İkinci Dil Edinimi Araştırmacılarında İstatistik Okuryazarlığının (Bilgi, Tutum ve Öz-Yeterlik) İncelenmesi

Author :  

Year-Number: 2023-LXVII
Yayımlanma Tarihi: 2023-12-12 14:57:56.0
Language : İngilizce
Konu : Yabancı Dil Eğitimi
Number of pages: 3715-3743
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

İkinci dil edinimi (İDE) alanında son zamanlarda istatistiksel yaklaşımların önemi arttı. İDE alanında çalışan kaç akademisyenin muhtemelen temel istatistiksel bilgiden yoksun olduğu konusunda endişeler dile getirildi. Bu yetenekler katı metodolojik kriterlere uygun araştırma yapmak için gereklidir. Bu çalışmanın amacı, kesitsel bir anket tasarımını kullanarak İngilizce Dil Öğretimi bölümlerince sunulan Yüksek Lisans ve Doktora programlarına kayıtlı 76 lisans öğrencisinin istatistik bilgisi, tutumları ve öz-yeterliklerini analiz etmektir. Bu öğrenciler aynı zamanda dört farklı devlet üniversitesinde araştırma yöntemleri ve istatistik derslerine katılmaktaydı. Veri analizi, betimsel istatistikler, Pearson korelasyon katsayıları ve tek yönlü Manova ile standart çoklu doğrusal regresyon analizi aracılığıyla gerçekleştirildi. Araştırmanın bulguları, katılımcıların kendilerini algılayan araştırma becerileri ile istatistik bilgilerine olan güvenleri arasında zayıf düzeyde pozitif bir ilişki olduğunu gösteriyor. Ayrıca araştırma, ileri düzey istatistik dersleri almış olanların, almayanlara göre önemli ölçüde daha iyi bir istatistiksel yeterlilik gösterdiklerini, istatistiğe karşı daha olumlu tutumlara sahip olduklarını ve istatistiksel yeteneklerine daha fazla güven duyduklarını buldu. Ayrıca eğitim düzeyinin ve SPSS kaynaklarını kullanma düzenliliğinin istatistiksel yeterliliğin güvenilir göstergeleri olduğu ortaya çıktı. Yukarıda belirtilen sonuçlar, İDE alanında akademisyenlere verilen istatistiksel eğitimin iyileştirilmesi ihtiyacını vurgulamaktadır. Bu geliştirilmiş eğitim programı, hem teorik bilgiyi hem de pratik yeterliliği içermeli ve aynı zamanda İDE araştırma çabalarıyla ilişkili benzersiz ihtiyaçları karşılayacak şekilde titizlikle tasarlanmalıdır.

Keywords

Abstract

In the field of second language acquisition (SLA), statistical approaches have grown in importance recently. Concerns have been raised about how many academics in the field of SLA likely lack fundamental statistical knowledge. These abilities are required for doing research that complies with strict methodological criteria. This goal of this exploratory study, through utilizing a cross-sectional survey design, was to analyse the statistical knowledge, attitudes, and self-efficacy of 76 graduate students enrolled in Master's and Ph.D. programs provided by English Language Teaching departments and who were taking research methods and statistics courses at four different state universities. The data analysis was counducted through descriptive statistics, Pearson’s correlation coefficients and one-way Manova, a standard multiple linear regression analysis. The findings revealed that there was a weakly positive relation between participants' self-perceived research skill and their confidence in their statistical knowledge. In addition, the research found that those who took advanced statistics courses in their curriculum showed a considerably better degree of statistical proficiency, had more positive attitudes toward statistics, and showed more confidence in their statistical abilities than those who did not. Furthermore, it was found that educational level and the regularity of using SPSS resources were reliable indicators of statistical proficiency. The aforementioned results highlight the need to improve the statistical training given to academics in the field of SLA. The new curriculum should include both theoretical knowledge and practical competence while being meticulously tailored to address the unique needs associated with SLA research endeavours.

Keywords


                                                                                                                                                                                                        
  • Article Statistics