Öz

Günümüz dijital dünyasında her gün kullanıcılar ve sistemler tarafından yüksek miktarda veri üretildiğinden veri okuryazarlığı bireyler için önemli bir beceri olarak değerlendirilmektedir. Bu çalışmanın amacı, Oguguo, Nannim, Okeke, Ezechukwu, Christopher ve Ugorji (2020) tarafından lisansüstü öğrencilerin veri okuryazarlığı becerilerini ölçmek için geliştirdikleri “Veri Okuryazarlığı Becerileri Ölçeği”ni Türkçeye uyarlamaktır. Bu çalışmada nicel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Veri toplama aracı olarak Oguguo ve diğerleri (2020) tarafından geliştirilen “Veri Okuryazarlığı Becerileri Ölçeği” kullanılmıştır. Veri Okuryazarlığı Becerileri Ölçeği 22 ifadeden oluşmakta ve veri toplanması ve hazırlanması, hipotezler ve problem açıklama, veri analizi ve görselleştirme/raporlama ve yorumlama olmak üzere dört alt boyuta sahiptir. İlk olarak ölçek İngilizceden Türkçeye çevirmek için dilsel eşdeğerlik çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Dilsel eşdeğerlik sağlandıktan sonra veriler toplanmış ve geçerlik ve güvenirlik analizleri gerçekleştirilmiştir. Çalışma grubu, devlet üniversitelerinde yüksek lisans veya doktora öğrenimi gören 251 lisansüstü öğrencisidir. Bu çalışmada toplanan verilerin analizi için iki istatistik paket programı kullanılmıştır. Ölçeğin geçerlik ve güvenirlik çalışmaları kapsamında açıklayıcı faktör analizi, doğrulayıcı faktör analizi, madde toplam korelasyonu, Cronbach Alpha güvenirlik katsayısından yararlanılmıştır. Analizler sonucunda Türkçeye uyarlanan Veri Okuryazarlığı Becerileri Ölçeği’nin 17 madde ve üç alt boyut ile geçerli ve güvenilir bir araç olduğu görülmüştür. Çalışma sonucunda, lisansüstü öğrencilerin veri okuryazarlığı becerilerinin genel olarak yüksek düzeyde olduğu ancak veri analizi üzerine olan becerilerin ise düşük olduğu görülmüştür. Çalışma sonucunda toplum geneli kapsamında, eğitimcilere, kurumlara ve öğrencilere önerilerde bulunulmuştur.

Anahtar Kelimeler: Veri, Veri okuryazarlığı, Veri okuryazarlığı becerileri, Veri analizi

Referanslar

  1. Batanero, C. (2000). Significance and understanding of central trend measures. UNO, 25, 4-58.
  2. Bhandari, I. (2023). 2023 Chief data officer study: Turning data into value. https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/cdo-2023.
  3. Bhargava, R., Deahl, E., Letouzé, E., Noonan, A., Sangokoya, D., & Shoup, N. (2015). Beyond data literacy: Reinventing community engagement and empowerment in the age of data. Data-Pop Alliance White Paper Series. Data-Pop Alliance (Harvard Humanitarian Initiative, MIT Lad and Overseas Development Institute) and Internews.
  4. Bhargava, R., & D’Ignazio, C. (2015, June). Designing tools and activities for data literacy learners. In Workshop on Data Literacy, Webscience.
  5. Bonikowska, A., Sanmartin, C., & Frenette, M. (2019). Data literacy: What it is and how to measure it in the public service.
  6. Buwule, R. S., & Edward, M. (2023). Data literacy: A catalyst for improving research publication productivity of Kyambogo University academic staff. The Journal of eScience Librarianship, 12(2), 2-15.
  7. Büyüköztürk, Ş. (2023). Eğitimde Bilimsel Araştırma Yöntemleri (34th ed.). Pegem Akademi.
  8. Deahl, E. (2014). Better the data you know: Developing youth data literacy in schools and informal learning environments. https://cmsw.mit.edu/wp/wp-content/uploads/2016/06/233823808-Erica-Deahl-Better-the-Data-You-Know-DevelopingYouth-Data-Literacy-in-Schools-and-Informal-Learning-Environments.pdf
  9. Dwiyasa, A., Kumala, F. N., & Andriani, K. F. (2022). Analysis of information processing capabilities and digital data on digital literacy skills of elementary school students. Jurnal Pendidikan Dasar Nusantara, 8(1), 28-37.
  10. Eskiciöz, S. (2023). Okul yöneticilerinin veri okuryazarlığı düzeyleri ve veriye dayalı karar verme deneyimleri: Karma yöntem araştırması [Unpublished master’s thesis]. Marmara Üniversitesi.
  11. Frank, M. ve Walker, J. (2016). Some key challenges for data literacy. Journal of community informatics, 12, 3. https://openjournals.uwaterloo.ca/index.php/JoCI/article/view/3288
  12. Grillenberger, A. ve Romeike, R. (2018). Developing a theoretically founded data literacy competency model. WiPSCE ’18, October 4–6, 2018, Potsdam, Germany. https://www.scribd.com/document/564793363/2018-Grillenberger-Romeike-WiPSCE2018
  13. Hanegan, K. (t.y.) What skills do you need to become truly data literate? [Data Literacy Project] https://thedataliteracyproject.org/what-skills-do-you-need-to-become-truly-data-literate/
  14. Henderson, J., & Corry, M. (2021). Data literacy training and use for educational professionals. Journal of Research in Innovative Teaching & Learning, 14(2), 232-244.
  15. Higgins, V., & Carter, J. (2022). Developing data literacy: How data services and data fellowships are creating data skilled social researchers. IASSIST Quarterly, 46(2), 1-8.
  16. Indah, R. N., Budhiningrum, A. S., & Afifi, N. (2022). The research competence, critical thinking skills, and digital literacy of Indonesian EFL students. Journal of Language Teaching and Research, 13(2), 315-324.
  17. Jenkins, E. W. (1994). Public understanding of science and science education for action. Journal of curriculum studies, 26(6), 601-611. https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/0022027940260602
  18. Karasar, N. (1994). Bilimsel araştırma yöntemi. Ankara: 3A Araştırma Danışmanlık Limited.
  19. Koçak, Y. E., & Ateş, V. (2024, April 1). Veri okuryazarlığı ve veri okuryazarlığı becerilerinin incelenmesi. Paper presented at the 5. Uluslararası İstanbul Güncel Bilimsel Araştırmalar Kongresi, İstanbul.
  20. Kuncoro, K. S., Harini, E., & Trimono, D. A. (2022). Bloom’s taxonomy analyze category: The analysis of students’ analytical skills based on gender. Unnes Journal of Mathematics Education, 11(2), 156-165.
  21. Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel psychology/Berrett-Koehler Publishers.
  22. López, C. G. P., Pedroza, S. V., & Luciano, A. P. (2006). Graduate students and their use of statistical knowledge ın educational psychology. ICOTS-7, 1-4.
  23. Mentzer, K., Analytics, B., Frydenberg, M., & Patterson, A. (2023). Are tech savvy students tech literate? Digital and data literacy skills of first-year college students. In Proceedings of the ISCAP Conference, 2473, 4901.
  24. Mund, S. (2021). Defining and measuring data literacy for the 21st century. (Unpublished Doctoral Thesis). New York: New York University.
  25. Naillioğlu Kaymak, M., & Doğan, E. (2023). Veri okuryazarlığı ölçeği’nin Türk kültürüne uyarlanması. Trakya Eğitim Dergisi, 13(2), 1282-1297.
  26. Pangrazio, L., & Sefton-Green, J. (2019). The social utility of ‘data literacy’. Learning, Media and Technology, 45(2), 208-220.
  27. Ridsdale, C. (2015). Strategies and best practices for data literacy education: Knowledge synthesis report. Knowledge Synthesis Report. Dalhousie University. https://dalspace.library.dal.ca/handle/10222/64578
  28. Oguguo, B. C., Nannim, F. A., Okeke, A. O., Ezechukwu, R. I., Christopher, G. A., & Ugorji, C. O. (2020). Assessment of students’ data literacy skills in southern Nigerian universities. Universal Journal of Educational Research, 8(6), 2717-2726.
  29. Sabbati, G. (2022). Statistical and data literacy, a practitioner’s view for policy-making: How to provide independent, objective and authoritative data and information for policy-making. Statistical Journal of the IAOS, 38(2), 463-469.
  30. Sänger, J., Richthammer, C., Hassan, S., & Pernul, G. (2014, September). Trust and big data: a roadmap for research. In 2014 25th international workshop on database and expert systems applications (pp. 278-282). IEEE. https://www.researchgate.net/publication/269464238_Trust_and_Big_Data_A_Roadmap_for_Research
  31. Schenck, K. E., & Duschl, R. A. (2024). Context, language, and technology in data literacy. Routledge Open Research, 3(19), 19.
  32. Schneider, R. (2013). Research data literacy. In Worldwide Commonalities and Challenges in Information Literacy Research and Practice: European Conference on Information Literacy, ECIL 2013 Istanbul, Turkey, October 22-25, 2013 Revised Selected Papers (pp. 134-140). Springer International Publishing.
  33. Sterpone, L., Luoni, F., Azimi, S., & Du, B. (2020). A 3-D simulation-based approach to analyze heavy ions-induced SET on digital circuits. IEEE Transactions on Nuclear Science, 67(9), 2034-2041.
  34. Schuff, D. (2018). Data science for all: a university-wide course in data literacy. In Analytics and Data Science (281-297). https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/09610006241265102
  35. Tavşancıl, E. (2018). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Nobel Yayıncılık, Ankara.
  36. United Nations Development programme. (2024). Data governance framework recommendation report for Türkiye. Retrieved from https://www.undp.org/tr/turkiye/publications/veri-yonetisimi-cercevesi-turkiye-icin-tavsiye-raporu
  37. Wolff, A., Gooch, D., Cavero Montaner, J. J., Rashid, U., & Kortuem, G. (2016). Creating an understanding of data literacy for a data-driven society. The Journal of Community Informatics, 12(3), 9-26.
  38. Zakaria, Z., Wahid, N. T. A., & Abdul, A. (2023). Data literacy competencies for informed classroom assessment practice: Challenges and measures. Open Access Journal, 12(3), 2105-2136.

Lisans

Telif Hakkı (c) 2024 Yazar(lar). Açık erişimli bu makale, orijinal çalışmaya uygun şekilde atıfta bulunulması koşuluyla, herhangi bir ortamda veya formatta sınırsız kullanım, dağıtım ve çoğaltmaya izin veren Creative Commons Attribution License (CC BY) altında dağıtılmıştır.

Nasıl Atıf Yapılır

Koçak, Y. E., & Ateş, V. (2024). Lisansüstü Öğrenciler İçin Veri Okuryazarlığı Becerileri Ölçeği Uyarlama Çalışması. Bilgi Dünyası, 25(2), 382-409. https://doi.org/10.15612/BD.2024.786