Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri • Educational Sciences: Theory & Practice • 14(2) • 629-648
©
2014 Eğitim Danışmanlığı ve Araştırmaları İletişim Hizmetleri Tic. Ltd. Şti.
www.edam.com.tr/kuyeb
DOI: 10.12738/estp.2014.2.2103
Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir
Meta-analiz Çalışması*
a
b
Eda GÖZÜYEŞİL
Ayhan DİKİCİ
Niğde Üniversitesi
Niğde Üniversitesi
Öz
Bu araştırmada beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarılarına etkisini deneysel yöntemlerle
ortaya koyan çalışmaların etki büyüklüklerinin birleştirilmesi amaçlanmış ve elde edilecek etki büyüklüğünün
öğrencilerin öğrenim düzeyleri, çalışmaların yapıldığı derslerin alanı, örneklem sayıları ve çalışmaların yapıldığı
ülkelere göre farklılık gösterip göstermediğinin meta-analiz yöntemiyle araştırılması hedeflenmiştir. Meta-analiz, aynı konu üzerine yapılmış birbirinden bağımsız birçok çalışmadan elde edilmiş sayısal verileri istatistiksel
olarak birleştirme ve bu çalışmaların sonuçları hakkında genel bir yargıya varma yöntemidir. Bu bağlamda,
alan yazın taraması sonucu 1999-2011 yılları arasında yapılmış beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik
başarısı üzerindeki etkisini araştıran kodlama protokolüne uygun çeşitli ülkelerde İngilizce ve Türkçe dilinde
yapılmış 31 adet çalışma (42 karşılaştırma) meta-analiz araştırmasına dâhil edilmiştir. Araştırma sonucunda,
beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarısı üzerinde pozitif fakat orta düzeyde bir etkiye (d=0.640)
sahip olduğunu ortaya konmuştur. Buna ek olarak, etki büyüklükleri öğrenim düzeyi, ders alanı, örneklem sayısına göre farklılaşmazken Türkiye ve ABD’de yapılan çalışmalar karşılaştırıldığında, Türkiye lehinde anlamlı bir
farklılık olduğu sonucuna varılmıştır.
Anahtar Kelimeler
Akademik Başarı, Beyin Temelli Öğrenme, Meta-analiz, Nörobilim, Nörofizyolojik Öğrenme.
Son yıllarda beynin yapısal ve fonksiyonel işleyişine
yönelik çalışmalarda araştırmacılara fırsatlar yaratan elektrofizyolojik çalışmalar, nöropsikolojik testler ve görüntüleme tekniklerinin kullanılması (Vaid
ve Hall, 1991; Vigliocco, Vinson, Druks, Barber
ve Cappa, 2011; Weintraub, 2000) eğitim alanında büyük değişmelerle sonuçlanan önemli bilgiler
sağlamıştır. Bütün bunlarda temel gaye, birey için
daha nitelikli, kalıcı ve yaşanabilir bir öğrenmenin
gerçekleştirilmesini sağlamaktır. Bu amaçla geliş*
tirilen ve yaygın olarak bilinen birçok öğrenme ve
öğretme kuramı gibi beyin temelli öğrenme de öğrenmenin nasıl meydana geldiği ve hangi şartlarda
daha etkili bir öğretim yapılabileceği üzerine odaklanmaktadır. Beyin temelli öğrenme, öğrenmeyi
beynin yapısı ve fonksiyonları üzerine inşa eder ve
öğretime yönelik çıkarımlarda bulunur (Caine ve
Caine, 2002). Yani öğrencilerin bireysel özelliklerini dikkate alarak; “Çevresel, duyusal, psikolojik ve
benzeri faktörlerin öğrenme üzerindeki olumlu ve
Bu çalışma, Niğde Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Eğitim Bilimleri Anabilim Dalı Eğitim Programları ve Öğretim Bilim Dalı’nda Doç. Dr. Ayhan DİKİCİ danışmanlığında Eda GÖZÜYEŞİL tarafından hazırlanan
yüksek lisans tezinden üretilmiştir.
a Sorumlu Yazar: Eda GÖZÜYEŞİL Eğitim Programları ve Öğretim alanında doktora öğrencisidir. Niğde Üniversitesi Yabancı Diller Yüksekokulu’nda İngilizce okutmanı olarak görev yapmaktadır. Çalışma alanları
arasında yabancı dil öğretimi, beyin temelli öğrenme ve meta-analiz yer almaktadır. İletişim: Niğde Üniversitesi, Yabancı Diller Yüksekokulu, 51200 Niğde. Elektronik posta: [email protected]
b Dr. Ayhan DİKİCİ Eğitim Programları ve Öğretim alanında doçenttir. İletişim: Niğde Üniversitesi, Eğitim
Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü, Eğitim Programları ve Öğretim ABD, 51200 Niğde. Elektronik posta:
[email protected]
KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ
olumsuz etkileri nelerdir?” “Bunlar öğrenme ortamına nasıl organize edilebilir?” gibi konularda eğitimcilere destek sağlamaktadır.
9- İki farklı tür belleğimiz vardır: Uzamsal bellek
sistemi ve mekanik öğrenme için bir sistemler
dizisi.
Öğrenmede beyin ve fonksiyonları çok önemlidir.
Bu yaklaşımda yer alan beyin temelli öğrenme ilkeleri beynin yapısı ve çalışmasıyla ilişkilendirilmiştir.
Beyin temelli öğrenme beynin nasıl çalıştığını en iyi
şekilde bilerek, maksimum öğrenmenin gerçekleşme yollarını keşfederek yapılan öğrenmeyi savunur
(Carolyn, 1997). Bu yaklaşım, öğrenmeyi beyin ve
beynin çalışma şekli ile ilişkilendirir ve beynin özelliklerinin ve çalışma performansının artırılmasının
öğrenme üzerindeki olumlu etkilerinden bahseder.
Bu nedenle temel olarak beyin gelişimiyle ilgilenir.
Beyin ve sinir sistemi ile bilişsel davranışlarımız
arasındaki ilişkiyi inceleyen nörobilim sayesinde
ve özellikle MRI, PET ve MEG tarayıcılarının gelişmesiyle hız kazanan araştırmalarla, beyin temelli
öğrenme yaklaşımı desteklenmektedir (Hansen
ve Monk, 2002). Günümüzde bu yeni teknolojiler
kullanılarak testler yürütülmekte, beyni çalışan bir
kişinin beynindeki nöronların durumunu renkli
olarak pozitron emisyonu tomografisi ve Nükleer Magnetik Rezonans Resimleyicisi (NMRI) gibi
sistemlerle görüntülenebilmekte, böylece bellek,
duygu, dikkat, örüntüleme gibi birçok değişken ve
bunların öğrenmeye etkisi irdelenmektedir (Soylu,
2004; Taşçıoğlu, 1994; Thomas, 2001; Weiss, 2000).
Dünyada ve ülkemizde yürütülen bu çalışmalar
bize ilginç veriler sağlamaktadır. Örneğin görüntüleme teknikleri ile incelenen hücre kümelerinin sanıldığı gibi düzenli bir yapı sergilemediği ya da bir
kişideki dil ile ilgili bölgenin konumunun diğer bir
kişi ile uyuşmadığı görülmektedir (Ergenç, 1994).
10- Olgu ve beceriler doğal uzamsal bellekte yapılandırıldığı zaman beyin daha iyi anlar ve
hatırlarız.
Beyin temelli öğrenmenin teorik temelleri olarak
tanımlanan ve nörolojik olarak destek bulan bu ilkeler Caine ve Caine tarafından aşağıdaki gibi sıralanmaktadır (1990; 2002):
1- Beyin paralel bir işlemcidir.
2- Öğrenme tüm fizyolojiyle ilgilidir.
3- Anlam arayışı içseldir.
4- Anlam arayışı, örüntüleme (patterning) yoluyla olur.
5- Örüntülemede duygular önemli bir yer tutar.
6- Beyin, parçaları ve bütünü aynı anda algılar.
7- Öğrenme, hem odaklanmış dikkati hem de
çevresel algıyı içerir.
8- Öğrenme her zaman bilinçli ve bilinçsiz süreçleri içerir.
630
11- Öğrenme zihni zorlayan (challenging) etkinliklerle artar, tehditle engellenir.
12- Her beyin kendine özgüdür.
Caine ve Caine’e (2002) göre beyin araştırmaları,
beyin temelli öğrenmenin asıl amaçlarından olan
anlamlı öğrenme için karmaşık ve somut deneyimlerin can alıcı bir öneme sahip olduğunu gösterir.
Beyin temelli öğrenmede asıl olan anlamlı öğrenmedir. Bu yaklaşıma göre, yüzeysel yani ezbere
dayalı öğretim, her ne kadar eğitimin ayrılmaz bir
parçası olarak kabul edilse bile, sonuç olarak kesinlikle amaçlanamaz. Anlamlı öğrenmenin sağlanması için ise haritalama (mapping) gereklidir.
Haritalama, öğrenme sırasında nöronlar arasında
meydana gelen örümcek ağını andıran bir yapının
oluşması sürecidir. Öğrenilen yeni bilgi ile eski bilgiler arasında bağlantı kurulması ve yeni bilgilerin
var olan bu ağ içerisinde yerini almasının sağlanması anlamına gelir (Keleş ve Çepni, 2006). Haritalama sırasında öğrencinin tehdit ortamı olarak
adlandırabileceğimiz, öğrenciyi sıkıntıya sokan,
çöküş (downshifting) durumundan uzak bulunması gerekir (Caine ve Caine, 2002). Çöküş durumu
stres ve korku ortamlarında beynin yönlendirmesi
sonucu öğrencinin kendini güvene almak için ezber
yapmasıyla neticelenir (Keleş ve Çepni, 2006). Böyle bir durumda ise anlamlı öğrenmeden bahsetmek
mümkün olmaz.
Beyin temelli öğrenme kuramı, sadece bilişsel psikolojiye ya da sadece davranışçı psikolojiye dayandırılamaz. Çünkü beyin temelli öğrenme kuramına
göre; öğrenme, her iki psikoloji kuramının bir sentezidir. Psikomotor davranışları sergileyen bir öğrenci bilişsel olarak da zihnini işletebilir. Buradan
da beynin birden fazla işlevi aynı anda gerçekleştirebildiğini söyleyebiliriz. Beyin temelli öğrenmenin öğeleri olan rahatlatılmış uyanıklık (relaxed
alertness), derinlemesine daldırma (orchestrated
immersion) ve aktif süreçleme (active processing)
öğrenmenin anlamlı ve kalıcı olmasını sağlayan etmenlerdir (Hasra, 2007, s. 40). Bu öğeleri Caine ve
Caine (1990) aşağıdaki şekilde açıklamıştır:
Rahatlatılmış Uyanıklık (Relaxed Alertness):
Rahatlatılmış uyanıklık, öğrenme için optimal duygusal ve sosyal iklimi yaratmak demektir. Öğrenme
için meydan okuyan ancak tehditkâr olmayan ve
GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması
karmaşık sosyal etkileşimlerle beraber olan çevre sağlanmalıdır (Gülpınar, 2005). İnsan, bir şeye
ilgi duyduğunda açılır, bir tehdit altında olunca da
kapanır. Rahat ve açık olan beyin ise daha kolay
öğrenmektedir. Elde edilen bulgular, bazı öğrenmelerin rahat bir ortamda olumlu yönde etkilendiği,
tehdit ve yorgunluk algılandığında ise bastırıldığını
ortaya çıkarmıştır (Combs ve Suygg, 1959’dan akt.,
Caine, Caine ve Crowel, 1999).
Derinlemesine Daldırma (Orchestrated Immersion): Bireylerin karşı karşıya kaldığı içeriğe yoğunlaşmasıdır. Bütünlük ve birbirine bağlantılılık
kaçınılmaz hâle geldiğinde bireyler içeriği keşfetmek için bellek sistemlerini kullanmak zorunda kalacaklardır (Caine ve Caine, 2002). Zengin öğrenme ortamları ile gerekli koşullar sağlanıp gerçekçi
deneyimlerle bireyin anlamlı bağlantılar kurarak,
yaşantılarının anlam ifade etmesi için gerekli zamanı ve fırsatları vermek amaçlanır (Gülpınar, 2005).
Aktif Süreçleme (Active Processing): Beynin doğal kapasitesinde yoğunlaşma, onu arttırma ve ondan faydalanma sürecidir. Öğrenmeyi pekiştirmek
için optimal yolları yaratmaktır (Gülpınar, 2005).
Öğrenen bir beyin aktif süreçleme içerisindedir.
Örneğin yaşantıyı anlamlandırmak için, bellek sistemi doğal olarak önceden oluşturulmuş haritalar
ile uyuşmayan yeni nesnelere doğal olarak tepki
gösterir. Böylece beyin hazırda bilinen şeylere karşı olan yaşantıları sürekli olarak test eder (Duman,
2007). Aktif süreçleme aşamasında, soru sorma ve
üst düzey düşünme etkinlikleri yoluyla, öğrencilerin bilgiyi bütünleştirme ve içselleştirme sorumluluğu almaları sağlanır (Caine ve Caine, 1990).
Beyin temelli öğrenme konusunda çok sayıda kitap
ve makalesi bulunan eğitimciler Caine ve Caine
(1990), beyin temelli öğrenmenin temel ilkelerini
ortaya koymuşlardır. Bir eğitim danışmanı olan
Wolfe (2001), beyin araştırmaları ve sınıf uygulamaları konusunda çalışmalar yapmıştır. Beyin temelli öğrenme, beyin uyumlu stratejiler ve süper
öğrenme gibi konularda yoğun olarak çalışan Jensen (1998), yayınlarında beyin araştırmalarını göz
önünde bulundurarak sınıf içinde uygulanabilecek
faydalı strateji ve teknikler sunmaktadır. Biyoloji
öğretmeni olan Nunly (2002), müfredat geliştirme
çalışma1arı ve Utah Üniversitesi’nde beyin temelli
öğrenme araştırmaları yapmaktadır. Ancak beyin
temelli öğrenmenin akademik başarıya olan etkililiğini geniş çerçevede ortaya çıkarmak için hem
ülkemizde hem de yurt dışında yapılmış bir metaanaliz çalışmasına rastlanamamıştır.
Öğrenme ve öğretme ile ilgili olarak beyin üzerinde yapılan araştırmaların daha kat edeceği çok
uzun bir yol gözükmektedir. Bilginin beyinde nasıl düzenlendiği, nasıl yapılandığı, nasıl muhafaza
edildiği ve nasıl kullanıldığı bilimsel olarak tam
belirlendiği zaman, öğrenme ve öğretme ile ilgili
köklü değişiklikler olacağı açıktır (Soylu, 2004, s.
175). Ancak günümüzde de beyin ve öğrenme ile
ilgili oldukça kapsamlı ve derinlemesine çalışmaların devam etmekte olduğu görülmektedir. Yapılan
çalışmalardan oluşan bilgi birikimini etkin olarak
kullanmak, yorumlamak ve yeni çalışmalara yol
açmak için daha geniş ve detaylı bir araştırmaya
ihtiyaç duyulmaktadır (Demirel, 2005). Uygun
yöntemlere göre planlanan ve düzenlenen geniş
bir araştırma deseniyle başka araştırmalara gerek
kalmadan sonuca ulaşılabilir. Meta-analiz yöntemi
bu amaçla karşımıza çıkmaktadır. Meta-analizin
amacı gerçekleri ortaya koyabilmek için farklı yer
ve zamanlarda yapılan küçük ölçekli bireysel çalışmalardan elde edilen sonuçları birleştirmektir. Bu
sayede örneklem sayısı genişleyecek ve farklı çalışmalardan niceliksel olarak doğruya ulaşılabilecektir
(Yıldız, 2002).
Bu çalışma, son yıllarda ülkemizde popülerliği gittikçe artan beyin temelli öğrenme ile ilgili alanyazını gözden geçirmek için planlanmıştır. Bireysel
araştırmalardan elde edilen veriler ve bulguların
meta-analiz yöntemiyle birleştirilmesi bu araştırmanın temelini oluşturmuştur. Bu sayede beyin
temelli öğrenme ile işlenen derslerdeki akademik
başarının etki büyüklüğüne ulaşarak büyük resim
ortaya çıkarılarak, tartışma imkânı yaratılabilir.
Beyin temelli öğrenmenin akademik başarı üzerindeki etkisini geniş kapsamlı ortaya çıkarmak amacıyla, ülkemizde ve dünyada gerçekleştirilmiş araştırmalar doğrultusunda bir meta-analitik etki analizine ihtiyaç vardır. Bu noktadan hareketle, beyin
temelli öğrenme ile işlenen derslerdeki akademik
başarının etki büyüklüğüne ulaşmak araştırmamızın temel amacını oluşturmaktadır. Beyin temelli
öğrenmenin etkisini incelemek amacıyla 31 adet
çalışma (42 karşılaştırma) ele alınmış ve araştırma
kapsamında şu sorulara cevap aranmıştır:
i. Beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik
başarıları üzerindeki etkisi nedir?
ii. Çalışmaların gerçekleştiği ders alanları (sayısal,
sözel, eşit ağırlık, yabancı dil, yetenek) bakımından
incelendiğinde, beyin temelli öğrenmenin etki büyüklükleri arasında anlamlı bir fark var mıdır?
iii. Öğrencilerin öğrenim seviyeleri (ilköğretim,
lise, lisans, yetişkin) açısından, beyin temelli öğrenmenin etki büyüklükleri arasında anlamlı bir fark
var mıdır?
631
KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ
iv. Çalışmaların örneklem büyüklükleri (küçük,
orta, büyük) incelendiğinde, beyin temelli öğrenmenin etki büyüklükleri arasında anlamlı bir fark
var mıdır?
v. Çalışmaların gerçekleştiği ülkeler incelendiğinde,
beyin temelli öğrenmenin etki büyüklükleri arasında anlamlı bir fark var mıdır?
Yöntem
Dâhil Edilme Kriterleri, Alanyazın Tarama ve
Kodlama Yöntemi
Beyin temelli öğrenmenin akademik başarı üzerindeki etkisini tespit etmek amacıyla, 1999-2011
yılları arasında beyin temelli öğrenme ile ilgili yapılmış nicel çalışmalar araştırma kapsamında incelenmiştir. Alanyazın tarama sürecinde beyin temelli
öğrenmenin akademik başarı üzerindeki etkisini
belirlemeye yönelik en erken tarihli çalışmanın 1999
yılında yapıldığı görülmüştür. Bu nedenle 1999 yılı
ile bu araştırmanın yapıldığı yıl olan 2011 yılları arası kodlama kriterlerine uygun çalışmalar meta-analize dâhil edilmiştir. Alanyazın tarama, dâhil edilme
süreci Şekil 1’de detaylı olarak sunulmuştur. Beyin
temelli öğrenme hakkında; yayımlanmış ve yayımlanmamış tüm doktora tezlerinden, yüksek lisans
tezlerinden, hakemli ve hakemsiz dergilerde yayımlanmış makalelerden, YÖK’e ait tez kataloğundan,
Türkiye’deki üniversite kütüphanelerinin elektronik
kataloglarından, konferans sunumlarından, Eric,
Ebsco, Proquest Digital Dissertations gibi birçok
uluslararası veri tabanlarından yararlanılmıştır. Veri
toplamak amacıyla öncelikle internet ortamında
“beyin temelli öğrenme,” “brain-based learning”,
“brain compatible instruction”, “brain-based strategies”, “brain compatible classrooms” anahtar sözcükleri kullanılarak yayınlar taranmıştır.
Açık ve detaylı bir kodlama formu geliştirilmiştir.
Çalışmaların kodlandığı bu form üç bölümden
oluşmaktadır. Birinci bölüm “çalışma kimliği”dir.
Bu bölüm çalışmanın kimliğini tespit etmek amacıyla çalışmanın kimlik numarası, çalışmanın adı,
yazar veya yazarların adı, çalışmanın yapıldığı yıl
ve ülke, çalışmanın basım şekli gibi bilgileri içermektedir. İkinci bölüm “çalışma içeriği”dir. Bu bölümde beyin temelli öğrenmenin uygulandığı ders
ve öğrenim düzeyi, deneyin süresi gibi bilgilere yer
verilmiştir. Üçüncü bölüm “çalışma verileri”dir. Bu
bölümde çalışmalarda deney ve kontrol gruplarından elde edilen örneklem büyüklüğü, ortalamaları
ve standart sapma değerleri hakkındaki bilgiler belirlenmiştir.
632
Meta-analiz araştırmalarına deneysel/yarı deneysel
çalışmaların (Glass, McGaw ve Smith, 1981; Hunter
ve Schmidt, 1990) seçilebileceği dikkate alınarak,
çalışmaların bir kısmı deneysel araştırmalar olmadığından, etki büyüklüğü hesaplaması için gereken
verilerin yetersizliğinden ya da beyin temelli öğrenmenin akademik başarı üzerindeki etkililiğini incelemediğinden bu araştırmadan çıkarılmıştır. Konu
ile ilgili olarak 345 adet yüksek lisans ve doktora
tezi, 108 adet makale ve bildiri tespit edilmiş; bu
çalışmalardan sadece kontrol gruplu deneysel çalışmalar meta-analize dâhil edilmiştir. Bazı çalışmalar hem yüksek lisans/doktora tezi hem de bildiri
olarak sunulduğundan bunlardan daha çok tezler
dikkate alınarak analize dâhil edilip kodlanmıştır.
Taranan bazı deneysel çalışmalar meta-analiz için
gerekli sayısal verileri içermediğinden bu araştırmanın dışında bırakılmıştır. Sonuç olarak çalışmanın örneklemini yayımlanmış ve yayımlanmamış
31 araştırma (42 karşılaştırma) oluşturmuştur.
Değişkenler
Meta-analize dâhil edilen çalışmalarda kullanılan,
beyin temelli öğrenmenin etkililiği ile ilgili etki
büyüklükleri bağımlı değişkenler olacaktır. Etki büyüklükleri her çalışmayla ilgili değişik ölçme araçları için standartlaştırılmış değerlerdir (Tarım, 2003).
Çalışma karakteristikleri (bağımsız değişkenler) ve
etki büyüklükleri arasındaki ilişkileri değerlendirmek için bağımsız değişken olarak deneye katılan
öğrencilerin öğrenim düzeyleri, deneyin yapıldığı
derslerin alanı, çalışmalardaki örneklem sayıları,
çalışmaların yapıldığı ülkeler forma kodlanmış ve
veri analizinde açıklayıcı değişkenler olarak kullanılmıştır.
Meta-analiz Süreci ve Değerlendiriciler Arası
Güvenirlik
Bir meta-analiz çalışmasında analize dâhil edilecek
çalışmalar nitelik açısından incelenir ve elde edilen
verilerle etki değerleri hesaplanır. Bu bulgularla uygun model seçilerek heterojenlik testi yapılır. Heterojenliğin kaynağını belirlemek için alt grup analizine geçilir. Buna moderatör analizi de denilir. Bu
çalışmada istatistiksel analizin yapılmasında Comprehensive Meta Analysis (CMA) İstatistik Programı
ve MetaWin programlarından yararlanılmıştır. Verilerin analizinde, İşlem Etkisi (Study Effect) Metaanalizi yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemde temel
amaç, d=(Xe-Xc)/SD formülü ile gösterilen, deneysel çalışmalardaki kontrol ve deney gruplarının ortalamaları arasındaki farkları hesaplamaktır (Hunter
GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması
Şekil 1.
Alanyazın Tarama ve Ulaşılan Çalışmaların Meta-analize Dâhil Edilme Sürecini Gösteren Akış Diyagramı
ve Schmidt, 2004). Bu çalışmada etki büyüklüğü hesaplamasında “Hedges’ d” kullanılmıştır. Etki büyüklüğü “d”, işlemler arası farkın iki grubun birleştirilmiş
standart sapması ile bölünmesidir (Cooper, 1989).
İstatistiksel analizlerin önemlilik düzeyi olarak .05
önemlilik düzeyi seçilmiştir.
Çalışmalar arasında gerçek heterojenliğin olup olmadığını değerlendirmek için en basit ve en yaygın
yaklaşım olan Cochran tarafından önerilen (k-1)
serbestlik dereceli Ki-Kare heterojenlik testi (Q istatistiği) kullanılmıştır. Heterojenlik testi tüm çalışmaların aynı etkiyi değerlendirdiği sıfır hipotezini test
eder (Higgins, Thompson, Deeks ve Altman, 2003).
Farklı etki büyüklüklerinin meta-analizle bir araya
getirilmesinde; kullanılacak meta-analiz modeli
önemlidir. Bu noktada iki türlü meta-analiz modelinden bahsetmek mümkündür. Bunlardan birincisi sabit etki modeli, ikincisi ise rastgele etki modelidir. Sabit etki modeli, meta analize dâhil edilen
çalışmalarda evren etki büyüklüklerin değişmediği
varsayımına sahiptir. Bu nedenle, tüm çalışmalara
ait evren etki büyüklükleri standart sapması sıfıra
eşittir. Rastgele etki modelinde ise, evren etki büyüklüklerinin çalışmadan çalışmaya değiştiği varsayılır. Dolayısıyla tüm çalışmalara ait evren etki büyüklükleri standart sapması sıfırdan farklıdır (Ellis,
2010). Bu ifadeler Şekil 2’deki gibi özetlenebilir.
633
KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ
Şekil 2.
Sabit ve Rastgele Etki Modelleri (Ellis, 2010)
Meta-analiz sırasında hangi modelin seçileceğine karar verilirken etki büyüklüklerinin homojen
dağılıp dağılmadığı test edilebilir. Bu test sonucuna göre, eğer etki büyüklükleri homojen dağılım
gösteriyorsa, sabit etki modelinin kullanılabileceği
söylenir. Etki büyüklükleri homojen dağılım göstermiyorsa rastgele etki modeli kullanılmalıdır (Ellis, 2010).
Kodlama formunun güvenirlik hesaplaması için,
incelenen makalelerin yaklaşık %25’i (n=7) yansız
atama yolu ile seçilmiş, iyi düzeyde İngilizce bilen,
bağımsız ikinci bir okuyucu tarafından okunarak
makale değerlendirme formuna işlenmiştir. Ardından ilk okuyucu ile ikinci okuyucunun formları
karşılaştırılmıştır. Değerlendiriciler Arası Güvenirlik (DAG) hesaplaması [görüş birliği / (görüş birliği
+ görüş ayrılığı) x 100] formülü (Miles ve Huberman, 1994) kullanılarak gerçekleştirilmiş ve güvenirlik %100 olarak belirlenmiştir.
Deney grubunda 1473, kontrol grubunda 1721 olmak üzere toplam 3194 kişi üzerinde yapılan çalışmalardan elde edilen verilere ulaşılmıştır. Araştırmaya dâhil edilen çalışmaların yapıldığı ülkelerin
frekansına, yayın türüne göre frekansına, yapıldığı
derslerin alanına göre frekansına, çalışmaların örneklem eğitim düzeyine göre frekansına ait bilgiler
Tablo 1’de gösterilmiştir.
Tablo 1.
Çalışmaların Değişkenlere Göre Frekans ve Yüzde Değerleri
Değişken
Yayın Türü
Ülke
Bulgular
Çalışma Karakteristikleri
Beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik
başarısı üzerindeki etkililiğinin araştırıldığı bu
çalışmada, elde edilen 31 araştırmadan (42 karşılaştırma) örneklem sayısı, standart sapmaları ve
aritmetik ortalamaları kullanılarak çalışmalara ait
genel karakteristikler ve etki büyüklükleri belirlenmiştir. Araştırmaya dâhil edilen çalışmalardan
Erland’a (1999) ait olan uzamsal çalışmadaki örneklem gruplarının sadece anlık son-test (immediate
post-test) sonuçları karşılaştırmaya dâhil edilmiştir.
634
Eğitim
Düzeyi
Ders Alanı
Frekans
Yüzde (%)
Yüksek Lisans Tezi
13
41.94
Doktora Tezi
8
25.81
Makale
7
22.58
Teknik Rapor
1
3.23
Konferans Belgesi
2
6.45
Türkiye
19
61.29
Amerika Birleşik
Devletleri
9
29.03
Tayvan
1
3.23
Pakistan
1
3.23
Malezya
1
3.23
18
58.07
Lise
7
22.58
Lisans
4
12.90
Yetişkin
2
6.45
Sayısal
18
42.86
Sözel
10
23.81
Eşit Ağırlık
2
4.76
Yabancı Dil
10
23.81
Yetenek
2
4.76
İlköğretim
Araştırmaya dâhil edilen çalışmaların büyük çoğunluğunu yüksek lisans tezleri (%41,94) ve doktora tez-
GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması
leri (%25,80) oluşturmaktadır. Belirlenen ölçütlere
uygun olan çalışmaların ülkelere göre dağılımına
bakıldığında Türkiye 19 çalışmayla, Amerika Birleşik Devletleri 9 çalışma ile araştırmaya katkı sağlamaktadır. Ayrıca araştırmaya Tayvan, Pakistan ve
Malezya’dan da birer çalışmanın dâhil olduğu Tablo
1’de görülmektedir. Çalışmaların eğitim düzeyine
ait frekans ve yüzde verilerine bakıldığında en çok
ilköğretim öğrencilerinin (%58,07) örneklem olarak
seçildiği görülmektedir. Bir çalışmada birden fazla
ders alanına ait deneysel çalışmalar olduğu için ders
alanına ait yüzde ve frekans hesaplaması 42 karşılaştırma esas alınarak yapılmıştır. Sayısal dersler matematik, biyoloji ve fizik gibi derslerdir. Sözel dersler
sosyal bilgiler, Türkçe veya ana dil gibi derslerdir. Eşit
ağırlık ders alanı sayısal ve sözel derslerin bir arada
test edildiği (matematik ve okuma gibi) çalışmaları
ifade etmektedir. Yetenek dersleri ise beden eğitimi
ve müzik gibi derslerdir. Çalışmaların yapıldığı derslerin alanına bakıldığında en fazla çalışmanın gerçekleştirildiği alanın 18 çalışma ile (%42,86) sayısal
dersler olduğu görülmektedir.
Araştırmaya Dâhil Olan Çalışmaların Etki Büyüklüğü Analizinin Birleştirilmemiş Bulguları
Araştırmaya dâhil olan çalışmalar standart hata ve
varyans değerleriyle birlikte etki büyüklüğü ortak
metriğinde birleştirilmiştir. Şekil 3 meta-analize
dâhil edilmiş çalışmaların her birinin ayrı ayrı güven aralığını, etki büyüklüğünü ve toplam etki büyüklüğü üzerindeki ağırlığını göstermek amacıyla
oluşturulmuştur.
Meta-analize alınmış çalışmaların birleştirilmemiş
etki büyüklüklerinin incelenmesi için meta-analiz
diyagramı (forest plot) oluşturulmuştur. Meta-analiz diyagramında çalışmaların etki büyüklükleri siyah karelerle gösterilmekte ve her karenin içinden
geçen yatay çizgiler o çalışmaya ait güven aralığını
göstermektedir. Yatay çizgi ne kadar uzunsa güven
aralığı da o kadar geniştir. Oklar grafiğe sığmayan
güven aralığını göstermektedir. Ağırlık (%) çalışmanın ağırlığını yani meta-analiz sonucu üzerindeki
etkisini göstermektedir. Yüzde ne kadar yüksekse çalışma toplam meta-analiz sonucu üzerinde o kadar
etkilidir. Bir çalışmanın ağırlığı o çalışmanın örneklem büyüklüğü ve çalışma sonucunun doğruluğu ile
belirlenir. Grafiğin en son satırında yer alan baklava
biçimli şekil, meta-analizin toplam sonucunu göstermektedir. Şeklin ortası ortalama etkiyi, şeklin genişliği ortalama güven aralığını göstermektedir. Eğer
bu şekil “etki yok” çizgisini yani 0 çizgisini geçmezse
deney ve kontrol grubu arasında hesaplanan fark istatistiksel olarak anlamlı düşünülebilir (Ried, 2006).
Şekil 3’te gösterilen diyagrama (forest plot) göre, en
geniş güven aralığına sahip çalışma İnci (2010) iken
en küçük güven aralığına sahip çalışmalar Pennigton (2010) ve Tremarche, Robinson ve Graham’a
(2007) ait çalışmalar olarak görülmektedir. Çalışmaların ağırlıklarına bakıldığında, İnci (2010) ve
Griffee’ye (2007) ait çalışmalar hariç diğer çalışmaların toplam etki büyüklüğü üzerinde yaklaşık
eşit ağırlığa sahip oldukları görülmektedir. Metaanalize dâhil edilen çalışmaların 35’inin pozitif etki
büyüklüğüne sahip olduğu göstermektedir. Etki
büyüklüğü değerlerinin pozitif çıkması bu boyutlardaki performansın, etki büyüklüğü derecesince
deney grubu lehine olduğunu gösterir. Eğer etki
büyüklüğü değeri negatif çıkarsa incelenen boyutta
performansın, etki büyüklüğü derecesince kontrol grubu lehine olduğunu gösterir (Wolf, 1986,
s. 26). Bu sonuçla birlikte 42 çalışmanın 35’i yani
%83,34’lük bölümü beyin temelli öğrenmenin etkililiğinin pozitif yönde olduğunu göstermektedir.
Tablo 2.
Çalışmaların Etki Büyüklüğünün Cohen’in Sınıflandırmasına
Ait Frekans ve Yüzde Tablosu
Etki Büyüklüğü Düzeyi
Küçük
Orta
Geniş
Frekans
Yüzde (%)
9
18
15
21,43
42,86
35,71
Tablo 2’de çalışmaların etki büyüklükleri Cohen,
Welkowitz ve Ewen (2000) tarafından yapılan sınıflandırmaya göre incelendiğinde 18 çalışmanın
(%42,86) orta ölçekte etki büyüklüğüne sahip olduğu görülmektedir.
Tablo 3.
Çalışmaların Etki Büyüklüğünün Thalheimer ve Cook’un Sınıflandırmasına Ait Frekans ve Yüzde Tablosu
Etki Büyüklüğü Düzeyi
Önemsiz
Küçük
Orta
Geniş
Çok Geniş
Muazzam
Frekans
Yüzde (%)
8
8
9
7
4
6
19,04
19,04
21,43
16,67
9,53
14,29
Thalheimer ve Cook’un (2002) geliştirmiş olduğu
etki büyüklüğü aralığına göre daha ayrıntılı bir sınıflandırılma yapıldığında en yüksek frekansın 9
çalışma ile (%21,43) orta ölçekte etki büyüklüğü
olduğu Tablo 3’te görülmektedir.
Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Etki
Modellerine Göre İncelenmesi
Sabit etki modeline göre yapılan analizler sonucunda (Tablo 4), standart hata 0.037, %95’lik güven ara-
635
KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ
Şekil 3.
Çalışmaların Etki Yönünü Gösteren Meta-analiz Diyagramı (Forest Plot)
lığının üst sınırı 0.560 ve alt sınırı 0.414 ile ortalama
etki büyüklüğü 0.487 olarak beyin temelli öğrenmenin lehine akademik başarının geleneksel öğretim
yönteminden daha iyi olduğu hesaplanmıştır. Hesaplanan bu etki büyüklüğü gerek Thalheimer ve
Cook (2002), gerekse Cohen ve arkadaşları (2000)
tarafından yapılan sınıflandırmalara göre orta (medium) olarak kabul edilmiştir. İstatistiksel anlamlılık amacıyla gerçekleştirilen z-testi hesaplamaları
sonunda z= 13.030 bulunmuştur. Buna göre ulaşılan
sonuç p=0.000 ile analizin istatistiksel anlamlılığa
sahip olduğu söylenebilir. Homojenlik testi sonu-
Tablo 4.
Sabit Etki Modeline Göre Ortalama Etki Büyüklüğü ve Homojenlik Değerleri
Model Türü
Ortalama
Etki Büyüklüğü
Serbestlik
Derecesi
Toplam Heterojenlik
Değeri Q
Ki-Kare Tablo
Değeri (0.05)
95% Güven Aralığı
Alt Üst
Sabit Etki
Rastgele Etkiler
ES 0.487
ES 0.640
41
41
333.166
70.216
56.942
56.942
0.414 0.560
0.419 0.861
636
GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması
Tablo 5.
Meta-analize Dâhil Edilen Çalışmaların Etki Modellerine Göre Homojen Dağılım Değeri, Ortalama Etki Büyüklüğü ve Güven Aralıkları Tablosu
Model Türü
N
Z
Q
ES
95% Güven Aralığı Alt Üst
Sabit Etki
42
13.030
333.166
0.487
0.414 0.560
Rastgele Etkiler
42
5.871
70.216
0.640
0.419 0.861
cunda Q istatistiksel değeri 333.166 olarak hesaplanmıştır. χ2 tablosundan %95 anlamlılık düzeyinde,
41 serbestlik derecesi değeri 56.942 bulunmuştur
(Kmietowicz ve Yannoulis, 1988). Q istatistiksel
değeri 333.166 ile kırk bir serbestlik derecesindeki
ki-kare dağılımının kritik değerini (χ2(0.95)=56.942)
aştığı gözlenmiştir. Bu değerler ışığında, çalışmaların etki büyüklükleri dağılımlarının, sabit etki modeline göre heterojen özellikte olduğu belirlenmiştir.
Q istatistik değeri sonucunda çalışmaların heterojen
özellikte olması, etki büyüklükleri değişiminin örneklem hatasından dolayı oluşan bir değişimden
bekleneceğinden büyük olduğu anlamına gelmektedir (Özcan, 2008). Sabit etki modeli yani ayrı çalışmalardaki bulgulardan tahmin edilebilen altta yatan
bir tek gerçek etkinin var olduğu varsayımı savunulamaz olur (Akgöz, Ercan ve Kan, 2004). Bu nedenle
rastgele etkiler modeline uygun analizler yapılarak,
örneklemin heterojen olmasından kaynaklanan
yanılsamalar ortadan kaldırılabilir (Demirel, 2005;
Yıldız, 2002). Bu noktadan hareketle, beyin temelli
öğrenmenin etkililiği rastgele etkiler modeline göre
de karşılaştırılmıştır.
Rastgele etkiler modeline göre yapılan analizler
sonucunda; standart hata 0.110; %95’lik güven
aralığının üst sınırı 0.861 ve alt sınırı 0.419 ile ortalama etki büyüklüğü 0.649 olarak beyin temelli
öğrenme lehine akademik başarının geleneksel öğretim yönteminden daha iyi olduğu hesaplanmıştır.
Bulunan etki büyüklüğüne bakıldığında bu değer
gerek Thalheimer ve Cook (2002), gerekse Cohen
ve arkadaşları (2000) tarafından yapılan sınıflandırmalara göre orta (medium) olarak kabul edilmiştir.
İstatistiksel anlamlılık amacıyla gerçekleştirilen
z- testi hesaplamaları sonunda z= 5.871 bulunmuştur. Buna göre ulaşılan sonuç p=0.000 ile analizin
istatistiksel anlamlılığa sahip olduğu söylenebilir.
Homojenlik testi sonucunda Q istatistiksel değeri
70.216 olarak hesaplanmıştır. χ2 tablosundan %95
anlamlılık düzeyinde, 41 serbestlik derecesi değeri 56.942 bulunmuştur (Kmietowicz ve Yannoulis,
1988). Q istatistiksel değeri 70.216 ile 41 serbestlik
derecesindeki ki-kare dağılımının kritik değerini
(χ2(0.95)=56.942) aştığı görülmüştür.
Tablo 5’te meta-analize dâhil edilen 42 çalışmanın
etki modellerine göre ortalama etki büyüklükleri
sunulmuştur. Beyin temelli öğrenmenin akademik
başarıya etkisi sabit etki modelinde 0.487 değerini
alarak akademik başarının beyin temelli öğrenme
lehine olduğu görülmektedir; rastgele etkiler modelinde 0.640 değerini alarak sabit etki modelindeki gibi akademik başarının beyin temelli öğrenme
lehine olduğu görülmektedir. Homojenlik değeri
333.166 ile sabit etki modelinde kritik değeri aşmaktadır. Rastgele etkiler modelinde de homojenlik değerinin kritik değeri aştığı görülmektedir.
Homojenlik değerinin rastgele etkiler modelinde
de kritik değeri aşması nedeniyle, etki büyüklüğü
dağılımının heterojen olduğu söylenebilir. Heterojenlik çıkma nedeninin örnekleme hatasından veya
örnekleme hatasından farklı değişkenliğe sahip
olup olmadığını anlamak amacıyla çalışmalar gruplara ayrılarak değerlendirmeler yapılmıştır.
Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Ders
Alanlarına Göre İncelenmesi
Çalışmaların yapıldığı derslerin toplam etki büyüklüğü üzerindeki etkisini belirlemek amacıyla dersler; sayısal, sözel, eşit ağırlık, yabancı dil ve yetenek
olarak 5 farklı gruba ayrılmıştır. Bu gruplara göre
analiz sonuçlarına Tablo 6’da yer verilmiştir.
Çalışmaların yapıldığı derslerin alanlarına göre;
en yüksek etki büyüklüğü 0.767 ile yabancı dil, en
düşük etki büyüklüğü ise -0.073 ile yetenek alanında görülmüştür. Bununla birlikte sınıflar arası
homojenlik testi değeri QB=2.757 bulunmuştur.
χ2 tablosundan %95 anlamlılık düzeyinde ve 4
serbestlik derecesi değeri 9.488 olarak bulunmuştur (χ2(0.95)=9.488). QB istatistik değeri (QB=2.757,
p=0.599) 4 serbestlik derecesi ile χ2 dağılımının
kritik değerinden (χ2(0.95) =9.488) küçük olduğu için
etki büyüklüklerinin dağılımına ait homojenlik hipotezi Sabit Etki Modeli’nde kabul edilmiştir. Buna
göre, meta-analize dâhil edilen çalışmaların ders
alanlarına göre gruplandırılıp etki büyüklüklerine
bakıldığında ders alanlarına göre anlamlı bir farklılık olmadığı söylenebilir. Eşit ağırlık ve yetenek
alanında kriterlere uygun az sayıda çalışma bulunması nedeniyle kesin yargıya ulaşmak yerine, mevcut durum hakkında bilgi verdiğini söylemek daha
uygun olmaktadır.
637
KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ
Tablo 6.
Çalışmaların Yapıldığı Derslerin Alanlarına Ait Heterojenlik Testi
Değişken
Çalışma Adedi
Ortalama Etki Büyüklüğü
%95 Güven Aralığı Alt Üst
Sayısal
18
0.704
0.339 1.069
Sözel
10
0.617
0.094 1.140
Eşit Ağırlık
2
0.267
-6.298 6.832
Yabancı Dil
10
0.767
0.252 1.282
Yetenek
2
-0.073
-6.865 6.719
Alan
QB
2.757
Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Örneklemin Öğrenim Seviyesine Göre İncelenmesi
Çalışmalardaki örneklemlerin öğrenim seviyelerinin toplam etki büyüklüğün üzerindeki etkisini belirlemek amacıyla çalışmalar; ilköğretim, lise, lisans
ve yetişkin olarak 4 farklı gruba ayrılmıştır. Yetişkin
grubu devlet destekli ya da özel bilgi/beceri gelişim
kurslarında beyin temelli öğretim almış belli bir yaş
üstü grupları kastetmektedir. Bu gruplara göre analiz sonuçları Tablo 7’de verilmiştir.
Bulgular ışığında beyin temelli öğrenme ile yapılan
derslerdeki akademik başarı öğrencilerin öğrenim
seviyesine bağlı olarak değişmemektedir.
Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Örneklem Büyüklüğüne Göre İncelenmesi
Çalışmalardaki örneklem büyüklüğünün toplam
etki büyüklüğü üzerindeki etkisini belirlemek amacıyla çalışmalar; küçük (1-49 arası), orta (50-99
Tablo 7.
Çalışmaların Öğrenim Seviyelerine Ait Heterojenlik Testi
Değişken
Çalışma Adedi
Ortalama Etki Büyüklüğü
%95Güven Aralığı Alt Üst
İlköğretim
28
0.536
0.277 0.794
Lise
7
1.098
0.494 1.702
Lisans
5
0.765
-0.033 1.562
Yetişkin
2
-0.092
-6.290 6.106
Öğrenim Seviyesi
QB
6.568
Tablo 7’de verilen analiz sonuçlarına göre; en yüksek etki büyüklüğü 1.098 ile lise grubunda, en
düşük etki büyüklüğü ise -0.092 ile yetişkin grubunda görülmüştür. Bununla birlikte gruplar arası
homojenlik testine bakıldığında QB = 6.568 değeri
bulunmuştur. χ2 tablosundan %95 anlamlılık düzeyinde ve 3 serbestlik derecesi değeri 7.815 olarak
bulunmuştur (χ2(0.95) =7.815). QB istatistik değeri
(QB=6.568 ve p=0.087) 3 serbestlik derecesi ile χ2
dağılımının kritik değerinden (χ2(0.95) =7.815) küçük olduğu için etki büyüklüklerinin dağılımına
ait homojenlik hipotezi Sabit Etki Modeli’nde kabul
edilmiştir. Buna göre, meta-analize dâhil edilen çalışmaların öğrenim seviyelerine göre gruplandırılıp
etki büyüklüklerine bakıldığında öğrenim seviyelerine göre anlamlı bir farklılık olmadığı söylenebilir.
arası) ve büyük (100 ve üzeri) olmak üzere 3 farklı
gruba ayrılmıştır. Bu gruplara göre analiz sonuçları
Tablo 8’de verilmiştir.
Tablo 8’de verilen analiz sonuçlarına göre; örneklem büyüklüğü küçük olan çalışma gruplarının
ortalama etki büyüklüğü 0.688, orta büyüklükte
örnekleme sahip çalışmaların ortalama etki büyüklüğü 0.603, büyük örnekleme sahip çalışmaların
ortalama etki büyüklüğü ise 0.686 olarak belirlenmiştir. Gruplar arası homojenlik testine bakıldığında QB=0.139 değeri bulunmuştur. χ2 tablosundan
%95 anlamlılık düzeyinde ve 2 serbestlik derecesi
değeri 5.991 olarak bulunmuştur (χ2(0,95)=5.991).
QB istatistik değeri (QB=0.139) 2 serbestlik derecesi
ile χ2 dağılımının kritik değerinden (χ2(0,95)=5.991)
Tablo 8.
Çalışmaların Örneklem Büyüklüğüne Ait Heterojenlik Testi
Değişken
Çalışma Adedi
Ortalama Etki Büyüklüğü
%95 Güven Aralığı Alt Üst
Küçük (1-49 arası)
16
0.688
0.278 1.098
Orta (50-99 arası)
21
0.603
0.274 0.932
Büyük (100 ve üzeri)
5
0.686
-0.174 1.546
Örneklem Büyüklüğü
638
QB
0.139
GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması
küçük olduğu için etki büyüklüklerinin dağılımına
ait homojenlik hipotezi Sabit Etkiler Modeli’nde kabul edilmiştir. Buna göre, meta-analize dâhil edilen
çalışmaların örneklem büyüklüğüne göre gruplandırılıp etki büyüklüklerine bakıldığında örneklem
büyüklüğüne göre anlamlı bir farklılık olmadığı
söylenebilir.
Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Ülkelere Göre İncelenmesi
Belirlenen ölçütlere göre 5 ülkeden çalışma meta-analize dâhil edilmiştir. Ancak etki büyüklüğü
hesaplanmasında oluşturulan her bir grup için en
az iki çalışma gerekli olduğundan, ulaşılabilen çalışmalar arasından 2’den az çalışmaya sahip olan
ülkeler çıkarılmıştır. Böylece sadece 2 ülke arasında karşılaştırma yapılabilmiştir: ABD ve Türkiye.
Tablo 9 çalışmaların yapıldığı ülkelerin toplam etki
büyüklüğü üzerindeki etkisini göstermek amacıyla
oluşturulmuştur.
Tablo 9’da verilen analiz sonuçlarına göre;
Türkiye’de yapılan çalışmaların ortalama etki büyüklüğü 1.017 iken ABD’de yapılan çalışmaların
ortalama etki büyüklüğü 0.172 olarak gösterilmektedir. Bununla birlikte gruplar arası homojenlik testine bakıldığında QB=17.986 değeri bulunmuştur.
Ki-kare dağılımının 0.05 anlamlılık düzeyi ve 1 serbestlik derecesi değeri 3.841 olarak görülür. Hesaplanan homojenlik değeri (QB=17.986), bulunan kritik değer olan 3.841’den büyük olduğu için heterojen dağılıma sahip olduğu söylenebilir. Buna göre,
meta-analize dâhil edilen çalışmaların ülkelere
göre gruplandırılıp gruplar arası etki büyüklüğüne
bakıldığında (QB=17.986, p=0.000) oluşan gruplar
arasında anlamlı bir farklılık olduğu söylenebilir.
Tartışma ve Sonuç
Belirlenen kriterlere göre 31 çalışmanın dâhil edildiği bu meta-analizin verileri ile sabit etki modeline
göre yapılan analizler doğrultusunda etki büyüklüğü,
beyin temelli öğrenmenin lehine ES=0.487 olarak
bulunmuştur. Ancak homojenlik testi sonrasında
çalışmaların heterojen çıkması verilerin tüm evrene
genellenemeyeceğini göstermiştir. Bu nedenle sabit
etki modeli yerine rastgele etkiler modeline göre
hesaplamalar tekrar yapılmıştır. Rastgele etkiler modeline göre yapılan analizler doğrultusunda; 0.110
standart hata ve %95’lik güven aralığının üst sınırı
0.861 ve alt sınırı 0.419 ile etki büyüklüğü değeri ES=
0.640 olarak hesaplanmıştır. Bu değer, Cohen ve arkadaşlarının (2000) sınıflandırmasına göre orta düzeyde, pozitif ve anlamlı bir etki büyüklüğüdür.
Mevcut araştırmanın bulguları, beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarısı açısından
geleneksel öğretim yöntemine oranla daha başarılı
olduğunu göstermiştir. Bu sonuç, yurt içi ve yurt
dışında farklı yıllarda yapılan bireysel araştırmalar
ile tutarlılık göstermektedir (Ali, Hukammad, Ghazi, Shahzad ve Khan, 2010; Aydın, 2008; Baş, 2010;
Baştuğ, 2007; Çelebi, 2008; Çengelci, 2005; Demirel, Erdem, Koç, Köksal ve Şendoğdu, 2002; Erland,
1999; Griffee, 2007; Hasra, 2007; İnci, 2010; Özden,
2005; Peder, 2009; Sünbül, Arslantaş, Keskinkılıç ve
Yağız, 2004; Tüfekçi, 2005).
Meta-analize dâhil edilmiş olan 31 çalışmanın 42
karşılaştırması bağımsız değişkenlere göre analiz
edildiğinde elde edilen verilere göre; çalışmaların
yapıldığı ders alanlarına göre en yüksek etki büyüklüğü 0.767 ile yabancı dil, en düşük etki büyüklüğü
ise -0.073 ile yetenek alanında görülmüştür. Meta-analize dâhil edilen çalışmaların ders alanlarına
göre gruplandırılıp etki büyüklüklerine bakıldığında
(QB=2.757, p=0.599) oluşan sınıflar arasında anlamlı bir farklılık olmadığı söylenebilir. Dolayısıyla elde
edilen bulgular tüm ders alanlarına genellenebilir.
Örneklemlerinin öğrenim seviyelerine göre analizler
yapıldığında, varılan sonuçlara göre; en yüksek etki
büyüklüğü 1.098 ile lise grubunda, en düşük etki büyüklüğü ise -0.092 ile yetişkin grubunda görülmüştür. Meta-analize dâhil edilen çalışmaların öğrenim
seviyelerine göre gruplandırılıp etki büyüklüklerine
bakıldığında (QB=6.568, p=0.087) öğrenim seviyelerine göre anlamlı bir farklılık olmadığı söylenebilir.
Beyin temelli öğrenme ile yapılan derslerdeki akademik başarı öğrencilerin öğrenim seviyesine bağlı
olarak değişmemektedir. Yetişkin grupları hariç diğer
tüm öğrenim seviyelerine ait etki büyüklükleri pozitif
değerler almıştır. Yetişkin grubuna ait veriler sadece
2 karşılaşmadan elde edilen veriler olması sebebiyle
bu etki büyüklüğünü yetişkin gruplarına genellemek
doğru olamayacağından sadece mevcut durum hakkında bilgi verdiğini söylemek daha uygun olacaktır.
Tablo 9.
Türkiye ve ABD’ye Ait Heterojenlik Testi
Değişken
Çalışma Adedi
Ortalama Etki Büyüklüğü
Türkiye
20
1.017
0.721 1.313
ABD
19
0.172
-0.123 0.467
Ülke
QB
%95 Güven Aralığı Alt Üst
17.986
639
KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ
Bu araştırma için belirlenen ölçütlere göre Türkiye,
ABD, Pakistan, Tayvan ve Malezya olmak üzere
5 ülkeden çalışma meta-analize dâhil edilmiştir.
Ancak etki büyüklüğü hesaplanmasında oluşturulan her bir grup için en az iki çalışma gerekli olduğundan, 2’den az çalışmaya sahip olan ülkeler
çıkarılmıştır. Böylece ABD ve Türkiye arasında karşılaştırma yapılabilmiştir. Ülkelere göre analizler
yapıldığında elde edilen sonuçlara göre; Türkiye’de
yapılan çalışmaların ortalama etki büyüklüğü 1.017
iken ABD’de yapılan çalışmaların ortalama etki büyüklüğü 0.172 olarak gösterilmektedir. Buna göre,
meta-analize dâhil edilen çalışmaların ülkelere
göre gruplandırılıp gruplar arası etki büyüklüğüne
bakıldığında (QB=17.986, p=0.000) oluşan gruplar
arasında anlamlı bir farklılık olduğu söylenebilir.
Sosyal bilimlerdeki araştırmalarda yer, zaman ve
uygulamalardaki farklılıklardan kaynaklı olarak her
zaman elde edilen verilerin uygunluğu hakkında
şüpheler oluşmaktadır. Bu araştırmada meta-analize dâhil edilmiş çalışmaların örneklemin eğitim
düzeyine, deneylerin yapıldığı derslerin alanlarına
göre elde edilen verilerin sınıflandırılmasında homojen yapının bozulmadığı görülmüştür. Dolayısıyla bu kategorilerde meta-analize dâhil edilmiş
çalışmaların tutarlı olduğu görülmüştür. Ancak
çalışmaların yapıldığı ülkelere ait veriler sınıflandırıldığında, Türkiye ve ABD’de yapılmış çalışmalara ait homojenlik değerinin kritik değeri aştığı
bulunmuş ve aradaki farkın istatistiksel anlamlılığa
sahip olduğu görülmüştür. Bu farklılığın altında
yatan birçok neden olabileceği gibi en önemlilerinden biri de çalışmalarda son-test sonuçlarının elde
edildiği akademik başarıyı ölçen test türleri olabilir. Türkiye’de yapılan çalışmaların nerdeyse tamamında araştırmacı tarafından geliştirilmiş başarı
testleri kullanılmışken ABD’de yapılan çalışmalarda
ise genellikle ulusal geçerliliği ve güvenirliği olan
standart testlerin kullanılmış olması göze çarpmaktadır. Bir meta-analizden elde edilecek genellemelerin kalitesi, meta-analize dâhil edilecek uygun
çalışmaların nasıl sunulduğuna bağlıdır. Uygun
çalışma, hem araştırma çevresinin kapsamına hem
de araştırma içeriğinin sunusuyla ilgilidir (Rust,
1990). Bu araştırmaya dâhil edilen çalışmaların bir
kısmında deney süresi, deneyin uygulanma aşamaları gibi bilgilerin belirtilmemiş olması meta-analiz sonucunda ortaya çıkan heterojenlik değerinin
kaynağını belirlemeye engel olmaktadır. Yine de
Türkiye’de yapılan çalışmaların etki büyüklüğünün
büyük derecede önemli çıkması ve ABD’de yapılan
çalışmaların etki büyüklüğünün küçük derecede
önemli çıkması manidardır. Aynı oranda da güven
aralıklarındaki değişim yadsınamaz.
640
Beyin görüntüleme teknolojilerinin hızlı gelişimi
tıp dünyasına ve dolayısıyla eğitimcilere önemli
ipuçları sunmaktadır. Elde edilen bu bilgilerin beynin çalışmasını ne oranda yansıttığı ya da bunların
eğitimcilerin ne işine yarayacağı konusunda henüz
çok sayıda bilinmeyen olmasına karşın bu verileri
tamamıyla göz ardı etmemiz de mümkün değildir.
Ancak beyin temelli öğrenme yaklaşımının akademik başarı üzerindeki etkisini araştıran bu meta-analiz çalışmasıyla bu yaklaşımın daha çok lise
düzeyinde ve yabancı dil derslerinde daha etkili olduğunu söylemek mümkün olsa da bu etkinin orta
düzeyde olduğunu unutmamak gerekir.
Rust (1990) meta-analiz alanında en büyük problemin basılmış yayınların hep güçlü bir etki ya da istatistiksel anlamlılığa sahipse basılmaya uygun görüldüğünü söyler. Yapılan çalışmalar güçlü bir etki
ya da istatistiksel anlamlılığa sahip değil ise birçoğu
basılmaya uygun görülmemektedir. Bu durumda
meta-analize dâhil edilecek olan çalışmalar arasında zıt yönlü ya da etkisi sıfır olan çalışma sonuçları
pek nadir bulunmaktadır. Yüksek lisans ve doktora
çalışmaları hem bu araştırmanın içeriğine uygun
hem de gerekli veri yapısına sahip şekilde sunulduğu için araştırmanın sınırları çerçevesinde uygun
olan ve ulaşılabilinen tüm yüksek lisans ve doktora
çalışmaları alınmıştır. Bu durum meta-analiz araştırmamızdan elde edilmiş sonuçlardan genellemeler yapılma kalitesini de yüksek tutmuştur.
Bu meta-analiz çalışmasında beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarısına olan etkisi
incelenmiş ve bunun dışında kalan etkileri çalışma
kapsamı dışında tutulmuştur. Bu konularda çalışma
yapacak araştırmacıların beyin temelli öğrenmenin
tutum, motivasyon gibi faktörler üzerine etkisi;
cinsiyet, sosyo-ekonomik farklıların beyin temelli
öğrenme üzerine etkisi gibi farklı konularda metaanaliz çalışması gerçekleştirebilirler. Araştırmacılar
nitel çalışmaların da dâhil edildiği daha geniş kapsamlı meta değerlendirmeler gerçekleştirebilirler.
Benzer yöntemle yapılabilecek bu çalışmalarda
uygulanan anketlerdeki madde analizleri ve açık
uçlu cevapların analizleri sonucunda beyin temelli
öğrenmenin etki büyüklüğü haricinde, etki nedeni
üzerinde analizler yapmak mümkün olabilir.
Beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik
başarısı üzerindeki etkililiğini araştıracak gelecekteki çalışmaların araştırmacı tarafından geliştirilen başarı testleri yerine ülke genelinde uygulanan
standart testleri kullanması da önerilebilir. Ülke
genelinde uygulanan standart testler araştırmalar
arasında birlik ve bütünlük sağlayabilmektedir.
Yurt dışında yapılan çalışmalarda genellikle ülke
GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması
genelinde uygulanan standart testler kullanılmıştır.
Ülkemizde ise genellikle testler araştırmacılar tarafından geliştirilmiş ve her biri birbirinden farklılık
göstermektedir. Buna ek olarak, beyin temelli öğrenme yaklaşımının etkililiğini araştıracak gelecekteki deneysel çalışmalarda daha büyük örneklem
grupları (100 ve üzeri) üzerinde çalışma yapılması
önerilebilir. Okul öncesi düzeyinde beyin temelli
öğrenme üzerine yapılmış araştırmaya alan yazında rastlanmadığı için bu eğitim kademesinde de
araştırmalar yapılması önerilebilir. Ayrıca, araştırmalarda beyin temelli öğrenme uygulama çalışmalarının deney süresinin mümkün olduğunca uzun
tutulması da önerilebilir.
641
Educational Sciences: Theory & Practice • 14(2) • 642-648
©
2014 Educational Consultancy and Research Center
www.edam.com.tr/estp
DOI: 10.12738/estp.2014.2.2103
The Effect of Brain Based Learning on Academic
Achievement: A Meta-analytical Study*
a
b
Eda GÖZÜYEŞİL
Ayhan DİKİCİ
Niğde University
Niğde University
Abstract
This study’s aim is to measure the effect sizes of the quantitative studies that examined the effectiveness of
brain-based learning on students’ academic achievement and to examine with the meta-analytical method if
there is a significant difference in effect in terms of the factors of education level, subject matter, sampling
size, and the countries where the studies were carried out. Meta-analysis is the method employed in order to
statistically combine the quantitative data collected from many studies of the same topic, and to reach a general
conclusion from the results. In this respect, following the literature research, 31 studies (42 effects) which
investigated the effectiveness of brain-based learning on students’ academic achievement between the years
1999-2011 met the inclusion criteria, were reported in English and Turkish, and were included in the metaanalytical research. The findings indicate that 35 out of 42 comparisons had positive effect sizes. It revealed
that brain-based learning has a positive but medium effect (d=.640) on students’ academic achievement. In
addition, when compared with the studies conducted in Turkey and the USA, it drew the conclusion that there is
a significant difference between the groups while there is no difference in any effect sizes in terms of education
level, subject matter and sampling size.
Key Words
Academic Achievement, Brain-Based Learning, Meta-analysis, Neuroscience, Neurophysiologic Learning.
In recent years, electrophysiological studies,
neuropsychological tests and the use of imaging
techniques (Vaid & Hall, 1991; Vigliocco, Vinson,
Druks, Barber, & Cappa, 2011; Weintraub, 2000)
have created opportunities for researchers in the
structural and functional studies of the human
brain which have provided clues resulting in big
changes for the field of education.
By knowing how the brain works, brain-based
learning supports learning by discovering the
ways of maximum learning (Carolyn, 1997). This
approach associates learning with the brain and the
*
way it works, and mentions the positive effects of
the brain’s features and its enhancing performance
on learning. Therefore, it is mainly interested in the
development of the brain. Through neuroscience,
investigating the relationship between the brain,
the neural system and our cognitive behaviors,
brain-based learning is increasingly supported by
studies, especially with the improvement of MRI,
PET and MEG technologies (Hansen & Monk,
2002). Today, tests are carried out with the use of
these new technologies. The position of neurons
in a living human brain can be color-imaged by
This study was produced from a master thesis prepared by Eda GÖZÜYEŞİL and adviser Associate Professor
Ayhan DİKİCİ at Niğde University Institute of Educational Sciences Division of Curriculum and Instruction.
a Eda GÖZÜYEŞİL is a Ph.D. candidate of Curriculum and Instruction. She is working as an English instructor
at Niğde University School of Foreign Languages. Her research interests include foreign language teaching,
brain-based learning and meta-analysis. Correspondence: Niğde University, School of Foreign Languages,
51200, Niğde, Turkey. Email: [email protected]
b Ayhan DİKİCİ, Ph.D., is currently an associate professor of Curriculum & Instruction. Contact: Niğde University,
Faculty of Education, Department of Curriculum & Instruction, Niğde, Turkey. Email: [email protected]
GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / The Effect of Brain Based Learning on Academic Achievement: A Meta-analytical Study
systems such as the positron emission tomography
and Nuclear Magnetic Resonance Imaging
(NMRI). In this way, several variables like memory,
emotion, attention, mapping and their effects on
learning are studied (Soylu, 2004; Taşçıoğlu, 1994;
Thomas, 2001; Weiss, 2000). These studies, both in
our country and around the world, provide us with
interesting data. For instance, it is revealed that
cell clusters examined by imaging techniques don’t
have systematic structures as supposed, or that the
linguistic part of a person isn’t in the same place as
that of another person (Ergenç, 1994).
The essential point of brain-based learning is
meaningful learning. Mapping is required to
maintain meaningful learning. Mapping means that
new knowledge is linked to previous knowledge
and the new knowledge is put into the current
system (Keleş & Çepni, 2006).
The phrases of brain-based learning are the ones
that make learning meaningful and permanent
(Hasra, 2007, p. 40). These phrases are relaxed
alertness, orchestrated immersion, and active
processing. Caine and Caine (1990) explain these:
Relaxed Alertness: It means to create the optimal
emotional and social climate for learning. A
challenging learning environment with minimal
threats should be provided (Gülpınar, 2005). When
a person is interested in something, s/he is open to
learn, or vice versa. A relaxed and open brain can
learn more easily. Findings show that some learning
is influenced positively in a relaxed environment,
but it is suppressed when threat and tiredness are
felt (Combs & Suygg, 1959 as cited in Caine, Caine,
& Crowel, 1999).
Orchestrated Immersion: It refers to a students’
concentration on the contents they encounter.
They will have to use their memory to explore
the content when wholeness and correlativity are
available (Caine & Caine, 2002).
Active Processing: A learning brain is actively
processing. For instance, to make an experience
meaningful, memory naturally reacts to new
objects incompatible with the previous maps. Thus,
the brain tests the experiences that are contrary to
the known (Duman, 2007).
Caine and Caine (1990), who have many books
and articles on brain-based learning, have stated
the core principles of brain-based learning.
Wolfe (2001), an educational counselor, has done
brain research which includes its application in
the classroom. Intensely studying brain-based
learning, brain compatible strategies, and super
learning, Jensen (1998), after considering the
brain researches, introduced useful strategies and
techniques that can be applied in classrooms. Nunly
(2002), a biology teacher, carries out brain-based
learning researches and curriculum development
studies at the University of Utah. However, no
meta-analytical study has been done either in
our country or in any other country to reveal the
effectiveness of brain-based learning on academic
achievement from a broader point of view.
With regard to learning and teaching, it seems
that brain research has a long way to go. When it
becomes clearly defined how knowledge is formed,
organized, and stored in the brain, it is certain that
there will be fundamental changes (Soylu, 2004, p.
175).
In order to analyze the effect of brain-based
learning, 31 research studies (42 effects) were
identified and the main research questions that
guided the analysis was ‘to what extent does
brain-based learning influence students’ academic
achievement?’. In addition, it was analyzed to
see if there is a significant, measurable difference
between the effect sizes of brain-based learning
studies in terms of subject matter, education level,
sampling, and the countries where the studies were
carried out.
Method
Inclusion Criteria, Literature Research and Coding
The quantitative studies that were carried out
between 1999 and 2012 were examined in this
meta-analytical study. To collect data, academic
articles, conference papers, theses and dissertations
were reviewed online. A clear and detailed coding
form was prepared. This form was composed of
three sections: study identity, study content, and
study data.
Considering that experimental studies and quasiexperimental studies can be included in a metaanalytical study (Glass, McGaw, & Smith, 1981;
Hunter & Schmidt, 1990), some studies were
excluded because either they were not experimental
studies, there was a lack of data to extract effect
sizes, or they did not investigate the effect of
brain-based learning on academic achievement.
345 theses and dissertations and 108 articles were
reviewed. However, the experimental ones with
control groups were included. As a result, 31 studies
(42 effects) that met the criteria were included in
this analysis.
643
EDUCATIONAL SCIENCES: THEORY & PRACTICE
Variables
Findings
The dependent variables are the effect sizes
that were extracted from the studies included
in this meta-analysis. Effect sizes were given
standardized values since every study used different
measurement tools (Tarım, 2003). The study
characteristics (independent variables) are subject
matter, education level, sampling and the countries
where the studies were carried out.
Meta-analysis
Reliability
Procedures
and
Inter-rater
In order to carry out the calculations for metaanalysis, the Comprehensive Meta Analysis (CMA)
statistics package and MetaWin were used. The
current study used “study effect” meta-analysis for
the analysis of the data. The aim of this method is
to calculate the difference between the mean values
of the control and the experimental groups in
experimental studies represented by the formula d=
(Xe-Xc)/SD (Hunter & Schmidt, 2004). The effect
size ‘d’ is just the standardized mean difference
between the two groups (Cooper, 1989). The
significance level for the analysis was chosen as .05.
In order to test if there is heterogeneity between the
studies, the (Q-statistic) chi-square heterogeneity
test with degree of freedom (k-1), being the
simplest and most common one, was used. The test
of heterogeneity tests the null hypothesis that all
studies assess the same effect (Higgins, Thompson,
Deeks, & Altman, 2003).
The model of meta-analysis is essential in gathering
the different effect sizes via meta-analysis. These
models are the fixed effects model and the random
effects model. Under the fixed effects model we
assume that there is one true effect size which is
shared by all the included studies. By contrast,
under the random effects model we allow that
the true effect could vary from study to study.
Accordingly, the standard deviations of the effect
sizes for all of the studies are different from zero
(Ellis, 2010).
For inter-rater reliability analysis, 25% of the studies
(n=7) were selected randomly. They were coded
by two raters who know English at an advanced
level. Following this, their forms were compared.
Reliability of the analyzed studies was calculated
according to the following formula: [agreement
/ (agreement + disagreement) x 100] (Miles &
Huberman, 1994) and the reliability was found to
be at 100%.
644
Study Characteristics
42 independent effect sizes could be abstracted
from the study corpus of 31 studies. Of the studies
included in the analysis, only the immediate posttest results of the longitudinal study by Erland
(1999) were included in the comparison. The total
number of students in the studies included in the
meta-analysis was 3194, 1473 of whom are in the
experimental groups and 1721 of whom are in
the control groups. The types of learners in these
studies were mostly students in K-12 schools. Most
of the studies involved quantitative subjects like
math and physics as subject matter, and in terms
of the countries where the studies were conducted,
Turkey contributed 19 studies to the analysis, 9
studies came from the USA, and Taiwan, Pakistan,
and Malaysia each contributed 1 study.
The Entire Distribution of Effect Sizes
The studies included in this meta-analysis were
combined into effect sizes with standard error
and variance. 35 of the studies have positive effect
sizes (Figure 1). This shows that the performance
is in favor of experimental groups. If an estimated
effect size is found to be negative, it means the
performance is in favor of the control group at
the effect size level (Wolf, 1986, p. 26). As a result,
83.34% of the studies indicated that the effectiveness
of brain-based learning is positive.
In Figure 1, the center of the shape indicates the
average effect, and the width of the shape indicates
the average confidence interval (Ried, 2006). While
the largest confidence interval is İnci (2010), the
smallest ones are Pennigton (2010) and Tremarche,
Robinson, and Graham (2007). In the classification
of Cohen, Welkowitz, and Ewen (2000) 18 effect
sizes were found to be medium while 9 effect sizes
were medium in the classification of Thalheimer
and Cook (2002). The results of the meta-analysis
conducted based on the fixed effects model indicate
that academic achievement was higher in brainbased learning. The standard deviation was 0.037,
the upper limit of the 95% confidence interval was
0.560 and the lower limit was 0.414. The mean
effect size was ES= 0.487. The mean effect size,
calculated as 0.487, was accepted to be medium in
the classifications of both Thalheimer and Cook
(2002) and Cohen et al. (2000). Z test calculations
were revealed as statistically significant at .05 level
(z= 13.030; p<0.05). At the end of the homogeneity
test, the Q-statistical value was calculated to be
GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / The Effect of Brain Based Learning on Academic Achievement: A Meta-analytical Study
Figure 1.
Forest Plot of the Meta-analysis
333.166. As found on the χ2 table, 42 degrees of
freedom at a 95% significance level was 56.942
(Kmietowicz & Yannoulis, 1988). The Q-statistical
value was found to exceed the critical value of chisquare distribution. These values indicated that the
distribution of the effect sizes of the studies were
heterogeneous in terms of the fixed effects model.
The studies being heterogeneous as indicated by
the Q-statistical value means that the effect size
variance is bigger than the variance that could be
expected as a result of any sampling error (Özcan,
2008). Thus, the assumption that there is only one
true effect which is estimated from the findings
of different studies cannot be warranted (Akgöz,
Ercan, & Kan, 2004). As a result, through analyses
based on the random effects model, illusions caused
by the heterogeneous sample can be eliminated
(Demirel, 2005; Yıldız, 2002). For this reason, the
645
EDUCATIONAL SCIENCES: THEORY & PRACTICE
effectiveness of brain-based learning was compared
based on the random effects model.
According to the random effects model, data
from the 42 effects yielded the standard error of
0.110, with 95% confidence intervals of 0.419 and
0.861, and an effect size of 0.649. The magnitude
of the effect size is medium according to both
Thalheimer and Cook (2002) and Cohen et al.’s
(2000) classification. Thus, it can be concluded that
brain-based learning has a positive contribution to
academic achievement.
Effectiveness of Brain-based Learning by Subject
Matters
As a result of the homogeneity test, the Q-statistic
is calculated at 2.757. According to the chi-square
table with 4 degrees of freedom and confidence
intervals of 95%, the critical value is considered to
be about 9.488. In this study, since the Q-statistic
(2.757) is smaller than the critical value of 9.488,
the hypothesis of homogeneity of the distribution
of effect sizes has been accepted according to the
fixed effects model. In other words, the distribution
is homogeneous and there are no significant
differences in the effect sizes (QB=2.757; p= 0.599)
among different subject matters.
Effectiveness of Brain-based Learning by Education
Levels
As a result of the homogeneity test, the Q-statistic
is calculated at 6.568. According to the chi-square
table with 3 degrees of freedom and confidence
intervals of 95%, the critical value is considered to
be about 7.815. In this study, since the Q-statistic
(6.568) is smaller than the critical value of 7.815,
the hypothesis of homogeneity of the distribution
of effect sizes has been accepted according to the
fixed effects model. In other words, the distribution
is homogeneous and there is no significant
difference in the effect sizes (QB=6.568; p= 0.087)
among different education levels.
Effectiveness of Brain-Based Learning by Sampling
Size
As a result of the homogeneity test, the Q-statistic
is calculated at 0.139. According to the chi-square
table with 2 degrees of freedom and confidence
intervals of 95%, the critical value is considered to
be about 5.991. In this study, since the Q-statistic
(0.139) is smaller than the critical value of 5.991,
646
the hypothesis of homogeneity of the distribution of
effect sizes has been accepted according to the fixed
effects model. In other words, the distribution is
homogeneous and there is no significant difference
in the effect sizes in terms of sampling size.
Effectiveness of Brain-Based Learning by Country
As a result of the homogeneity test, the Q-statistic
is calculated at 17.986. According to the chi-square
table with 1 degree of freedom and confidence
intervals of 95%, the critical value is considered to
be about 3.841. In this study, since the Q-statistic
(17.986) is bigger than the critical value of 3.841,
the distribution is heterogeneous and there is a
significant difference in the effect sizes in terms of
the countries where the studies were carried out.
Discussion and Conclusion
The results of the meta-analysis suggest that
brain-based learning leads to greater academic
achievement than traditional teaching methods.
This finding is consistent with the results of
other national and international studies (Ali,
Hukammad, Shahzad, & Khan, 2010; Aydın, 2008;
Baş, 2010; Baştuğ, 2007; Çelebi, 2008; Çengelci,
2005; Demirel, Erdem, Koç, Köksal, & Şendoğdu,
2002; Erland, 1999; Griffee, 2007; Hasra, 2007; İnci,
2010; Özden, 2005; Peder, 2009; Sünbül, Arslantaş,
Keskinkılıç, & Yağız, 2004; Tüfekçi, 2005).
The findings revealed that there was no significant
difference in the effect sizes in terms of subject
matter, education level, and sampling size. However,
it was found that there was a significant difference
in effect sizes in terms of the countries where the
studies were conducted. That difference was in
favor of Turkey. The quality of a meta-analytical
generalization depends on how the studies included
in the meta-analysis are presented. A convenient
study is related to both the research environment
and the presentation of the study’s content (Rust,
1990). In some of the included studies, unknown
information such as the experiment time and the
treatment process hinders the ability to determine
the source of the heterogeneity. Nevertheless, it
is meaningful that the effect sizes of the studies
conducted in Turkey are larger than the ones done
in the USA.
GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / The Effect of Brain Based Learning on Academic Achievement: A Meta-analytical Study
References/Kaynakça
Studies marked with asterisk (*) are included in the metaanalysis / Yıldız (*) ile işaretli çalışmalar meta-analize
alınmıştır.
Akgöz, S., Ercan, İ. ve Kan, İ. (2004). Meta analizi. Uludağ
Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, 30(2), 107-112.
*Ali, R., Hukammad, G. S. R., Shahzad, S., & Khan, H. N.
(2010). The impact of brain based learning on students
academic achievement. Interdisciplinary Journal of
Contemporary Research in Business, 2(2), 542-556.
*Avcı, D. E. (2007). Beyin temelli öğrenme yaklaşımının
ilköğretim 7. sınıf öğrencilerinin fen bilgisi dersindeki başarı,
tutum ve bilgilerinin kalıcılığı üzerine etkisi (Doktora tezi,
Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara).
http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir.
*Aydın, S. (2008). Beyin temelli öğrenme kuramına dayalı
biyoloji eğitiminin akademik başarı ve tutum üzerine etkisi
(Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri
Enstitüsü, Ankara). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden
edinilmiştir.
*Baş, G. (2010). Beyin temelli öğrenme yönteminin
İngilizce dersinde öğrencilerin erişilerine ve derse yönelik
tutumlarına etkisi. İlköğretim Online, 9(2), 488-507.
*Baştuğ, M. (2007). Beyin temelli öğrenme kuramının
ilköğretim 5. sınıf sosyal bilgiler öğretiminde kullanılması
(Yüksek lisans tezi, Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimleri
Enstitüsü, Konya). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden
edinilmiştir.
*Blackburn, C. A. S. (2009). The effect of brain-based
instruction techniques on the reading skills of elementary
school students (Doctoral dissertation, Walden University,
College of Education, Minnesota). Available from
ProOuest Dissertations and Theses database. (UMI No.
3359879).
Caine, G., & Caine, R. N. (2002). Making connections:
Teaching and the human brain (trans. G. Ülgen). Ankara:
Nobel Yayınları.
Caine, G., Caine, R. N., & Crowel, S. (1999). Mindshifts: A
brain-based process for restructuring schools and renewing
education (rev. ed.). Tucson: Zephyr Press.
Caine, R. N., & Caine, G. (1990). Understanding a brain
based approach to learning and teaching. Educational
Leadership, 48(2), 66-70.
Carolyn, R. P. (1997). Brain-based learning and students.
The Education Digest Ann Arbor, 63(3), 10-15.
*Cengiz, Y. (2004). Yabancı dilde sözcük öğretimine
müzik kullanımının etkilerinin beyin temelli öğrenme
kuramı ışığında araştırılması (Yüksek lisans tezi, Ankara
Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Ankara). http://
tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir.
*Çengelci, T. (2005). Sosyal bilgiler dersinde beyin temelli
öğrenmenin akademik başarıya ve kalıcılığa etkisi (Yüksek
lisans tezi, Anadolu Üniversitesi, Eğitim Bilimleri
Enstitüsü, Eskişehir). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden
edinilmiştir.
Demirel, D. (2005). Klinik çalışmalarda meta analiz
uygulamaları (Yüksek lisans tezi, Ondokuz Mayıs
Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Samsun). http://tez2.
yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir.
*Demirel, Ö., Erdem, E., Koç, F., Köksal, N., ve Şendoğdu,
M. C. (2002). Beyin temelli öğrenmenin yabancı dil
öğretiminde yeri. Marmara Üniversitesi Atatürk Eğitim
Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 15, 123-136.
*Duman, B. (2006, July). The effect of brain-based
instruction to improve on students’ academic achievement
in social studies instruction. Paper presented at the 9th
International Conference on Engineering Education, San
Juan, Puerto Rico.
Duman, B. (2007). Neden beyin temelli öğrenme? Ankara:
Pegem A Yayıncılık.
Ellis, P. (2010). The essentials of effect sizes. New York:
Cambridge University Press.
Ergenç, İ. (Ocak, 1994). Beyindeki dil. TÜBİTAK Bilim ve
Teknik Dergisi, 314, 36-39.
*Erland, J. (1999). Brain-based accelerated learning and
cognitive skills training using interactive media expedites
high academic achievement. ERIC Digest No. ED 437 650.
Glass, G. V., McGaw, B., & Smith, M. L. (1981). Metaanalysis in social research. Beverly Hills, CA: Sage.
*Griffee, D. T. (2007). Connecting theory to
practice:
evaluating
a
brain-based
writing
curriculum. Learning Assistance Review, 12(1) 17-27.
doi:10.1080/10573560500455778.
Gülpınar, M. A. (2005). Beyin/zihin temelli öğrenme
ilkeleri ve eğitimde yapılandırmacı modeller. Kuram ve
Uygulamada Eğitim Bilimleri, 5, 271-306.
Hansen, L., & Monk, M. (2002). Brain development,
structuring of learning and science education: Where are
we now? A review of some recent research. International
Journal of Science Education, 24(4), 343-356. doi:
10.1080/09500690110049105.
*Hasra, K. (2007). Beyin temelli öğrenme yaklaşımıyla
öğrenme stratejilerinin okuduğunu anlama becerisi
üzerindeki etkisi (Yüksek lisans tezi, Muğla Üniversitesi,
Sosyal Bilimler Enstitüsü, Muğla). http://tez2.yok.gov.tr/
adresinden edinilmiştir.
Higgins, J. P., Thompson, S. G., Deeks, J. J., & Altman,
D. G. (2003). Measuring inconsistency in meta-analyses.
British Medical Journal, 2, 557-560. doi: 10.1136/
bmj.327.7414.557.
*Chang, S. (2004). A brain-compatible vocabulary teaching
strategy applied to underachieving EFL learners (Master’s
thesis, Ming Chuan University, College of Applied
Languages, Department of Applied English, Taipei City).
Retrieved from http://ethesys.lib.mcu.edu.tw /ETD-db /
ETD – search / view_etd? URN= etd-0305105- 124054.
Hunter, J. E., & Schmidt, F. L. (1990). Methods of metaanalysis: Correcting error and bias in research findings.
Beverly Hills, CA: Sage.
Cohen, J., Welkowitz, J., & Ewen, R. B. (2000). Introductory
statistics for the behavioral sciences. Orlando: Harcourt
Brace College Publishers.
Cooper, H. M. (1989). Integrating research: A guide for
literature reviews. Newbury Park, CA: Sage.
*İnci, N. (2010). Fen ve teknoloji dersinde beyin temelli
öğrenmenin akademik başarı, tutum ve hatırlama düzeyine
etkisi (Yüksek lisans tezi, Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri
Enstitüsü, Elazığ). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden
edinilmiştir.
*Çelebi, K. (2008). Beyin temelli öğrenme yaklaşımının
öğrenci başarısı ve tutumuna etkisi (Yüksek lisans tezi,
Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya).
http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir.
Keleş, E. ve Çepni, S. (2006). Beyin ve öğrenme. Türk Fen
Eğitimi Dergisi, 3(2), 66-82.
Hunter, J. E., & Schmidt, F. L. (2004). Methods of metaanalysis: Correcting error and bias in research findings (2nd
ed.). California: Sage.
Jensen, E. (1998). Teaching with the brain in mind.
Alexandria, Virginia: ASCD Publications.
647
EDUCATIONAL SCIENCES: THEORY & PRACTICE
Kmietowicz, Z. W., & Yannoulis, Y. (1988). Statistical tables
for economic, business, and social studies (2nd ed.). UK:
Longman.
*Mcnamee, M. M. (2011). The impact of brain-based
instruction on reading achievement in a second grade
classroom (Doctoral dissertation, Walden University,
College of Education, Minnesota). Available from
ProOuest Dissertations and Theses database. (UMI No.
3443383)
Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative
data analysis: An expanded sourcebook. Thousand Oaks,
California: Sage.
Nunly, K. (2002). How do I begin brain layered curriculum.
Retrieved from http://help4teachers.com
*Omotunde, M. B. (2006). Impact of selected PALMS
learning strategies in 9th grade science classrooms to reach
NCLB science standards (Doctoral dissertation, Union
University, School of Education, Germantown). Available
from ProOuest Dissertations and Theses database. (UMI
No. 3253155)
*Outhouse, D. F. (2008). Vocabulary acquisition through
interactive read-alouds of nonfiction material (Doctoral
dissertation, Walden University, College of Education,
Minnesota). Available from ProOuest Dissertations and
Theses database. (UMI No. 3337326)
*Öner, E. (2008). Fen ve teknoloji öğretiminde beyin temelli
öğrenme yaklaşımının ilköğretim öğrencilerinin başarısına,
tutumuna ve hatırda tutma düzeyine etkisi (Yüksek lisans
tezi, Muğla Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Muğla).
http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir.
Özcan, Ş. (2008). Eğitim yöneticisinin cinsiyet ve hizmet
içi eğitim durumunun göreve etkisi: Bir meta analitik etki
analizi (Doktora tezi, Marmara Üniversitesi, Eğitim
Bilimleri Enstitüsü, İstanbul). http://tez2.yok.gov.tr/
adresinden edinilmiştir.
*Özden, M. (2005). Fen bilgisi dersinde beyin temelli
öğrenmenin akademik başarıya ve hatırlama düzeyine etkisi
(Yüksek lisans tezi, Anadolu Üniversitesi Eğitim Bilimleri
Enstitüsü, Eskişehir). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden
edinilmiştir.
*Peder, P. (2009). Türkçe dersinde beyin temelli öğrenme
modelinin öğrenci akademik başarısı üzerine etkisi (Yüksek
lisans tezi, Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü,
Ankara). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir.
*Pennington, E. (2010). Brain based learning theory;
the incorporation of movement to increase the learning of
grammar by high school students (Doctoral dissertation,
Liberty University, the Faculty of the School of Education,
USA). Available from ProOuest Dissertations and Theses
database. (UMI No. 3389881)
Ried, K. (2006). Interpreting and understanding metaanalysis graphs. Australian Family Physician, 35(8), 635-638.
Rust, R. (1990). Estimating publication bias in meta
analysis. Journal of Marketing Research. 27, 220-226.
doi:10.2307/3172848.
*Saleh, S. (2011). The effectiveness of brain-based teaching
approach in dealing with the problems of students’
conceptual understanding and learning motivation.
Educational Studies, 38(1), 19-29. doi:10. 1080/
03055698.2011 .570004.
*Samur, Y., & Duman, B. (2011). How an awareness of the
biology of learning may have an effect on performance.
Education as Change, 15(2), 257-270. doi:10.1080/168232
06.2011.619139.
Soylu, H. (2004). Keşif yoluyla öğrenme: Fen öğretiminde
yeni yaklaşımlar. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
648
*Sünbül, A. M., Arslantaş, S., Keskinkılıç, G. ve Yağız, D.
(2004, Temmuz). İlköğretim 4. sınıf fen bilgisi derslerinde
uygulanan bellek destekleyici tekniklerin öğrenci erişilerine
etkisi. XIII. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı’nda sunulan
bildiri, İnönü Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Malatya.
Tarım, K. (2003). Kubaşık öğrenme yönteminin matematik
öğretimindeki etkinliği ve kubaşık öğrenme yöntemine
ilişkin bir meta analiz çalışması (Doktora tezi, Çukurova
Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana). http://tez2.
yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir.
Taşçıoğlu, A. (1994). Beyin işlevlerinin aydınlatılmasında
yeni görüntüleme teknikleri. TÜBİTAK Bilim ve Teknik
Dergisi, 314, 36-38.
Thalheimer, W., & Cook, S. (2002). How to calculate effect
size from published research: A simplified spreadsheet.
Retrieved from http://worklearning. com/effect_sizes.htm.
Thomas, P. B. (2001). The Implication of brain research
in preparing young children to enter school ready to learn
(Doctoral dissertation, The Florida Agricultural and
Mechanical University College of Education, Florida,
USA). http://search.proquest.com.
*Tilton, W. (2011). Adult professional development: Can
brain-based teaching strategies increase learning effectiveness
(Doctoral dissertation, Fielding Graduate University,
California). Available from ProOuest Dissertations and
Theses database. (UMI No. 3464876)
*Tremarche, P. V., Robinson, E. M., & Graham, L. B. (2007).
Physical education and its effect on elementary testing
results. Phi Epsilon Kappa Fraternity, 64(2), 58-64.
*Tüfekçi, S. (2005). Beyin temelli öğrenmenin erişiye,
kalıcılığa, tutuma ve öğrenme sürecine etkisi (Doktora tezi,
Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Ankara).
http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir.
*Usta, İ. (2008). Öğrenme stillerine göre düzenlenen beyin
temelli öğrenme uygulaması (Yüksek lisans tezi, Süleyman
Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Isparta).
http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir.
Vaid, J., & Hall, D. (1991). Neuropsychological perspectives on
bilingualism: Right, left and center. In A. G. Reynolds (Ed.),
Bilingualism, multiculturalism and second language learning
(pp. 81-112). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Vigliocco, G., Vinson, D. P., Druks, J., Barber, H., & Cappa,
S. F. (2011). Nouns and verbs in the brain: A review of
behavioural, electrophysiological, neuropsychological and
imaging studies. Neuroscience and Biobehavioral Reviews,
35, 407-426. doi:10.1016/j.neubiorev.2010.04.007.
Weintraub, S. (2000). Neuropsychological assessment
of mental state. In M.M. Mesulam (Ed.), Principles of
behavioral and cognitive neurology (2nd ed., pp. 121-173).
New York: Oxford University Press.
Weiss, R. P. (2000). Brain-based learning: The wave of the
brain. Training & Development, July, 20-24. Retrieved from
http://www.dushkin.com/ text-data/articles/32638/body.pdf.
Wolf, F. M. (1986). Meta-analysis: Quantitative methods for
research synthesis. London: Sage.
Wolfe, P. (2001). Brain Matters: Translating research into
classroom practice. Virginia: Association for Supervision
and Curriculum Development.
*Yağlı, Ü. (2008). Beyin temelli öğrenme yaklaşımının
İngilizce dersinde akademik başarı ve tutuma etkisi (Yüksek
lisans tezi, Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Sosyal
Bilimleri Enstitüsü, Zonguldak). http://tez2.yok.gov.tr/
adresinden edinilmiştir.
Yıldız, N. (2002). Verilerin değerlendirilmesinde meta analiz
(Yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri
Enstitüsü, İstanbul). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden
edinilmiştir.
Download

İndir (Türkçe PDF)