An examination of preservice science teachers’ representational modality preferences during computer-supported knowledge organization /Fen bilgisi öğretmen adaylarının bilgisayar destekli bilgi düzenleme sürecindeki gösterim türü tercihlerinin incelenmesi

Bahadır NAMDAR
1.919 542

Öz


Bu çalışmanın amacı fen bilgisi öğretmen adaylarının çoklu gösterimlerle, argümantasyon tabanlı sosyo- bilimsel bir konunun öğreniminde bilgi düzenlemeleri sırasında gösterim türü tercihlerinin tespitidir. Bu araştırmada alanındaki mevcut bilgi düzeyini arttırmak için üç dersten oluşan bir sağlıklı beslenme ünitesi tasarlanmıştır. Çalışmada öğremen adayları iKOS adlı web tabanlı bilgi düzenleme ortamını kullanarak sağlıklı beslenme konusundaki bilgilerini düzenlemişlerdir. iKOS üç tür gösterim türünü içermektedir: metinsel (Viki), resimsel (Olay) ve Kavram haritası. Bu makalede, fen bilgisi öğretmen adaylarının bilgi düzenlemeleri sonucunda çoklu gösterimlerinin oluşturulan bilgi ağına nasıl katkıda bulunduğu ve belirli türde gösterimleri bilgi düzenlemesinde tercih etmelerinin nedenleri araştırılmıştır. Araştırmada sıralı karma yöntem araştırma deseni kullanılmıştır. Araştırmada kullanılan veri toplama araçları iKOS tarafından rapor edilen ve gösterim türlerinin sayısı ve aralarındaki bağların sayısını bildiren bir istatistik sayfası ve açık uçlu sorulardan oluşan bir ankettir. Bilgi ağının araştırılması için sosyal ağ analizi yöntemi kullanılmıştır. Analiz sonuçları Vikilerin en çok oluşturulan gösterim türü olduğunu ve Viki ve Kavram haritalarının bilgi ağına Olaylara oranla daha fazla katkı sağladığı göstermiştir. Öğretmen adaylarının gösterim türü tercihleri altında yatan nedenlerin araştırılması için açık kodlama kullanılmıştır. Nitel analiz sonuçlarına göre öğretmen adaylarının belirli bir gösterim türünü tercih etme nedenlerinin: (a) gösterim türünün oluşturulma kolaylığı, (b) tek bir sayfada çoklu gösterimler oluşturabilme ve (c) kavram haritalarının sosyal bilimsel konuların öğrenimindeki uygunluğu olduğu bulunmuştur. 


Anahtar kelimeler


Bilgi düzenleme, Çoklu gösterimler, Sosyo-bilimsel konular, Bilgisayar destekli işbirlikli öğrenme, Sosyal ağ analizi

Tam metin:

PDF


Referanslar


Ainsworth, S. (1999). The functions of multiple representations. Computers & Education, 33(2-3), 131–152. doi:10.1016/S0360-1315(99)00029-9

Ainsworth, S. (2006). DeFT: A conceptual framework for considering learning with multiple representations. Learning and Instruction, 16(3), 183–198. doi:10.1016/j.learninstruc.2006.03.001

Barreto-Espino, R., Zembal-Saul, C., & Avraamidou, L. (2014). Prospective elementary teachers’ knowledge of teaching science as argument: A case study. School Science and Mathematics, 114(2), 53–64.

Cobb, P., Confrey, J., Lehrer, R., & Schauble, L. (2003). Design experiments in educational research. Educational Researcher, 32(1), 9–13.

Corbin, J., & Strauss, A. (2008). Basics of qualitative research: techniques and procedures for developing grounded theory. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc.

Corradi, D., Elen, J., & Clarebout, G. (2012). Understanding and enhancing the use of multiple external representations in chemistry education. Journal of Science Education and Technology, 21(6), 780–795. doi:10.1007/s10956-012-9366-z

Cress, U., & Kimmerle, J. (2008). A systemic and cognitive view on collaborative knowledge building with wikis. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 3(2), 105–122. doi:10.1007/s11412-007-9035-z

Creswell, J. W., Plano Clark, V. L., Gutmann, M. L., & Hanson, W. . (2003). Advanced mixed methods research designs. In A. Tashakkori & C. Teddlie (Eds.), Handbook of mixed methods in social and behavioral research (pp. 209–240). Thousand Oaks, CA: Sage.

Demirbag, M., & Gunel, M. (2014). Integrating argument-based science inquiry with modal representations: Impact on science achievement, argumentation, and writing skills. Educational Sciences: Theory & Practice, 14(1), 386–392. doi:10.12738/estp.2014.1.1632

DiSessa, A. (2004). Metarepresentation: Native competence and targets for instruction. Cognition and Instruction, 22(3), 293–331.

Erickson, F. (2012). Qualitative research methods for science education. In B. J. Fraser, K. G. Tobin, & C. J. McRobbie (Eds.), Second international handbook of science education. (pp. 1451–1469). Dordrecht, The Netherlands: Springer.

Foltz, P. W., Kintsch, W., & Landauer, T. K. (1998). The measurement of textual coherence with latent semantic analysis. Discourse Processes, 25(3), 285–307.

Greene, J. C., Caracelli, V. J., & Graham, W. F. (1989). Toward a conceptual framework for mixed-method evaluation designs. Educational Evaluation and Policy Analysis, 11(3), 255–274.

Hand, B., & Choi, A. (2010). Examining the impact of student use of multiple modal representations in constructing arguments in organic chemistry laboratory classes. Research in Science Education, 40(1), 29–44. doi:10.1007/s11165-009-9155-8

Johnstone, A. H. (1982). Macro- and micro-chemistry. School Science Review, 64, 377–379.

Johnstone, A. H. (1991). Why is science difficult to learn? Things are seldom what they seem. Journal of Computer Assisted Learning, 7, 75–83. Journal of Computer Assisted Learning, 7, 75–83.

Johnstone, A. H. (1993). The development of chemistry teaching: a changing response to a changing demand. Journal of Chemical Education, 70(9), 701–705.

Kaptan, F. (1998). Fen öğretiminde kavram haritası yönteminin kullanılması. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 14, 95–99.

Knoke, D., & Yang, S. (2007). Social network analysis (Quantitative applications in the social sciences). (T. Liao, Ed.) (p. 133). Sage Publications, Inc.

Linn, M. C., & Eylon, B.-S. (2011). Science learning and instruction: Taking advantage of technology to promote knowledge integration (p. 340). Florence, KY: Routledge, Taylor & Francis Group.

Linn, M. C., & Eylon, B.-S. (2011). Science Learning and Instruction: Taking Advantage of Technology to Promote Knowledge Integration. New York: Routledge.

Moskaliuk, J., Kimmerle, J., & Cress, U. (2009). Wiki-supported learning and knowledge building: effects of incongruity between knowledge and information. Journal of Computer Assisted Learning, 25(6), 549–561. doi:10.1111/j.1365-2729.2009.00331.x

National Reseach Council. (2012). A framework for K-12 science education: Practices, crosscutting concepts, and core ideas. Committee on conceptual framework for the new K-12 science education standards. Washington, DC: The National Academies Press.

NGSS Leads States. (2013). Next generation science standards: For states, by states. Washington, DC: The National Academies Press.

Noroozi, O., Weinberger, A., Biemans, H. J. A., Mulder, M., & Chizari, M. (2012). Argumentation-Based Computer Supported Collaborative Learning (ABCSCL): A synthesis of 15 years of research. Educational Research Review, 7(2), 79–106. doi:10.1016/j.edurev.2011.11.006

Novak, J. D., & Cañas, A. J. (2007). Theoretical origins of concept maps, how to construct them , and uses in education. Reflecting Education, 3(1), 29–42.

Pallant, A., & Lee, H.-S. (2014). Constructing scientific arguments using evidence from dynamic computational climate models. Journal of Science Education and Technology. doi:10.1007/s10956-014-9499-3

Sadler, T. D. (2011). Situating socio-scientific issues in classrooms as a means of achieving goals of science education. In T. D. Sadler (Ed.), Socio-scientific Issues in the Classroom Teaching, Learning and Research (Vol. 39, pp. 1–9). Dordrecht: Springer Netherlands. doi:10.1007/978-94-007-1159-4

Sadler, T. D., & Donnelly, L. A. (2006). Socioscientific argumentation: The effects of content knowledge and morality. International Journal of Science Education, 28(12), 1463–1488. doi:10.1080/09500690600708717

Scardamalia, M., & Bereiter, C. (2003). Knowledge building. New York: Macmillan. In J. W. Guthrie (Ed.), Encyclopedia of Education (2nd ed., pp. 1370–1373). New York: Macmillan.

Scardamalia, M., & Bereiter, C. (2006). Knowledge building : Theory , pedagogy , and technology. In K. Sawyer, R. (Ed.), The Cambridge handbook of the learning sciences (pp. 97–115). New York, NY.

Sterelny, K. (2005). Externalism, epistemic artefacts and the extended mind. In R. Schantz (Ed.), The externalist challenge: New studies on cognition and intentionality. Berlin: de Gruyter.

Tang, K.-S., Delgado, C., & Moje, E. B. (2014). An integrative framework for the analysis of multiple and multimodal representations for meaning-making in science education. Science Education, 98(2), 305–326. doi:10.1002/sce.21099

Tsui, C., & Treagust, D. F. (2003). Genetics Reasoning with Multiple External Representations. Research in Science Education, 33, 111–135.

Van der Meij, J., & de Jong, T. (2006). Supporting students’ learning with multiple representations in a dynamic simulation-based learning environment. Learning and Instruction, 16(3), 199–212. doi:10.1016/j.learninstruc.2006.03.007

Vanides, J., Yin, Y., Tomita, M., & Ruiz-Primo, M. A. (2005). Using concept maps in the science classroom. Science Scope, 28(8), 27–31.

Waldrip, B., Prain, V., & Carolan, J. (2010). Using multi-modal representations to improve learning in junior secondary science. Research in Science Education, 40(1), 65–80. doi:10.1007/s11165-009-9157-6

Wasserman, S., Faust, K. (1994). Social Network Analysis. New York: Cambridge University Press.

Wu, H.-K., & Puntambekar, S. (2012). Pedagogical affordances of multiple external representations in scientific processes. Journal of Science Education and Technology, 21, 754–767. doi:10.1007/s10956-011-9363-7

Zeidler, D. L., & Nichols, B. H. (2009). Socioscientific issues: Theory and practice. Journal of Elementary Science Education, 21(2), 49–58. doi:10.1007/BF03173684

Zeidler, D. L., Walker, K. A., Ackett, W. A., & Simmons, M. L. (2002). Tangled up in views: Beliefs in the nature of science and responses to socioscientific dilemmas. Science Education, 86(3), 343–367. doi:10.1002/sce.10025




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.