EDUCCON 2020

author

Defne Yabaş

Dr.

Bahçeşehir University BAUSTEM Center

Senem Bademci

Uğur Okulları

M. Sencer Çorlu

Prof. Dr.

Bahçeşehir University BAUSTEM Center

Data Science and STEM Disciplines: Data Collection and Analysis with LabStar

Veri Bilimi ve STEM Disiplinleri: Labstar ile Veri Toplama ve Analizi

Training Session ID: EDUCCON2020-TR-12

Content

Learning with data and data-based statistical concepts and processes is of critical importance for all individuals in the 21st century. Statistical literacy, reasoning and thinking skills have become crucial not only for specific professions, but also for every individual who needs to process data and use results to make informed decisions in everyday life. In an increasingly quantitative world, individuals are expected to understand and interpret the data and act according to the results based on these interpretations.

Considering the increasing importance of data science in teaching all STEM disciplines, the session will focus on data collection and analysis activities that can be done with students. Activities that can be done in the classroom and outside the classroom based on data and that we carry out in cooperation with teachers and academicians contribute to the meaningful learning of concepts. As an example of applications that facilitate the transfer of data-based studies to learning environments, the main features of the LabStar device will be shared with the participants, and data collection and analysis opportunities it offers in teaching different disciplines will be discussed. A sample application will be carried out in the session where the LabStar website and supporting learning materials will be shared. Evidence of its effectiveness in teaching and learning statistical concepts will also be shared with the participants.

İçerik

Veri ve veriye dayalı istatistiksel kavram ile süreçlerin öğrenilmesi, 21.yy dünyasında tüm bireyler için kritik önem taşımaktadır. İstatistiksel okuryazarlık, muhakeme ve düşünme ile ilgili beceriler yalnızca belirli meslekler için değil, aynı zamanda verileri işlemesi ve günlük yaşamda bilinçli kararlar almak için sonuçları kullanması gereken her birey için de çok önemli hale gelmiştir. Nicel verilerin her geçen gün arttığı bir dünyada, bireylerden verileri anlamaları ve yorumlamaları ve bu yorumlara dayalı sonuçlara göre hareket etmeleri beklenmektedir.

Oturumda veri biliminin tüm STEM disiplinlerinin öğretimindeki artan öneminden hareketle öğrencilerle yapılabilecek veri toplama ve analizi etkinlikleri üzerinde durulacaktır. Sınıf içi ve sınıf dışı ortamlarda veriye dayalı olarak yapılabilecek, öğretmen ve akademisyen iş birliğinde gerçekleştirdiğimiz etkinlikler, kavramların daha anlamlı bir biçimde öğrenilmesine katkı sağlamaktadır. Veriye dayalı çalışmaların öğrenme ortamlarına taşınmasının kolaylaştıran uygulamalara bir örnek olarak, oturumda LabStar cihazının temel özellikleri katılımcılarla paylaşılacak, sunduğu veri toplama ve analizi olanaklarının farklı disiplinlerin öğretiminde nasıl kullanılabileceği tartışılacaktır. LabStar web sitesi ve destekleyici öğrenme materyallerinin paylaşılacağı oturumda bir örnek uygulama gerçekleştirilecektir. LabStar ile gerçekleştirilen uygulamaların; veri toplama, veri analizi ve matematiksel modellemenin fen bilimleri ve matematik derslerindeki kavramların öğretiminde kullanımı, istatistiksel kavramların öğretimi, gerçek verinin derslerde kullanımı vb. başlıklardaki etkinliğine ilişkin kanıtlar da katılımcılarla paylaşılacaktır.

Language Dil

Türkçe

Resources Kaynaklar

Ben-Zvi, D. (2000). Toward understanding the role of technological tools in statistical learning. Mathematical thinking and learning, 2(1-2), 127-155. Ben-Zvi, D. (2004). Reasoning about variability in comparing distributions. Statistics Education Research Journal, 3(2), 42-63. Ben-Zvi, D. (2014). Data handling and statistics teaching and learning. In S. Lerman (Ed.), Encyclopedia of Mathematics Education (pp. 176-181), Switzerland: Springer. Cobb, P., & McClain, K. (2004). Principles of instructional design for supporting the development of students’ statistical reasoning. In The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking (pp. 375-395). Springer, Dordrecht. Katie Makar & Dani Ben-Zvi (2011) The Role of Context in Developing Reasoning about Informal Statistical Inference, Mathematical Thinking and Learning, 13:1-2, 1-4 www.labstar.org

Duration Süre

40 '

Audience Limit Katılımcı Sınırı

30

Resume Kısa Özgeçmiş

Dr. Defne Yabaş;

Boğaziçi Üniversitesi İlköğretim Matematik Öğretmenliği Bölümü ve yan dal olarak Fen Bilgisi Öğretmenliği bölümünden mezun olmuştur. Yüksek lisans ve doktora öğrenimini Yıldız Teknik Üniversitesi Eğitim Programları ve Öğretim anabilim dalında tamamlamıştır. 2006-2010 yılları arasında Türkiye Eğitim Gönüllüleri Vakfı’nda Eğitim Programları Sorumlusu olarak çalışmıştır. 2010-2012 yılları arasında özel bir okulda Ölçme Değerlendirme Uzmanı olarak görev yaptıktan sonra, 2012-2019 yıllarında Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Eğitim Bilimleri Bölümünde Araştırma Görevlisi olarak çalışmıştır. 2019 Eylül ayından itibaren, Bahçeşehir Üniversitesi BAUSTEM merkezinde Akademik Araştırmalar Sorumlusu ve Eğitim Bilimleri Fakültesinde öğretim üyesi olarak görev yapmaktadır. Öğretmen eğitimi, öğretim tasarımı, matematik/fen bilgisi öğretimi, sınıf içi STEM etkinlikleri ilgi alanları arasındadır.

Senem Bademci;

2006 yılında Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Fizik Öğretmenliği Bölümünü bitirmiş, 2008 yılında Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Fizik Eğitimi Bölümü’nde yüksek lisans eğitimini tamamlamıştır. 2018 yılına kadar çeşitli özel eğitim kurumlarında Fizik Öğretmeni olarak çalışmıştır. 2017-2018 Eğitim Öğretim döneminde Bahçeşehir Üniversitesi, BAUSTEM tarafından yürütülen STEM Bütünleşik Öğretmenlik Projesi (Integrated Teaching Project) kapsamında STEM Lider Öğretmen Mesleki Gelişim Programını tamamlayarak STEM Lider Öğretmen ünvanını almaya hak kazanmıştır. 2018 Haziran ayı itibariyle Uğur Okulları STEM & erkenSTEM Bölüm Başkanı olarak Türkiye çapında Uğur Okullarının K12 düzeyindeki öğretmenlerine ve öğrencilerine yönelik tüm STEM çalışmalarını planlama ve koordine etmekle görevlidir. Üniversite ve İl & İlçe MEM işbirlikleriyle öğretmen adayları ve öğretmenlere yönelik STEM & erkenSTEM atölyeleri düzenlemektedir.

Prof. Dr. M. Sencer Çorlu;

Bahçeşehir Üniversitesi BAUSTEM Müdürü ve Eğitim Bilimleri Fakültesinde öğretim üyesidir. Hüseyin Avni Sözen Anadolu Lisesi ve Boğaziçi Üniversitesi matematik öğretmenliği bölümünü bitirdikten sonra dört farklı kıtada Uluslararası Bakalorya matematik, fen bilgisi (life science & earth science) ve bilişim teknolojileri öğretmenliği yapmıştır. Doktorasını tamamladığı Texas A&M Aggie STEM Center bünyesinde öğretmen eğitimi programları geliştirmiş ve yönetmiştir. Sonrasında Bilkent Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü'nde 2012-2016 yılları arasında görev yapmış ve Türkiye'nin önde gelen özel okullarında görev yapan birçok matematik öğretmeninin yetiştirilmesine katkıda bulunmuştur.

Accepted Participants

  • Begüm Özmusul, PhD. Student
  • Kagan Inan, Other
  • Halil S. Varol, Teacher
  • Seda Çavuş Güngören, Assist. Prof. Dr.
  • Aslı Dinc, PhD. Student
  • Çağan Fındıkkıran, Teacher
  • Fatma Nur Arasan, Teacher
  • Guler Bayramova, Teacher
  • Aynur Axundova, Teacher
  • Rumeysa Nur Aydöner, Msc. Student
  • Birnur Koçtürk Söğüt, Teacher
  • Samet Kaynak, PhD. Student
  • ALİ Kurtuldu, Teacher
  • İsmetcan Kara, Teacher
  • Melike Balakan, Teacher
  • Ülfet Tuncay, Teacher
  • Kübra Aksakal, Teacher
  • Güneş Beril Başer, Teacher
  • Feyza Şahin, Teacher
  • Özgülcebe, Teacher
  • Evrim İlhan, Teacher
  • Anıl Filazioğlu Çınar, Teacher
  • Meltem Yiğitsoy, Teacher
  • Hıdır Murat Doğan, Teacher
  • Ezgi Artar, Teacher
  • Gizem Ezgi Onur, Teacher
  • Eda Kurşun, Teacher
  • Münir Çeviren, Teacher
  • Mine Türkmen, Teacher
  • Meltem Bozkurt, Teacher
  • Serap Gülle, Msc. Student

Join Link

Join Training Sessions