru yanıtlaması) ve iç uyum (infit) bir maddenin kişiyle uyumlu olduğunu
(örneğin kişinin yeteneğinin madde zorluğuyla paralel olması) göstermektedir (Meyer,
2014). Bond ve Fox (2007) iyi bir madde için bu değerlerin 0.8 ile 1.2 arasında olması
gerektiğini savunurken, Linacre (2014) 0.5 ile 1.5 değerleri arasındaki maddelerin kabul
edilebilir olduğunu vurgulamaktadır. Mevcut çalışmada bu değerler dikkate alınmıştır
(Tablo 4., 5 ve 6).
Ölçeğin iç tutarlılığının başka bir boyutu da maddelerin değişen madde fonksiyonu (DMF Differential Madde functioning-DIF) gösterip göstermediğidir. Verilen cevabın ait olduğu
gruptan bağımsız olması önemlidir (örneğin cinsiyet grubunda kızlarla erkeklerin bir
maddeyi seçme ihtimallerinin benzer olması gerekir). Eğer olasılık değişiyorsa bu, ölçek
maddelerinin grup özelliklerinden etkilendiklerini, dolayısıyla gruplardan birine ayrıcalık
tanıdıklarını göstermektedir (Meyer, 2014). Maddeler DMF analizine göre "A", "B" ve "C"
olarak sınıflandırılmaktadır. "A" maddeleri sorunsuz, "B" maddeleri kabul edilebilir ve "C"
maddeleri ise gruplardan birine fazla eğilimi göstermektedir. Bu durumda özellikle dış ve iç
uyumlarda sorunlu olan ve "C" kategorisinde bulunan maddelerin gözden geçirilmesi ve
gerekiyorsa ölçekten çıkarılması gerekir (Zwick & Ercikan, 1989). Bu araştırmada DMF
cinsiyet bakımından incelenmiştir. Ölçeğin öz düzenleyici öğrenme, düşüncesiz-dürtüsel ve
dıştan denetimlilikle ilgili maddeleri ayrı ayrı değerlendirilmiştir (Tablo 4., 5. ve 6.).
32
Leana-Taşcılar
Tablo 4. Öz Düzenleyici Öğrenme Maddelerinin Rasch Analizine Göre İç - Dış Uyumu ve Değişen
Madde Fonksiyonları
Maddeler
DMF
İç Uyum
Dış Uyum
Madde 1
A
1.05
1.44
Madde 5
A
1.04
1.22
Madde 9
A
1.06
1.17
Madde 10
A
1.00
1.05
Madde 14
A
0.97
0.99
Madde 18
A
1.02
1.08
Madde 19
A
0.95
0.95
Madde 24
A
1.08
1.24
Madde 26
A
0.99
0.99
Madde 28
A
0.97
0.92
Madde 33
A
0.91
0.88
Madde 36
A
1.01
1.12
Madde 37
A
1.00
0.98
Madde 42
B
1.01
1.00
Madde 44
C
0.93
0.82
Madde 46
A
0.89
0.83
Madde 51
A
1.00
0.92
Madde 53
A
1.21
1.38
Madde 56
B
0.95
0.95
Madde 60
A
0.95
1.10
Madde 61
A
0.94
0.90
Madde 65
A
1.04
1.02
Madde 67
A
0.91
0.85
Madde 71
A
1.04
1.17
Madde 75
A
0.92
0.89
Madde 76
B
0.91
0.88
Madde 79
A
1.00
1.02
Madde 84
A
0.95
0.89
Not: Değerlere uymayan maddeler koyu ile gösterilmiştir.
33
Leana-Taşcılar
Tablo 5. Düşüncesiz-Dürtüsel Öğrenme Maddelerinin Rasch Analizine Göre İç - Dış Uyumu ve
Değişen Madde Fonksiyonları
Maddeler
DMF
İç Uyum
Dış Uyum
Madde 2
A
0.99
1.05
Madde 6
A
1.03
0.91
Madde 7
A
1.03
1.03
Madde 11
A
1.12
1.18
Madde 15
A
0.92
0.84
Madde 16
A
1.02
1.02
Madde 20
B
1.03
1.00
Madde 22
A
0.97
1.12
Madde 27
A
0.94
0.94
Madde 29
A
0.94
0.85
Madde 32
A
0.93
1.19
Madde 34
A
0.91
0.84
Madde 39
A
1.01
1.05
Madde 41
A
0.93
1.05
Madde 45
B
0.98
0.89
Madde 48
A
1.09
1.03
Madde 50
A
0.94
0.81
Madde 52
A
1.12
1.75
Madde 55
B
1.05
0.98
Madde 58
A
0.94
0.85
Madde 63
C
0.97
0.93
Madde 64
A
1.06
1.05
Madde 69
A
1.11
1.04
Madde 70
A
0.94
0.91
Madde 74
A
0.90
0.81
Madde 78
A
0.97
0.90
Madde 80
A
0.95
0.96
Madde 83
A
0.98
1.08
34
Leana-Taşcılar
Tablo 6. Dıştan Denetimli Öğrenme Maddelerinin Rasch Analizine Göre İç - Dış Uyumu ve Değişen
Madde Fonksiyonları
Maddeler
DMF
İç Uyum
Dış Uyum
Madde 3
A
1.09
1.28
Madde 4
A
1.07
1.62
Madde 8
A
1.02
1.02
Madde 12
A
1.10
1.07
Madde 13
A
1.00
1.09
Madde 17
A
1.05
1.02
Madde 21
A
1.01
1.02
Madde 23
B
1.03
0.93
Madde 25
A
0.95
1.05
Madde 30
A
1.02
1.07
Madde 31
A
0.92
0.83
Madde 35
A
0.99
1.06
Madde 38
A
0.96
0.89
Madde 40
A
0.94
0.91
Madde 43
C
0.98
0.86
Madde 47
A
0.99
0.97
Madde 59
A
10.05
1.02
Madde 54
A
0.94
0.85
Madde 57
A
1.00
1.00
Madde 59
A
0.96
1.04
Madde 62
B
0.88
0.81
Madde 66
A
0.91
0.72
Madde 68
A
1.09
1.96
Madde 72
A
0.96
1.13
Madde 73
A
0.93
0.84
Madde 77
B
0.99
1.10
Madde 81
B
1.02
1.35
Madde 82
A
0.95
0.88
Tablo 4., 5. ve 6.'da da görüldüğü gibi ölçeğin dürtüsel/düşüncesiz profil maddelerinden 52.
madde ("Bir sınava hazırlanmanın en iyi yöntemi o an için en uygun görünen yöntemdir.") ve
dıştan denetimli maddelerden 4. ve 68. maddeler ("Öğretmenim veya anne-babam bana
ödevlerimi yaparken kendim için hangi hedefleri belirlemem gerektiğini söylemeliler." ve
"Ödevlerimin telafisini yaparken kendime asla özel hedefler belirlemem, tamamen hislerime
güvenirim.") dış uyum kriterlerine uymamaktadır. Ayrıca öz düzenleyici öğrenme
35
Leana-Taşcılar
maddelerinden 44. ("İlk önce neyi iyi yapıp neyi henüz yapamadığım konusunda iyice düşünür,
sonra da sınavda neler çıkabileceği ihtimali üzerinde düşünürüm" -erkeklerin lehine), düşüncesizdürtüsel öğrenme maddelerinden 63. ("Daima sınava yeterince hazırlandığımı hissederim. Ne
yaptığımı tekrar kontrol etme gereği duymam." - kızların lehine) ve dıştan denetimli öğrenme
maddelerinden 43. ("Benim için en iyi yöntem, öğretmen veya anne-babamın bana neyi zaten iyi
yapabildiğimi ve sınav için hangi konulara hazırlanmamın iyi olacağını söylemeleridir." - kızların
lehine) maddelerin cinsiyet gruplamasına göre değişen fonksiyonlara sahip oldukları
belirlenmiştir. Ancak ölçeğin bütünlüğün bozulmaması için DMF, iç uyum ve dış uyum
ölçütlerinin üçünde de sorunlu madde olmadığından bu maddelerin silinmeden tekrar
gözden geçirilmesi kararlaştırılmıştır.
Yordama Geçerliği. Ölçeğin geçerliliğini belirleyebilmek adına yordama geçerliği
sınanmıştır. Bu bağlamda ölçüt olarak alınan iç ve dış motivasyon boyutları ile öğrencilerin
yıl sonu ortalamaları arasındaki Pearson Çarpım Momentleri korelasyon katsayısına
bakılmıştır. Sonuçlar Tablo 7.'te sunulmuştur.
Tablo 7. Ölçeğin Dış Ölçütlerle Pearson Çarpım Momentleri Korelasyonu
n=140
1 Öz-Değer.
2 Düş. / Dür.
3 Dıştan Den.
4 İç Motivasyon
5 Dış Motivasyon
2
3
4
5
6
7
8
9
-.777**
-.744**
.250**
-.282**
-.208*
-.267**
-.119
.396**
.157
-.252**
.167*
.155
.117
.086
-.207*
-.125
.265**
.162*
.296**
.095
-.402**
.022
-.105
-.057
.262**
.359**
.785**
.787**
.577**
-.251**
.438**
.215**
-.242**
.171*
-.306**
6 Kolay Etk. İ.
7 Öğret. Mem. Et.
8 Öğret. Bağ.
.055
9 Ak. Başarı
*p <.05, **p<.01
Tablo 7.'de de görüldüğü üzere, öz düzenleyici öğrenme ile iç motivasyon ve başarı arasında
anlamlı düzeyde (p<.01) pozitif korelasyon, düşüncesiz-dürtüsel öğrenme ile dış motivasyon
ile anlamlı düzeyde (p<.01) pozitif, başarı ile anlamlı düzeyde (p<.05) negatif korelasyon ve
dıştan denetimli öğrenme ile dış motivasyon arasında anlamlı düzeyde (p<.01) pozitif, başarı
ile ise anlamlı düzeyde (p<.01) negatif korelasyonlar saptanmıştır.
36
Leana-Taşcılar
Sonuç ve Tartışma
Öz düzenleyici öğrenme, bireyin öğrenme sürecinde önemli bir yere sahiptir. Bireyin
öğrenme profillerinin değerlendirilmesi için pek çok farklı ölçme aracı geliştirilmiş olmasına
rağmen (Boekaerts ve diğerleri, 2000; Kadıoğlu, Uzuntiryaki ve Çapa-Aydın, 2011; Pintrich &
De Groot, 1990) öğrencilerin öz düzenleyici öğrenme döngüsü adımlarında, öz düzenleyici,
dıştan denetimli ya da düşüncesiz-dürtüsel davranışlardan hangilerini sergilemeye eğilimli
olduklarını ortaya koyabilecek ölçek yeni geliştirilmiştir (Ziegler ve diğerleri, 2012). Bu
bağlamda bu araştırma Öz-Düzenleyici Öğrenme -7 Ölçeğinin Türkçe dil geçerliliğini ve
diğer geçerlik güvenirlik çalışmalarını yapmayı hedeflemiştir. Araştırma sonuçları, ÖzDüzenleyici Öğrenme Profilleri Ölçeğinin Türk öğrenciler üzerinde kullanılabileceğini, bu
anlamda geçerli ve güvenilir bir ölçek olduğunu göstermektedir.
Mevcut araştırma sonuçları öz düzenleyici öğrenme ile iç motivasyon ve başarı arasında
olumlu, dış motivasyon ile de olumsuz ilişki olduğunu göstermektedir. İlgili alanyazın
incelendiğinde pek çok araştırma bulgusu öz düzenleyici öğrenme ile iç motivasyon ve
başarı arasında anlamlı derecede olumlu korelasyon olduğu sonucunu desteklemektedir
(Neber & Schommer-Aikins, 2002; Pintrich & De Groot, 1990; Pintrich, Smith, Garcia, &
Mckeachie, 1993; Valle ve diğerleri, 2008; Zimmerman, 1990b). Bu çalışmalara ek olarak
Pintrich (1999) ve Patrick, Ryan, ve Pintrich (1999) yaptıkları araştırmalarda öz düzenleyici
öğrenme ile dış motivasyon arasında anlamlı olarak olumsuz korelasyon tespit etmişlerdir.
Mevcut araştırma sonuçları düşüncesiz-dürtüsel ve dıştan denetimli profillerin dış
motivasyon ile olumlu dolayısıyla da akademik başarıyla da anlamlı derecede olumsuz
korelasyona sahip oluklarını göstermektedir. Bu noktada geçerlik güvenirlik çalışması
yapılan bu ölçeğin öğrencilerin motivasyonları ve akademik başarılarıyla ilgili dolaylı olsa
da bilgi sunması olumlu bir yön olarak düşünülebilir. Sonraki çalışmalarda bu iki kavramı
ne kadar yordadığının da incelenmesi önerilmektedir.
Öğrencilerin öz düzenleme süreçleri ile ilgili bilgi sahibi olmak pek çok açıdan önemlidir. Öz
düzenleme bir yandan yetenek gelişimi ve bir alanda uzmanlaşmak için önemli iken
(Zimmerman, 2006) bir yandan da zekâ ile de ilişkilendirilmektedir (Bouffard-Bouchard,
Parent, & Larivee, 1993; Sontag, Stoeger, & Harder, 2012). Paris ve Paris (2001) öz
düzenlemenin
tanımını
yaparken
uzmanlığı
geliştirmesindeki
etkilerinden
de
bahsetmektedirler. Zimmerman (2006), bir kişinin öz düzenleyici öğrenme profiline sahip
olmadığı müddetçe sadece yetenekli olmasının uzmanlaşmak için yeterli olmadığını
vurgulamaktadır. Tüm bunlar göz önünde bulundurulduğunda yetenek gelişimi, zeka ve
uzmanlık gibi kavramlar araştırılırken öz düzenleyici öğrenme becerilerinin de sürece dahil
edilmesi gerektiği düşünülmektedir. Bireyin öğrenme döngüsünün her adımında sergilediği
öğrenme profili (öz düzenleyici, düşüncesiz-dürtüsel ve dıştan denetimli) analiz edilmeli ve
bu noktada öğrencinin kendini geliştirebilmesi için geri bildirim verilmelidir (Akkuş-İspir,
Ay ve Saygı, 2011). Bu sayede öğrencilerin akademik başarı düzeylerine, motivasyonlarına,
37
Leana-Taşcılar
yetenek gelişimi süreçlerine ve uzmanlaşmalarına destek olunabileceği düşünülmektedir. Bu
varsayımın boylamsal araştırmalarla incelenmesi önerilmektedir.
ÖDÖÖ-7'nin değerlendirdiği öğrenme profillerinin cinsiyet, yaş, zekâ gibi değişkenlerden
etkilenip etkilenmediğinin ileriki araştırmalarla ortaya konulmasının yararlı olabileceği
düşünülmektedir. Yukarıda bahsedilen geribildirimin öğrencilerin bu gibi özelliklerine göre
verilmesi daha faydalı olabilir. Ziegler ve diğerleri (2013) bu değişkenleri de dikkate alarak
öz düzenleyici öğrenmenin matematik dersinde nasıl geliştirilebileceği ile ilgili bir eğitim
programı hazırlamışlardır. Türk eğitim programına uygun programların ülkemizde de
hazırlanması ileriki araştırmalar tarafından hedeflenebilir.
Üstün zekâlı ve yetenekli öğrencilerin öğrenme süreçleri söz konusu olduğunda, her ne
kadar önceki araştırmalar (Risemberg & Zimmerman, 1992) üstün zekâlı ve yetenekli
öğrencilerin yaşıtlarından daha yüksek öz düzenleyici öğrenme becerisine sahip olduğunu
varsaysalar da bu konuda yeni araştırmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Üstün zekâlı ve
yeteneklilerin metabilişsel becerileri dünyada yeni incelenmeye başlamış bir alan
olmamasına karşın (Manning & Glasner, 1996) Türkiye'de bu alandaki araştırmalar çok
yenidir. Bu nedenle, özellikle öz düzenleyici öğrenmenin yetenek gelişimini ve bir alanda
uzmanlaşma konularındaki yararları da göz önünde bulundurularak, bu öğrencilerin de öz
düzenleyici öğrenme profillerinin araştırılması ve nasıl geliştirilebileceği konusunda öneriler
getirilmesi büyük önem taşımaktadır. Nitekim özellikle beklenmedik başarısızlık sergileyen
üstün zekâlı ve yetenekli öğrenciler için bu konun araştırılmasının (Camcı-Erdoğan ve
Leana-Taşcılar, 2014) ve ÖDÖÖ -7 ölçeğinin üstün zekâlı ve yetenekli öğrenciler için de
geçerlik güvenirlik çalışmalarının yapılmasının çok faydalı olacağı düşünülmektedir.
Araştırmanın kâğıt kalem ölçeklerine dayalı olması, akademik başarının değerlendirilmesi
için standart testlerin ülkemizdeki eksikliğinden ötürü kullanılamamış olması ve üstün
zekalı ve yetenekli öğrencilerden oluşan bir örneklem ile çalışılmamış olması çalışmanın
sınırlıkları olarak görülebilir. Sonuç olarak mevcut araştırma bulguları, Ziegler ve diğerleri
(2012) tarafından geliştirilmiş olan Öz-Düzenleyici Öğrenme-7 Ölçeğinin Türkçe formunun
geçerli ve güvenilir bir araç olduğunu göstermektedir. Bireylerin öz düzenleyici öğrenme
profillerinin incelenmesinin, yetenek gelişimi ve bir alanda uzman olma konularındaki
araştırmalara da ışık tutacağı ve ileriki araştırmalarda üstün zekâlı ve yetenekli öğrencilerin
eğitim süreçlerine de uyarlanabileceği umulmaktadır.
Teşekkür. Araştırmanın veri toplama aşamasında emeği geçen tüm öğrencilere ve
öğretmenlere teşekkür ederim (alfabetik sırayla): İrini Demir, Neslihan Güngüder, Gülay
Kıray, Aysun Mete, Yasemin Oral, Serap Önen, Esra Öz, Gülçin Özlü, Emel Silahsızoğlu,
Neval Türkeli. Ayrıca, ölçeğin kullanılması için izin veren Prof. Dr. Albert Ziegler'e,
okullarda çalışmanın yapılabilmesi için izin sağlayan tüm MEB çalışanlarına destekleri için
ve sağladığı doktora sonrası burs ile bu çalışmanın gerçekleştirilmesini sağlayan
Yükseköğretim Kurulu Başkanlığına ve tüm çalışanlarına teşekkür ederim.
38
Leana-Taşcılar
Kaynaklar
Akkuş-İspir, O., Ay, Z. S., ve Saygı, E. (2011). Üstün başarılı öğrencilerin özdüzenleyici
öğrenme stratejileri, matematiğe karşı motivasyonları ve düşünme stilleri. Eğitim ve
Bilim, 36(162), 235-246.
Bandura, A. (1986). Social foundation of thought and action: A social cognitive theory. Englewood
Clifss, NJ: Prentice-Hall.
Boekaerts, M., Zeidner, M., & Printich, P. R. (2000). Handbook of self-regulated learning. Oxford,
UK: Academic Press.
Bond, T. G., & Fox, C. M. (2007). Applying the rasch model: Fundamental measurement in the
human sciences. Mahwah: NJ: Lawrebce Erlbaum.
Bouffard-Bouchard, T., Parent, S., & Larivee, S. (1993). Self-regulation on a concept-formation
task among average and gifted students. Journal of Experimental Child Psychology, 56,
115-134.
Camcı-Erdoğan, S., ve Leana-Taşcılar, M. Z. (2014). Üstün zekalı çocuklarda beklenmedik
başarısızlık (underachievement) ve motivasyon sorunları. In N. Baykoç (Ed.), Akıl, zeka,
deha, yetenek, dahiler-savantlar gelişimleri ve eğitimleri (pp. 215-240). Ankara: Vize
Yayıncılık.
Ericsson, K. A. (1996). The road to expert performance: Empirical evidence from the arts and
sciences, sports, and games. Mahwah, NJ: Erlbaum.
Ericsson, K. A. (2003). The acquisition of expert performance as problem solving:
Construction and modification of mediating mechanisms through deliberate practice.
In J. Davidson ve R. J. Sternberg (Eds.), The psychology of problem solving (pp. 31-84).
New York: Cambridge University Press.
Ericsson, K. A., Krampe, R. T., & Tesch-Romer, C. (1993). The role of deliberate practice in
acquisition of expert performance. Psychological Review, 100, 363-406.
Feldhusen, J. F. (2005). Giftedness, talent, expertise, and creative achievement. In R. J.
Sternberg ve J. Davidson (Eds.), Conceptions of giftedness (pp. 64-79). UK: Cambridge.
Galton, F. (1865). Heredity talent and character. Macmillan's Magazine, 12, 157-166.
Glaser, R. (1996). Changing the agency for learning: Acquiring expert performance. In K. A.
Ericsson (Ed.), The road to excellence: The aquisition of expert performance in the arts, and
sciences, sports, and games (pp. 1-50). Mahwah, NJ: Erlbaum.
Gobet, F. (2013). Expertise vs talent. Talent Development & Excellence, 5(1), 75-86.
Gökçe, E., Öztuna, D., & Elhan, H. A. (2011). Adaptation of Harter's scale of instrinsic versus
extrinsic motivational orientation in the classroom to primary schools in turkey.
Eurasian Journal of Educational Research, 42, 79-94.
Gürsakal, N. (2001). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Bursa: Uludağ Üniversitesi
Güçlendirme Vakfı Yayınları.
Hambrick, D. Z., Oswald, F. L., Altmann, E. M., & Meinz, E. J. (2014). Deliberate practice: Is
that all it takes to become an expert? Intelligence, 45(1), 34-45.
Harter, S. (1981). A new self-report scale of intrinsic versus extrinsic orientation in the
classroom: Motivational and informational components. Developmental Psychology,
17(3), 300-312.
İşçil, N. (1973). İstatistik metotları ve uygulamaları. Ankara: A.İ.T.İ.A Yayınları.
Kadıoğlu, C., Uzuntiryaki, E., ve Çapa-Aydın, Y. (2011). Özdüzenleyici öğrenme stratejileri
ölçeğinin (öösö) geliştirilmsi. Eğitim ve Bilim, 36(60), 11-23.
Karasar, N. (1994). Bilimsel araştırma yöntemleri. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
39
Leana-Taşcılar
Linacre, J. M. (2014). Winsteps rasch measurement computer program. Beaverton, Oregon:
Winsteps.
Manning, B. H., & Glasner, S. E. (1996). The self-regulated learning aspect of metacognition:
A component of gifted education. Roeper Riview, 18(3), 217.
Meyer, P. J. (2014). Applied measurement with jmetrik. USA: New York: Routhledge.
Neber, H., & Schommer-Aikins, M. (2002). Sel-regulated science learning with highly gifted
students: The role of cognitive, motivational, epistemogical, and environmental
variables. High Ability Studies, 13(1), 59-74.
Paris, S. G., & Paris, A. H. (2001). Classroom applications of researches on self-regulated
learning. Educationa Psychologist, 36(2), 89-101.
Patrick, H., Ryan, A. M., & Pintrich, P. (1999). The differential impact of extrinsic and
mastery goal orientations on males's and females' sekf regulated learning. Learning and
individual differences, 11(2), 153-169.
Pintrich, P. (1999). The role of motivation in promoting and sustaining sel-regulated learning.
International Journal of Educational Research, 31, 459-470.
Pintrich, P., & De Groot, E. (1990). Motivational and self regulated learnign components of
classroom academic performance. Journal of Educational Psychology, 82(1), 33-40.
Pintrich, P., Smith, A., Garcia, T., & Mckeachie, W. J. (1993). Reliability and predictive
validity of the motivated strategies for learning quetionnaire (mslq). Educational and
Psychological Measurment, 53, 801-813.
Richman, H. B., Gobet, F., Staszewski, J. J., &Simon, H. A. (1996). Perceptual and memory
processes in the acquisition of expert performance: The epam model. In K. A. Ericsson
(Ed.), The road to excellence (pp. 167-187). Mahwah, NJ: Erlbaum.
Risemberg, R., & Zimmerman, B. J. (1992). Self-regulated learning in gifted students. Roeper
Review, 15(2), 98-101.
Simonton, D. K. (1999). Talent and its development: An emergenic and epigenetic model.
Psychological Review, 106(3), 435-457.
Simonton, D. K. (2001). Talent development as a multidimensional, multiplicative, and
dynamic process. Current Directions in Psychological Science, 10(2), 39-43.
Sontag, C., Stoeger, H., & Harder, B. (2012). The relationship between intelligence and the
preference for self-regulated learning: A longitudinal study with fourth-graders. Talent
Development & Excellence, 4(1), 1-22.
Stoeger, H. (2013). Learning as a creative process. In A. Tan (Ed.), Creativity, talent and
excellence (pp. 3-13). Singapore: Springer.
Stoeger, H., & Ziegler, A. (2005). Evaluation of an elementary classroom self-regulated
learning program for gifted math underachievers. International Education Journal, 6, 261271.
Valle, A., Nunez, J. C., Cabanach, R. G., Gozalez-Pienda, J. A., Rodriguez, S., Rosario, P. and
et al. (2008). Self-regulated profiles and academic achievement. Psicothema, 20(4), 724731.
Weinstein, C. E. (1978). Elaboration skills as a learning strategy. In H. G. O'Neil (Ed.),
Learning strategies. New York: Academic Press.
Weinstein, C. E., Husman, J., & Dierking, D. (2000). Self-regulation interventions with a focus
on learning strategies. In M. Boekaerts, P. R. Printich ve M. Zeidner (Eds.), Handbook of
self-regulation (pp. 816). Oxford: UK: Academic Press.
Winne, P. H., & Perry, N. E. (2000). Measuring self-regulated learning. . In M. Boekaerts, M.
Zeidner ve P. Pintrich (Eds.), Handbook of self-regulation (pp. 531-566). Orlando, FL:
40
Leana-Taşcılar
Academic.
Wright, B. D., & Stone, M. H. (1979). Best test design. Chicago: Mesa Press.
Yıldırım, A., ve Şimşek, M. (2008). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri Ankara: Seçkin
Yayıncılık.
Ziegler, A., Stoeger, H., & Vialle, W. (2013). Learning how to learn through homework: A six week
training program for children in ht middle primary years with sample mathimatics content.
Australia: Hawker Bronwlow Education.
Ziegler, A., Stoeger, H., Vialle, W., & Wimmer, B. (2012). Diagnosis of self-regulated learning
profiles. Australian Journal of Gifted Education, 21(2), 62-74.
Zimmerman, B. J. (1986). Development of self-regulated learning: Which are the key subprocesses? Contemproray Educational Psychology, 16, 307-313.
Zimmerman, B. J. (1989). Models of self-regulated learning and academic achievement. In B.
J. Zimmerman ve D. H. Schunk (Eds.), Self-regulated learning and academic achievement:
Theory, research, and practice (pp. 1-25). New York: Springer.
Zimmerman, B. J. (1990a). Self-regulated learning and academic achievement: An overview.
Educational Psychologist, 25(1), 3-17.
Zimmerman, B. J. (1990b). Self-regulating academic learning and achievement: The
emergence of a social cognitive perspective. Educational Psychology Review, 2(2), 173201.
Zimmerman, B. J. (2000). Attaining self-regulatin: A social cognitive perspective. In M.
Boekaerts, M. Zeidner ve P. Pintrich (Eds.), Handbook of self-regulation. Oxford, UK:
Academic Press.
Zimmerman, B. J. (2006). Development and adaptation of expertise: The role of selfregulatory processes and beliefs. In K. A. Ericsson, N. Charness, P. J. Feltovich ve R. R.
Hoffman (Eds.), The cambridge handbook of expertise and expert performance. Cambridge:
Zimmerman, B. J., Bonner, S., & Kovach, R. (1996). Developing self-regulated learners: Beyond
achievement to self-efficacy. Washington, DC: USA: American Psychological Association.
Zwick, R., & Ercikan, K. (1989). Analysis of differential item functioning in the naep history
assessment. Journal of Educational Measurement, 26, 55-66.
41
Leana-Taşcılar
Ek-A
Öz-Düzenleme Öğrenme Profilleri Ölçeğinin Türkçe Formu (İlk Senaryo)*
Yeni gelen öğretmen öncelikle öğrencilerinin derslere nasıl hazırlandıklarını bilmek ister. Aşağıda
sorduğu sorulara verilen cevapların bazılarını okuyabilirsiniz. Sorulan her soru için verilen üç
cevaptan hangisinin size daha uygun olduğuna karar verin.
İlk soru: Derslere nasıl çalışırsın?
Lütfen her satırda yer alan cevaplardan sadece birinin altındaki kutucuğu işaretlemeniz gerektiğini
unutmayın!
(1. Adım: Bireyin
kendi öğrenmesini
değerlendirmesi)
(2. Adım: Bireyin
kendine uygun
öğrenme hedefini
belirlemesi)
(3. Adım: Etkili
öğrenme
stratejisinin
belirlenmesi)
(4. Adım: Öğrenme
stratejisinin
uygulanması)
(5. Adım: Kendini
izleme)
42
Önce hali hazırda ne
kadarını yapabildiğimi ve neyi
yapamadığımı düşünürüm. Sonra
bunu ne öğrenmek istediğimle
karşılaştırırım.
Ders çalışmaya
başlamadan önce ne
yapabildiğim
ve
ne
yapamadığım hakkında
çok fazla düşünmem.
Sadece başlarım.
Öğretmenim veya anne
babamın öncelikle hangi konuda
yeterince başarılı olduğum ve
hangi
konularda
da
hala
öğrenecek
şeylerim
olduğu
konusunda beni bilgilendirmelerini tercih ederim.
Öğretmenim veya annebabam bana ödevlerimi yaparken
kendim
için
hangi
hedefleri
belirlemem gerektiğini söylemeliler.
Kendime neyi ne
kadar
öğrenmek
istediğim ile ilgili tam bir
hedef belirlerim.
Kendim için belirli
hedefler
koymam.
Sadece
hislerime göre hareket ederim.
Nasıl daha iyi çalışacağımı
planlamak bana yardımcı olmuyor.
Sadece
kendiliğimden/otomatik
olarak yapıyorum.
Okul ödevimi ne
şekilde hazırlamamın iyi
olacağını bana en iyi
öğretmenim veya annebabam söyleyebilir.
Okul ödevimi en iyi hangi
şekilde yapacağım konusunda
dikkatlice düşünürüm.
Üzerinde
düşünmeden,
sadece
istediğim
gibi
çalıştığımda
en
iyi
şekilde çalışırım.
Tam olarak öğretmenlerim
ya da anne babamın tavsiye
ettikleri şekilde çalışırım.
Benim için en uygun
ders çalışma yöntemine karar
verdikten sonra, tam olarak bu
şekilde
ders
çalışmaya
özen
gösteririm.
Öğretmenim ya da annebabamın bana çalışmak için nasıl
daha iyi yollar bulabileceğimi
söylemesinin daha iyi olduğunu
düşünüyorum.
Ders çalışırken
bir şeyi öğrenmenin daha
başka ve daha iyi bir
yöntemi olup olmadığına
da bakarım.
Çalışırken daha iyi nasıl
çalışabileceğimi
düşünmem.
Sadece ödev olarak verilen konuya
odaklanırım.
Leana-Taşcılar
Öz-Düzenleme Öğrenme Profilleri Ölçeğinin Türkçe Formu (İlk Senaryo)
(Devamı)
(6. Adım: Bireyin
kendi öğrenme
stratejilerini
uyarlaması)
(7. Adım: Öğrenme
çıktısını
değerlendirmesi)
Çalışırken
çok
fazla
ilerleme kaydedemesem de , daha
önceki yolla çalışmaya devam
ederim
Sadece
öğretmenim ya da annebabam söyleyince
çalışma yöntemlerimi
değiştiririm.
Ders çalışmayı bitirdikten
sonra yaptıklarımı tam anlamıyla
yapmak istediğim gibi yapıp
yapmadığımı her zaman kontrol
ederim.
Yeterince
çalıştığımı
hissederim.
Çalışmamın
ya
da
bilgilerimin
üzerinden
tekrar geçmeye ihtiyaç
duymam.
Eğer ders çalışırken
başka bir şekilde daha iyi
yapacağımı
fark
edersem
yöntemimi değiştirir ve öyle
denerim.
Öğretmenim ya da annebabamın yeteri kadar çalışıp
çalışmadığımı söylemesi daha
iyidir.
*Ziegler ve diğerleri’den (2012, pp. 74) uyarlanmıştır.
Ek -B
Örnek Bireysel Öğrenme Profili*
Bireysel Öğrenme Profili
Öz-Düzenleyici Öğrenme Döngüsü
Adımları
Senaryolardaki Seçim
Sayısı
0
1
2
3
4
x
1. Adım: Bireyin kendi öğrenmesini
değerlendirmesi
x
2. Adım: Bireyin kendine uygun
öğrenme hedefini belirlemesi
Öz-düzenleyici
Çoğunlukla düşüncesiz/dürtüsel
x
3. Adım: Etkili öğrenme stratejisinin
belirlenmesi
Çoğunlukla Öz-düzenleyici
x
4. Adım: Öğrenme stratejisinin
uygulanması
Biraz öz-düzenleyici
x
5. Adım: Kendini izleme
Düşüncesiz/dürtüsel
x
6. Adım: Bireyin kendi öğrenme
stratejilerini uyarlaması
7. Adım: Öğrenme çıktısını
değerlendirmesi
Kategori
Karma tip: öz düzenleyici/dıştan
denetimli
x
Biraz düşüncesiz/dürtüsel
*Ziegler ve diğerleri’den (2012, pp. 68) uyarlanmıştır.
43
2015, Cilt 5, Sayı 1, 44-66
2015, Volume 5, Issue 1, 44 -66
______________________________________________________
Investigating Middle School Math
and Primary Teachers’ Judgments of
the Characteristics of
Mathematically Gifted Students
Ortaokul Matematik Öğretmenleri
ve Sınıf Öğretmenlerinin
Matematikte Üstün Zekâlı Öğrenci
Özelliklerine Yönelik Yargılarının
İncelenmesi
Şule Güçyeter1
Abstract
Öz
The purpose of this study was to investigate
teachers’ judgments of mathematically gifted
students’ characteristics with respect to various variables. Data were collected from primary school teachers and middle school math
teachers (N=161) by using a survey instrument.
According to research findings most of the
teachers tended to think that mathematical
giftedness is being observed more frequently
within boys than girls. There was a statistically
significant relationship between teachers’ responses about whether mathematical giftedness could be developed or not who have
mathematically gifted students and those who
have not. But there was no statistically significant relationship among teachers’ branch,
teaching experience and their answers about
the development of mathematical giftedness.
Results showed that there was a statistically
significant relationship between teachers’ selfperception of being mathematically gifted and
their experience with mathematically gifted
students. Total scores of more popular and
most popular characteristics that were determined by teachers had a positive correlation
with teachers’ experience.
Key Words: mathematical giftedness, mathematical talent, mathematically gifted students,
math and primary school teachers
Bu çalışmada ortaokul matematik ve sınıf öğretmenlerinin matematikte üstün zekâlı öğrenci özelliklerine yönelik yargıları çeşitli değişkenler açısından incelenmiştir. Tarama modeli
şeklinde gerçekleştirilen araştırmaya 161 öğretmen katılmıştır. Araştırma bulgularına göre
öğretmenlerin çoğu kızlardan çok erkeklerin
matematikte üstün zekâlı olabileceğini düşünmektedir. Matematikte üstün zekâlı öğrencisi olan ve olmayan öğretmenlerin matematikte üstün zekânın doğuştan olup olmamasına
verdikleri cevapların istatistiksel olarak anlamlı ilişkili olduğu bulunmuştur. Branş ve deneyim değişkenleri ile matematikte üstün
zekânın geliştirilebilir olup olmadığı arasında
anlamlı bir ilişki bulunmamıştır. Öğretmenlerden kendini matematikte üstün zekâlı gören ve
görmeyenler ile matematikte üstün zekâlı öğrencisi olan ve olmayanların, matematikte
üstün zekânın geliştirilebilir olup olmadığına
yönelik cevapları arasında istatistiksel olarak
anlamlı ilişkiler vardır. Öğretmenlerin popüler, daha popüler ve en popüler bulduğu özelliklerin toplam puanları ile mesleki deneyim
arasındaki ilişkilerin korelasyon analiziyle
incelenmesi sonucunda deneyim ile daha popüler ve en popüler özelliklerin toplam puanları arasında pozitif yönlü ilişkiler bulunmuştur.
Anahtar Sözcükler: matematikte üstün zekâ,
matematikte üstün yetenek, matematikte üstün
zekâlı öğrenciler, matematik ve sınıf öğretmenleri
Correspondence Author, Phd, Research assistant, Institute of Social Sciences, Usak University, Turkey;
[email protected]
©Türk Üstün Zekâ ve Eğitim Dergisi/Turkish Journal of Giftedness &Education
1
Güçyeter
Characteristics of Mathematically Gifted
Summary
The Purpose and Significance: The purpose of the study was to investigate teachers’ judgments of mathematically gifted students. Following research questions were examined: (1)
What are the opinions of teachers about the frequency of mathematical giftedness in boys
and girls? (2) Is there any relationship among the demographic variables, heredity and development of mathematical giftedness? (3) How do the teachers rate the characteristics attributed to the mathematically gifted students according to the popularity? (4) Is there any
relationship between experience and the popularity of the characteristics attributed to the
mathematically gifted students? Determining teachers’ judgments of gifted student characteristics, gender of gifted person, heredity and development of giftedness could help to prevent wrong nomination and bias in the identification process.
Method: Survey method was used to identify teachers’ judgments of mathematically gifted
students. To support voluntarily participation convenience sampling method was adopted.
161 primary school and middle school math teachers were participated to the study. Of the
total sample 101 (62.7%) were female, 60 (37.3%) were male; 61 (37.9%) were middle school
math teachers and 98 (60.9%) were primary school teachers. Teachers’ Judgments of Gifted
Mathematics Student Characteristics (Ficici, 2003) Survey was administered to the participants. In this study Cronbach-Alpha coefficient was .94 (p<.05) for the total scale.
Results: 58 (36%) of the participants stated that mathematically gifted students were observed more frequently within females, while 73 (45%) of the participants stated that mathematically gifted students were observed more frequently within males. Eight stated that it
was observed evenly within females and males, 4 had no opinions about gender relation
with mathematical giftedness, 1 stated that it might change, 1 remarked that the question
was incorrect (N=151).
There was a statistically significant relation between teachers’ teaching experience with
mathematically gifted students and heredity of mathematical giftedness (χ2= 7,651; p<.05).
Also, a statistically significant relationship was found between the development of mathematical giftedness and teachers’ teaching experience with mathematically gifted students
(χ2= 10,644; p<.05). Furthermore, there was a statistically significant relation between teachers’ self-perception of being mathematically gifted and their experience with mathematically
gifted students (χ2=5,954; p<.05).
In the popular group the characteristics with the lowest percentage was to use technology
when solving a problem. Following characteristics were included in the more popular characteristics rated by the teachers: to insist on solving mathematical problems, to display ability to do calculations accurately, to demonstrate interest to math related areas, to look at the
world from a mathematical perspective, to enjoy challenging math activities, powerful number intuition, incubating for problems, understanding how to use math in real life. Some of
45
Güçyeter
Matematikte Üstün Zekâlı Öğrenci Özellikleri
the most popular characteristics were to be good at memorizing, thinking creatively, producing new methods for problem solving, finding new ideas, explanations etc; remembering
formulas and operations; understanding mathematical concepts, principles and strategies.
Conclusions: Most of the teachers believed that mathematical giftedness is frequently observed within males when compared to females. Also, most of the teachers stated that mathematical giftedness is innate and that it could be developed. Furthermore, the results showed
that teachers’ experience influence their perceptions about popular and more popular gifted
students’ characteristics.
Most of teachers thought that the characteristics mentioned in the survey are indicators of
mathematical giftedness. It can be concluded that characteristics related affective and creative properties were seemed to be more important and valuable for mathematical giftedness.
Considering the most popular characteristics rated by teachers, it is assumed that the
memory, understanding mathematical concepts, and creativity properties are the most important indicators of mathematically gifted students.
Giriş
Üstün zekâlılık toplumun dikkatini çeken, merak uyandıran bir kavramdır. Bu kavramı açıklama ve anlaşılır kılma teşebbüsleri “üstün zekâ nedir, nasıl tanımlanır, üstün zekânın göstergeleri nelerdir, üstün zekâlı bireylerin özellikleri nelerdir?” vb. soruları incelemeyi gerektirir. Üstün zekâ psikolojik ve sosyolojik bir kavram olduğu için üstün zekânın tanımı konusunda evrensel düzeyde bir konsensüse ulaşılamamıştır (Sak, 2011). Üstün zekâ tanımı bu
nedenle bireyden bireye, toplumdan topluma, zamandan zamana ve coğrafyadan coğrafyaya
farklılık gösteren bireysel farklılıkları tanımlamak için kullanılan bir etiket olarak görülebilir
(Sak, 2011).
Sak (2011) üstün zekâ tanımlarının önceleri belirli sınırlar içerisinde yer alan, daha çok rakamlarla betimlenen inanışlardan etkilenen konservatif tanımlara sahipken günümüzde üstün zekâya yönelik liberal tanımların daha fazla önem kazandığını ifade etmiştir. Araştırmacı liberal tanımlarda üstün zekânın herhangi bir performans alanında gösterilen yüksek potansiyel ya da üst düzey kapasite olarak değerlendirildiğini ve bu tanımlarda zekâ kelimesi
yerine yetenek kelimesinin kullanımının tercih edildiğini de belirtmiştir. Liberal tanımlarda
geçen yetenek kavramı dikkate alındığında üstün zekâ ve yeteneğin görülebileceği performans alanlarından birisi de matematiktir. Matematiksel zekâ; (a) matematiksel yapıları soyutlama, genelleme yeteneği, (b) veri yönetim tekniklerine başvurabilme/kullanma yeteneği
(c) mantıksal düşünmenin ilkelerine ve çıkarıma hakim olma yeteneği (d) analojik, sezgisel/bulgusal (heuristic) düşünme ve ilişkili problemler bulma (e) matematiksel işlemlerde
esneklik ve tersine çevirebilirlik (f) matematiksel ispat için sezgisel farkındalık (g) matematiksel ilkeleri bağımsız olarak keşfetme yeteneği (h) problem çözmede karar verme yeteneklerini kullanma yeteneği (i) problemleri ve/veya ilişkileri görselleştirme yeteneği (j) ampirik
ve teorik ilkeleri ayırabilme yeteneği ile tanımlanmaktadır (Sriraman, 2009, s. 545). Sriraman
46
Güçyeter
(2005) matematikte üstün zekâlı öğrencileri, bu alanda profesyonel düzeyde çalışmak için
gereken bilişsel niteliklerin birçoğuna sahip kişiler olarak betimlemektedir. Araştırmacının
matematikte üstün zekâlı bireyleri, geleceğin matematikçisi olabilecek kişiler olarak gördüğü
söylenebilir.
Bunun yanında Sheffield (1994) matematikte üstün zekâlı bireylerin özellikleri olarak nicel
bilgiye yönelik erken ve hevesli farkındalık, merak ve anlama; örüntü ve ilişkileri algılama,
görselleştirme ve genelleme yeteneği; analitik, tümevarımsal ve tümdengelimsel muhakeme
yeteneği; muhakeme sürecini tersine çevirebilme; matematiksel kavramlarla akıcı, esnek,
yaratıcı yollarla çalışabilme yeteneği; zor problemleri çözmede ısrar ve enerjik olma; öğrendiklerini yeni durumlara transfer edebilme yeteneği; veriyi organize etme ve onunla çalışma;
ilişkisiz verileri göz ardı etmeye eğilimli olma durumlarını belirtir (House, 1987 ve Greenes,
1981’den akt. Sheffield, 1994, s. xi). Miller (1990) yukarıdaki özelliklere matematiksel fikirleri
anlama, öğrenme ve uygulamada hızlı olma; soyut düşünme ve çalışmada yüksek yeteneğe
sahip olmayı eklemiştir.
Matematikte üstün zekâlı ve yetenekli bireyler yukarıdaki özellikler açısından akranlarından
ayrılmaktadır ve bu özellikler onların farklı eğitim öğretim ihtiyaçları olduğuna işaret etmektedir. Matematikte üstün zekâlı öğrenciler ihtiyaç duydukları uygun eğitim-öğretim ortamlarıyla buluşturulduklarında yetenek gelişimlerinin daha sağlıklı gerçekleşmesi beklenir.
Bu öğrencilere uygun eğitim-öğretim ortamlarının sunulmasında tanılama çalışmalarına
ihtiyaç duyulmaktadır. Sak’a (2011) göre:
üstün zekâlı öğrencileri tanılama; zekâ, yaratıcılık, başarı gibi özellikleri hakkında bilgilerin toplandığı ve bu bilgiler doğrultusunda öğrencilerin zihinsel kapasiteleri hakkında
kararların alındığı bir süreci kapsar. Bu süreçte; öğrenciyle ilgili olarak toplanan bilgilerin
detaylı, doğru ve güvenilir olması; bilgi toplama araçlarının çeşitliliği ve farklı disiplinlerden uzmanların tanılama sürecine katkıda bulunması tanılamanın kalitesini arttırır (s.
81).
Tanılama sürecinin tüm öğrenci kitlesinin birtakım ölçüm ya da öneri araçları kullanılarak
taranmaları, öğretmenlerin, ebeveynlerin veya uzmanların aday göstermeleri ile başlanması
önerilmektedir (Sak, 2011). Bu durumda matematik alanında üstün zekâlı öğrencilerin tanılanma sürecinde matematik ve sınıf öğretmenleri etkin rol oynayabilir. Öğretmenler özellikle
derslerdeki gözlemlerini temel alarak matematikte üstün zekâ potansiyeli olan öğrencileri
aday gösterebilirler. Öğretmenlerin matematikte üstün zekâlı çocukların özelliklerine, üstün
zekânın cinsiyete göre değişip değişmediği, kalıtsallığı, gelişebilirliğine ilişkin yargılarının/düşüncelerinin belirlenmesi aday gösterme sürecinde yanlış aday gösterme, aday göstermede yanlılık gibi durumlarının önlenmesi noktasında fayda sağlayabilir. Öğretmenlerin
hangi özellikleri matematikte üstün zekânın göstergesi olarak gördüğü hangi özelliklere daha çok değer verdiğinin tespiti öğretmenler, matematik alan uzmanları, üstün zekâlılar eğitimi alan uzmanlarının görüşlerinin ve araştırma bulgularıyla elde edilen sonuçların karşılaştırılmasına da olanak sağlayabilir. Alan yazındaki çalışmalar öncelikle üstün zekâlılar ve
eğitimlerine yönelik görüşler ardından matematikte üstün zekâlılar ve özelliklerine yönelik
47
Güçyeter
görüşler ve son olarak matematikte üstün zekâlılıkta cinsiyetin ve kalıtımın rolüne yönelik
görüşler başlıkları altında incelenmiştir.
Üstün Zekâlılar ve Eğitimlerine Yönelik Görüşler
Alan yazında spesifik olarak matematikte üstün zekâlı öğrencilerin özelliklerine ve eğitimlerine yönelik görüşleri inceleyen çalışma sayısı azdır. İlgili alan yazındaki çalışmalar daha çok
öğretmenler, öğretmen adayları, aileler, okul yöneticileri/idarecileri vb. paydaşların üstün
zekâlılar ve eğitimlerine yönelik tutumları (attitude), inançları (belief), yargıları (judgment),
algıları (perception) ve bakış açıları (viewpoint) gibi konuları kapsamaktadır (Örn.,Bryant,
2010; Childers, 2009; Donerlson, 2008; Jeong, 2010; Jung, 2014; Thirey, 2011).
Söz konusu çalışmalarda katılımcıların üstün zekâlılar ve onların eğitimleri, üstün zekâlı
çocuklar için düzenlenecek servisler/eğitsel olanakların türü ve uygunluğuna yönelik pozitif
veya negatif bir algı, tutum, görüş, yargı içinde olup olmadığı; bu algı, tutum vb. durumları
etkileyen çeşitli değişkenlerin neler olduğu gibi noktalar araştırılmıştır. Alan yazındaki bu
tür çalışmaların birçoğunda Gagne ve Nadeau tarafından geliştirilen Üstün Zekâlılar ve Eğitimlerine Yönelik Görüşler (Opinions about the gifted and their education) anketi kullanılmıştır
(Gagne, 1991). Bazı araştırmacılar ilk formdaki 34 maddelik anketi, bazıları da bu anketin
Siegle ve McCoach (2007) tarafından kısaltılmış olan 27 maddelik formunu kullanmışlardır
(Örn. Tortop & Kunt, 2013). Anketin orijinali ve kısaltılmışında altı boyut bulunmaktadır. Bu
boyutlar Tortop ve Kunt (2013) tarafından Türkçeye uyarlanan formdaki Türkçe adları ile
sırasıyla: üstün yeteneklilerin ihtiyaçları ve destek boyutu (needs and support), üstün yeteneklilere özel hizmetlere karşı olma (resistance to objections), üstün yeteneklilerin toplumsal
değeri boyutu (social value), üstün yeteneklilerin dışlanması ve izolasyonu boyutu (rejection), özel yetenek sınıfları oluşturma boyutu (ability grouping) ve sınıf atlatma boyutu
(school acceleration). Alan yazındaki diğer bazı çalışmalarda araştırmacılar kendi geliştirdikleri ölçme aracında bu anketten bazı boyutlar ya da maddeler aldıklarını ifade etmişlerdir.
Anket maddelerine verilen cevaplar kesinlikle katılmıyorum ile kesinlikle katılıyorum (1-5
puan aralığında) seçeneklerinden birini işaretlemeyi gerektirmektedir. Gagne (1991) toplam
puanlar yerine boyutların her biri için ortalama puanları dikkate almıştır ve anketi yorumlamada bazı önerilerde bulunmuştur. Ankette ortalama puan 2’nin altında ise (üstün yeteneklilere özel hizmetlere karşı olma boyutunda ortalama puan 4’ün üzerinde ise) bu durum
oldukça negatif bir tutumu (attitude) yansıtmaktadır, buna karşın ortalama 4’ün üzerinde ise
oldukça pozitif bir tutumu belirtmektedir. Eğer ortalamalar 2.75 ile 3.25 arasında ise bu durum belirsiz bir tutumu (ambivalent attitude) yansıtmaktadır.
Childers (2009) aileler (n=10), öğretmenler (n=10) ve okul idarecilerinin (n=10) üstün zekâlılar
ve eğitimlerine ilişkin tutumlarını incelediği çalışmasında Gagne ve Nadeau’nun Üstün
Zekâlılar ve Eğitimlerine Yönelik Görüşler anketini (34 maddelik olan) kullanmıştır. Childers
anketin üstün yeteneklilerin ihtiyaçları ve destek boyutunda öğretmenler ve idarecilerin %50’si ile
ailelerin tümünün üstün zekâlı öğrencilerin özel eğitim ihtiyaçları olduğunun farkında ol-
48
Güçyeter
dukları, bu öğrencilerin özel eğitim servisleriyle desteklenmelerine yönelik pozitif tutumlara
sahip olduklarını bulmuştur. Üstün yeteneklilere özel hizmetlere karşı olma boyutuyla ilgili katılımcıların %77’sinin üstün zekâlılara yönelik özel eğitim hizmetlerine karşı olmadığını,
%20’sinin belirsiz tutuma sahip olduğu, bir katılımcının ise özel eğitim hizmetlerine karşı
olduğunu tespit etmiştir. Üstün yeteneklilerin toplumsal değeri boyutunda katılımcıların
%67’sinin üstün zekâlı bireylerin toplum için bir değer ve üstün zekâlı öğrencilerin geleceğin
liderleri olduğunu düşündüğü saptanmıştır. Üstün yeteneklilerin dışlanması ve izolasyonu boyutu: katılımcıların %73’ünün üstün zekâlı öğrencilerin arkadaş edinmede zorlandığını, insanların üstün zekâlı öğrencileri dışladığını ve öğretmenlerin bu çocuklardan gözlerinin korktuğunu düşünmediği bulunmuştur. Özel yetenek sınıfları oluşturma boyutu: katılımcıların
%50’sinin üstün zekâlı çocukların ihtiyaçlarını karşılamada en iyi yolun özel tasarlanmış
sınıflara yerleştirme (yeteneğe göre gruplama) olduğu konusunda hemfikir olduğu görülmüştür. Sınıf atlatma (okulda hızlandırma) boyutu: Katılımcıların %60’ı hızlandırmayı negatif
olarak görmektedir. %20’si belirsiz ve diğer %20 de hızlandırmayı yararlı görmektedir. Söz
konusu çalışmadaki katılımcıların üstün zekâlı çocukların eğitim ihtiyaçlarını fark etmeleri,
onların toplumsal değerini kabul etmelerinin yanında çocukların yaşadıkları bir takım sıkıntıları fark etmedikleri, bu çocuklara yönelik eğitimsel olanak türleriyle ilgili de bazı yanlış
kanılara sahip oldukları söylenebilir.
Donerlson (2008), normal sınıf öğretmenleri (n=40) ve üstün zekâlılar öğretmenliği sertifikası
olan öğretmenlerin (n=30) üstün zekâlı öğrenciler ve eğitimlerine yönelik tutum ve inançlarını incelemiştir. Çalışmada 27 maddelik 5’li likert tipi Üstün Zekâlılar ve Eğitimlerine Yönelik
Görüşler anketi kullanılmıştır. Bu çalışmada Childers (2009)’dan farklı olarak 27 maddenin
her biri için iki grubun verdiği puanların ortalamaları arasında anlamlı farklılık olup olmadığı incelenmiştir. 14 maddede gruplar arasında anlamlı farklılıklar tespit edilmiştir. Üstün
zekâlılar öğretmenliği sertifikası olan öğretmenlerin olmayanlardan daha çok normal sınıflarda üstün zekâlı öğrencilerin zihinsel meraklarının boğulduğunu, üstün zekâlıların yeteneklerini tamamen geliştirmek için özel ilginin gerekliliğini, üstün zekâlı çocukların özel
eğitsel ihtiyaçları olduğunu ve üstün zekâlıların eğitiminde en iyi yolun özel sınıflara koyma
olduğunu düşündüğü saptanmıştır. Sertifikalı öğretmenlerin özel eğitim servislerini bir ayrıcalık işareti olarak kabul etmediği, sertifikası olmayanların ise kararsız kaldığı görülmüştür.
Sertifikalı öğretmenlerin üstün zekâlı öğrenciler özel sınıfa konulduğunda diğer öğrencilerin
değerinin düşeceğini kabul etmediği, sertifikası olmayanların da kararsız kaldığı belirlenmiştir. Her iki grubun da üstün zekâlıların toplum için paha biçilmez bir kaynak olduğunu
kabul etmekle birlikte sertifikalı öğretmenlerin olmayanlardan daha çok bu tutuma sahip
olduğu bulunmuştur. Yetersizliği olan çocukların eğitimlerine yönelik ek yatırım yapılırsa
aynısının üstünlere de yapılması noktasında her iki grup da aynı fikirdedir ancak sertifikalıların pozitif tutum puanı daha yüksek bulunmuştur. Üstün zekâlı çocuklar hakkında sahip
olunan bilginin eğitimlerine yönelik tutumu olumlu etkilediği düşünülebilir.
49
Güçyeter
Bir diğer çalışmada Bryant (2010) liselerde görev yapan idarecilerin (n=2000) üstün zekâlı
öğrenciler ve bu öğrencilerin eğitimlerine yönelik tutumlarını incelemiştir. Çalışmada idarecilerin algı ve tutumları: üstün zekâlı öğrenciler ve onların programlarını destekleme, üstün
zekâlılar eğitimini seçkinler programı olarak görme başlıklarıyla incelenmiştir. Araştırma
bulgularına göre idarecilerin üstün zekâlı öğrenciler ve eğitimlerini desteklemeyle ilgili alt
boyuttaki maddelerin her birine katılma oranı yüksektir (her bir maddeye katılma oranı
%75-%94 aralığındadır). Üstün zekâlıların eğitimlerinin seçkinler eğitimi olduğuna yönelik
altı maddeye verilen cevaplarda katılımcıların çoğu tarafından kesinlikle katılmıyorum, katılmıyorum, az katılmıyorum seçeneklerinin işaretlendiği tespit edilmiştir (her bir madde
için katılmama oranı en az %48, en çok %69 arasında değişmektedir). Üstün zekâlılar ve eğitimleriyle ilgili alınan eğitimin düzeyi artıkça idarecilerin üstün zekâlı öğrenciler ve eğitim
programlarına daha destekleyici oldukları görülmüştür. Mesleki deneyimi en az olan idareciler ve en üst eğitim düzeyi olanların (doktora derecesi) her ikisinin de üstün zekâlı öğrenciler ve eğitimlerine en destekleyici gruplar olduğu bulunmuştur. Ayrıca bu gruptaki katılımcılar üstün zekâlı öğrencilerin eğitimlerini en az düzeyde elitist (seçkinler eğitimi) olarak
bulmuşlardır.
Thirey (2011)’deki çalışmasında idareciler (n=127) ve okul öncesi öğretmenlerinin (n=260)
erken çocuklukta görülen üstün zekâlılıkla ilgili algılarını incelemiştir. Araştırmada katılımcıların %98’inin erken çocuklukta üstün zekâlılığın görülebileceğine inandıklarını, öğretmenlerin yaklaşık %56’sı, idarecilerin %58’i üstün zekâlı olarak tanılananlar için müfredatın değiştirilmesi gerektiğini belirtmişlerdir. Katılımcıların çoğunluğu (%70) erken çocuklukta üstün zekânın varlığını ve farklılaştırılmış eğitimi kabul etmelerine rağmen okullarında bu
çocukların tanılanmasına yönelik uygun işlemlerin olmadığını belirtmişlerdir. Tanılamadan
sonraki adım olan uygun programlara yerleştirme ile ilgili olarak Jung (2014) öğretmen
adaylarıyla yaptığı çalışmada üstün zekâlı kişilerle iletişim halinde olma ve daha büyük
yaşta olmanın üstünler için düzenlenecek özel programları desteklemeyi tahmin ettiğini
bulmuştur. Çalışmada ayrıca normal sınıflarda ileri/genişletilmiş müfredatla olan deneyim
eksikliği ve genç yaşta olmanın da üstünler için düzenlenen programları seçkinlere yönelik
kabul etme görüşünü tahmin ettiği bulunmuştur.
Öğretmen ve idarecilerin üstün zekâlılar ve eğitimlerine yönelik görüşleri, olumlu veya
olumsuz olması yönüyle değil de yanlış veya doğru olarak algılanması yönüyle de incelenmiştir. Jeong (2010) öğretmenlerin (n=119) 3-8 yaş erken çocukluk dönemindeki üstün zekâlılıkla ilgili yaygın algılarını (permanent perceptions) ve yanlış kanılarını (misconceptions)
inceleyen çalışmasında öğretmenlere üstün zekâlılık (giftedness) ve üstün zekâlı çocuklarla
ilgili konuları içeren çeşitli sorular sormuştur. Öğretmenlere üstün zekalı çocuklarla ilgili
araştırma bulgularında doğrulukları ve yanlışlıkları tespit edilen durumlar sunularak her bir
maddeyle ilgili görüşlerini kesinlikle katılmıyorum (1) ile kesinlikle katılıyorum (5) aralığında değişen seçeneklerden birini işaretleyerek belirtmeleri istenmiştir. Literatürde araştırma
bulgularıyla doğru oldukları kabul edilen maddelerden öğretmenlerce 3 ve üzerinde puan-
50
Güçyeter
lananlar yaygın kabul gören algılar olarak değerlendirilmiştir. Benzer olarak araştırma bulgularında yanlışlığı tespit edilen ancak öğretmenler tarafından yine de 3 ve üzerinde puanlanan maddeler de yaygın yanlış kanılar olarak değerlendirilmiştir. “Öğretmenlerin üstün
zekâlı çocukların normal sınıflarda farklılaştırılmış eğitim ihtiyacı olduğu, ileri sözel becerilere sahip olduklarını, farklı geçmişlere sahip çocuklar için tanılamada test yanlılığı durumunun olabileceğini, tanılama sürecine ailenin dâhil olmasının önemli olduğunu, tanılama
için aday göstermede anadili farklı olan öğrencilerin gözden kaçabileceğini” doğru olarak
algıladıkları bulunmuştur. Öğretmenlerin söz konusu doğru algılamalarının yanında bazı
konularda yanlış kanılarının olduğu da tespit edilmiştir. Öğretmenler: üstün zekâlı çocukların eğitimlerinde heterojen sınıflarda işbirliğiyle öğrenmenin etkili olduğu, akademik hızlandırmanın (sınıf atlatma, okula erken başlama gibi) negatif etkisi olduğu, üstün zekâlı çocukların özel eğitim servislerine ihtiyaç duymadıkları, sanatsal alanda üstün zekâlılar için
yaratıcılık testleriyle tanılamanın yeterli olduğu şeklinde yanlış kanılara sahiptir. Ayrıca öğretmenler üstün zekâlı çocukların erken çocuklukta oyunda işbirlikçi olmadıkları şeklinde
bir algıya sahiptirler, ancak bu algının doğru olmadığı başka araştırmalarda reddedilmiştir.
Bu çalışmada da öğretmenlerin Childers (2009)’a benzer şekilde üstün zekâlı çocukların özellikleriyle, eğitim ihtiyaçlarıyla, tanılamada karşılaşılabilecek sorunlarla ilgili bazı doğru algılara sahip oldukları söylenebilir. Buna karşın öğretmenlerin en çok sunulacak eğitim seçenekleri, spesifik bir yeteneği tanılamada dikkate alınacak kriterler noktasında yanlış kanılara
sahip oldukları da görülmektedir. Jeong (2010) öğretmenlerin yanlış kanılarının: üstün
zekâlıların eğitimiyle ilgili eğitim alma, eğitim düzeyi, ailede üstün zekâlı olup olmaması,
kendini üstün zekâlı görüp görmeme değişkenlerine göre farklılaştığını tespit etmiştir. Öğretmenlerin sertifika türleri, mesleki deneyimleri ve okuttuğu sınıf düzeyleri anlamlı farklılığa yol açmamıştır. Ailesinde üstün zekâlı olanların ve kendini üstün zekâlı algılayanların
üstünlerle ilgili eğitim alma oranı arttıkça (hiç, biraz ve çok eğitim alma) ve eğitim düzeyi
arttıkça (lisans ve lisansüstü) yanlış kanıların azaldığı tespit edilmiştir.
Alan yazındaki bir diğer çalışmada araştırmacılar, öğretmenlerin üstün zekâlı olmayla ilişkilendirecekleri özelliklerden yola çıkarak 8 hipotetik öğrenci türü oluşturmuşlardır (Lee,
Cramond & Lee, 2004). Çalışmaya katılan Koreli öğretmenlerden (n=132) atletizm (atletizm),
çaba (effort) ve akademik yetenek (academic ability) kavramları kullanılarak oluşturulan
öğrenci tiplerini zekâyla ne kadar ilişkilendirdiklerini belirtmeleri istenmiştir. Atletizmle
ilgili atletik ve atletik değil; çabayla ilgili çalışkan (studious) ve çalışkan olmayan; akademik
yetenekle ilgili parlak/zeki (brilliant) ve ortalama (average) olma durumları birleştirildiğinde
oluşan öğrenci tiplerinden bazılarına “zeki-çalışkan-atletik”, “ortalama-çalışkan-atletik”,
“zeki-çalışkan olmayan-atletik” örnek olarak verilebilir. Öğretmenlerin zekâyla en çok ilişkilendirdikleri öğrenci tipi “ortalama-çalışkan olmayan-atletik” iken en az ilişkilendirilen öğrenci tipi ise “zeki-çalışkan-atletik olmayan” olarak belirlenmiştir. Ayrıca Koreli öğretmenlerin zekâyla en çok ilişkilendirdikleri hipotetik öğrenci tiplerini genellikle erkek olarak düşündükleri saptanmıştır. Öğretmenler daha az zeki buldukları öğrenci tiplerini de kızlar olarak görmüşlerdir. Örneğin zekayla en çok ilişkili öğrenci tiplerinden “ortalama-çalışkan olTurkish Journal of Giftedness & Education, 2015, 5/1
51
Güçyeter
mayan-atletiklerin” %59.1’i, “zeki-çalışkan-atletiklerin” %76.5’i , “zeki-çalışkan olmayanatletiklerin” %46.2’si erkek olarak düşünülmüştür. Çalışmada ek olarak mesleki deneyim
arttıkça atletiği de içeren zeki öğrenci tiplerini erkeklere atfetme oranının arttığı da bulunmuştur.
Matematikte Üstün Zekâlılar ve Özelliklerine Yönelik Görüşler
Alan yazında yukarıdaki kısımda yer alan çalışmaların yanında özellikle matematikte üstün
zekâlı öğrencilerin özelliklerine yönelik bakış açıları, yargıları veya görüşlerinin incelenmesi
üzerine yapılan çeşitli çalışmalar mevcuttur (Ayebo, 2010; Ficici, 2003; Güçyeter, 2013a; Güçyeter, 2013b; Krutetskii, 1976).
Öğretmenlerin matematikte üstün zekâlı çocukların özelliklerine ilişkin görüşlerinin ilk incelendiği çalışmalardan birisi Krutetskii’nin (1976) çalışmasıdır. Araştırmada hem matematik
öğretmenleri hem de matematikçilerin üstün zekâlı öğrenci özellikleriyle ilgili görüşleri incelenmiştir. Çalışmada matematik öğretmenlerinin önemli gördüğü özellikler: matematiksel
bilgi, beceriler ve alışkanlıklarda göreceli olarak hızlı gelişmişlik; öğretmenin anlattıklarını
hızlı anlama; mantık ve bağımsız düşünme; matematik çalışmasında keskin zihin ve zengin
kaynaklılık (resourcefulness); matematiksel materyali hızlı ve aynen/stabil hatırlama; matematiksel materyali genelleme, analiz etme ve sentezleme yeteneğinin yüksek düzeyde gelişimi; matematik derslerinde daha az yorgunluk; düşünmeyi bir yönden karşıt yöne hızlı çevirme yeteneği; soyutlama yeteneği; esnek düşünme; genelleme yeteneği; matematiksel hafıza; görsel ifadelerle destekleme; düşünmeyi bir yönden karşı yöne transfer etme yeteneği;
zihinsel güçlerin kullanımında ekonomikliği yakalama çabası; matematik derslerinde daha
az yorulmadır. Aynı araştırmada matematikçiler bir amacı yansıtmada ayırt edici refleksin
açıklığı; konsantrasyon; gayret; ısrar ve sebatın iradesel niteliği; matematiğe yoğunlaştırılmış
ilgi, isteklilik, matematiksel bilgi için çabalama, kendini matematikle meşgul etme, sayıları
sevme eğilimi özelliklerini önemli bulmuşlardır.
Güncel çalışmalardan birisi olan Ayebo (2010)’da öğretmenlerin matematikte üstün zekâlılık
özellikleriyle ilgili görüşleri incelenmiştir. Öğretmenlerin yeni matematik kavramlarını ve
işlemlerini daha kolay algılama, veriyi organize etme, matematiksel örüntüleri keşfetme,
matematik problem ve bulmacalarını çözmede isteklilik, matematik problemlerine yaratıcı
çözümler önerme gibi özelliklere daha çok önem verdikleri görülmüştür. Çalışmada öğretmenlerin matematikte üstün zekâlı öğrenci özellikleriyle ilgili puanları ile yaş, üstünlerle
ilgili 10 krediden az veya çok eğitim alma, deneyim değişkenleri arasında anlamlı ilişkiler
bulunmamıştır.
Ficici (2003) Türkiye, Amerika ve Kore’deki lise matematik öğretmenlerinin (n=947) matematikte üstün zekâlı öğrencilerle ilgili yargılarını incelemiştir. Öğretmenlerin yargıları okulda
başarılı matematik öğrencileri (school smart mathematics students), gerçek dünyaya matematik perspektifinden bakma (mathematics perspective for the real world) ve yaratıcı problem çözenler (creative problem solver) olarak üç alt boyutta incelenmiştir. Amerikan mate-
52
Güçyeter
matik öğretmenlerinin deneyimleri artıkça matematikte üstün zekâlı öğrencilerde yaratıcı
problem çözme ile dünyaya matematik penceresinden bakmanın altında yer alan özelliklere
daha çok önem verdikleri bulunmuştur. Üç ülkedeki öğretmenlerden üst sınıfları (lise 3, lise
4 gibi) okutan öğretmenlerin bu özelliklere daha az önem verdikleri bulunmuştur. Daha
yüksek eğitim derecesine sahip öğretmenlerin okulda başarılı olmanın altında yer alan özelliklere daha az önem verdikleri bulunmuştur. Türk öğretmenlerin her üç kategori altındaki
özelliklere yüksek puanlar verdiği saptanmıştır.
Güçyeter (2013a) çalışmasında matematik öğretmen adaylarının matematikte üstün zekâlı ve
yetenekli öğrenci özellikleriyle ilgili görüşlerini incelemiştir. Öğretmen adaylarının ölçme
aracında belirtilen özelliklerin hepsine oldukça yüksek puanlar verdiği buradaki özellikleri
genellikle önemli veya çok önemli olarak nitelendirdikleri tespit edilmiştir. Araştırmacı ölçme aracında yer alan özelliklerin katılımcıların çoğunluğu tarafından tercih edilme oranlarına göre popüler, daha popüler ve en popüler özellikler gruplarına ayırarak incelemiştir. Bir
diğer çalışmada Güçyeter (2013b) ilkokulda çocuklara matematik öğretecek olan sınıf öğretmen adaylarını (hem sınıf öğretmenliği hem de üstün zekâlılar öğretmenliği öğrencilerini)
örneklemine dâhil ederek ilk çalışmayı genişletmiştir (n=281). Bu çalışmada branşa göre öğretmen adaylarının popüler, daha popüler ve en popüler gördüğü özelliklerin değişip değişmediğinin karşılaştırması da yapılmıştır. Öğretmen adayları arasında popüler görülen
özellikler arasında problemleri çözerken teknolojiyi kullanır; bazı matematik problemlerinin
çözümlerini sezer, fakat mantığını açıklayamayabilir; çözümlerini başkalarıyla paylaşmaktan
hoşlanır yer almıştır. Daha popüler görülen özelliklerden bazıları: matematik ile diğer bilim
dalları arasında ilişki kurma, matematiğin değişik alanları (örn. kesirler, geometri, sayılar ve
cebir) arasındaki bağlantıları görme, belleğin kuvvetli olması, matematiksel kavramları,
prensipleri ve stratejileri anlama, çözümleri destekleyen sebepleri sunma olarak belirlenmiştir.
Matematikte Üstün Zekâlılıkta Cinsiyetin ve Kalıtımın Rolüne Yönelik Görüşler
Alan yazında matematik yeteneği, matematik başarısında kız ve erkekler arasında fark olup
olmadığını inceleyen güncel araştırmalar mevcuttur. Bu çalışmalardan bazılarında matematik yeteneği, matematiksel yaratıcılık yeteneği, matematik başarısının cinsiyete göre değişip
değişmediği karne notu ya da ilgili bir testten alınan puana göre karşılaştırılmıştır. Diğer
bazı çalışmalarda ise öğretmenlerin hangi grubu matematikte yetenekli ya da başarılı gördüğüne ilişkin görüşler incelenmiştir.
Ayvaz (2014), 6. sınıf (n=1393) öğrencilerinin matematik yeteneğindeki cinsiyet farklılıklarını
genel matematik yeteneği, matematik yeteneğinin alt becerileri ve genel matematik yeteneğindeki üst ve alt %10’luk dilimler olmak üzere üç kategoride incelemiştir. Veri analizinden
sonra genel matematik yeteneğinde erkeklerin lehine anlamlı farklılıklar bulunmuştur. Alt
becerilerin bazılarında erkekler lehine anlamlı farklılıklar görülmüştür. Özellikle uzamsal
becerilerle ilgili diğer bazı alt testlerde cinsiyete göre anlamlı fark bulunmamıştır. Çalışmada
53
Güçyeter
kullanılan Matematik Yetenek Testi (MYT) puanlarına göre üst ve alt %10’luk dilimde yer
alan öğrencilerin genel matematik yeteneği ve alt becerilerde cinsiyete göre anlamlı fark bulunmamıştır. Ancak %üst 10’luk dilimde erkeklerin, alt %10’luk dilimde kızların daha çok
olduğu saptanmıştır. Yine güncel bir çalışma olan Akgül (2011) de Bilim Sanat Merkezleri’ne
devam eden 4., 5., ve 6. sınıf üstün zekâlı öğrencilerin karne notuna göre matematik başarıları arasında cinsiyete göre anlamlı puan farkı bulunmamıştır. Akgül (2014) de ortaokula devam eden üstün zekâlı öğrencilerin matematik başarısının (matematik karne notu) yanında
araştırmacının geliştirdiği matematik yaratıcılık ölçeğinden alınan puanlara göre matematik
yaratıcılıkları arasında fark olup olmadığı incelenmiştir. Araştırmada matematik başarısı ve
matematik yaratıcılık ölçeğinden alınan puanlarda cinsiyete göre farklılık bulunmamıştır.
Matematikte üstün zekâlı öğrenci özellikleriyle birlikte matematikte üstün zekâlı olarak görülen grubun kız veya erkek olarak değişip değişmediğini bilme de aday gösterme çalışmalarında üstün zekâlılık özelliklerini bir gruba atfedip atfetmemeyi ve bir grup lehinde veya
aleyhinde aday gösterme hakkında ipuçları sunabilir. Alan yazında özellikle öğretmenlerin
cinsiyete göre matematik yeteneğinin değişip değişmediğiyle ilgili düşüncelerini inceleyen
çalışmalar da bulunmaktadır. Güven (1998) okul öncesi ve ilkokul öğretmelerinin matematik
yeteneği, matematik başarısında kız ve erkekler arasında fark olup olmadığı, öğretmenlerin
matematik başarısını kız ve erkeklerde açıklarken hangi kavramları ön planda tuttuğunu
incelemiştir. Okul öncesi öğretmenlerinin %23.4’ü, ilkokul öğretmenlerinin %38.1’i cinsiyete
göre yetenek farkı olduğunu düşünmüştür. Fark olduğunu düşünen okul öncesi öğretmenlerinin %67’si, ilkokul öğretmenlerinin ise %84.5’i erkeklerin daha iyi olduğunu belirtmişlerdir. Okul öncesi öğretmenlerinin %24.1’i, ilkokul öğretmenlerinin %37’si matematik yeteneğine benzer olarak matematik başarısında da cinsiyete göre fark olduğunu ifade etmişlerdir.
Bu gruplardan okul öncesi öğretmenlerinin %55.7’si, ilkokul öğretmelerinin de %78.5’i erkekleri daha başarılı görmüşlerdir.
Siegle ve Reis (1998) öğretmenlerin matematik, fen bilimleri, sosyal bilimler ve dil bilimlerinde yetenekli olarak kız ve erkekleri aday gösterme oranlarını incelemiştir. Öğretmenler,
kızların erkeklere göre çalışmalarının niteliği ve çabaları yönüyle daha iyi olduğunu belirtmişlerdir. Öğretmenler dil sanatları dışında diğer üç yetenek alanında kız ve erkeklerin yeteneklerini benzer olarak puanlamışlardır. Çalışmadaki kız ve erkek üstün zekâlı öğrenciler
yeteneklerini puanladıklarında kız öğrenciler dil sanatları dışında diğer yetenek alanlarında
kendilerine erkeklerden daha düşük puan vermişlerdir.
Siegle ve Powell (2004) üstün zekâlılar programları için öğretmenlerin aday göstermede dikkate aldıkları öğrenci özeliklerini belirlemeye yönelik bir çalışma yapmışlardır. Matematiksel
yetkinlik (mathematical proficiency) için problem çözücüler ve hesaplayıcılar olmak üzere
iki ana kategori ve bunların ikişer tane alt kategorileri kullanılarak 4 öğrenci profili oluşturulmuştur. Üretici problem çözücüler, verilen ödevi tamamlayanlar olarak; üretici olmayan problem çözücüler de verilen ödevi tamamlamayanlar olarak betimlenmiştir. Hesaplayıcılar ödevini yapmayan fakat zihinsel hesaplama yapabilenler ile ödevini yapan, kâğıt-kalem ile hesaplama
54
Güçyeter
yapanlar olarak ikiye ayrılmıştır. Öğretmenlere bu profillerden en çok hangilerinin üstün
zekâlılar programlarına aday gösterilebileceği sorulmuştur. Öğretmenler problem çözme
becerisi olanları hesaplama becerisi olanlardan daha çok üstünler programları için aday göstermişlerdir. Problem çözenlerden ödevini tamamlayanlar tamamlamayanlara göre daha çok
oranda programlara uygun görülmüştür. Bunun yanında bu öğrenci tiplerinden kız veya
erkek olma benzer puanlar aldığı için aday göstermede kız ve erkek yanlılığı tespit edilmemiştir.
Matematikte üstün zekanın kalıtsallığıyla ilgili olarak Krutetskii (1976) bazı kişilerin beyinlerinin uzamsal ve nümerik ilişkiler ve sembol türleriyle ilgili uyaranları çevreden izole etmede ve bu uyaranlarla optimal çalışmayla ilgili benzersiz bir biçimde yönlenmiş olduğu hipotezini geliştirmiştir. Araştırmacıya göre bazı insanlar beyin yapılarında ve beyinlerinin fonksiyonel özelliklerinde matematiksel yeteneklerin gelişimine aşırı derecede elverişli (veya
oldukça elverişsiz) kalıtsal (inborn) özelliklere sahiptir. Hatta Krutetskii (1976)’ya göre:
“herhangi biri sıradan bir matematikçi olabilir fakat olağanüstü bir matematikçi doğar “ (s.
361).
Araştırma Amacı ve Araştırma Soruları
Alan yazında Türkiye ile ilgili çalışmalar ele alındığında lise matematik öğretmenleri, sınıf
ve matematik öğretmen adaylarıyla matematikte üstün zekâlı öğrencilerin özellikleriyle ilgili
yargılarının belirlenmesi üzerine çalışmalar mevcuttur. Ancak sınıf ve ilköğretim matematik
öğretmenlerinin bu konuyla ilgili yargılarını inceleyen bir çalışmanın yapılmadığı görülmüştür. Bu durumdan hareketle araştırmanın amacı ortaokul matematik ve sınıf öğretmenlerinin
matematikte üstün zekâlı öğrenci özelliklerine yönelik yargılarını incelemektir. Araştırmada
aşağıdaki sorulara cevap aranmıştır:
1. Öğretmenler matematikte üstün zekânın kızlarda veya erkeklerde görülme sıklığı
hakkında ne düşünmektedirler?
2. Çeşitli demografik değişkelerle matematikte üstün zekânın kalıtımsalıllığı ve gelişimselliği arasında ilişki var mıdır?
3. Öğretmenler matematikte üstün zekâlılara atfedilen özellikleri popülariteye göre nasıl derecelemektedirler?
4. Öğretmenlerin mesleki deneyimleri ile matematikte üstün zekâlılara atfettikleri özelliklerin popülaritesi arasında ilişki var mıdır?
Yöntem
Katılımcılar
Araştırmada tarama metodu ile öğretmenlerin matematikte üstün zekâlı öğrenci özellikleriyle ilgili yargıları incelenmiştir. Çalışmada gönüllü katılım sağlanması amacıyla seçkisiz olmayan örnekleme yöntemlerinden uygun örnekleme metodu kullanılmıştır. Araştırmaya
55
Güçyeter
toplam 161 öğretmen katılmıştır. Öğretmenlerin %62,7’si (n=101) kadın; %37,3’ü (n=60) erkek olup öğretmenlerin yaş aralığı 24 ile 60 arasında değişmektedir. Katılımcıların %37,9’u
(n=61) ortaokul matematik öğretmeni, %60,9’u (n= 98) sınıf öğretmenidir. Öğretmenlerin
mesleki deneyimleri 1 yıl ile 39 yıl arasında değişmekte olup öğretmenlerin %13,7’si (n=22)
yüksek lisans , %3,1’i (n=5) doktora derecesine sahiptir.
Ölçme Aracı
Araştırmada Ficici (2003) tarafından geliştirilen Matematikte Üstün Zekâlı Öğrenci Özelliklerinin Öğretmen Tarafından Değerlendirilmesi (Teachers Judgments of gifted Mathematics Student
Characteristics) adlı ölçme aracı kullanılmıştır. Ölçme aracında matematikte üstün zekâlı ve
yetenekli öğrencilere yönelik 46 özellik verilmiştir. Katılımcılar verilen özellikleri önemsizden
(1) çok önemliye (5) doğru sıralanan beş değer üzerinden değerlendirmişlerdir.
Araştırmacı katılımcıların çeşitli demografik özelliklerini belirlemek için ölçme aracına bazı
değişkenler eklemiştir. Katılımcıların kendilerini üstün zekâlı olarak görüp görmedikleri,
cinsiyete göre matematikte üstün zekânın dağılımı, üstün zekânın doğuştan ya da sonradan
olup olmadığı ve geliştirilebilir olup olmadığıyla ilgili maddeler eklenmiştir.
Ölçme aracının daha önce yapılan geçerlik ve güvenirlik araştırmasında üç faktörlü bir yapı
gösterdiği bulunmuştur (Ficici, 2003). Bu faktörler okulda başarılı matematik öğrencileri (school
smarts math students), gerçek dünyaya matematik perspektifinden bakan ve analitik düşünenler (math
perspectives for the real world and analytical thinker) ve yaratıcı problem çözücüler (creative problem
solver) olarak adlandırmıştır. Bu faktörlere dayalı hesaplanan iç tutarlılık katsayıları sırasıyla
.90, .88, ve .84’tür .
Bu araştırmada tüm ölçek için hesaplanan Cronbach-Alpha iç tutarlılık katsayısı .94’dir
(p<.05). Araştırmada Ficici (2003)’te bulunan alt boyutlar üzerinden değil katılımcıların her
bir maddeye verdikleri cevapların frekans ve yüzde değerlerinin dikkate alınmasıyla hesaplanan popüler özellikler, daha popüler özellikler ve en popüler özellikler sınıflandırmaları üzerinden analizler yapılmıştır. Bu nedenle ölçek maddelerinin popüler, daha popüler ve en popüler
olarak sınıflandırılmasıyla oluşturulan yapıları için güvenirlik katsayıları hesaplanmıştır. Bu
şekilde oluşturulan yapılar için hesaplanan güvenirlik katsayıları popüler için .60 (n=5 madde için, p<.05), daha popüler için .89 (n=25 madde için, p<.05), en popüler için .88’dir (n=16
madde için, p<.05).
Veri Toplama Aşaması
Ölçme aracı katılımcılara web ortamından veya elden yazılı doküman olarak ulaştırılmıştır.
Araştırmacı elden dağıtılan ölçme araçları için üç öğretmenden destek almıştır. Bu öğretmenler tanıdığı diğer öğretmenlere ölçme aracını ulaştırmıştır. Web ortamından tanıdık öğretmenler aracılığıyla herkes bildiği başka bir öğretmen arkadaşına anketi mail üzerinden göndermiştir.
56
Güçyeter
Verilerin Analizi
Veri analizinde betimsel ve çıkarımsal istatistik tekniklerinden yararlanılmıştır. Çalışmada
birinci ve üçüncü araştırma sorusunun cevaplanmasında frekans ve yüzde değerleri hesaplanmıştır. İkinci araştırma sorusunun cevaplanmasında parametrik olmayan ilişki testlerinden ki-kare testi; dördüncü araştırma sorusu için Pearson korelasyon katsayısının hesaplanması kullanılmıştır.
Üçüncü araştırma sorusunda geçen popüler, daha popüler ve en popüler özelliklerin belirlenmesinde katılımcıların her bir maddeye verdiği önemsiz-çok önemli aralığında değişen puanların
frekans ve yüzde değerleri incelenmiştir. Bu incelemede her bir maddeye önemli ve çok önemli
puanı veren katılımcıların frekans ve yüzde değerleri hesaplanmıştır. Bu hesaplama sonucunda katılımcıların en az %70’inin ölçme aracında yer alan özelliklerden her biri için önemli
veya çok önemli puanını verdiği bulunmuştur. Buradan hareketle katılımcıların %70’i ile
%79’u tarafından önemli veya çok önemli olarak puanlanan maddeler popüler özellikler olarak
adlandırılan kategoriye yerleştirilmiştir. Benzer şekilde katılımcıların %80’i ile %89’u tarafından önemli veya çok önemli görülen maddeler daha popüler özellikler olarak adlandırılan bir
diğer kategoriye yerleştirilmiştir. Son olarak katılımcıların %90’ı ile %100’ü tarafından önemli
veya çok önemli olarak puanlanan maddeler de en popüler özellikler olarak adlandırılan kategori
altına toplanmıştır.
Bulgular
Öğretmenlerin matematikte üstün zekâlı ve yetenekli öğrenci özellikleriyle ilgili görüşleri
frekans ve yüzde değerleri üzerinden incelenmiştir. Öğretmenlerden 58 tanesi (%36) matematikte üstün zekâlılığın kızlarda daha sık görüldüğünü, 73 tanesi (%45) erkeklerde, 8 tanesi
(%5) yarı yarıya sıklıkta görüldüğünü, 3 tanesi (%1,9) cinsiyete bağlı olmadığını; 4 tanesi
(%2,6) bilmediklerini, 1 tanesi (%0,6) bunun değişeceğini, 1 tanesi (%0,6) bu sorunun yanlış
şekilde sorulduğunu belirtmişlerdir. Frekans ve yüzde değerleri 151 kişi üzerinden değerlendirilmiş olup 10 öğretmenin bu soruyu boş bıraktığı tespit edilmiştir.
Branş, kendini matematikte üstün zekâlı görme, matematikte üstün zekâlı öğrencisi olma,
deneyim değişkenleri ile matematikte üstün zekâlı olmanın doğuştan olup olmaması değişkeni arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığı parametrik olmayan testlerden ki-kare bağımsızlık testi analiziyle incelenmiştir. Analiz sonuçları Tablo 1’de gösterilmiştir.
57
Güçyeter
Tablo 1. Matematikte Üstün Zekânın Doğuştan Olup Olmaması ile Bazı Değişkenler
Arasındaki İlişkilerin Ki-kare Analiz Sonuçları
Değişkenler
Matematikte üstün zekâ doğuştandır.
Evet
Hayır
Branş
Matematik
Sınıf
Toplam
Kendini matematikte üstün zekâlı görme
Evet
Hayır
Toplam
Matematikte üstün zekâlı öğrencisi olma
Evet
Hayır
Toplam
Deneyim
0-5 yıllık
f
47
81
128
f
37
92
129
f
79
51
130
f
13
%
77
84,4
81,5
%
90,2
80,7
83,2
%
89,8
72,9
82,3
%
81,3
f
14
15
29
f
4
22
26
f
9
19
28
f
3
%
23
15,6
18,5
%
9,8
19,3
16,8
%
10,2
27,1
17,7
%
18,8
Toplam
61
96
157
Toplam
41
114
155
Toplam
88
70
158
Toplam
10
6-10 yıl
28
84,8
5
15,2
33
11-15 yıl
29
82,9
6
17,1
35
16-20 yıl
20 yıl üstü
18
40
78,3
80
5
10
21,7
20
23
50
Toplam
128
81,5
29
18,5
157
χ2
p
1,329
.249
χ2
p
1,967
.161
χ2
p
7,651
.006*
χ2
p
.524
.971
Tablo 1’den matematik ve sınıf öğretmenleri ile matematikte üstün zekânın doğuştan olup
olmamasına yönelik verilen evet veya hayır cevaplarının birbirinden bağımsız olduğu görülmektedir (χ2 =1,329, p>.05). Branş ile evet/hayır cevapları ilişkili değildir. Bunun yanında
hem matematik öğretmenlerinin çoğu (%77’si) hem de sınıf öğrenmelerinin çoğu (%84,4’ü)
matematikte üstün zekânın doğuştan getirilen bir özellik olduğu yönünde cevap vermişlerdir. Benzer olarak öğretmenlerin kendilerini matematikte üstün zekâlı görüp görmemeleri ve
deneyimlerinin de matematikte üstün zekânın doğuştan olup olmama cevaplarından bağımsız olduğu tablodan görülmektedir. Ancak hem kendini matematikte üstün zekâlı gören/görmeyen hem de en az deneyimliden en çok deneyimli öğretmenlerin büyük çoğunluğunun matematikte üstün zekânın doğuştan getirilen bir özellik olup olmadığı sorusuna evet
cevabı verdikleri bulunmuştur.
Matematikte üstün zekâlı öğrencisi olan ve olmayan öğretmenlerin matematikte üstün
zekânın doğuştan olma veya olmamaya verdikleri cevapların ilişkili olduğu bulunmuştur (χ2
=7,651, p<.05). Matematikte üstün zekâlı öğrencisi olan ve olmayan öğretmenlerin matematikte üstün zekâyı doğuştan getirilen bir özellik olarak algıladıkları ve matematikte üstün
zekâlı öğrencisi olan öğretmenlerin olmayan öğretmenlerden anlamlı olarak daha çok oranda matematikte üstün zekânın doğuştan olduğunu düşündükleri görülmektedir.
Matematikte üstün zekânın geliştirilebilir olup olmadığı ile branş, kendini matematikte üstün zekâlı görme, matematikte üstün zekâlı öğrencisi olma, deneyim değişkenleri arasındaki
58
Güçyeter
ilişkilerin anlamlılığı da ki-kare bağımsızlık testiyle incelenmiştir. Analiz sonuçları Tablo
2’de gösterilmiştir.
Tablo 2. Matematikte Üstün Zekânın Geliştirilebilir Olup Olmaması ile Bazı Değişkenler
Arasındaki İlişkilerin Ki-Kare Analiz Sonuçları
Değişkenler
Branş
Matematikte üstün zekâ geliştirilebilir
Evet
Hayır
f
%
f
%
Toplam
χ2
Matematik
Sınıf
Toplam
42
74
116
70
76,3
73,9
18
23
41
30
23,7
26,1
60
97
157
Matematikte üstün zekâlı görme
f
%
f
%
Toplam
Evet
Hayır
Toplam
36
77
113
87,8
68,1
73,4
5
36
41
12,2
31,9
26,6
41
113
154
Matematikte üstün öğrencisi olma
f
%
f
%
Toplam
Evet
Hayır
Toplam
72
43
115
83,7
60,6
73,2
14
28
42
16,3
39,4
26,8
80
71
157
Deneyim
f
%
f
%
Toplam
0-5 yıllık
13
81,3
3
18,8
16
6-10 yıl
23
69,7
10
30,3
33
11-15 yıl
21
58,3
15
41,7
36
16-20 yıl
19
82,6
4
17,4
23
20 yıl üstü
40
81,6
9
18,4
45
Toplam
116
73,9
41
26,1
157
p
0,760
.383
χ2
p
5,954
χ2
10,644
.015*
p
.001*
χ2
p
7,694
.103
Tablo 2’den görüldüğü üzere branş ve deneyim değişkenleri ile matematikte üstün zekânın
geliştirilebilir olup olmadığı arasında anlamlı bir ilişki bulunmamıştır. Branş ve deneyim
kategorilerinin her birindeki değerlere göre ise öğretmenlerin çoğu matematikte üstün
zekânın geliştirebilir olduğunu düşünmektedir.
Öğretmenlerden kendini matematikte üstün zekâlı görenler ve görmeyenler ile matematikte
üstün zekâlı öğrencisi olan ve olmayanların, matematikte üstün zekânın geliştirilebilir olup
olmadığına yönelik cevapları arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişkiler vardır. Kendini
matematikte üstün zekâlı görenler görmeyenlerden daha çok oranda matematikte üstün
zekânın geliştirilebilir olduğunu düşünmektedir. Yine matematikte üstün zekâlı öğrencisi
olanlar, olmayanlardan daha fazla oranda matematikte üstün zekânın geliştirilebilir olduğunu düşünmektedir.
Öğretmenlerin matematikte üstün zekâlı öğrenci özelliklerine verdikleri önemli/çok önemli
puan dereceleri için her bir maddenin frekans ve yüzde değerleri incelenmiştir. Her bir
maddeyi önemli ve çok önemli olarak puanlayan katılımcıların toplam yüzdeleri üzerinden
oluşturulan popüler, daha popüler ve en popüler özellikler tablolarda gösterilmiştir. Öğretmenle-
59
Güçyeter
rin %70 ile %79’u tarafından önemli veya çok önemli olarak görülen matematikte üstün zekâlı
öğrenci özellikleri Tablo 3’te gösterilmiştir.
Tablo 3. Popüler Özelliklere İlişkin Frekans ve Yüzde Dağılımları
f
%
S5. Bazı matematik problemlerinin çözümlerini sezer, fakat mantığını açıklayamayabilir.
117
73
S9. Genelleme yapmak için (sayısal, geometrik ve/ya cebirsel) düzenleri kullanır.
121
76
S17. Matematik kavramlarını açıklamakta devamlı olarak farklı temsiller (örn: yazılı açık-
119
74
S23. Dünyaya matematik penceresinden bakar.
125
78
S35. Problemleri çözerken teknolojiyi kullanır.
114
71
lamalar, çizimler, grafikler, denklemler, vs.) kullanır.
Tablo 3’e göre popüler özellikler grubunda bazı problemlerin çözümlerini sezme fakat çözümlerin mantığını açıklayamama, genelleme için matematiksel yapıları kullanma, farklı temsilleri kullanarak kavramları açıklama, dünyaya matematik penceresinden bakma ile problem
çözmede teknoloji kullanma yer almaktadır.
Öğretmenlerin %80’i ile %89’u tarafından önemli veya çok önemli olarak görülen matematikte üstün zekâlı öğrenci özellikleri Tablo 4’te gösterilmiştir.
Tablo 4. Daha Popüler Özelliklere İlişkin Frekans ve Yüzde Dağılımları
f
%
S2. Matematik problemlerini çözmede ısrar eder.
143
89
S3. Matematik problemlerini çözerken gerekirse kolayca strateji değiştirebilir.
137
85
S4. Matematik problemlerini çözerken yaratıcı (olağandışı ve farklı ) yollara sahiptir.
135
84
S6. Matematik problemlerini çoğunlukla somut cisimlere ihtiyaç duymadan soyut olarak
131
81
S7.Matematiksel sonuçları mantıklı ve tam olarak doğrular
137
85
S8. Matematiksel düzeni bulmak için verilen bilgileri düzenler.
128
80
S10.Uğraştıran matematik bulmacaları, oyunlar ve mantık problemlerinden hoşlanır.
141
88
S13. Dünyaya matematiksel perspektiften bakar (Örn: uzaysal ilişkilere dikkat eder, ço-
143
89
142
88
S15. Bir problemin matematiksel yapısının analizine ilgi gösterir.
126
85
S18. Bir matematik problemine en basit ve en etkili çözümü görür.
136
85
S19. Eğer fırsat çıkarsa matematik olimpiyatı, matematik kulübü veya matematik semineri
133
83
S21. Matematik problemlerindeki gerekli ve gereksiz bilgileri birbirinden ayırabilir.
139
86
S22. Kavramları matematik terimleri ile açıklayabilir.
137
85
S24. Matematik ve günlük hayat arasında ilişki kurar.
139
86
S25. Matematikle ilgili alanlara (bilgisayar, mühendislik, fen, vs.) ilgi gösterir.
146
89
S26. Uzayda/ üç boyutlu düşünme yeteneği vardır.
128
80
çözer.
ğunluğa apaçık gelmeyen matematiksel düzenleri bulur, sayısal bilgilere meraklıdır).
S14. Güçlü bir sayı sezgisi sergiler (Örn: küçük ve büyük sayılardan anlam çıkarır, kolay
ve doğru tahmin eder).
gibi matematikle ilgili aktivitelere katılır.
60
Güçyeter
Tablo 4 (Devamı). Daha Popüler Özelliklere İlişkin Frekans ve Yüzde Dağılımları
f
%
S27. İşlemleri doğru yapma yeteneği vardır.
133
89
S29. Matematiğe ilgi duyanlarla (arkadaş, öğretmen, üniversite öğrencisi, mühendis, vs. )
vakit geçirmek ister.
S30. Hemen çözemediği problemler için kuluçkaya (zihni o problemle meşgul olur) yatar.
130
81
132
88
S32. Problemleri çözerken risk alır.
134
83
S34. Çözümleri başkaları ile paylaşmaktan hoşlanır.
134
83
S42. Sıralı ve düzenli bir biçimde düşünür.
136
85
S45. Matematiğin gerçek dünyada nasıl kullanıldığını anlar.
142
88
Öğretmenlerin daha popüler bulduğu özellikler arasında en fazla yüzdeye sahip olanlar; matematik problemlerini çözmede ısrar, işlemleri doğru yapma, matematikle ilgili alanlara ilgi,
dünyaya matematiksel perspektiften bakma, uğraştıran matematiksel aktivitelerden hoşlanma, güçlü sayı sezgisi, problemler için kuluçkaya yatma ve matematiğin gerçek dünyada
nasıl kullanıldığını anlama gibi özelliklerdir.
Öğretmenlerin %90’ı ile %100’ü tarafından önemli veya çok önemli olarak görülen matematikte üstün zekâlı öğrenci özellikleri Tablo 5’te gösterilmiştir.
Tablo 5. En Popüler Özelliklere İlişkin Frekans ve Yüzde Dağılımları
S1. Zor matematik problemlerini çözmek için isteklidir (Problem, daha önceden çözümü
bilinmeyen iş olarak tanımlanmıştır).
S11. Yeni matematik kavramlarını ve işlemlerini diğer öğrencilerden daha kolay öğrenir.
S12. Sınıfta öğretilen matematikten ötesini merak eder.
S16. Öğrenilen matematiğin derinliğini ve kompleksliğini artıracak “neden” veya “eğer”
gibi üst seviyeli sorular sorar.
S20. Matematiğin değişik alanları (örn. kesirler ve geometri, sayılar ve cebir) arasındaki
bağlantıları görür.
S28. İşlemleri hızlı yapma yeteneği vardır.
S31. Problemleri çözmek için yeni yollar üretir.
S33. Bir probleme farklı çözümler önerir.
S37. Zorlayıcı problemleri çözmekten hoşlanır
S38. Matematiksel/sayısal testlerden yüksek not alır.
S39. Birçok fikir, çözüm, açıklama, vs. üretir.
S40. Belleği kuvvetlidir.
S41. Formülleri ve işlemleri hatırlar.
S43. Matematiksel kavramları, prensipleri ve stratejileri anlar.
S44. Yaratıcı düşünebilir.
S46. Çözümlerini destekleyen sebepleri sunar.
f
%
145
90
146
146
146
91
91
91
147
91
146
149
148
145
147
150
151
149
149
151
147
90
93
92
90
91
93
94
93
93
94
91
Tablo 5’ten öğretmenlerin en popüler olarak algıladığı özelliklerden en yüksek yüzdeye sahip
olanlar arasında belleği kuvvetli olma; yaratıcı düşünebilme; problemleri çözmek için yeni
yollar üretme; birçok fikir, çözüm, açıklama vb. üretme; formül ve işlemleri hatırlama; matematiksel kavramları, prensipleri ve stratejileri anlamanın yer aldığı görülmektedir.
61
Güçyeter
Öğretmenlerin popüler, daha popüler ve en popüler bulduğu özelliklerin toplam puanları ile
deneyim arasındaki ilişkilerin korelasyon analiziyle incelenmesi sonucunda deneyim ile daha
popüler özelliklerin toplam puanları arasında .295 (p <.01), deneyim ile en popüler özellikler
toplam puanları arasında da .258 (p<.01) değerlerinde pozitif yönlü ilişkiler bulunmuştur.
Tartışma, Sonuç ve Öneriler
Bu araştırmada matematikte üstün zekâlı öğrencilerle ilk karşılaşacak olan sınıf öğretmenleri
ve daha sonrasında branş olarak ilk karşılaşacak grup olan ortaokul matematik öğretmelerinin matematikte üstün zekâlı öğrencilere yönelik yargıları çeşitli değişkenler açısından incelenmiştir. Öğretmenler arasında matematikte üstün zekâlılığın daha çok erkeklerde görüldüğü düşüncesinin yaygın olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu bulguya benzer olarak Güven
(1998)’e göre okul öncesi ve ilkokul öğretmenlerinin %20’den fazlası kız ve erkeklerin matematik yeteneği ve matematik başarısı arasında fark olduğunu düşünmektedirler. Cinsiyete
göre fark olduğunu düşünen bu öğretmenlerin %55’inden fazlası erkeklerin matematik yeteneğinin ve matematik başarısının daha iyi olduğunu belirtmişlerdir. Hatta öğretmenler matematik başarısını erkeklerde ilk olarak yeteneğe; kızlarda ise ilk olarak dersi iyi dinlemeye,
ikinci sırada yeteneğe bağlı görmektedirler. Lee, Cramond ve Lee (2004)’te üstün zekâyla
ilişkilendirilen öğrenci tiplerinin daha çok erkekler olarak düşünüldüğüne yönelik bulgular
elde etmiştir. Bazı araştırmalarda da üstün zekâlılar eğitim programlarına aday göstermede
kız ve erkeklerin aday göstermede benzer puanlandıkları, kız veya erkek yanlılığı olmadığına yönelik bulgular elde edilmiştir (Siegle & Powell, 2004; Siegle & Reis, 1998). Öğretmen
yargıları dışında çeşitli yetenek ya da başarı ölçütleri kullanılarak yapılan araştırmaların bazılarında erkekler lehine bazılarında ise arada fark olmadığına dair bulgulara rastlanmaktadır. Örneğin Ayvaz’ın (2014) 6. sınıf öğrencileriyle yaptığı çalışmada genel matematik yeteneğinde erkeklerin kızlardan anlamlı olarak daha yüksek puanlar aldığı, genel yeteneğin alt
becerilerinde de yine erkeklerin bazı alanlarda daha iyi oldukları tespit edilmiştir. Ayvaz’ın
çalışmasında üst ve alt %10’luk dilimlerdeki öğrencilerin puanları arasında cinsiyete göre
fark bulunmazken, üst %10’luk dilime giren erkek öğrenci sayısının kızlardan daha fazla
olduğu; alt %10’luk dilimde de kız sayısının daha fazla olduğu tespit edilmiştir. Buna karşın
Akgül (2011)’de 4., 5., ve 6. sınıf üstün zekalı öğrencilerin matematik karne notuyla değerlendirilen matematik başarıları arasında fark bulunmadığı tespit edilmiştir. Akgül’ün (2014)
bir diğer çalışmasında üstün zekâlı ortaokul öğrencilerinin matematik başarısı ve matematik
yaratıcılık puanlarında cinsiyete göre anlamlı fark bulunmamıştır.
Matematikte üstün zekâlı öğrencisi olan öğretmenler olmayanlardan daha çok oranda matematikte üstün zekânın doğuştan olduğunu düşünmektedirler. Bunun yanında öğretmenler
branş, kendini matematikte üstün zekâlı görme/görmeme, deneyim değişkenlerinin alt kategorilerinin hepsinde aralarında anlamlı fark olmaksızın matematikte üstün zekânın doğuştan getirilen bir özellik olduğunu düşünmektedirler. Öğretmenlerin matematikte üstünlükte
kalıtımın etkililiğine önem verdiği görülmektedir. Bunun yanında matematikte üstün zekâlı
öğrencisi olduğunu belirten öğretmenlerin belirtmeyenlerden anlamlı olarak daha çok kalı-
62
Güçyeter
tıma önem verdikleri görülmüştür. Ayrıca tüm öğretmenlerin %80’den fazlasının üstün
zekânın doğuştan olduğuna inandığı da tespit edilmiştir. Matematikte üstün zekâlı öğrencisi
olan öğretmenlerle yapılacak görüşmelerle onların matematiksel zekânın kalıtsallığı ile ilgili
görüşlerinin dayanakları derinlemesine incelenebilir. Böylece öğretmenlerin deneyimleri ve
matematikte üstünlük algıları arasındaki ilişkiler daha açık, anlaşılır bir şekilde ortaya koyulabilir. Bu nedenle ileriki araştırmalarda bu durumun incelenmesi önerilebilir. Alan yazında
bazı alan uzmanları matematiksel yeteneğin kalıtımsal rolünü olağanüstü düzeydeki matematikte üstünlükte özellikle vurgulamaktadır, ancak araştırmacılar matematik yeteneğinin
geliştirilebileceğini de ifade etmişlerdir (Krutetskii, 1976; Sheffield, 1994).
Her ne kadar kendini matematikte üstün zekâlı görenler, üstün zekâlı öğrencisi olmuş olanlar anlamlı olarak daha çok sayıda üstün zekânın geliştirilebilir olduğunu belirtmişse de tüm
öğretmenler olarak düşünüldüğünde katılımcıların %70’den fazlası matematikte üstün
zekânın geliştirilebileceğine inanmaktadır. Bunun yanında deneyim veya branşın alt kategorilerinin hepsinde öğretmenlerin yine %70’inden fazlası matematikte üstün zekânın geliştirilebilir olduğunu düşünmektedir.
Araştırma katılımcılarının çoğunluğunun çeşitli değişkenleri göz önünde bulundurmaksızın
matematikte üstün zekânın hem doğuştan olduğuna hem de geliştirebilir olduğuna inandıkları söylenebilir. Bu durum matematikte üstün zekâlı bireylerin yetenek gelişimlerini destekleme noktasında öğretmenlerin kendilerine önemli görevler düştüğünü fark etmelerine katkı
sağlayabilir. Dolayısıyla öğretmenleri, matematikte üstün zekâlı ve yetenekli çocukların tanılanması ve eğitimleri noktasında kendilerini geliştirici hizmet içi eğitim, seminer vb. etkinliklerden yararlanmaya teşvik edebilir.
Matematikte üstün zekâlı öğrenci özelliklerinden popüler görülen özellikler içinde; problemleri çözmede teknoloji kullanımı, genelleme yapmak için matematiksel düzenleri kullanma,
farklı temsillerle açıklamalar yapma ile dünyaya matematik penceresinden bakma gibi özellikler yer almıştır. Güçyeter (2013b)’deki çalışmada öğretmen adaylarının genelleme yapmak
için matematiksel düzenleri kullanma dışındaki özellikleri benzer şekilde en az popüler
bulmuşlardır (%50-%69). Öğretmenlerin daha popüler bulduğu özellikler matematik yapmaproblem çözmeyle ilgili özellikler ve matematikle dış dünya ilişkisini içeren özellikler olarak gruplandırılabilir. Matematik yapma-problem çözme grubundaki özelliklerde istek, merak, zorlayıcılıktan hoşlanma, ilgi gibi duyuşsal özelliklerle problem çözmede işe koşulan analitik ve yaratıcı yönleri içeren çeşitli bilişsel özelliklerin ön plana çıktığı söylenebilir. Siegle ve Powell
(2004) araştırmalarında öğretmenlerin matematik yeteneğinde problem çözmeyi hesaplama
becerilerinden daha önemli olarak gördüğü tespit edilmiştir. Yine daha popüler özellikler
kısmındaki matematikle dış dünya ilişkisini vurgulayan özelliklerde öğrencilerin matematikle
ilgili aktiviteleri tercih etmeleri, matematiği dış dünyada görmeye çalışması, matematiksel
bakış açısına sahip olması, matematiği günlük yaşamda kullanma, matematikle ilgili alanlara
ilgi duyma, matematik olimpiyatları, matematik kulüplerine katılma gibi özellikler ön plana
çıkmaktadır.
63
Güçyeter
En popüler özellikler arasında yaratıcılık ve yaratıcı düşünmeyi vurgulayan birden çok özellik
yer almaktadır (Örn. Madde 20, 31, 33, 39, 44, 37, 1, 12’ye göz atılabilir). Bu özelliklerden S37,
S1 ve S2 maddeleri merak, istek hoşlanma gibi duyuşsal özellikleri de vurgulamaktadır. Ayrıca öğretmenlerin geleneksel olarak üstün zekâlılığın bir gösterisi olarak görülen hafıza,
hızlı işlem yapma, matematik testlerinden yüksek puan alma gibi özelliklerin yanında yaratıcılık içeren, yaratıcılığı teşvik eden özellikleri de onlar kadar matematikte üstün zekânın
işareti olarak bir arada gördüklerini göstermektedir. Bu durum öğretmenlerin matematikte
üstün zekâya yönelik bakış açılarını genişletmektedir. Dolayısıyla öğretmenlerin matematikte üstün zekâlıları aday gösterirken yaratıcı özelliklere sahip öğrencileri de aday gösterme
olasılıkları artabilir. Böylece öğretmenlerin daha doğru aday gösterme oranlarının artmasıyla
tanılama sürecinin kalitesi ve etkililiğinin de artması sağlanabilir. Ficici (2003) çalışmasında
da öğretmenlerin en çok yaratıcı problem çözme başlığı altındaki özelliklere katıldıkları ardından okulda başarılı olma kategorisinin altındaki özelliklere katıldıklarını bulunmuştur.
En popüler özellikler arasında yer alan “matematiksel testlerden yüksek puan alma, formülleri
hatırlama, belleğin kuvvetli olması, işlevlerde hız” gibi matematikçilerin daha az önem verdiği özellikler de yer almıştır (Krutetskii, 1976; Sheffield, 1994).
Son olarak araştırma bulgularından öğretmenlerin deneyimleri arttıkça daha popüler ve en
popüler buldukları özelliklere değer atfetmelerinin de arttığı sonucuna ulaşılmıştır. Her ne
kadar deneyim ve bu kategorilerdeki özelliklerin ilişkileri düşük korelasyon katsayısına sahip olsa da aradaki ilişkiler pozitif yönlüdür. Araştırma bulgu ve sonuçlarından yola çıkıldığında öğretmenlerin özellikle matematikte üstün zekâlı öğrenci özeliklerine yönelik alan
yazınla paralel yargılara sahip oldukları söylenebilir. Bundan sonraki çalışmalarda öğretmenlere hipotetik olarak matematikte üstün öğrenci özelliklerini içeren öğrenci tipleri sunularak bu öğrenci tiplerinden hangilerini daha çok üstün zekâlılar eğitim programlarına girmeye aday olabilecekleriyle ilgili yargılarının incelenmesi ve bu öğrenci tiplerinin cinsiyetle
ilişkisini daha derinlemesine inceleyen araştırmaların yapılması önerilebilir. Öğretmenler
üstün zekâlıların özelliklerine yönelik sunulan özellikleri önemli görmektedirler. Öğretmenlerin aday göstermede bu özellikleri ne kadar dikkate aldıkları, bu özellikleri popüler daha
popüler ve en popüler özellikler sırasını göz önünde bulundurup bulundurmadıkları incelenebilir. Ayrıca yine matematikte üstün zekâlılığın kalıtsallığı ve gelişimselliğine ilişkin yargıların nitel araştırmalarla daha derinlemesine incelenmesi de öneriler arasında yer almaktadır.
Kaynakça
Akgül, S. (2011, August). The role of gifted fourth, fifth, and sixth grade student’s gender on mathematics achievement and mathematics anxiety. Paper presented at the 19th Biennial World
Conference of the WCGTC: Making a World of Difference for the Gifted Children, Prague, Czech Republic.
Akgül, S. (2014). Üstün yetenekli öğrencilerin matematik yaratıcılıklarını açıklamaya yönelik bir
model geliştirilmesi. Yayınlanmamış doktora tezi, İstanbul Üniversitesi, İstanbul, Türkiye.
64
Güçyeter
Ayebo, A. (2010). Teachers' perspectives on teaching mathematics to gifted/talented students (Doctoral dissertation). ProQuest Dissertations and Theses. (UMI No: 3434064)
Ayvaz, Ü. (2014). 6. Sınıf öğrencilerinin matematik yeteneğindeki cinsiyet farklıkları: ÜYEP örneği.
Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir, Türkiye.
Bryant, C. D. (2010). High school principals' attitudes toward and perceptions of gifted students and
gifted program (Doctoral dissertation). ProQuest Dissertations and Theses. (UMI No:
3465682)
Childers, D. M., Sr. (2009). The academic community's perceptions of gifted education. ProQuest
Dissertations and Theses. (UMI No: 3401623)
Donerlson, E. (2008). Elementary school teachers' attitudes and beliefs toward teaching gifted students in heterogeneous classrooms (Doctoral dissertation). ProQuest Dissertations and
Theses. (UMI No: 3325353)
Ficici, A. (2003). International teachers' judgment of gifted mathematics student characteristics.
Unpublished doctoral dissertation, University of Connecticut, Connecticut.
Gagne, F. (1991). Brief presentation of Gagne and Nadeau’s attitude scale “Opinions about gifted
and their education”. Unpublished manuscript. University of Quebec at Montreal.
Güven, Y. (1998). Kız ve erkek çocuklarda matematik yeteneği ve matematik
başarısı konusunda okul öncesi ve ilkokul (ilköğretim) öğretmenlerinin görüşlerinin değerlendirilmesi. M. Ü. Atatürk Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi. 10, 121-138.
Güçyeter, Ş. (2013a, Haziran). Matematik öğretmen adaylarının matematikte üstün zekâlı öğrencilerin özelliklerine yönelik algılarının incelenmesi. Poster bildiri 1. Türk Bilgisayar ve Matematik Eğitimi Sempozyumu’nda sunulmuştur, Trabzon, Türkiye.
Güçyeter, Ş. (2013b, September). Pre-service primary school and math teachers’ perceptions of
mathematically gifted and talented students’ characteristics in. Poster session presented at
the 3rd International Conference on Talent Development & Excellence, Antalya, Turkey.
Jeong, H. W. G. (2010). Teachers' perceptions regarding gifted and talented early childhood students
(three to eight years of age). Unpublished doctoral dissertation, Saint Luis University,
Missouri.
Jung, J. Y. (2014). Predictors of attitudes to gifted programs/provisions: Evidence from preservice educators. Gifted Child Quarterly, 58 (4), 247-258.
Krutetskii, V. A. (1976). The psychology of mathematical abilities in school children. (J. Teller,
Trans.). Chicago: University of Chicago Press.
Lee, S-Y., Cramond, B., & Lee, J. (2004). Korean teachers’ attitudes toward academic brilliance. Gifted Child Quarterly, 48(1), 42-53.
Miller, R. C. (1990). Discovering math talent. ERIC Digest E482.
Sak, U. (2011). Üstün zekâlılar: Özellikleri tanılanmaları ve eğitimleri. Ankara: Maya Akademi Yayınları.
Sheffield, L. J. (1994). The development of gifted and talented mathematics students and the National
Council of Teachers of Mathematics Standards (Report No. RBDM 9404). Storrs: National
Research Centeron the Gifted and Talented, University of Connecticut. (ERIC Document Reproduction Service No: ED388011).
Siegle, D., & McCoach, D. B. (2007). What predicts teachers’ attitudes toward the gifted? Gifted Child Quarterly, 51(3), 246-255.
Siegle, D., & Powell, T. (2004). Exploring teacher biases when nominating students for gifted
programs. Gifted Child Quarterly, 48(1). 21-29.
Siegle, D., & Reis, S. M. (1998). Gender differences in teacher and student perceptions of giftTurkish Journal of Giftedness & Education, 2015, 5/1
65
Güçyeter
ed students’ ability and effort. Gifted Child Quarterly, 42(1), 39-47.
Sriraman, B. (2005). Are mathematical giftedness and mathematical creativity synonyms? A
theoretical analysis of constructs. Journal of Secondary Gifted Education, 17(1), 20-36.
Sriraman, B. (2009). Mathematical intelligence. In B. A. Kerr (Ed.), Encyclopedia of giftedness,
creativity and talent (pp. 544-547). Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
Thirey, P. S. (2011). Perceptions of administrators and teachers regarding kindergarten giftedness
(Doctoral dissertation). ProQuest Dissertations and Theses. (UMI No: 3450530)
Tortop, H. S., &Kunt, K. (2013). Investigation of primary school teachers’ attitudes towards
gifted education. International Online Journal of Educational Sciences, 5(2), 441-451.
66
2015, Cilt 5, Sayı 1, 67-81
2015, Volume 5, Issue 1, 67-81
______________________________________________________
Intelligence and Self-Control Predict
Academic Performance of Gifted
and Non-gifted Students
Zekâ ve Öz-Kontrol ’un Üstün
Zekâlı ve Normal Öğrencilerin
Akademik Performansları ile Olan
İlişkisi
Omar M. Muammar1
Abstract
Öz
The role of intelligence and self-control on academic performance of academically gifted and
non-gifted students was investigated. Intelligence was measured by the Cognitive Ability
Test (CAT) which consisted of two subscales:
verbal subtest and quantitative subtest. Selfcontrol was assessed by observing the level of
students’ commitments to submit their assignments and homework timely. The sample consisted of 74 freshmen- male students. Academically gifted students were selected based on
their academic performance as indicated by
their GPA scores, the cut-off point was 3.50 out
of 5.00. Intelligence and Self-control were entered a linear multiple regression model as independent variables whereas students’ GPAs in
the first semester was entered as the criterion
variable. The results showed that both intelligence and self-control correlated significantly
with GPA for the whole sample, r (74)=.31 and
.58 respectively (p<.01). Intelligence and selfControl did not correlate significantly with each
other. The results also showed that for the
whole sample both intelligence and self-control
accounted for 42% of the variance in students
GPAs. For the gifted sample, both intelligence
and self-control explained around 59% of the
variance in the GPAs.
Key Words: intelligence, self-control, giftedness, identification, academic performance
Bu çalışmada zekâ ve öz-kontrolün akademik
olarak üstün zekâlı ve normal öğrencilerin akademik performanslarındaki rolü araştırılmıştır.
Zekâ ölçümlerinde sözel ve sayısal olmak üzere
iki alt testten oluşan Bilişsel Yetenek Testi
(CAT) kullanılmıştır. Öz-kontrol ise öğrencilerin ödevlerini ve görevlerini zamanında yapma
davranışları gözlemlenerek değerlendirilmiştir.
Üniversiteye devam eden 74 erkek birinci sınıf
öğrencisi araştırmanın katılımcılarını oluşturmaktadır. Not ortalamaları 5 üzerinden 3,5’u
geçen katılımcılar akademik üstün zekâlı olarak
seçilmiştir. Zeka ve öz-kontrol puanları bağımsız değişken, ilk dönem not ortalaması ise kriter değişkeni olarak kullanılarak çoklu doğrusal regresyon modeli oluşturulmuştur. Bulgulara göre zeka ve öz-kontrol ile not ortalamaları
arasında tüm örneklem için anlamlı bir ilişki
bulunmuş r(74)= .31 ve .58; p<.01, zeka ve özkontrol arasında ise anlamlı bir ilişki bulunamamıştır. Tüm örneklem için zekâ ve öz-kontrol notların %42’sini açıklarken, üstün zekâlı
grupta bu oran %59 olarak bulunmuştur.
Anahtar Kelimeler: zekâ, öz-kontrol, üstün
zekâ, tanılama, akademik performans
Introduction
Academically gifted students enjoy personal qualities beyond intelligence. Traditionally, academic performance has been linked to scores on intelligence tests (Sternberg & Kaufman,
Correspondence Author, Assist.Prof., Department of Special Education, Collage of Education, University of
Damman, Saudi Arabia, [email protected]
©Türk Üstün Zekâ ve Eğitim Dergisi/Turkish Journal of Giftedness & Education
1
Muammar
Zekâ ve Öz-Kontrol
1998). Though intelligence is one of the most known predictors that determines students’ performances in school, it is not the only one (ACT, 2007; Ceci, 1996; Ceci & Liker, 1986; Gannon
& Ranzijn, 2005; Gardner, 1993; Neisser, 1976; Renzulli, 1986; Sternberg, 2003; Sternberg &
Williams, 1998). Several personal qualities, including cognitive and non-cognitive competencies, are among essential factors connected to successful performance in various domains including academia (Ericsson, 1996; Grigorenko, Meier, Lipka, Mohatt, Yanez, & Sternberg, 2004;
Sternberg & Ruzgis, 1994). In the journey of understanding successful human performance,
scholars have studied personality using various approaches and revealed a number of important personal attributes that are associated with successful, intelligent, gifted, and creative
behaviors. In this study, the author explores the role of two distinctive psychological constructs emerging from two schools of thoughts in explaining academic performance of gifted
and non-gifted students: intelligence in psychometric approach and self-control from socialcognitive prospective.
Intelligence is a well-known construct that underlies academic performance. Historically, Binet and Simon developed the first test of intelligence, to objectively discriminate between those
who perform well in school and those who do not (Guilford, 1967; Sternberg, 2003). Thus, the
initial purpose of tests of intelligence is to identify students who fall behind in schools. Today,
many admission authorities are using test of intelligence to qualify students for gifted education programs. Scores on Scholastic Aptitude Tests (SAT) or ACT Test are one of the important
criteria that are being used to admit student into gifted programs(Shore, Cornell, Robinson, &
Ward, 1991). In Saudi Arabia, for instance, scores of General Ability Test, similar to SAT, are
prerequisite to admission into programs for the gifted and talented students. Indeed, you hear
rarely an identification system for gifted students that does not include tests of intelligence as
one of the most important criteria for students’ selection system. Even though, the tests of
intelligence are limited in its productivity power in explaining this phenomena, they are used
in many admission authorities(Alsaif, 2004). Recently, King Abdullaziz and his Companions
Foundation for Giftedness and Creativity (Mawhiba), the primary authority for the education
for the gifted students, has appointed the National Center for Assessment in Higher Education
(Qiyas) to develop intelligence tests that can be used for identification of gifted students.
Success is an optimal mixture of excellent personal competencies (Burger, 2004). The personal
qualities include patterns of our thinking, feeling, and acting. Successful performance in academic domains is associated with enormous number of personal and contextual factors in addition to intelligence. Personal factors include cognitive and non-cognitive competencies such
as memory, reasoning, analysis, motivation, emotion, self-efficacy, believes, self-concept, and
self-control and so on. Even though most of intelligence tests are limited in the number of
cognitive competencies they embrace, there is a great deal of evidence that intelligence scores
predict performance with a medium precision level in academic domains. However, in other
contexts such as workplace, social life, and health issues, other personality factors such as selfcontrol, motivation, and emotion management predict performance better than intelligence
68
Muammar
Intelligence & Self-Control
(Blanchard-Fields, Chen, & Norris, 1997; Burger, 2004; Carraher, Carraher, & Schliemann,
1985; Ceci, 1996; Ceci & Liker, 1986; Dai & Sternberg, 2004; Davidson & Sternberg, 2003; Gardner, 1999; Gottfredson, 2001; Jaušovec, 1997; Kohn & Schooler, 1983; Liff, 2003; Neisser, 1976;
Renzulli, 1986; Sternberg, 1990).
The fact is that other personality attributes predict academic performance as good as intelligence or even better. For example, in his Three Rings theory, Renzulli argued that gifted behaviors reflect an interaction of three human attributes, above average ability, high level of
task commitment, and high levels of creativity (Renzulli, 1986). A high level of task commitment is a type of self-control. Self-control is a distinctive psychological construct associated
with academic success. Self-control, for instance, is a hypothetical construct that explains a
great deal of human performance in various domains including academia. Self-control is “the
ability to control one’s behavior and desires and delay gratification for later rewards” (Myers,
2010). According to Rotter (1966) people tend to behave in a certain way because of their expectation of the rewards (In: Burger, 2004). For example, students study hard because they
expect to get high scores in a course. Thus, students make decisions whether to go or to withdraw based on their expectancies of rewards. Similarly, we rely on our general beliefs about
our ability to influence situations. Students who believe that they can achieve well in schools
tend to have high internal locus control orientation and persist to do well on schools’ tasks.
On the other hand, students who think that the school is too hard, tend to be influenced by
external locus control orientation and give up tasks easily. Thus, individuals’ perceptions, feelings, and beliefs about an issue tend to influence decisions and choices they make in daily life.
Hence, how do gifted and non-gifted students differ on this construct? And to what extend
does self-control explain high performance in academia in comparison to intelligence?
Academically gifted students, who perform highly well in school work, tend to perform well
on tests of intelligence. Tests of intelligence were used as a major criterion in many educational
authorities to qualify students for gifted programs, despite the fact that the predictability
power of such tests in academic performance is moderate (Gottfredson, 2001; Grigorenko et
al., 2004; Kaia, Helle, & Ju¨ ri, 2007; Sternberg, 1982; Sternberg & Grigorenko, 2002; Sternberg,
Okagaki, & Jackson, 1990; Sternberg & Ruzgis, 1994). Further, admission offices to gifted programs place high weight to IQ scores criterion than other criteria because the quality of the
psychometric properties of these tests. In doing so, these programs neglect some high quality
students who are very motivated, self-disciplined, and self-controlled from these programs by
preferring those who show high verbal and quantitative abilities. For example, in Saudi Arabia, the important or the definitive criterion in identification of highly potential students for
gifted programs (e.g., summer programs, schools for gifted) is to have high scores on the General Ability Test (GAT). The GAT, like SAT and ACT, mainly test the verbal and quantitative
abilities. Therefore, investigating the role of both intelligence and self-control would elucidate
an important segment for gifted and successful performance in academic domains. Further-
69
Muammar
more, taking into consideration the two distinctive factors that are associated with performance of academically gifted students would yield to more precision approach to identification of gifted students who with great confidence that they will make it through a very challenging program.
In the current study, the author argues that intelligence explains partially the performance of
academically gifted and non-gifted students. Other personality factors such as self-control are
associated with school performance. Furthermore, the two constructs, intelligence and selfcontrol, are distinctive attributes of individuals, and when considering both aspects of a person, they together explain academic performance more than either one alone. Hence, the present study encloses a number of significant virtues that contributes to the body of knowledge
in the field of the education for gifted students. First, the study examines the role of intelligence
in comparison to self-control in academic performance. Second, the author explores the function of intelligence and self-control in academic performance of gifted and non-gifted students.
Third, the study shows how much of academic performance is explained by intelligence and
self-control. Finally, the author pinpoints how both constructs could be used by admission
authorities to identify gifted students to minimize false positive selection for gifted programs.
Intelligence and Academic Performance
For more than a century, intelligence has dominated the field of psychometric testing as a unitary single construct that influences human’s behaviors whereby an individual’s superiority
of performance in various talent fields is determined by the capacity of this construct (Sternberg, 2003). Early scholars in the field of intelligence contended that all human behaviors are
underpinned by one psychological construct that is the “g” factor (Ceci & Liker, 1986; Sternberg, 2000, 2003; Sternberg & Detterman, 1979, 1986; Sternberg & Grigorenko, 2004a). References to this creed can be tracked back in the work of Spearman, Thurstone, Terman, and Cattell, just to list a few. This classical view of intelligence, as a “g” factor, has been criticized by
previous and contemporary scholars and researchers from various schools of thoughts (cognitive, social, biological, contextual), affirming that intelligence unfolds in various contexts
and the “g” factor does not articulate what intelligence is (Ceci, 1996; Sternberg, 1984; Sternberg & Grigorenko, 2003). Further, there is no consensus among scholars on what intelligence
is. Despite these controversies, the psychometric approach covers a plethora of tests of intelligence today. Needless to mention, the Stanford-Binet, Raven's Progressive Matrices, the
Wechsler Adult Intelligence Scale, and the Kaufman Assessment Battery for Children that are
widely used in various settings including education, business, and military due to their power
in predicting successful behaviors. A number of contemporary scholars argue that tests of intelligence have limited predictability power outside academia and make evidence available
that tests of intelligence are at best predict students’ performance in schools, but not outside
school context (Ceci & Liker, 1986; Sternberg, 2000; Sternberg & Grigorenko, 2002, 2003; Sternberg, Nokes, Geissler, Prince, Okatcha, Bundy, & Grigorenko, 2001; Sternberg & Ruzgis, 1994).
70
Muammar
The contagion of intelligence testing cross the academic boundaries to other areas including
the identification of gifted and various talent development programs. Intelligence, as measured by IQ tests, predominates the field of education of the gifted and talented students, and
tests of intelligence became the most recognized instruments to identify gifted students neglecting other important instruments for personal attributes that are associated with high performers in diverse human endeavors. For example, many schools, programs, and alternative
opportunities for gifted students in many centuries recognized tests of intelligence as a major
criterion to qualify students for special programs. Nonetheless, the persisting question, does
intelligence, as measured by IQ tests, account for such complex phenomena?
Intelligence has been defined today in a broader sense than before. Many scholars argue that
intelligence is what constitute success in any culture (Baron, Byrne, & Baron, 2004; Cacioppo,
2004; Gardner, 1993; Neisser, 1976; Richardson, 2002; Sternberg, 1988, 2003; Sternberg & Grigorenko, 2004b). In these contemporary views, intelligence is a relative concept and accordingly
it’s based on how each culture perceives success? Further, Sternberg’s views on intelligence
involve that intelligence happens due to continuous interactions between people and their environment which has been ignored by many intelligence theorists. Others specifically define
intelligence in more narrowing terms that involves learning competencies like memory, reasoning ability, verbal ability, quantitative ability, etc. Intelligence is best understood in terms
of contexts, in which it unfolds in taking into consideration a person’s culture, and the quality
of their interactions. Intelligence, as measured by various IQ tests predicts moderately students’ academic performance. In a recent study conducted by Laidra, Pullmann, and Allik on
3618 Estonian students from grade 2 to 12, intelligence as measured by Raven’s Standard Progressive Matrices was found to be the best predictor of GPA as indicator of school performance
among the Big Five personality factors. The correlations were ranged between 0.32 to 0.54 (In:
Kaia et al., 2007). Intelligence correlates with academic performance moderately as Niesser et
al. (1996) reported that intelligence scores correlated approximately around 0.5 with scores on
various academic indices depending on which measures were used (Neisser, Boodoo, Bouchard, Boykin, Brody, & Cesi, 1996). Thus, intelligence accounts only around 25% of students’
academic performance. Hence, what are the other factors explaining the remaining variance?
Self-control and Academic Performance
Self-control is conceived as a core feature of an individual that leads to success and happiness
in life. People who control or regulate their desires, behaviors, performance and responses,
achieve better in various domains than others. Modern psychology, views human behaviors
from a biopsychosocial perspective(Ceci, 1996; Dai & Sternberg, 2004; Gottfredson, 2001;
Maker, Rogers, Nielson, & Bauerle, 1996; Neisser et al., 1996; Sternberg & Grigorenko,
2004b)that is people’s acts cannot be explained in the absence of social and biological contexts.
The social cognitive theorists believe that our behaviors are influenced through social learning
by observing others and are subject to our thoughts or what we think about the situation. That
71
Muammar
is whether we have control on our lives or surrounding events have control on us, is considered an important trait that is associated with achievements of people. Julian Rotter distinguishes between the external and internal control, where external control refers to one’s perception about outside forces and events control their destiny and internal control regards as
one believe that s/he has control on his life(Burger, 2004). Researchers reported that internals
are more successful in school and work than do externals(Myers, 2010). The reason is that
people with internal self-control have the ability to suppress their gratification aiming for lasting desired outcomes. Ericson refers to this as the ten-year rule that consists a universal ingredient of high performances in chess, dancing, sports, computer programming, etc. that is about
ten years of intense daily training. Indeed, people are not born with demonstrated talents.
High level of performance comes with intensive practice for years. With high self-control and
persistence, people highly achieve their goals with excellence. Educational researchers refer to
self-control in academia as self-regulated learning.
Self-Regulated Learning (SRL) is a concept in educational psychology. It is used to illustrate
the learning process that is guided by one’s-self. SRL is defined as “an active, constructive
process whereby learners set goals for their learning and then do monitor, regulate, and control their cognition, motivation, and behavior, guided and constrained by their goals and contextual features in the environment” (Zeidner, Pintrich, & Boekaerts, 2000, p.453). The definition implies that SRL is a complex process that includes higher-and-lower order cognitive processes supported by high motivational level to achieve goals in academic domain. Zimmerman
emphasizes that the common attributes of students, who are self-regulated learners, include
metacognitively, motivationally, and behaviorally active participation in their learning (Zimmerman, 1990). Mango hypothesize that self-regulated learning is influenced by effect of activation, whereby the effect of activation consists of persistence (self-directed attention), initiative, disengagement (impulse control), and self-determination (Magno, 2008). The above mentioned definitions manifest the following processes: planning, setting goals, organizing, selfmonitoring, self-evaluation, high self-efficacy, intrinsic motivation, persistence, structure, time
management skills, and selecting environment for their learning. Students who have high degree of SRL tend to believe that success is attainable and it’s under their control. As a result
they exert all possible efforts to achieve their goals and desires. In contrast, those who have
low SRL tend to attribute their failure to external factors beyond their capacity. They find reasons to withdraw from tasks and school work. Scholars reported that deficient learning and
work habits, low control conviction levels, poor self-concepts are among causes of underachievement (Stoeger & Ziegler, 2005). Stoeger reported that gifted students are in need for SRL
skills for several reasons: (a) the impact of SRL on academic performance, (b) SRL is very important in challenging environment (e.g., gifted schools and programs), (c) SRL is important
to reach high level of performance in talent domains, (d) SRL associated with deliberate practice in any performance domain, and (e) SRL is important to help underachieving gifted students (Stoeger, 2010). Zimmerman argued that SRL students approach tasks with confidence,
diligence and resourcefulness and proactively seeks their goals (Zimmerman, 1990). High self-
72
Muammar
control and motivation predict academic performance. ACT research shows that high motivation and self-control are associated with high GPAs (ACT, 2007). Lindner and Harris (1990)
reported that academic performance as measured by GPA correlated significantly with SRL
(r=0.54, p<.001) in a sample consisted of 160 college students. The instrument was an inventory
which consisted of 71 items distributed into five categories: metacognition scale (reliability
coefficient, .77), learning strategies scale (reliability coefficient, .83), motivation scale (reliability coefficient, .77), contextual awareness/sensitivity scale(reliability coefficient, .64), and environment utilization/control scale (reliability coefficient, .79). In a meta-analysis paper of 109
studies that examined the relationship between psychological and study skills and college outcomes as measured by GPA and retention rate, the authors found that the best predictors of
GPA were self-efficacy and achievement motivation (r= .496 and .303, respectively) other than
academic-related skills (Robbins, Lauver, Davis, Langley, & Carlstrom, 2004). In the wellknown Marshmallow study, academic and cognitive performance correlated significantly
with delay time (Shoda, Mischel, & Peake, 1990).
Purpose of the Study
The author of the current study investigated the role of intelligence and self-control on academic performance of academically gifted and non-gifted students. In many studies, researchers have shown the role of intelligence on academic success. However, the role of self-control
in academic performance and it’s interacting with intelligence needs more research. In this
study, the author explores the role of self-control with regard to academic performance and
underpinned how intelligence interacts self-discipline to predict academic performance. Additionally, various cognitive, emotional, and personal constructs have roles to play with human performance. In this study, the author explores the role of intelligence and self-control as
personality qualities in academically gifted students.
Method
The current study aims at investigating the predicting power of intelligence and self-control
of students on academic performance of gifted and non-gifted students. The criterion variable
was GPA of students and the predicting variables were intelligence (verbal ability and quantitative ability) and self-discipline. The author used the linear multiple regression statistical
model to assess the predicting power of intelligence and self-control on academic performance.
Participants
Participants in this study were 74 freshmen male college students at the eastern province of
Saudi Arabia. Students were assessed on their general ability prior to their admission to a special education program at The College of Education with average mean 73.0 (SD=8.0). The
average of their Grade Point Average (GPA) was 2.68 out of 5.0 (SD=.81). Students’ major in
high school were literature and arts. The gifted students sample was drawn from the original
73
Muammar
sample based on their academic performance as indicated by GPA. Scores of one standard
deviation above the mean of students GPAs were considered a range in which academically
gifted students sample fall while non-gifted students are below the GPA 3.5 out of 5.0. With
this criteria 16 students were labeled as gifted in this study.
Measurements
General Ability Test. Scores on GAT is one of the predicting (independent) variables
of academic performance in the current study. GAT is like SAT test. Since the year of 2000, the
higher education in Saudi Arabia has established a National Center for Assessment in Higher
Education (Qiyas). Qiyas aims at developing standardized general ability and achievements
tests whereby the results of these tests are among admission requirements for the higher education institutes. This test is a high stake test that almost all high school students today should
take in order to get admission in Saudi universities. GAT consists of two subtests: verbal and
quantitative. The GAT aims at assessing analytical reasoning and students’ readiness for learning (Qiyas, 2011). In specific, GAT measures the following abilities, reading comprehension,
ability to understand logical relationships, solving problems based on basic mathematical concepts, and deductive and inductive reasoning (Qiyas, 2011). The verbal subtest consists of 68
questions for science track students in high school and 92 questions for literature track students. Four types of questions are presented in this subtest, reading comprehension, verbal
analogy, sentence completion, and words meanings. The quantitative subtest consists of 52
questions for science track students and 30 questions for literature track students. This subtest
includes arithmetic, geometric, algebraic, and statistic questions. The GAP is administered in
two and half hours in six parts, 25 minutes for each part.
Self-Control Assessment. Self-control is another predicting variable for academic
performance in this study. Self-control was assessed by observing the level of students’ commitments to submit their assignments and homework timely. Students were given nine assignments during the semester and were asked to submit the assignments on a predetermined
date. A student was given one point if he submitted his assignment on the proposed due date
and zero if he submitted the assignment after the due date. The due dates of assignments were
usually at 12:00 am every Friday of every other week during the semester. The quality of the
assignments was disregarded and was not taken into consideration when scores were given.
The maximum score for self-control was eight points and the lower score was zero. The reliability of the self-control scale was derived from the internal consistency of the nine assignments. As indicated by Alpha coefficient, the reliability was at the acceptable level after omitting one problematic item, r= .73.
Grade Point Average. The GPA is the criterion variable in this study. Students’ academic performance was based on their GPA scores. The GPA scores of participants ranged
from 1.41 to 4.85 out of 5.00 with mean of 2.68 (SD=.81). The GPA was calculated based on
sixteen credit hours for eight courses after students completed the first semester.
74
Muammar
Procedure
The author of the current study investigated the role of intelligence and self-control attributes
in explaining academic performance of both gifted and non-gifted students. The predicting
variables were scores on GAT and Self-control that were collected during the fall semester of
year 2009. The date of criterion variable was collected during the spring semester of year 2010.
Students were asked voluntarily to participate in this study and provide needed data. A simultaneous linear multiple regression model was used with both intelligence and self-control to
predict academic performance as measured by students’ GPA. The power was specified at (1β) = .80 to control for type II error and Alpha was hold at .05 to control for Type I error.
Results
Research Question 1
What are the pattern of relationship between verbal ability, quantitative ability, GAT composite scores and GPA? To answer this question, a Pearson Product-Moment correlation coefficient was used to illustrate the relationship between verbal ability scores, quantitative ability
scores, GAT composite scores, self-control scores, and GPA. Table 1 shows the relationship
between these scores.
Table 1. Correlations between Scores on the all Variables for All Students(N=74)
Variable
1
2
3
4
GPA
Verbal Ability
Quantitative Ability
GAT Score
Self-control Attribute
1
.4*
.09
.31*
.58*
1
.33*
.84*
.13
1
.56*
-.01
1
.17
*p < .01
As predicted, intelligence and self-control correlated significantly with academic performance
(see Table 1). Verbal ability, GAT as a measure of intelligence, and self-control significantly
correlated with students’ academic performance as indicated by scores on GPA. The criterion
variable GPA correlated with verbal scores moderately (r= .4, p<.01), with GAT composite
score moderately (r=.31, p<.01), and with self-control scores highly (r=.58, p<.01). The correlation between quantitative ability and academic performance was trivial and was not significant (r=.09, p> .05). These results were consistent with the author’s predictions about factors
associated with academic performance. Further, verbal scores explained around 16% of the
variance on the GPA (r2= .157). Self-control, by contrast, explained around 34% of the variance
on the GPA alone (r2= .336). Worth noting that intelligence as measured by GAT did not correlate with self-control, whereas predictors correlated significantly with criterion variable
which made an optimal case for explaining the variance on the criterion variable. Finally, this
result would support the argument that intelligence and self-control are distinct psychological
constructs.
75
Muammar
Research Question 2
To what extent do intelligence and self-control predict academic performance of students? The
purpose of this research question was to investigate the role of intelligence and self-control on
students’ academic performance as measured by the GPA. To answer this question, a simultaneous multiple regression model was used with two independent variables: verbal ability
scores and self-control scores as predictors (independent variables) and academic performance
as measured by GPA as a criterion variable (dependent variable). Since the quantitative ability
did not correlate significantly with GPA in the previous question, thus it was omitted from
this analysis. Table 2 shows the role of intelligence and self-control on students’ academic performance as measured by the GPA.
Table 2. The Multiple Regression Analysis on Academic Performance as Predicted by Intelligence and
Self-Discipline for All students (N=74)
Predictor
R2 Adjusted
F Change
β
t
r
rp
Verbal Ability
.422
27.682*
.326*f
3.637**e
.396
.324
.535*f
5.962*f
.577
.530
*p < .0001; **p < .001
As indicated from Table 2, verbal ability and self-control altogether explains 42% of the variance in academic performance as measured by GPA, R2Adjusted= .422. The simultaneous multiple
regression model shows that R2 is significant [F(2, 71) = 27.682, p < .0001]. After removing the
effect of the other predictor, verbal ability contributes to academic performance around 10%
and self-control attribute contributes to academic performance around 28%. The power analysis showed that the above analysis has sufficient power, (1-β) = 1.0. As shown from Table 2
that the self-control (β= .535, t= 5.962, p< .0001) contributed more than the verbal ability (β=
.326, t= 3.637, p< .0001) to academic performance for all students.
Research Question 3
To what extent do intelligence and self-control predict academic performance for academically
gifted students? They are ranked based on their GPA scores into two groups, gifted and nongifted. Gifted students were those who scored 3.5 and above on the GPA and the non-gifted
students were those who scored below 3.5. The total number of gifted students was 16 students. A power analysis was run to ensure that the sample has a sufficient power with Alpha
at .05 and observed R2 > .64. The analysis showed that there is a sufficient power to run a
multiple regression analysis [(1- β)= .99]. A Pearson Product-Moment correlation coefficient
was used to illustrate the relationship between verbal ability scores, quantitative ability scores,
GAT composite scores, self-control scores, and GPA for the gifted sample. Table 3 show the
relationship between these scores.
76
Muammar
Table 3. Correlations between Scores on the all Variables for Gifted Students Sample (N=16)
Variable
1
2
3
4
GPA
Verbal Ability
GAT Score
1
.397
.731*
.544**
.615**
1
.589*
.957*
.225
1
.795*
.432
1
.319
*p< .01; **p< .05
Again, as forecasted both intelligence and self-control explained academic performance for
academically gifted students (see Table 3). For the gifted sample, quantitative ability, composite score of intelligence, and self-control were significantly correlated with students’ academic
performance as indicated by scores on GPA. The criterion variable was highly correlated with
quantitative scores (r= .731, p<.01), with GAT composite score highly (r=.544, p<.05), and with
self-control scores highly (r=.615, p<.05). The correlation between verbal ability and academic
performance was moderate and was not significant (r=.397, p> .05). These results in general
were consistent with the author’s guess about factors associated with academic performance.
Quantitative ability explained around 53% of the variance on the GPA of gifted students (r2=
.534, p<.01). Self-control, by contrast, explained around 38% of the variance on the GPA
(r2=.378, p< .05). Worth mentioning that intelligence, as measured by GAT did not correlate
significantly with self-control of the gifted sample. Surprisingly, quantitative ability predicted
academic performance of gifted students while verbal ability did not.
Further analysis was carried out to investigate the role of quantitative ability and self-control
on performance of academically gifted students. A simultaneous multiple regression model
was used with two independent variables: quantitative ability scores and self-control scores
as predictors (independent variables) and academic performance as measured by GPA as a
criterion variable (dependent variable). Since the verbal ability did not correlate significantly
with GPA in the gifted sample, it was eliminated from this analysis.
Table 4. The Multiple Regression Analysis on Academic Performance as Predicted by Intelligence and
Self-Discipline for Gifted Students Sample (N=16)
Predictor
R2 Adjusted
F Change
β
t
r
rp
.590
11.773*
.527**
3.117**
.731
.516
.368***
2.007***
.615
.332
*p < .001; ** d: p< .01; ***p< .05
As indicated from the Table 4, quantitative ability and self-control together explained over
59% of the variance in academic performance as measured by GPA, R2Adjusted= .590. The simultaneous multiple regression model showed that R2 is significant, [F(2, 13) = 11.773, p < .001].
After removing the effect of the other predictor, it is clear that quantitative ability contributed
to academic performance around 27% and self-control contributed to academic performance
77
Muammar
around 11%. As shown from Table 4 that the quantitative ability (β= .527, t= 3.117, p< .01) accounts more than self-control (β= .368, t= 2.007, p< .05) to academic performance of academically gifted students sample.
Discussion
In this study, the author examined the role of two psychological constructs, intelligence (verbal, quantitative abilities) and self-control, in explaining academic performance of academically gifted and non-gifted students. Also, the author investigated the pattern of relationships
between academic and non-academic factors associated with academic performance in the first
set of analyses. The multiple regression model shows that both verbal ability and self-control
together accounted for over 42% of academic performance as measured by GPA. Verbal ability
alone, when excluding the effect of self-control, explained around 10% of the GPA while selfcontrol alone after removing the effect of the verbal ability accounted for over than 28%. Further, there was no significant correlation between intelligence and self-control which confirmed the author’s conjecture that the two constructs are unique and both constructs explained academic performance together more than either one alone. Further, self-control outperforms verbal ability in explaining academic performance. Academic performance, therefore, is best understood in light of both cognitive and non-cognitive factors. Furthermore, psychological factors such (as) motivation, self-efficacy, self-control, self-confidence are critical
attributes to success in academia and other performance domains in addition to intelligence.
The positive correlation between verbal ability and GPA could due to the fact the GPA scores
are a result of courses that are heavily loaded with linguistic content other than quantitative
reasoning content (e.g., Arabic and English literature, education, and psychology). Statistic
was only one course out of the eight courses that students took that semester which required
a numerical ability. This result was consistent with previous research that indicated the role of
self-control, motivation, and self-regulated learning in academic performance (ACT, 2007;
Lindner & Harris, 1992; Robbins et al., 2004; Shoda et al., 1990). Thus, quantitative ability did
not correlate significantly with GPA. Intelligence (the composite score of both verbal and
quantitative ability) correlated significantly with academic performance. On the other hand,
self-discipline, even though it was measured in only one course (eight different instances), was
a powerful predictor of GPA more than intelligence in this study. Yet this result has to be taken
with precaution because of the limitations of the current study.
In the second set of analyses that concerned with academically gifted students, the analyses
showed different patterns of results. The multiple regression model showed that quantitative
ability and self-control accounted for over 59% in GPA variance. Quantitative ability alone,
when excluding the effect of self-discipline, explained over 27% of the GPA while self-control
alone, after removing the effect of the quantitative ability, accounted for around 11% of the
GPA variance. Quantitative ability outperformed self-control in explaining academic performance for the academically gifted students’ sample. Thus, for academically gifted students’
78
Muammar
sample, the verbal ability had little to say about their performance and self-control accounted
only for a limited portion of variance in the GPA. Possible interpretation of such results is that
gifted students relied on their quantitative reasoning for high level of performance more than
their verbal ability.
Implications and Limitations
Identification authorities of academically gifted students should consider in addition to intelligence and other personality factors such as self-control. The recommendations of the current
study preferably should be used by practitioners and specialists in the education and especially in the education of gifted students. First, intelligence is not the only determinant criterion
for selecting academically gifted students. Some other psychological constructs such as selfcontrol, motivation, self-efficacy, commitment to school, and self-regulation are also important
factors ensuring high performance. In addition, programs for the gifted must capitalize on the
role of self-control in academic success and develop students’ ability to control their behaviors
in order to achieve high levels of performance. Future research can focus on self-control with
successful performance in various domains.
Several limitations regarding gender, sample selection and self-control scale surrounding the
current research leave a room for other interpretations, considerations and generalization. As
mentioned, all participants were male and selected on voluntarily bases, the reliability of selfcontrol is barely sufficient and observation of this trait was only conducted in one semester
and in one course. These limitations should be considered when conclusion has to be made
from this study.
References
ACT. (2007). The role of nonacademic factors in college readiness and success. College Success.
Alsaif, A. (2004). Predicting power of admission criteria at kfupm. King Saud University, Riyadh.
Baron, R. A., Byrne, D. E., & Baron, R. A. (2004). Social psychology: With research navigator (10th
ed.). Boston: Pearson/Allyn and Bacon.
Blanchard-Fields, F., Chen, Y., & Norris, L. (1997). Everyday problem solving across the adult
life span: Influence of domain specificity and cognitive appraisal. Psychology and Aging,
12(4), 684-693.
Burger, J. M. (2004). Personality (6th ed.). Australia; Belmont, CA: Thomson/Wadsworth.
Cacioppo, J. T. (2004). Common sense, intuition, and theory in personality and social psychology. Personality & Social Psychology Review, 8(2), 114-122.
Carraher, T., Carraher, D., & Schliemann, A. (1985). Mathematics in the streets and in the
school. British Journal of Developmental Psychology, 3, 21-29.
Ceci, S. (1996). On intelligence: A bioecological treatise on intellectual development (Expanded ed.).
Cambridge, MA: Harvard University Press.
Ceci, S., & Liker, J. (1986). Academic and nonacademic intelligence: An experimental separation. In R. J. Sternberg & R. K. Wagner (Eds.), Practical intelligence: Nature and origins of
competence in everyday world. New York: Cambridge University Press.
Dai, D. Y., & Sternberg, R. J. (2004). Motivation, emotion, and cognition: Integrative perspectives on
intellectual functioning and development. Mahwah, NJ; London: L. Erlbaum Associates.
79
Muammar
Davidson, J. E., & Sternberg, R. J. (2003). The psychology of problem solving. New York: Cambridge University Press.
Ericsson, K. A. (1996). The road to excellence: The acquisition of expert performance in the arts and
sciences, sports, and games. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Gannon, N., & Ranzijn, R. (2005). Does emotional intelligence predict unique variance in life
satisfaction beyond IQ and personality? Personality and Individual Differences, 38(6), 13531364.
Gardner, H. (1993). Multiple intelligences: The theory in practice. New York: Basic Books.
Gardner, H. (1999). Intelligences reframed: Multiple intelligences for the 21th century. New York:
Basic Books.
Gottfredson, L. S. (2001). Practical intelligence in everyday life. Intelligence, 39(4), 363-365.
Grigorenko, E. L., Meier, E., Lipka, J., Mohatt, G., Yanez, E., & Sternberg, R. J. (2004). The relationship between academic and practical intelligence: A case study of the tacit
knowledge of Native American Yup'ik people in Alaska. Learning & Individual Differences, 14(4), 183-204.
Guilford, J. P. (1967). The nature of human intelligence. New York: McGraw-Hill.
Jaušovec, N. (1997). Differences in EEG activity during the solution of closed and open problems. Creativity Research Journal, 10(4), 317-324.
Kaia, L., Helle, P., & Ju¨ ri, A. (2007). Personality and intelligence as predictors of academic
achievement: A cross-sectional study from elementary to secondary school. Personality
and Individual Differences, 42, 441–451.
Kohn, M. L., & Schooler, C. (1983). Work and personality. Norwood, NJ: Ablex.
Liff, s. B. (2003). Social and emotional intelligence: Applications for developmental education.
Journal of Developmental Education, 26(3), 27-34.
Lindner, R. W., & Harris, B. (1992, April, 1992). Self-regulated learning and academic achievement
in college students. Paper presented at the American Educational Research Association
Annual Meeting, San Francisco, CA.
Magno, C. (2008). Comparing models for generating a system of activation and inhibition of self-regulated learning. De La Salle University, Manila.
Maker, C. J., Rogers, J. A., Nielson, A. B., & Bauerle, P. R. (1996). Multiple intelligences, problem solving, and diversity in the general classroom. Journal for the Education of the Gifted,
19(4), 437-460.
Myers, D. G. (2010). Psychology (9th ed.). New York, NY: Worth Publishers.
Neisser, U. (1976). General, academic, and artificial intelligence. In L. Renich (Ed.), Human intelligence: Perspectives on its theory and measurement (pp. 179-189). Norwood, NJ: Ablex.
Neisser, U., Boodoo, G., Bouchard, T. J., Boykin, A. W., Brody, N., & Cesi, S. J. (1996). Intelligence: Knowns and unknowns. American Psychologist, 51, 77-101.
Qiyas. (2011). Genral ability test: Student booklet. Riyadh: National Center for Assessment in
Higher Education.
Renzulli, J. S. (1986). Systems and models for developing programs for the gifted and talented. Mansfield Center, Conn.: Creative Learning Press.
Richardson, K. (2002). What IQ tests test. Theory & Psychology, 12(3), 283-315.
Robbins, S. B., Lauver, K., Davis, H. L. a. D., Langley, R., & Carlstrom, A. (2004). Do psychosocial and study skill factors predict college outcomes? A meta-analysis. Psychological
Bulletin, 130(2), 261-288.
Shoda, Y., Mischel, W., & Peake, P. K. (1990). Predicting adolescent cognitive and self-regula-
80
Muammar
tory competencies from preschool delay of gratification: Identifying diagnostic conditions. Developmental Psychology, 26(6), 978-986.
Shore, B. M., Cornell, D. G., Robinson, A., & Ward, V. S. (1991). Recommended practices in gifted
education: A critical analysis. New York: Teachers College Press.
Sternberg, R. J. (1982). Handbook of human intelligence. New York: Cambridge University Press.
Sternberg, R. J. (1984). A contextualist view of the nature of intelligence. International Journal of
Psychology, 19, 307-334.
Sternberg, R. J. (1988). The triarchic mind: A new theory of human intelligence. New York: Viking.
Sternberg, R. J. (1990). Wisdom: Its nature, origins, and development. New York: Cambridge University Press.
Sternberg, R. J. (2000). Handbook of intelligence. New York: Cambridge University Press.
Sternberg, R. J. (2003). International handbook of intelligence. NewYork: Cambridge University
Press.
Sternberg, R. J., & Detterman, D. K. (1979). Human intelligence: Perspectives on its theory and
measurement. Norwood, NJ: Ablex Pub. Corp.
Sternberg, R. J., & Detterman, D. K. (1986). What is intelligence? Contemporary viewpoints on its
nature and definition. Norwood, NJ: Ablex Pub. Corp.
Sternberg, R. J., & Grigorenko, E. (2002). The general factor of intelligence: How general is it? Mahwah, NJ; London: L. Erlbaum Associates.
Sternberg, R. J., & Grigorenko, E. (2003). The psychology of abilities, competencies, and expertise.
Cambridge, UK; New York: Cambridge University Press.
Sternberg, R. J., & Grigorenko, E. (2004a). Culture and competence: Contexts of life success (1st ed.).
Washington; London: American Psychological Association.
Sternberg, R. J., & Grigorenko, E. L. (2004b). Successful intelligence in the classroom. Theory
into Practice, 43(4), 274-280.
Sternberg, R. J., & Kaufman, J. C. (1998). Human abilities. Annual Review of Psychology, 49, 479502.
Sternberg, R. J., Nokes, K., Geissler, P. W., Prince, R., Okatcha, F., Bundy, D., et al. (2001). The
relationship between academic and practical intelligence: A case study in Kenya. Intelligence, 29(5), 401-418.
Sternberg, R. J., Okagaki, L., & Jackson, A. S. (1990). Practical intelligence for success in school.
Educational Leadership, September.
Sternberg, R. J., & Ruzgis, P. (1994). Personality and intelligence. Cambridge; New York: Cambridge University Press.
Sternberg, R. J., & Williams, W. M. (1998). Intelligence, instruction, and assessment: Theory into
practice. Mahway, NJ: L. Erlbaum Associates.
Stoeger, H. (2010). Self-regulated learning: As measure to support gifted achievers and underachievers in primary school, Scientific Symposium for Giftedness & Creativity. Alhassa,
Saudi Arabia.
Stoeger, H., & Ziegler, A. (2005). Evaluation of an elementary classroom self-regulated learning program for gifted math underachievers. International Education Journal, 20, 261-271.
Zeidner, M., Pintrich, P. R., & Boekaerts, M. (2000). Handbook of self-regulation. San Diego, Calif.;
London: Academic.
Zimmerman, B. J. (1990). Self-regulated learning and academic achievement: An over view.
Educational psychologist, 25, 3-17.
81
Türk Üstün Zekâ ve Eğitim Dergisi…….Turkish Journal of Giftedness and Education
Aralık 2015, Cilt 5, Sayı 1
Editör Notu/Editorial
1
A Research on the Structure of Intelligence and Creativity, and Creativity Style
Zekâ ve Yaratıcılık ve Yaratıcılık Stili Üzerine Bir Araştırma
Feyzullah Şahin
2
Validity and Reliability Study of Questionnaire on Self-Regulated Learning -7
Turkish Version
Öz-Düzenleyici Öğrenme-7 Ölçeğinin Türkçe Versiyonunun
Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması
Marilena Z. Leana-Taşcılar
20
Investigating Middle School Math and Primary Teachers’ Judgments of the
Characteristics of Mathematically Gifted Students
Ortaokul Matematik Öğretmenleri ve Sınıf Öğretmenlerinin Matematikte Üstün
Zekâlı Öğrenci Özelliklerine Yönelik Yargılarının İncelenmesi
Şule Güçyeter
44
Intelligence and Self-Control Predict Academic Performance of Gifted and
Non-gifted Students
Zekâ ve Öz-Kontrolün Üstün Zekâlı ve Normal Öğrencilerin Akademik
Performansları ile Olan İlişkisi
Omar M. Muammar
67

Tüm Sayı - Türk Üstün Zeka ve Eğitim Dergisi

Transkript

Benzer belgeler

2016 yaz programı - Üstün Zekalılar Merkezi

Üstün Yetenekliler - Ahmet Keleşoğlu İlkokulu

Kongre Programını PDF dosyası olarak

Tüm makale - Türk Üstün Zeka ve Eğitim Dergisi

The Principal`s Email - THE ENGLISH SCHOOL OF KYRENIA

İnceleme - Türk Üstün Zeka ve Eğitim Dergisi

sahin-huseyin-ustun-zekali-ve-ozel-ustun-yetenekli-cocuklar

Yrd. Doç. Dr. Faruk Levent

PDF İndir