BEZ PRíRODOPISu TO NEJDE aleBo ako ho

Transkript

Studia paedagogica
roč. 16, č. 2, rok 2011
www.phil.muni.cz/journals/sp
DOI: 10.5817/SP2011-2-4
BEZ PRÍRODOPISU TO NEJDE
ALEBO AKO HO VNÍMAJÚ ŽIACI
ZÁKLADNÝCH ŠKÔL
IT CANNOT BE DONE WITHOUT BIOLOGY,
OR HOW THE LOWER SECONDARY
SCHOOL PUPILS PERCEIVE IT
MILAN KUBIATKO
Abstrakt
Výskumných prác týkajúcich sa problematiky postojov žiakov k prírodopisu je neveľký počet. Publikované
práce viažuce sa k tejto problematike okrem celkovej úrovne postojov skúmajú najmä vplyv genderu a v menšej miere aj vplyv veku (triedy) na ne. V predkladanom príspevku je okrem dvoch uvedených premenných
zisťovaný aj vzťah obľúbeného predmetu na úroveň postojov k prírodopisu u žiakov druhého stupňa základných škôl. Výskumnú vzorku tvorilo 496 žiakov zo šiestich českých základných škôl, pričom boli
zastúpené všetky ročníky druhého stupňa. Pomer chlapcov a dievčat bol približne vyrovnaný. Viac žiakov
z výskumnej vzorky označilo ako obľúbený predmet jeden z neprírodovedných. Ako výskumný nástroj bol
použitý dotazník obsahujúci 25 položiek Likertovho typu. Aplikovaním faktorovej analýz y boli položky
rozdelené do troch dimenzií: Pomôcky a význam prírodopisu, Náročnosť prírodopisu a Záujem o prírodopis.
Na zistenie rozdielov medzi skupinami jednotlivých kategorických premenných bola použitá analýza rozptylu a multivariátna analýza roz ptylu. Bol zistený pozitívny postoj žiakov k prírodopisu. Dievčatá, šiestaci a žiaci s obľúbeným prírodovedným predmetom dosiahli vyššie skóre. Na záver sú navrhnuté možnosti
ďalšieho smerovania výskumu v tejto oblasti.
Kľúčové slová
postoje k prírodopisu, škálovaný dotazník, žiaci druhého stupňa základných škôl
Abstract
There are a small number of research studies relating to pupils attitudes toward biolog y. In addition to the
overall level of attitudes, the existing papers are focused mainly on the influence of gender and to a lesser extent
on the influence of age (class) on attitudes towards biolog y. In this contribution attention is paid to the two
above-mentioned variables as well as the influence of lower secondary pupils´ favourite subject on the level
of their attitudes towards biolog y. The sample consisted of 496 pupils from six Czech lower secondary schools
and represented all classes at lower secondary level. The ratio of boys and girl was approximately the same.
More pupils chose a non-science subject as their favourite subject. The measurement tool was a questionnaire
with 25 Likert-type items. By applying a factor analysis, items were sorted into three dimensions: aids and
76
MILAN KUBIATKO
the importance of biolog y, the difficulty of biolog y, and interest in biolog y. An analysis of variance and
a multivariate analysis of variance were used to determine differences among groups of categorical variables.
It was found that pupils have a relatively positive attitude towards biolog y. Girls, 6th grade pupils and pupils
whose favourite subject is a science had more positive attitudes. In conclusion new directions of investigation
are suggested.
Keywords
attitudes toward biolog y, questionnaire with scale items, lower secondary school pupils
Úvod
Výskumných prác týkajúcich sa postojov žiakov, resp. študentov k prírodopisu, resp. biológii je relatívne malé množstvo. Niektoré z publikovaných
prác sa netýkajú priamo postojov k uvedenému predmetu, ale skôr záujmov,
ktoré s prírodopisom súvisia ( Jones, Howe a Rua, 2000). Pritom skúmanie
postojov ako takých je dôležité z hľadiska ich prepojenia na úspešnosť žiakov
v danom predmete. Túto myšlienku podporuje Weinburgh (1995), ktorý vo
svojej metaanalýze zistil pozitívny vzťah medzi postojmi k prírodovedným
predmetom a úspešnosťou žiakov v týchto predmetoch. Rozvíjanie pozitívnych postojov žiakov k biológii by malo byť teda jedným z cieľov učiteľov.
Vzbudenie pozitívnych postojov k prírodopisu je v dnešnej dobe o to obťažnejšie, že do popredia sa dostáva najmä štúdium jazykov a humanitných predmetov. Ďalším dôvodom môže byť neuvedomenie si významu prírodovedných
predmetov a ich samotnej dôležitosti pre budúci život žiakov.
Teoretické východiská
Definícia a faktory vplývajúce na utváranie postojov
V tejto podkapitole sú prezentované informácie týkajúce sa prírodovedných
predmetov všeobecne, uvedené informácie sú platné aj pre prírodopis.
Definíciu postojov k prírodopisu je možné odvodiť od uznávanej definície
postojov k prírodovedným predmetom od Morrella a Ledermana (1998),
podľa ktorých postoje vyjadrujú tendenciu správať sa pozitívne alebo negatívne k prírodovedným predmetom. Autori zdôrazňujú, že úroveň postojov
ovplyvňujú hlavne faktory ako charakter vyučovania prírodovedného predmetu, osobnosť učiteľa a predchádzajúce skúsenosti z predmetov prírodovedného zamerania.
V súčasnej dobe sa však uplatňujú iné faktory, ktoré vplývajú na postoje
žiakov k prírodovedným predmetom. A síce vplyv učiteľa je podporený aj
ďalšími autormi ako napríklad Myersovou a Foutsovou (1992), ktoré pouka-
BEZ PRÍRODOPISU TO NEJDE ALEBO AKO HO VNÍMAJÚ ŽIACI
77
zujú na spájanie pozitívnych postojov s pozitívnym prístupom učiteľa k výuke daného predmetu. Tiež poukazujú na využívanie netradičných učebných
aktivít pri prezentovaní učiva. Okrem toho autori považujú aj dobrý vzťah
so spolužiakmi za prekurzor pozitívnych postojov k prírodopisu ako vyučovaciemu predmetu. V súčasnej dobe sa za najvýznamnejšiu premennú
uplatňovanú pri realizácii skúmania postojov žiakov k prírodovedným predmetom, teda aj k prírodopisu, považuje gender. Väčšina prác uvádza pozitívnejší postoj chlapcov k prírodovedným predmetom v porovnaní s dievčatami
(Gardner, 1995; Weinburgh, 1995). Ďalšou významnou premennou je vek žiakov. Počet výskumných prác týkajúcich sa tejto premennej je menší v porovnaní s počtom výskumných šetrení zaoberajúcimi sa vplyvom genderu
na postoje žiakov. Všetky výskumy, ktoré skúmali vplyv veku na utváranie
postojov k prírodovedným predmetom, uvádzajú postupný pokles záujmu
žiakov o prírodovedné predmety so stúpajúcim vekom respondentov (Pell
a Jarvis, 2001; Stark a Gray, 1999).
Súčasný stav riešenej problematiky
Ako bolo zmieňované vyššie, výskumných prác zameraných čisto na vnímanie prírodopisu žiakmi existuje malé množstvo. Prokop, Tuncer a Chudá
(2007) zisťovali úroveň postojov žiakov druhého stupňa základných škôl
k prírodopisu za použitia škálovaného dotazníka. Autori uvádzajú pozitívny
vzťah žiakov k prírodopisu. Vo výskumnom šetrení bol zisťovaný vplyv
veku a genderu na výsledky, pričom mladší žiaci a dievčatá dosiahli pozitívnejšie výsledky. Podobne Prokop, Prokop a Tunnicliffe (2007) sa zamerali na
zistenie záujmu o prírodopis, dôležitosti a náročnosti prírodopisu u žiakov
druhého stupňa základných škôl. Vo všetkých kategóriách dosahovali vyššie
skóre dievčatá a mladší žiaci, čo znamená, že pre obe skupiny respondentov je prírodopis považovaný za menej náročný, považujú ho za dôležitejší
a prejavujú o uvedený predmet vyšší záujem. Obe vyššie zmieňované výskumné šetrenia boli realizované na Slovensku. Ďalšia štúdia skúmajúca
záujem žiakov o prírodopis bola realizovaná v izraelských podmienkach,
kde výskumnú jednotku tvorili žiaci v poslednom ročníku základných škôl
(Trumper, 2006). Autor zistil negatívny postoj žiakov k prírodopisu a pri porovnaní genderu dosahovali dievčatá vyššie skóre v porovnaní s chlapcami.
Hlavným dôvodom, prečo je prírodopis vnímaný negatívne, je podľa autora
negatívne vnímanie samotných vyučovacích hodín prírodopisu, pričom práve vedenie vyučovacej hodiny zo strany učiteľa, tak aby udržal pozornosť
a vyvolal záujem žiakov o preberané učivo, je jedným z determinujúcich faktorov určujúcich postoj žiakov k predmetu, v tomto prípade k prírodopisu.
Autor ešte poukazuje na fakt, že žiakov najviac zaujímali prírodopisné témy
spojené s ich osobným životom (týkalo sa to tematických oblastí spojených
78
MILAN KUBIATKO
s ľudským telom). Pravdepodobne poslednou výskumnou prácou týkajúcou
sa skúmania postojov k prírodopisu je Zeidanova (2010), ktorá je zameraná
na určenie vzťahu medzi postojmi k prírodopisu a vnímania prostredia,
v ktorom sa odohráva vyučovanie prírodopisu z pohľadu žiakov základných
škôl z Palestíny. Tak ako v predchádzajúcich výskumných šetreniach bol použitý škálovaný dotazník. Autor zistil pozitívny vzťah medzi postojmi k prírodopisu a vnímaním vyučovacieho prostredia u daného predmetu a uvádza pozitívnejšie vnímanie prírodopisu u dievčat v porovnaní s chlapcami.
Ciele, výskumné otázky a hypotézy
Hlavným cieľom výskumného šetrenia bolo zistiť úroveň postojov žiakov druhého stupňa základných škôl k vyučovaciemu predmetu prírodopis. K hlavnému cieľu boli pridružené doplnkové ciele, so zámerom zistiť vplyv genderu, školskej triedy (ročník, ktorý žiaci navštevujú) a obľúbeného predmetu
na postoje žiakov k prírodopisu. Boli stanovené nasledujúce výskumné otázky:
1. Aký vplyv má na úroveň postojov žiakov k prírodopisu gender?
2. V akej miere ovplyvňuje trieda, ktorú žiaci navštevujú, postoje k prírodopisu?
3. Existuje vzťah medzi obľúbeným predmetom žiakov a postojmi k prírodopisu?
Navrhnuté hypotézy vychádzajú z teoretických východísk, okrem poslednej,
keďže žiadna z dostupných prác neprezentuje výsledky zamerané na zistenie
vplyvu obľúbeného predmetu na postoje k prírodopisu. Posledná hypotéza
je stanovená na základe konzultácie s učiteľmi a didaktikmi prírodovedných
predmetov.
H1 Dievčatá dosahujú pozitívnejšie postoje k vyučovaciemu predmetu prírodopis v porovnaní s chlapcami.
H2 Čím budú žiaci navštevovať vyšší ročník dochádzky na základnú školu,
tým bude ich postoj k prírodopisu negatívnejší.
H3 Žiaci, ktorí zaradia medzi obľúbené predmety niektorý z prírodovedných,
budú dosahovať pozitívnejšie postoje k prírodopisu v porovnaní so žiakmi,
ktorí do obľúbených zaradia niektorý z neprírodovedných predmetov.
79
Metodika
Výskumná vzorka
Výskumná vzorka bola tvorená 496 žiakmi druhého stupňa českých základných škôl. Pomer chlapcov a dievčat bol približne vyrovnaný. Počet dievčat
bol 256 (52 %). Najpočetnejšie zastúpenie mali žiaci šiesteho ročníka (n = 154),
najmenej bolo žiakov siedmeho ročníka (n = 73), ôsmakov bolo 149 a zvyšok dotvárali deviataci. Priemerný vek respondentov bol 13,2 (SD = 1,27)
a pohyboval sa v rozmedzí 11 až 16 rokov. Podľa obľúbeného predmetu boli
respondenti rozdelení do dvoch skupín. Prvú skupinu vytvárali žiaci, ktorí
označili ako obľúbený predmet jeden z prírodovedných (prírodopis, chémia,
fyzika, zemepis). Uvedené predmety sú zaradené medzi prírodovedné podľa
Rámcového vzdelávacieho programu pro základné vzdelavanie. Druhú skupinu vytvárali žiaci, ktorí označili ako obľúbený predmet neprírodovedného
zamerania. Druhá skupina bola početnejšia (n = 350).
Výskumný nástroj
Výskumným nástrojom bol 5stupňový dotazník Likertovho typu, ktorý bol
použitý v slovenských podmienkach (Prokop, Komorníková, 2007). Dotazník bol preložený do češtiny za asistencie lingvistu. Dotazník je rozdelený
na dve základné časti. Prvú časť tvoria demografické položky (gender, vek,
trieda a obľúbený predmet) a druhú časť vytvára 25 postojových výrokov.
Použitím faktorovej analýzy (viď podkapitola Analýza získaných dát) boli
položky rozdelené do troch skupín – Pomôcky a význam prírodopisu,
Náročnosť prírodopisu a Záujem o prírodopis (tab. 1). Jednotlivé položky
v dotazníku boli uvedené ako v pozitívnom, tak aj v negatívnom význame.
Počet pozitívnych bol 16, pričom pre účely spracovania boli prevedené do
číselnej podoby od 1 (úplne nesúhlasím) po 5 (úplne súhlasím). Negatívne
položky boli kódované v opačnom poradí. Celkové skóre ukázalo postoje
žiakov základných škôl k prírodopisu. Nízke skóre reflektovalo relatívne
negatívny postoj a vysoké relatívne pozitívny postoj žiakov k danému predmetu. Validita výskumného nástroja bola overovaná len rozhovorom s dvomi učiteľmi základných škôl. Učitelia boli požiadaní o vyjadrenie sa k zrozumiteľnosti a náročnosti vý-skumného nástroja pre žiakov druhého stupňa
základných škôl. Na základe ich pripomienok boli položky upravené tak, aby
sa nezmenil ich význam oproti pôvodnému dotazníku.
80
MILAN KUBIATKO
Administrácia výskumného nástroja
Výskumný nástroj bol administrovaný na šesť základných škôl vybraných zámerným výberom. Z uvedeného počtu škôl boli dve gymnázia s priemerným
počtom žiakov v triede 30. Ostatné boli základné školy mestského typu, kde
počet žiakov v triede nepresiahol 20. Vo všetkých prípadoch boli administrátormi učitelia, ktorí boli poučení, ako pracovať s výskumným nástrojom,
aby mohli zodpovedať prípadné otázky žiakov. Žiaci boli oboznámení s anonymitou výskumného nástroja a s tým, že údaje budú použité len pre výskumné účely. Respondentom nebol zadaný časový limit pre vyplnenie, doba
vypracovania sa v jednotlivých ročníkoch líšila, vyplnenie však nepresiahlo
viac ako 20 minút. Všetky dotazníky boli vyplnené tak, že ich bolo možné
zahrnúť do analýzy.
Analýza získaných dát
Odpovede respondentov prevedené do číselnej podoby boli podrobené exploratívnej faktorovej analýze s Varimax rotáciou. Pred samotným použitím
faktorovej analýzy bola overená vhodnosť jej použitia stanovením normality. Keďže výskumnú vzorku tvorilo viac ako 50 respondentov, bol použitý
Kolmogorovov-Smirnovov test, ktorý preukázal normálne rozloženie dát
(d = 0,06; p > 0,10). Vhodnosť použitia faktorovej analýzy bola ďalej overená použitím Kaiser-Meyer-Olkinovým (KMO) testom a Bartlettovým testom sféricity. Hodnota KMO testu bola 0,92 a hodnota Bartlettovho testu
sféricity χ2 = 4224,21 (p < 0,001). Hodnoty testov určujú vhodnosť použitia
faktorovej analýzy. Položky v dotazníku boli rozdelené použitím faktorovej
analýzy do troch dimenzií s hodnotou vlastného čísla viac ako 1,00: Pomôcky a význam prírodopisu (9 položiek); Náročnosť prírodopisu (8 položiek)
a Záujem o prírodopis (5 položiek). Pri vytváraní názvov jednotlivých dimenzií bola snaha o ich zachovanie, tak ako ich nazvali Prokop a Komorníková (2007). Tieto dimenzie vysvetľovali 41 % celkového rozptylu. Kritická
hodnota faktorového skóre bola 0,30. Z analýz boli vyextrahované 3 položky, u ktorých hodnota faktorového skóre bola nižšia ako 0,30. Výsledky
faktorovej analýzy sú uvedené v tabuľke č. 1.
Reliabilita výskumného nástroja bola zisťovaná použitím Cronbachovho
alfa koeficientu. Jeho hodnota (α = 0,89) indikuje vysokú spoľahlivosť dotazníka. Pri štatistickom spracovaní dát bolo celkové skóre z postojovej časti dotazníka a tiež aj skóre za jednotlivé skupiny položiek brané ako závislá
premenná. Nezávislou premennou boli demografické položky (gender, trieda,
obľúbený predmet). Na zisťovanie rozdielov medzi skupinami nezávislých
premenných bola použitá analýza rozptylu (ANOVA) a multivariátna analýza rozptylu (MANOVA).
81
Tabuľka č. 1: Výsledky faktorovej analýzy
Pomôcky a význam prírodopisu
2. Na prírodopise nepoužívame žiadne pomôcky
α
I
II
III
0,80
0,53
0,01
–0,11
5. Prírodopisné cvičenia pomáhajú pri vývoji mojich vedo0,49 0,23 0,03
mostí a schopností
7. Vedomosti o prírode sú podstatné pre porozumenie iných
0,37 0,10 0,27
predmetov a javov
10. Učiteľ nám prírodopis vysvetľuje veľmi zaujímavo
0,66 0,30 0,13
11. Prírodopis a vedomosti o prírode nám pomôžu vyriešiť
0,46 0,13
0,12
mnohé problémy so životným prostredím
14. Prírodopisné modely, obrazy, a preparáty využívané
0,74 0,09
0,17
na hodinách prírodopisu sú veľmi zaujímavé
17. Príroda je dôležitá súčasť nášho života
0,41
0,10 0,03
22. Na hodinách prírodopisu máme veľa zaujímavých po0,72 0,06 0,01
môcok
24. Práca na hodinách so živým materiálom /rastliny, živo0,66 0,04 0,20
číchy/ je veľmi zaujímavá
0,83
Náročnosť prírodopisu
1. Mám rád hodiny prírodopisu viac než ostatné
0,27 0,59 0,24
4. Hodiny prírodopisu sú pre mňa veľmi ťažké a náročné
0,14 0,68 0,20
6. Chcel by som mať hodiny prírodopisu častejšie
0,27 0,56 0,24
8. Počas hodín prírodopisu sa nudím
0,12 0,32 0,27
16. Musím sa veľmi snažiť, aby som porozumel prírodopisu
–0,19 0,67 0,02
0,10 0,47 0,23
20. Nemám rád nášho učiteľa prírodopisu
0,26 0,36 0,09
21. Nenávidím hodiny prírodopisu
25. Prírodopis je pre mňa jeden z najjednoduchších predmetov
0,19 0,78 –0,03
0,66
Záujem o prírodopis
9. Pokrok prírodopisu skvalitňuje naše životy
0,20 0,05 0,34
13. Moja budúca kariéra je nezávislá od vedomostí
–0,04 0,06 0,74
z prírodopisu
18. Chcel by som sa stať prírodovedcom
0,17 0,27 0,62
19. Žiaden človek nepotrebuje poznatky z prírodopisu
0,22 0,06 0,69
23. Procesy v prírode sú veľmi zaujímavé
0,12 0,09 0,37
Vlastné číslo
7,16 1,76 1,44
% rozptylu
28,64 7,06 5,75
Vymazané položky
3. Prírodopis a príroda vôbec mi je celkom cudzia
0,15 –0,01 0,10
12. Prírodopis ma zaujíma iba vďaka nášmu učiteľovi prí0,13 0,01 0,03
rodopisu
15. Prírodopis nie je v porovnaní s ostatnými predmetmi
0,20 0,00 0,04
dôležitý
Čísla položiek v tabuľke indikujú ich poradie v dotazníku
α – hodnota Cronbachovho alfa
82
MILAN KUBIATKO
Výsledky
Celkové priemerné skóre žiakov k prírodopisu bolo 3,45. To môže znamenať,
že žiaci vidia význam daného predmetu, prejavujú oň záujem a tiež ho nepovažujú za príliš náročný. Toto tvrdenie odráža fakt, že v každej skupine
dosahovali žiaci skóre vyššie ako 3,00 (graf č. 1).
Graf č. 1: Priemerné skóre za jednotlivé dimenzie
5,00
3,81
4,50
3,32
3,20
Priemerné skóre + SD
4,00
3,50
3,00
2,50
2,00
1,50
1,00
Pomôcky a význam
Náročnosť
Záujem
Pri zisťovaní rozdielu medzi jednotlivými skupinami nezávislých premenných
(gender, trieda a obľúbený predmet) nebol zistený významný rozdiel medzi
chlapcami a dievčatami (F = 3,07; p = 0,08). Dievčatá však dosiahli vyššie
priemerné skóre (x = 3,50; SD = 0,04) v porovnaní s chlapcami (x = 3,40;
SD = 0,04). U ďalších dvoch premenných už bol zistený rozdiel. Významný
rozdiel bol zistený medzi jednotlivými triedami (F = 3,11; p < 0,05), použitím Tukeyho post-hoc testu bol zistený rozdiel medzi šiestakmi a ôsmakmi
(p < 0,05), pričom šiestaci dosahovali najvyššie skóre a ôsmaci najnižšie.
Ostatné dve triedy sa pohybovali v ich rozmedzí (graf č. 2). Významný rozdiel bol zistený aj pri poslednej premennej (F = 44,65; p < 0,001), kde žiaci
s obľúbeným prírodovedným predmetom dosahovali významne vyššie skóre (x = 3,73; SD = 0,05), v porovnaní so žiakmi bez obľúbeného prírodovedného predmetu (x = 3,33; SD = 0,03).
Graf č. 2: Priemerné skóre žiakov s ohľadom na triedu
4,00
3,56
3,49
3,43
3,34
Priemerné sskóre + SD
3,50
3,00
2,50
2,00
1,50
1,00
6
7
8
9
Trieda
Pri ďalších analýzach sa preukázal vplyv obľúbeného predmetu na všetky
sledované dimenzie (F = 18,31; p < 0,001), pričom vždy žiaci s obľúbeným
prírodovedným predmetom dosiahli vyššie skóre ako žiaci s obľúbeným iným
ako prírodovedným predmetom (graf č. 3). Detailnou analýzou (Tukeyho
post-hoc test) bol zistený rozdiel pri jednotlivých dimenziách medzi oboma
skupinami na hladine významnosti p < 0,001.
***
***
Graf č. 3: Priemerné skóre žiakov za jednotlivé dimenzie s ohľadom na obľúbenosť predmetu
neprírodovedné predmety
4,50
***
4,00
prírodovedné predmety
***
***
3,50
am
83
3,00
2,50 Náročnosť
neprírodovedné
predmety
Záujem
prírodovedné
predmety
2,00
1,50
1,00
Pomôcky a význam
*** p < 0,001
Náročnosť
Záujem
84
MILAN KUBIATKO
Vplyv genderu na sledované dimenzie bol významný (F = 5,80; p < 0,001),
ale detailnou analýzou bolo zistené, že významný rozdiel je len v dimenzii
Záujem o prírodopis (p < 0,001). Vo všetkých sledovaných dimenziách dosiahli dievčatá vyššie skóre v porovnaní s chlapcami (graf č. 4).
4,50
4,00
NS
Graf č. 4: Priemerné skóre žiakov za jednotlivé dimenzie s ohľadom na gender
NS
***
3,50
3,00
4,50
2,50
4,00
2,00
3,50
1,00
dievčatá
NS
1,50
chlapci
NS
***
3,00
chlapci
dievčatá
2,50
Pomôcky a význam
2,00
Náročnosť
Záujem
1,50
1,00
Pomôcky a význam
Náročnosť
Záujem
NS – nesignifikantný rozdiel
*** p < 0,001
Pri sledovaní vplyvu triedy na jednotlivé dimenzie bol zistený významný rozdiel (F = 11,51; p < 0,001), ale pri detailnejšej analýze bol rozdiel zistený len
v dimenzii Pomôcky a význam prírodopisu, a to konkrétne medzi šiestakmi
a ôsmakmi a šiestakmi a deviatakmi na hladine významnosti p < 0,001
a medzi siedmakmi a ôsmakmi na hladine významnosti p < 0,01 (graf č. 5).
Na grafe je možné vidieť, že pokles s vekom je možné sledovať len u dimenzie „Záujem o prírodopis“, u ostatných sú výsledky relatívne nekonzistentné.
85
Graf č. 5: Priemerné skóre žiakov za jednotlivé dimenzie s ohľadom na triedu
4,20
4,00
3,80
3,60
Pom
3,40
Záuj
Náro
3,20
3,00
2,80
6
7
8
9
Trieda
Pomôcky a význam
Náročnosť
Záujem
Diskusia
9
Prezentované výskumné šetrenie bolo zamerané na zistenie postojov žiakov
druhého stupňa základných škôl k vyučovaciemu predmetu prírodopis.
Dotazník od autorov Prokopa a Komorníkovej (2007) bol podkladom pri
vytvorení výskumného nástroje použitého v prezentovanom výskumnom
šetrení. Výskumný nástroj je možné po menších úpravách použiť aj na skúmanie postojov k ostatným prírodovedným predmetom a tiež aj u iných
vekových skupín. Okrem základných škôl je jeho aplikácia možná aj u študentov stredných či vysokých škôl. Ďalej štúdia prináša ďalšie zistenia
k neveľkému počtu šetrení týkajúcich sa merania postojov žiakov k prírodopisu. Prezentované sú niektoré formy kvantitatívneho spracovania dát.
Celkovo výsledky poukazujú na relatívne pozitívny vzťah žiakov k prírodopisu. K podobnému výsledku dospeli aj Prokop, Tuncer a Chudá (2007),
u študentov vysokých škôl Usak a kol. (2009). V tomto prípade však pravdepodobne pôsobia na výsledky iné faktory, ako je to u žiakov základných škôl,
kde sa vo výraznej miere uplatňuje najmä osobnosť učiteľa, rodiny či kamarátov (Osborne, Simon a Collins, 2003).
86
MILAN KUBIATKO
Prvá hypotéza potvrdená nebola, síce dievčatá dosiahli vyššie skóre, ale
rozdiel nebol významný. Výskumné práce zaoberajúce sa vplyvom genderu
na postoje žiakov základných škôl k prírodopisu uvádzajú väčšie preferencie
tohto predmetu u dievčat v porovnaní s chlapcami (Prokop, Prokop a Tunnicliffe, 2007; Zeidan, 2010). Ďalší autori uvádzajú, že chlapci skôr inklinujú
k technickým predmetom a sú im bližšie, ako napríklad prírodopis a predmety humanitného charakteru (Akpan, 1986; Ormerod a kol., 1979). Pri zisťovaní rozdielu v jednotlivých dimenziách bol zistený významne väčší záujem
dievčat o prírodopis v porovnaní s chlapcami. Obe skupiny, tak ako chlapci
aj dievčatá, však už považujú prírodopis za približne rovnako náročný a prisudzujú mu rovnakú dôležitosť.
Ani druhú hypotézu nie je možné akceptovať, keďže nebol zistený konzistentný vzťah, že s postupujúcim vekom dochádza k negatívnejším postojom žiakov k prírodopisu. Síce od šiesteho po ôsmy ročník dochádza
k poklesu, ale žiaci deviateho ročníka už majú pozitívnejší postoj oproti
ôsmakom. Pri detailnejšom pohľade je možné vidieť, že žiaci deviateho ročníka prikladajú väčší význam prírodopisu oproti ôsmakom a siedmaci považujú prírodopis za menej náročný ako ôsmaci. U dimenzie „Záujem o prírodopis“ je už trend konzistentný. Najmladších žiakov prírodopis zaujíma
najviac, najstarších najmenej. S podobným tvrdením je možné sa stretnúť aj
u iných autorov zaoberajúcich sa podobnou problematikou (napr. Osborne,
Simon a Collins, 2003). Najpozitívnejšie vnímanie prírodopisu u najmladších
žiakov je podporené aj ďalšími autormi (Prokop, Prokop a Tunnicliffe, 2007;
Prokop, Tuncer a Chudá, 2007). Jedným z dôvodov tohto javu môže byť štýl
vedenia hodiny zo strany učiteľa, kým na začiatku druhého stupňa možno
ešte zachytiť prvky hry, tak na jeho konci už sa učiteľ väčšinou uchyľuje
k výkladu a zápisu. Podobné dôvody uvádzajú aj Pell a Jarvis (2001) a Stark
a Gray (1999). Ďalším dôvodom môže byť aj prezentovaná téma, kým šiestaci preberajú botaniku a zoológiu a u deviatakov je to geológia. Tento efekt
podporuje aj zistenie Prokopa a Komorníkovej (2007), kde žiaci výrazne
preferovali zoológiu oproti geológii. Jav, prečo deviataci začali vnímať prírodopis ako významný, je možné zdôvodniť uvedomením si, že sa nejedná
o samostatný predmet, ale vidia aj jeho presah do iných predmetov nielen
prírodovedného zamerania.
Posledná hypotéza sa potvrdila, pretože žiaci, ktorí označili jeden z prírodovedných predmetov ako obľúbený, dosahovali významne vyššie skóre
v porovnaní so žiakmi, ktorí označili iný obľúbený predmet ako prírodovedný. Naše zistenie nepriamo potvrdzuje aj Prokop a Komorníková (2007).
Aj keď je možné považovať dané zistenie za banálne a samozrejmé, tak rozdiel medzi týmito skupinami bol v priemere len približne 0,5 bodu. Čiže aj
žiaci, ktorí nemajú obľúbený prírodovedný predmet, môžu zastávať pozitívne postoje k danému predmetu. Vplývať na to môže obsah vyučovacích hodín, prípadne aj osobnosť učiteľa.
87
Záver
Cieľom výskumného šetrenia bolo zistiť úroveň postojov k vyučovaciemu
predmetu prírodopis u žiakov druhého stupňa základných škôl. Doplnkovými cieľmi bolo zistiť, ako sú postoje ovplyvňované genderom, triedou
a obľúbeným predmetom. Výsledky ukázali, že postoje žiakov českých škol
k prírodopisu sú relatívne pozitívne, dievčatá dosahujú vyššie skóre ako chlapci, ale rozdiel medzi nimi nie je signifikantný. Najpozitívnejšie postoje majú
najmladší žiaci, ale najmenej pozitívne nemajú deviataci, ako bolo predpokladané, ale ôsmaci. Síce postoje žiakov boli pozitívne, ale možno by bolo
vhodné zamyslieť sa nad tým, ako ich ešte viac zlepšiť. Štúdia neodpovedá
na všetky otázky, ktoré by mali poskytnúť odpovede na to, čo všetko ovplyvňuje postoje žiakov k prírodopisu. Ďalšie práce výskumného charakteru by
sa mali zamerať na vplyv učiteľa či preberaného učiva na utváranie postojov
žiakov k prírodopisu. Tiež by bolo vhodné sledovať postoje starších respondentov (stredoškolákov a vysokoškolákov) k tomuto predmetu.
Literatúra
Akpan, E. U. U. Factors Affecting Students’ Choice of Science Subjects in Nigerian Secondary Schools. Research in Science and Technological Education, 1986, roč. 4, č. 1, s. 99–109. ISSN
0263-5143.
Gardner, P. L. Measuring attitudes to science. Research in Science Education, 1995, roč. 25,
č. 3, s. 283–289. ISSN 0157-244X.
Jones, M. G., Howe, A., Rua, M. J. Gender differences in students’ experiences, interests,
and attitudes toward science and scientists. Science Education, 2000, roč. 84, č. 2, s. 180–192.
ISSN 0036-8326.
Morrell, P. D., Lederman, N. G. Students’ Attitudes Toward School and Classroom
Science: Are They Independent Phenomena? School Science and Mathematics, 1998, roč. 98,
č. 2, s. 76–83. ISSN 0036-6803.
Myers, R. E., Fouts, J. T. A cluster analysis of high school science classroom environments and attitude toward science. Journal of Research in Science Teaching, 1992, roč. 29, č. 9,
s. 929–937. ISSN 0022-4308.
Ormerod, M. B., Bottomley, J. M., Keys, W. P., Wood, C. Girls and physics education. Physics Education, 1979, roč. 14, č. 5, s. 271–277. ISSN 0031-9120.
Osborne, J., Simon, S., Collins, S. Attitudes towards science: a review of the literature and its implications. International Journal of Science Education, 2003, roč. 25, č. 9,
s. 1049–1079. ISSN 0950-0693.
Pell, T., Jarvis, T. Developing attitude to science scales for use with children of ages from
five to eleven years. International Journal of Science Education, 2001, roč. 23, č. 8, s. 847–862.
ISSN 0950-0693.
Prokop, P., Komorníková, M. Postoje k prírodopisu u žiakov druhého stupňa základných škôl. Pedagogika, 2007, roč. 57, č. 1, s. 37–46. ISSN 0031-3815.
88
MILAN KUBIATKO
Prokop, P., Prokop, M., Tunnicliffe, S. D. Is biology boring? Student attitudes
toward biology. Journal of Biological Education, 2007, roč. 42, č. 1, s. 36–39. ISSN 0021-9266.
Prokop, P., Tuncer, G., Chudá, J. Slovakian students’ attitudes toward biology.
Eurasia Journal of Mathematics, Science & Technolog y Education, 2007, roč. 3, č. 4, s. 287–295.
ISSN 1305-8223.
Stark, R., Gray, D. Gender preferences in learning science. International Science Education,
1999, roč. 21, č. 6, s. 633–643.
Trumper, R. Factors Affecting Junior High School Students’ Interest in Biology. Science
Education International, 2006, roč. 17, č. 1, s. 31–48. ISSN 1022-6117.
Uşak, M., Prokop, P., Ozden, M., Ozel, M., Bilen, K., Erdogan, M. Turkish
university students’ attitudes toward biology: the effects of gender and enrolment in biology classes. Journal of Baltic Science Education, 2009, roč. 8, č. 2, s. 88–96. ISSN 1648-3898.
Weinburgh, M. Gender differences in student attitudes toward science: A meta-analysis
of the literature from 1970 to 1991. Journal of Research in Science Teaching, 1995, roč. 32, č. 4,
s. 387–398. ISSN 0022 -4308.
Zeidan, A. The Relationship between Grade 11 Palestinian Attitudes toward Biology and
Their Perceptions of the Biology Learning Environment. International Journal of Science and
Mathematics Education, 2010, roč. 8, č. 5, s. 783–800. ISSN 1571-0068.
O autorovi
PaedDr. MILAN KUBIATKO, Ph.D., pôsobí na Institutu výzkumu školního vzdělávání
Pedagogické fakulty Masarykovy univerzity ako odborný asistent. Odborne sa zameriava na
skúmanie postojov žiakov základných a stredných škôl k prírodovedným predmetom,
ďalej sa zaoberá skúmaním mylných predstáv žiakov k vybraným biologickým javom.
Poslednou výskumnou oblasťou je skúmanie názorov žiakov na aplikáciu ICT do edukačného prostredia.
Kontakt: [email protected]
About the author
MILAN KUBIATKO works as an assistant professor at the Institute for Research in School
Education at the Faculty of Education, Masaryk University. His main interests include the
investigation of the attitudes of lower secondary school pupils and secondary school students
towards science subjects, pupils’ and students’ misapprehensions about selected biological
phenomena, and the investigation of pupils’ and students’ opinions on the application of
ICT in an education environment.
Contact address: [email protected]
ISSN 1308 – 8971
Special Issue: Selected papers presented at WCNTSE
DO WE NEED BIOLOGICAL SKILLS FOR OUR FUTURE LIFE? THE
ELEMENTARY SCHOOL PUPILS VIEWS ON THE IMPORTANCE OF
BIOLOGICAL SKILLS
Milan KUBIATKO & bMonika VASICKOVA
a
a
Dr., Institute for Research in School Education, Faculty of Education, Masaryk University, Porici 31, 60300 Brno, Czech
Republic; [email protected]
b, Department of Biology, Faculty of Education, Masaryk University, Porici 7, 60300 Brno, Czech Republic;
[email protected]
Abstract
The problematic of the biological skills is in the region of Czech Republic investigated on the very low level.
The definition of the biological skill should be come out from the definition of general skill, but there are
differences in the defining of this concept. Our research was focused on the importance of acquired skills in
the biology at the end of the elementary schools according to pupils. The sample size contained from the 91
pupils from all grades of elementary schools in the Czech Republic. The age of respondents was from 11 to
16 years. The measurement tool was a questionnaire included 61 Likert type items dividing into four
categories following: 1. Identification of biological questions and problems; 2. The acquiring of biological
information; 3. The processing of biological information and 4. The evaluation of results and the determining
of conclusions. All items were in the positive meaning. The effect of year of study, gender and final mark
from biology was measured on the perceiving importance of biological skills. There was used methods of
quantitative evaluation, from descriptive statistics it was mean score and standard deviation and from
inductive statistic it was ANOVA, MANOVA and Cronbach’s alpha coefficient.
Keywords: biological skills, elementary school pupils, questionnaire.
INTRODUCTION
The problematic of skills is becoming more and more important. The amount of studies of popular
and mainly scientific character is growing up. Skills and their acquiring are the part of political
programmes, educational aims and competencies. The increased interest is influenced by the
change of education at the end of 90th years of twentieth century. The interested parties considered
for the necessary to change content, strategies and create general and specific skills, which should
be important for the young people in their future life. These changes were aroused by the
increasing amount of new knowledge and with the development of information and
communication technologies.
Western Anatolia Journal of Educational Sciences (WAJES), Dokuz Eylul University Institute, Izmir, Turkey ISSN 1308-8971
153
2011
Do We Need Biological Skills for Our Future Life? The Elementary School Pupils Views on the
Importance of Biological Skills
Definition of skills
The definition of the biological skill should be come out from the definition of general skill, but
there are differences in the defining of this concept. The concept skill is very much used in the
educational system, but there is still a problem to find an unambiguous definition in pedagogical
and psychological literature. The definitions of skills are changing from country to country. Older
definitions explained the skill as fill or partially automatic part of our activity. The newer ones
explained the skill concept as an eligibility of pupil to make some concrete activity (e.g. Lawson et
al 2000).
The biological skills in research studies
The biological skills are investigated on very low level. However, the investigation of skills could
be hidden in the research works focused on the knowledge about and attitudes of respondents
toward different biological topics (areas) (e.g. Turkmen 2007). The research literature provides
investigation of critical thinking skills in biology, which enable students to use newly acquired
information in both academic and nonacademic situations (Moll & Allen 1982). The research
studies regarding the problematic critical thinking skills in biology are focused on the developing
of project, which should be increase this kind of skill and finding out the influence of this project
on the critical thinking skills (e.g. Zohar & Tamir 1993; Zohar, Weinberger & Tamir 1994). The
studies had got an empirical character, the method of experiment was used in the investigation.
Purposes of study
The question, what pupils consider for important in their future life from biology should be in the
interest not only researchers, but also creators of curricular programs could be show the interest
about this problematic. The opinions of pupils are taking into consideration only very marginally.
So our study is trying to fill the gap in this area partially.
The main aim of the study is to find out, the importance of the biological skills from the view of
elementary school pupils. From this main aim were created additional aims
1. To find out the influence of year of study on the importance of biological skills.
2. To find out differences between boys and girls in the importance of biological skills.
3. To find out, if the final mark from biology had an influence on the results.
From these additional aims were created research questions
1. Had pupils’ year of study an influence on the results?
2. Was there difference on the view on the importance of biological skills between boys and girls?
3. Had the final mark the significant influence on the perceiving of biological skills importance?
The hypotheses were not formulated, due to character of investigation. It was done as pilot study.
154
2011
On the basis of the results the hypotheses will be formulated in the next investigation.
METHOD
Participants
The sample size consisted of 91 respondents from two Czech elementary schools. Both schools
were from town with the average number of 20 pupils in the class. For the all school was typical
traditional teaching characterized by concerned with the teacher being the controller of the
learning environment. Selection of participants was not intentional, but was based on teachers’
willingness to administer questionnaires in selected schools. In all cases, teachers administered
questionnaires to all pupils in classes. The participants ranged from 11 to 15 years (x = 13.33; SD =
1.01), 16 pupils were from the 6th grade, 26 from the 7th grade, 34 from the 8th grade and 15 from the
9th grade. The sample consisted of 48 females and 43 males. The final mark A from biology
obtained 48 pupils, final mark B 34 pupils and final mark C obtained 9 pupils.
The construction of questionnaire
The pupils’ importance of biological skills was measured on a 5-point Likert-type scale
questionnaire of own construction. The questionnaire was divided into three parts. The first part
consisted of demographic variables such as gender, age, year of study and final mark from
biology, while the second part consisted of items measuring importance of biological skills. The
third part was created by three items regarding to difficulty of items from the second part for the
pupils. The original form of the questionnaire was developed in Czech and then was translated
into English for publication purposes with the assistance of a native speaker. The second part was
created by 5-point Likert type items. These items were divided into four categories: 1.
Identification of biological questions and problems (e.g. To incorporate the problem in to specific
biology discipline (e.g. botany, zoology, geology …)); 2. The acquiring of biological information
(e.g. To work with microscope.); 3. The processing of biological information (e. g. To connect
information from the new text with previous known information from different sources (like
books, atlases,…)) and 4. The evaluation of results and the determining of conclusions (e.g. To
discuss about own results and compare them with other results.). The second part consisted of 61
items, scoring 1 (strongly disagree) to 5 (strongly agree). All items were in the positive meaning.
The total score of individual participants provided a composite index of perceiving of biological
skills importance. A low score reflected a relatively negative perceiving of importance and a high
score reflected a relatively positive perceiving of biological skills importance. The validity of the
questionnaire was established through review by experts in the field of science education and
experts on questionnaire development. Reviewers were asked whether the items were relevant to
the aim of the study. Revisions were based on their comments and suggestions.
155
2011
Procedure
Copies of the questionnaire were administered at two Czech elementary schools. Pupils were
informed that the questionnaire was anonymous and that it was not a test, but rather a research
attempt to explore the perceiving of biological skills importance. Administering of the
questionnaires was random. No time limit was given for the finalization of the questionnaire, but
the longest time taken to complete it was approximately 20 minutes. The distribution of the
questionnaires was done teachers who were instructed about its distribution. All questionnaires (n
= 91) were filled out correctly and were included in the analysis.
Statistical Procedure
The reliability of the questionnaire was calculated using Cronbach’s alpha coefficient. The value of
reliability was high (α = 0.99), which indicated acceptable reliability of the questionnaire (Nunnaly
1978). The high value of reliability coefficient in our study implied that the instrument used for
investigation of pupils’ perception of biological skills importance was reliable and its usage for
further analysis was appropriate. Values of Cronbach´s alpha for categories are presented in Table
1.
Analysis of Variance (ANOVA) with the results for whole questionnaire and Multivariate analysis
of Variance (MANOVA) with the results for specific areas as dependent variables and
demographic variables (gender, year of study and final mark from biology) as independent
categorical variables were also conducted. For more detailed results we used Tukey post-hoc test.
Tukey post-hoc test was used in the analysis of independent variables grade and favorite, because
these two variables included more than two groups, i.e. 4 years of study and 4 kinds of final mark
from biology. Post-hoc tests (in our case Tukey post-hoc test) were used, because we did not know
how the means differ, we just know that the means are not equal to each other. To solve this little
mystery, we could use post-hoc tests. Post-hoc means "after this" as this is a test we conduct after
we already know that there is a difference among the means we are comparing. Results showed
statistically significant differences on the levels: p<0.05; p<0.01 and p<0.001.
FINDINGS
The overall mean score of pupils’ perception of biological skills importance was 3.95 (SD = 0.59).
This suggests that pupils see the importance of biological skills for their future life. Our
proposition follows the fact that pupils achieved score higher than 3.00 in all categories (table 1).
There was no significant difference found between boys and girls (F = 0.89; p = 0.35). Girls achieved
slightly higher score (x = 4.00; SD = 0.07) in comparison with boys (x = 3.90; SD = 0.08). A
statistically significant difference was found among pupils’ year of study (F = 8.92; p < 0.001). The
pupils attending 7th year of study achieved the highest score, whereas the pupils attending 9th year
156
2011
achieved the lowest score (figure 1). Tukey post-hoc test showed that pupils attending 9th year of
study achieved statistically significantly lower score in comparison with other grades (9th vs 8th p <
0.05 and 9th vs 7th, 9th vs 6th p < 0.001). The effect of final mark was not significant (F = 0.21; p = 0.81).
The differences in the score was minimal, the trend was expected in the score, the pupils with final
mark “A” from biology achieved the highest score (x = 3.98; SD = 0.07) and the pupils with final
mark “C” from biology achieved the lowest score (x = 3.88; p = 0.17).
Table 1 Basic statistical characteristic of the categories.
Categories
M
SD
α
Identification of biological questions and problems
3.97 0.57
0.90
The acquiring of biological information
4.13 0.55
0.98
The processing of biological information
3.90 0.58
0.98
The evaluation of results and the determining of conclusions
3.75 0.68
0.98
M – mean score
SD – standard deviation
α – Cronbach’s alpha coefficient
size 11, Palatino Linotype
Figure 1 The mean score of pupils with the respect to year of study.
157
2011
The effect of gender on the categories was not significant (F = 0.29; p = 0.89). In all categories was
similar trend. Girls achieved higher score in comparison with boys and a difference between
genders in all categories was also similar. The effect of final mark from biology was also not
significant (F = 0.30; p = 0.96). The score was similar in all categories except the category 4 “The
evaluation of results and the determining of conclusions”, where the pupils with final mark “C”
achieved relatively lower score (x = 3.61) in comparison with the pupils with final mark “A” and
“B”, where the mean score was higher than 3.70 in both groups. The effect of pupils’ year of study
was significant (F = 2.39; p < 0.01). In all cases achieved pupils attending 9th year of study the
lowest score and pupils attending 7th year of study achieved the highest score except the category 4
“The evaluation of results and the determining of conclusions”, where the pupils attending 6th year
of study achieved the highest score.
DISCUSSION
The result of our study showed, the pupils see the importance of biological skills for their future
life, because they achieved relatively higher score in our investigation. In our research we tried to
answer on three research questions. We found out, the year of study had got an influence on the
pupils perceiving of biological skills importance. The oldest pupils achieved significantly lower
score in comparison with younger pupils. The reason could be caused by the decision of oldest
pupils for their future education and the significant part of them did not decide for the study of
biology or science subjects. The younger pupils are not decided about their future education, so
they could attach the similarly high importance to all subject. The other two variables (gender and
final mark from biology) had not got significantly influence on the perceiving of biological skills
importance.
CONCLUSION
The contribution was focused on the finding out the pupils perceiving of biological skills
importance. As the measurement tool was used the questionnaire with 61 items. The effect of
gender, pupils’ year of study and pupils final mark from biology was evaluated by the descriptive
and inductive statistical methods. The investigation was as pilot study, so the sample size was
created by 91 pupils from the two Czech elementary schools. The reliability of measurement tool
was high, so the questionnaire could be used in the main investigation, not only in the conditions
of Czech Republic, but also in the other countries.
ACKNOWLEDGEMENT
The contribution was supported by the grant no. P407/10/0514 and we are very grateful for
Muhammet Usak contribution to the improvement of the English language in this paper.
158
2011
REFERENCES
Lawson, A.E., Clark, B., Cramer-Meldrum, E., Falconer, K.A., Sequist, J.M. & Kwon, Y.J. (2000). The
development of reasoning skills in college biology: Do two levels of general hypothesis-testing
skills exist? Journal of Research in Science Teaching, 37(1), 81-101.
Moll, M. B. & Allen, R. D. (1982). Developing critical thinking skills in biology. Journal of College
Science Teaching 12(2), 95-98.
Nunally, J. C. (1978). Psychometric theory. New York: McGraw-Hill.
Turkmen. L. (2007). The influences of elementary science teaching method courses on a Turkish
teachers college elementary education major students' attitudes towards science and science
teaching. Journal of Baltic Science Education, 6(1), 66-77
Zohar, A. & Tamir, P. (1993). Incorporating critical thinking into a regular high school biology
curriculum. School Science and Mathematics, 93(3), 136-140.
Zohar, A., Weinberger, Y. & Tamir, P. (1994). The effect of the biology critical thinking project on
the development of critical thinking. Journal of Research in Science Teaching, 31(2), 183-196.
159
2011
160
Suggested Citation:
16,5
16,0
mean score
15,5
15,0
14,5
14,0
13,5
13,0
5
6
7
grade
8
9
2.87
0.11
0.42
2.26
0.97
1.55
14.09***
0.11
0.13
0.10
5.12*
0.98
0.04
1.65
0.25
4.97***
4.61**
3.89**
1.78
1.71
2.42
0.05
0.03
0.87
0.00
0.80
0.49
0.28
0.60
0.01
2.58*
1.60
0.70
0.71
0.97
2.20
2.94*
1.03
1.61
2.35
0.32
0.03
0.21
0.79
0.17
0.00
0.32
0.06
0.23
1.38
0.44
1.29
1.23
0.57
4.32**
1.14
3.56**
1.96
0.81
1.97
0.58
0.17
1.91
0.06
0.07
0.72
3.30*
1.63
0.51
0.69
0.66
2.89*
0.45
0.35
0.89
0.92
3.75**
1.04
0.82
2.44*
8
7
6
mean score
5
4
3
2
1
0
5
6
7
grade
8
9
identif ication of birds
reproduction of birds
f ood of birds
birds senses
migratory of birds
2011
Vol. 23. No.1
© Copyright by Wydawnictwo Adam Marszałek
Toruń 2011
ISSN 1732-6729
Prenumeratę instytucjonalną można zamawiać w oddziałach firmy Kolporter S.A. na terenie całego kraju.
Informacje pod numerem infolinii 801 205 555 lub na stronie internetowej
http://www.kolporter-spolka-akcyjna.com.pl/prenumerata.asp
WYDAWNICTWO ADAM MARSZAŁEK, ul. Lubicka 44, 87-100 Toruń
tel./fax 56 648 50 70; tel. 56 660 81 60, 56 664 22 35
e-mail: [email protected] www.marszalek.com.pl
Drukarnia nr 1, ul. Lubicka 46, 87-100 Toruń, tel. 56 659 98 96
CONTENTS
Stanisław Juszczyk
Editor’s Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
SOCIAL PEDAGOGY
Beata Kosová, Štefan Porubský
The Development and Transformation of the School System in the
Slovak Republic after the Fall of the Totalitarian Regime from the
Aspects of Educational Policy, Educational Practice at the Level
of Primary Schools, and University Preparation of Teachers . . . . . . . . . . . . 19
Diana Damean
Determinants of Parent Involvement in Romanian Schools . . . . . . . . . . . . . 35
Inetta Nowosad
Extracurricular Classes at School as Research Area and Point
of Interest of Educational Policies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
Jan Lašek, Jindra Novotná, Klára Kostková
Dealing with a Moral Dilemma by Five Groups of Children from Five
States of the EU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
Jelena Petrucijová
Identity Issue in the Context of Civic and Inter-Cultural Education . . . . . . 79
Jan Sebastian Novotný
Academic Resilience: Academic Success as a Possible
Compensatory Mechanism of Experienced Adversities and Various
Life Disadvantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
Enikő Albert-Lőrincz, Márton Albert-Lőrincz, Annamária Kádár,
Tímea Krizbai, Réka Lukács-Márton
Relationship between the Characteristics of the Psychological Immune
System and the Emotional Tone of Personality in Adolescents . . . . . . . . . 103
Joanna Król
“Tyranny of the Moment” in Education – a Social-Pedagogical
Dimension of the Phenomenon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
4
Contents
TECHNOLOGY OF EDUCATION
Ming-Li Tung, Tai-Ching Chiang, Bing-Yuh Lu
Comparison of the Numbers of Searching Results in Website Engines
between 2007 and 2009: Perspectives in Language Policy . . . . . . . . . . . . . . 127
Chun-Ying Chen, Susan Pedersen, Karen L. Murphy
Learners’ Perceived Information Overload in Online Learning via
Computer-mediated Communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Hülya Kaya, Hatice Şen, Ayla Keçeci
Critical Thinking in Nursing Education: Anatomy of a Course . . . . . . . . .
Milica Gerasimovic, Ljiljana Stanojevic, Ugljesa Bugaric, Zoran Miljkovic,
Alemoije Veljovic
Using Artificial Neural Networks for Predictive Modeling of Graduates’
Professional Choice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Ersun Iscioglu
Perceived Computer Self-Efficacy of Secondary Education Teachers . . . .
Kateřina Kostolányová, Jana Šarmanová, Ondřej Takács
Classification of Learning Styles for Adaptive Education . . . . . . . . . . . . . .
Murat Peker, Erhan Ertekin
The Relationship between Mathematics Teaching Anxiety and
Mathematics Anxiety . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Suleyman Yaman
The Optimal Number of Choices in Multiple-Choice Tests: Some
Evidence for Science and Technology Education . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
141
159
175
189
199
213
227
GENERAL DIDACTICS
Şenol Erdoğmuş, Eylem Koç
Using Kansei Engineering to Improve the Physical Environment of the
Classroom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245
Liliana Ciascai, Lavinia Haiduc
The Opinion of Romanian Teachers Regarding Pupils Learning
Science. Implication for Teacher Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255
Contents
5
PEDEUTOLOGY
Jelisaveta Safranj
Reflections of English Language Teachers Concerning Computer
Assisted Language Learning (Call) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269
Muhammet Uşak, Mehmet Erdogan, Hatice Z. Inan, Milan Kubiatko,
Mehmet Şahin
Investigation of Prospective Teachers’ Approaches to Learning
in Biology and Ecology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283
Michaela Píšová, Klára Kostková
Professional Learning of Student Teachers and Its Support During
Clinical Practice (Humanistic and Neo-humanistic Trends in Action) . . . 295
MANAGEMENT OF EDUCATION
Kazi Enamul Hoque, Gazi Mahabubul Alam, Muhammad Fizal A. Ghani
Principals’ Roles under School Based Management that Influence
School Improvement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Saeid Moradi Rekabdarkolaei
Studying Effective Factors of Classroom Control and Management in
Primary Schools . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Fatih Töremen, Önder Şanli
The Effect of Positive Management Approach on the Success of
Students . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Osman Titrek, Öznur Çelik
Relations between Self-Awareness and Transformational Leadership
Skills of School Managers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
311
325
337
355
SPECIAL PEDAGOGY
Loh Sau Cheong, Ow Siew Hock, Chew Fong Peng, Zahari Ishak, Lee Siew Gim
Use of Visual Auditory Simulation Tasks in Promoting On-Task
Behaviour of Children with Special Needs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373
Zenon Gajdzica
Defining Intellectual Disability by Teachers of Mainstream Schools as
a Marker of their Competence in Special Education . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381
6
Contents
CHRONICLE
Łukasz Tomczyk
Book review: Magdalena Szpunar, Internet w procesie realizacji badań,
Wydawnictwo Adam Marszałek, Toruń 2010, pp. 180 . . . . . . . . . . . . . . . . . 397
Muhammet Uşak, Mehmet Erdogan,
Hatice Z. Inan, Milan Kubiatko,
Mehmet Şahin
Turkey
Investigation of Prospective Teachers’ Approaches
to Learning in Biology and Ecology
Abstract
The aim of this study was to investigate Turkish college students’ learning
approach regarding biology and ecology classes along with the effects of some
selected variables (gender, teacher, year of study, grade in biology and grade in ecology) on students’ learning approach. The Turkish version of the Learning Approach
Questionnaire was utilized for gathering data. The sample consisted of 173 female
and 238 male (411) university students from two different departments at three
different universities in Turkey. In this investigation, no statistically significant
differences in terms of gender, teacher, and year of study, grade in biology and grade
in ecology were found. Inferential statistics, mainly ANOVA, were used for testing
the effects of selected variables on their learning approach.
Introduction
Teaching and learning processes are complex phenomena which cannot be
explained by one or more reasons/factors. For years, teachers, administrators, and
researchers have done research into teaching and learning and examined a variety
of approaches to teaching and learning (Chamorro-Premuzic, Furnham 2009;
Yang, Tsai, 2010). Referring to White’s (2001) documents on the revolution in
research on science teaching after World War II, Shapiro (2004) states that “the
emerging body of research on and insight into learning fuelled the development of
shift from behaviorism to cognition as a new dominant model of learning” (p.2).
However, the shift to cognitive perspectives, such as constructivist approaches,
did not end here. Shapiro also discusses the increased interest among researchers
284
M. Uşak, M. Erdogan, H. Z. Inan, M. Kubiatko, M. Şahin
in studying the relationship between the learner and the context (e.g., Helldén,
2004) while still stressing the importance of the learner’s construction of his/her
own knowledge. Recently, researchers have started to focus upon interpretative
perspectives like phenomenography as an approach to both the process of teaching
and learning examining such a relationship. Many dimensions are involved in
these sophisticated phenomena of teaching and learning. The current study does
not attempt to identify all the facets of teaching and learning, but investigates the
multidimensionality of teacher candidates` learning approaches to science through
the use of the Revised Learning Process Questionnaire [R-LPQ-2F] (Kember, Biggs,
& Leung, 2004).
The R-LPQ basically depends on the theory of Student Approaches to Learning
[SAL] (Biggs, 1993), which premises the idea that students have motives for learning the subject of interest and those motives influence the way they choose for
their learning (Phan & Deo, 2007). As a research tool, the R-LPQ helps understand
students’ learning approaches, namely Surface and Deep approach, utilizing the
SAL theory (Kember, Biggs, & Leung, 2004).
The idea of an “approach to learning” was derived from the qualitative studies by
Marton and Säljö (1976), where they identified two opposing student perceptions
about a particular reading task. The approaches to learning represent students’
ideas or conceptions of learning (Säljö, 1982), their experience about the learning situation, their learning strategies, and the intrinsic or extrinsic motives they
have for their learning. Students with a deep approach to learning have motives
to understand the real meaning of the topic, are interested in the subject matter,
relate new information to their previous knowledge using evidence critically. On
the other hand, students adopting a surface approach perceive the learning tasks
as independent of each other, intend to reproduce the learning material, have the
motive to avoid failure, and memorize the topic for an exam without understanding. (Biggs, 1987; Byrne, et al., 2001).
The researchers in the current study inquired about students’ learning
approaches in biology and ecology classes in three Turkish universities. The study
considers complex interrelationships of learning approaches with five variables,
namely, gender, teacher, year of study, and biology and ecology course grades. The
uniqueness of this study relies not only on the discipline but also on the variables
involved.
Investigation of Prospective Teachers’ Approaches to Learning in Biology and Ecology
285
Methodology
Sample
The participants of the study consisted of 411 (173 females and 238 males)
university students selected from science education and elementary school education departments at the Faculty of Education of three public universities in Turkey
in the 2008 – 09 academic year. The survey was anonymous and confidentiality of
the students was ensured. Before administration in the classroom environment,
the purpose of the study was explained and the students were asked to be as fair
as possible while responding to the items. Participation in this survey study was
realized on the voluntary basis.
Our preliminary analyses did not reveal any differences in attitudes or achievement between the three participating universities, so the data were pooled together.
The students’ scores in biology classes were converted into a single biology score.
The average achievement score was calculated for those who reported more than
one biology score. Thus, the average of all the students’ biology scores was found
to be 74.22 (SD = 13.93, Range = 40 – 100). 33 students did not report their biology
score.
Data Collection
The Turkish version of the Learning Approach Questionnaire adapted by Colak
and Fer (2007) from its original form was used as a data collection instrument.
For the present study, we made a reliability analysis for both scales and sub-scales.
Table 1 presents the Cronbach’s alpha values for scales and sub-scales.
Table 1. The values of Cronbach’s alpha for the two approaches and four subscales
Scales
Cronbach’s alpha
values in the
original form
Cronbach’s alpha
values for the
Turkish version
Cronbach’s alpha values
for the last administration
of the Turkish version
Deep approach
.82
.79
0.74
Surface approach
.71
.72
0.52
Sub-scales
Deep Motive
.62
0.61
Deep Strategy
.63
0.64
Surface Motive
.72
0.37
Surface Strategy
.57
0.50
286
Data Analysis
From the other statistical methods we used ANOVA, when we were trying to find
out differences in overall score between variables (gender, teacher, year of study,
grade in biology and grade in ecology). Next, we found out statistically significant
differences in the results of subscales between the variables. We used t-test, where
there were two groups (teacher, gender) and in the other variables ANOVA was
used. Next, we used Pearson’s product moment for finding correlations among
subscales.
Results
Series of analyses of variance were conducted in order to examine the effects
of gender, grade, and teacher, grade in biology and grade in ecology on students’
approaches to learning. Table 2 shows the values of ANOVA results. However, no
significant main effects of the selected variables were observed. A detailed analysis
with mean and standard deviation scores showed that science teachers (major)
achieved higher mean score (M = 3.01, SD = 0.04) in comparison with classroom
teachers (non-major) (M = 2.96, SD = 0.03). When the year of study was compared,
the students of the third and fourth years of study achieved the highest mean scores
(4th year of study – M = 3.00, SD = 0.06; 3rd year of study – M = 3.00, SD = 0.03). The
lowest scores were achieved by the freshmen (M = 2.93, SD = 0.08) and the sophomores achieved a little bit higher scores in comparison with freshmen (M = 2.95, SD
= 0.04). The males (M = 3.00, SD = 0.03) achieved higher score in comparison with
the females (M = 2.95, SD = 0.03). Even though no significant result was obtained,
the students with grade A in biology achieved higher mean scores (M = 3.04, SD
0.07) than those with B, C, D and E Similarly, those with grade A achieved higher
mean scores (M = 3.07, SD = 0.05) than those with B, C, D and E.
Table 2. ANOVA values of variables
Individual effects
df
F
p
Teacher
1
1.93
0.17
Year of study
3
0.64
0.59
Gender
1
1.44
0.23
Grade in ecology
4
1.49
0.20
Grade in biology
4
1.32
0.26
When we made detailed view on the results of the subscales and we tried to
find out differences in the results with regard to selected variables (gender …etc),
287
it was observed that the males and females did not differ in any of the subscales
(cf. Figure 1). The males achieved higher scores in all the subscales except surface
motive, where the females were more successful. The biggest difference between the
scores of the females and males appeared in the subscale of “surface motive”
Figure 1. Mean scores of males and females in
subscales of learning approach. (NS = non significant)
5.00
NS
4.50
4.00
male
female
NS
NS
mean score
3.50
NS
3.00
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
deep motive
deep strategy
surface motive
surface strategy
The statistically significant difference in the results was not found between those
at the science education department (major) and those at the classroom teaching
department (non-major) (cf. Figure 2). The prospective science teachers achieved
higher mean scores in the subscales of “deep motive” and “surface motive” whereas
the prospective classroom teachers demonstrated higher scores for the sub-scale
Figure 2. Mean scores of science teachers and classroom teachers
in subscales of learning approach. (NS = non significant)
5.00
non-major
major
NS
4.50
4.00
NS
NS
mean score
3.50
NS
3.00
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
deep motive
deep strategy
surface motive
surface strategy
288
of deep-strategy. The biggest difference between the scores of the prospective
classroom and science teachers was found in the subscale of surface motive in favor
of the prospective science teachers.
On the other hand, a significant difference was observed among the students
with regard to the grade level (Wilk’s lambda = 0.95, F (12, 1069) = 1.77, p < 0.05).
In detailed analysis, a statistically significant difference was found in the subscale
of “deep strategy” in favor of these in the 4th grade. Using the Tukey post-hoc test
there was a statistically significant difference found between the freshmen and
the 4th year students (p < 0.01), where the freshmen achieved the lowest mean
score and the 4th year students the highest one in this subscale (cf. Figure 3). The
freshmen also achieved the lowest score in the subscale of “deep motive”, but in
the next two subscales they achieved the highest score in comparison with other
students. The 4th year students achieved the highest mean score in the subscale of
“deep motive” and in the other two subscales (surface motive and surface strategy)
they achieved the lowest mean score in comparison with those in other grades.
Figure 3. Mean score of students’ year of study
in subscales of learning approach
4.50
**
1st grad
4.00
mean score
3.50
2st grad
3st grad
NS
NS
3.00
4st grad
NS
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
deep motive
deep strategy
surface motive
surface strategy
(NS = non significant; ** = p < 0.01)
By the evaluation of grades in subject areas(in this case biology and ecology), the
statistically significant difference was found only in the subject of biology (Wilk’s
lambda = 0.92, F(16, 1231, 8) = 2.01, p < 0.05), but not for the subject of ecology
(Wilk’s lambda = 0.95, F(16, 1231, 8) = 1.19, p = 0.27). Concretely, it was in the
subscale of “deep motive”, where using the Tukey post-hoc test, the statistically
significant difference was found between those with grade D and those with grade
B (p < 0.01) and between those with grade C and those with grade B (p < 0.05)
289
(Figure 4). The students with grade D achieved the lowest mean score in all the
subscales, except the subscale of “surface strategy”, where they achieved the highest mean score. In the subscale of “deep strategy” the most successful were those
with grade A, their mean score was higher than 4.00 which was only observed in
this subscale. In the subscale of “surface strategy” these students (with grade A)
achieved the lowest mean score. The students with all the grades showed similar
results for the subscale of “surface motive”.
Figure 4. Mean scores of students with different grades
in biology in the subscales of learning approach.
4.50
e
e
4.00
mean score + SD
3.50
e
e
e
a
ab
d
bc cd
3.00
A
f
f
f
f
B
C
D
E
f
g
2.50
g
g
g
g
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
deep motive
deep strategy
surface motive
surface strategy
(Letters denote differences based on Tukey post-hoc test; ab vs. bc p < 0.05 and ab vs.
cd p < 0.01; a, d, e, f and g are not different from others).
Using Pearson’s product moment assured an available distribution of items to
subscales. As seen in Table 3, the items in the deep approach subscales achieved
a relatively high correlation (r = 0.55). This value confirms that the students with
deep motive use deep strategy. This relation is confirmed by Figure 5. The “deep
motive” subscale achieved a statistically significant correlation with the “surface
motive” subscale, but the value of the correlation was low.
Table 3. Values of Pearson’s correlation between subscales of learning
approaches (values in bold are statistically significant p < 0.05).
deep motive
deep strategy
Surface motive
deep strategy
surface motive
surface strategy
0.55
0.15
-0.01
0.07
-0.08
0.21
290
Figure 5 The correlation between the subscales
of deep motive and deep strategy.
5.5
5.0
4.5
deep_strategy
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
deep_motive
Discussion
By using a questionnaire it was found that the students achieved a score approximately 3.0, so general recapitulation could be that the students have got an average
learning approach to biology and ecology They do not show high commitment to
work, but the reasons why they are studying these two subjects are not only for
qualification, and their learning strategy is somewhere between understanding
and memorization.
Although the questionnaire was created by other researchers, we calculated
Cronbach’s alpha of two main scales and also sub-scales. In two main scales,
Cronbach’s alpha reliability coefficient values ranged from 0.52 to 0.74, and the
reliability coefficients ranged from 0.37 to 0.64 in further sub-scales. In the paper
by Kember, Biggs and Leung (2004), reliability coefficients were observed to be
higher, but similar to those found in our research.
In this investigation, no statistically significant differences were found in terms of
gender, teacher, and year of study, grade in biology and grade in ecology. Inferential
statistics, mainly ANOVA, was used for testing the effects of selected variables on
291
their learning approach. A detailed analysis of the results showed that the biggest
difference emerged between those in science education program and those in
classroom teaching program in favor of those in science education program. The
difference was very little in the other variables.
When the subscales were evaluated, we found statistically significant differences in
the results in the subscale of deep strategy and post-hoc test with Tukey procedure
indicated that a difference was only observed between the freshmen and the 4th
year students. The freshmen achieved statistically significant lower scores in comparison with the 4th year students. This result predicts that the freshmen students
are influenced by the high school learning approaches, where the content of school
subjects was constructed by other methods. The content of college curriculum is
more comprehensive and more demanding. The older students are probably better at
the time management of learning activities in comparison with the younger students,
who came to the college from high school. Next statistically significant difference was
found in the subscale of deep motive in the variable grade in biology. The students
with grade B achieved statistically significant higher scores in comparison with the
students with grades C and D in biology. This result shows that the more successful
students know what to learn and, what is important, how to learn. They are more
successful determining what is important for the successful command of examinations in comparison with the students who achieved worse grades.
Parallel to the findings of Ling et al. (2005), where they reported a significant
difference between Australian undergraduate and postgraduate students, and
also where postgraduate students used more deep approaches and undergraduate
students used more surface approaches to their learning, older students achieved
higher scores in subscales regarding the deep approach in comparison with younger
students and younger students achieved higher scores in subscales regarding the
surface approach. Similar findings were presented by Matthews (2004), according
to which older students achieved higher scores in subscales regarding the approach
to learning (achieving motivation and achieving strategy). In concordance with
Matthews, it can be affirmed that older students would appear to be more highly
motivated to succeed in their studies than younger ones. They seem to be motivated
to make more effort and study harder than younger students and to use strategies that assist them to achieve better results. Their motivations and strategies are
guided by the need to achieve that comes from family, teachers and others in their
home countries. These results are consistent with the research reported by Ward
and Kennedy (1993).
The females achieved higher scores in the subscales of deep approach in
comparison with the males. Similar results were shown in the study by Matthews
292
(2004). Zhang Zhen (2001) commented that women had a stronger motivation
to achieve than men and that this effect was particularly observed to be strong
in contemporary Asian women who live in urban environments. Another study
focused on gender was conducted by Picou, Gatlin-Watts and Packer (1998). Their
results showed that female students followed the concrete sequential learning
approach, whereby these individuals preferred factual over abstract concepts with
a tendency to break down problems into logical steps, to a greater extent than male
students. In contrast, male students preferred the abstract sequential learning style,
where one was not deterred by poorly organized materials, but was a good reader
and an intent listener. Cano (2005) showed that older female students tended to
score higher on the deep and achieving approaches to learning than younger male
students. However, he noted that these results may have been tempered by academic
demands such as a dense curriculum and time limitations. Research also appears to
confirm the conclusions that (a) deep and achieving approaches to learning tend
to be associated with academic success and (b) surface approaches are negatively
linked to learning (Cano, 2005).
Our study was focused on the influence of grades in biology and ecology
on learning approaches. The students who achieved grades A or B obtained
higher scores in the subscales of deep approach in comparison with C, D or E
students. Spicer (2004) studied the relationship between academic achievement
and approaches to learning between two separate sub-samples of students, one
of final year students studying Human Resources Management (n=107) and the
other sample of second year students enrolled in a Bachelor of Work Behavior
and Performance (n=72) at an English University. The results showed positive
correlations between academic achievement as measured by annual grade average
and learning approach whereby the generative approach to learning was linked to
higher performance. Furthermore, Cano (2005) concluded that epistemological
beliefs and approaches to learning change as students advance in their academic
pursuits and that the relationship between epistemological beliefs and intellectual
or academic outcomes such as Grade Point Averages (GPAs) may be mediated
by students’ approaches to learning. Wilding and Andrews (2006) found that
a higher GPA was related to greater use of the achieving approach to learning
with a concomitant decrease in importance of wealth and status goals. They also
found that older students with higher entrance scores on the British Advanced (‘A’
level) examinations tended to achieve better academic results overall, regardless
of the academic discipline.
Ng and Renshaw (2003) correlated achievement goals with values that were
assumed to mediate and influence the means of achievement. The results of the
293
study showed that mastery goals were associated with motivation or engagement
patterns and strategies that were consistent with a deep approach to learning. This
approach was related to positive learning outcomes. In contrast, performance goals
were associated with motivations and strategies that tended to be superficial in
nature and consistent with a surface approach to learning and yielded a lower level
of achievement (Grant and Dweck 2001).
Bibliography
Biggs, J.B. (1987). Student approaches to learning and studying. Camberwell, Victoria: Australian Council for Educational Research.
Biggs, J.B. (1993). What do inventories of students’ learning processes really
measure? A theoretical review and clarification. British Journal of Educational
Psychology, 63, 1 – 17.
Byrne, M., Flood, B. & Willis, P. (2001). The relationship between learning
approaches and learning outcomes: A study of Irish accounting students.
Accounting Education, 11(1), 27 – 42.
Cano, F. (2005). Epistemological beliefs and approaches to learning: Their change
through secondary school and their influence on academic performance. British
Journal of Educational Psychology, 75, 203 – 221.
Chamorro-Premuzic T, Furnham A. (2009) Mainly Openness: The relationship
between the Big Five personality traits and learning approaches. Learning and
Individual Differences, 19(4), 524 – 529.
Çolak, E. & Fer, S. (2007) The Bilingual Equivalence, Validity And Reliability Of
The Learning Process Questionnaire, Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi,
16(1), 197 – 212.
Grant, H., & Dweck, C.S. (2001). Cross-cultural response to failure: considering
outcome attributions with different goals. In F. Salili, C.Y. Chiu and Y.Y. Hong
(Eds.), Student motivation: The culture and context of learning. (Plenum series on
human exceptionality) (pp. 203 – 219). New York: Plenum Publishers.
Helldén, G.F. (2004). A study of recurring core developmental features in students’
conceptions of some key ecological processes. Canadian Journal of Science,
Mathematics, & Technology Education, 4(1), 59 – 76.
Kember, D., Biggs, J., & Leung, D.Y.P. (2004). Examining the multidimensionality
of approaches to learning through the development of a revised version of the
Learning Process Questionnaire. British Journal of Educational Psychology, 74(2),
261 – 279.
294
Ling, P., Arger, G., Filonenko, I., Chua, H., & Yin, C. (2005). Approaches to
study: A comparison of Malaysian and Australian students. Proceedings of Xth
HERDSA Conference pp. 276 – 286.
Marton, F., & Säljö, R. (1976). On qualitative differences in learning. I. Outcome
and process. British Journal of Educational Psychology, 46, 4 – 11.
Matthews, B. (2004). Life values and approaches to learning: A study of university
students from Confucian heritage cultures. Flinders University Institute of
International Education. Research Collection, Number 12. Adelaide: Shannon
Research Press.
Ng, C.H. and Renshaw, P.D. (2003). Motivation and school learning. In J.P. Keeves
(Ed.), Handbook of educational research in the Asia-Pacific region. (pp. 495 – 510).
Dordrecht: Kluwer.
Phan, H.P. & Deo, B. (2007). The revised learning process questionnaire: A validation of a Western model of students’ study approaches to the South Pacific
context using confirmatory factor analysis. British Journal of Educational
Psychology, 77(3), 719 – 739.
Picou, A., Gatlin-Watts, R., & Packer, J. (1998). A test for learning style differences
for the U.S. border population. Texas Papers in Foreign Language Education,
3(2), 105 – 116.
Säljö, R. (1982). Learning and understanding: A study of differences in constructing meaning from a text. Acta Universitatis Gothoburgensis: Gothenburg.
Shapiro, B. (2004). Developing understanding: Research on science learning and
teaching over time. Canadian Journal of Science, Mathematics, & Technology
Education, 4(1), 1 – 6.
Spicer, D.P. (2004). The impact of approaches to learning and cognition on academic performance in business and management. Education and Training, 46(4),
194 – 205.
Ward, C. and Kennedy, A. (1993). Where is the “culture” in cross-cultural transition? Journal of Cross-cultural Psychology, 24(2), 221 – 249.
Wilding, J. and Andrews, B. (2006). Life goals, approaches to study and performance in an undergraduate cohort. British Journal of Educational Psychology, 76,
171 – 182.
Yang Y.F., Tsai CC (2010) Conceptions of and approaches to learning through
online peer assessment. Learning and Instruction, 20(1) 72 – 83.
Zhang Z. (2001). Mediating time: “rice bowl of youth” in fin de siècle urban China.
In A. Appadurai (Ed.), Globalization (pp. 131 – 154). Durham: Duke University
Press.
Scientia in educatione 2(1), 2011
p. 49–67
ISSN 1804-7106
Návrh výzkumného nástroje na zkoumání
postojů žáků 2. stupně ZŠ k přírodopisu
Milan Kubiatko, Jana Vlčková
Abstrakt
Předkládaná studie se zabývá postoji žáků druhého stupně základní školy k vyučovacímu
předmětu přírodopis. Popisuje vytvoření měrného nástroje vhodného ke zjišťování postojů
v této oblasti a jeho ověření v předvýzkumu. Zvoleným výzkumným nástrojem byl 5stupňový dotazník Likertova typu. Byl vyzkoušen na souboru 75 žáků různých ročníků druhého
stupně ZŠ. Na základě analýzy získaných dat byla stanovena finální verze dotazníku. Rovněž byl vyjádřen vliv pohlaví, ročníku, bydliště a oblíbeného předmětu na postoje žáků
k přírodopisu.
Klíčová slova: dotazník, postoje, přírodopis, žáci druhého stupně ZŠ.
The Proposal of the Measurement Tool on the
Investigation of Lower Secondary School Pupils’
Attitudes toward Biology
Abstract
The study is focused on lower secondary school pupils’ attitudes toward biology as a school
subject and describes the development of our own measurement tool. The 5- point questionnaire of Likert type was used as a measurement tool. It consists of 52 items. The
pilot study was carried out with 75 pupils from all grades of lower secondary school. The
final version was determined on the basis of analysis results, which consisted of 39 items.
In addition, the influence of gender, class, residence and favorite subject on the pupils’
attitudes toward biology was analyzed.
Key words: questionnaire, attitudes, biology, lower secondary school pupils.
49
1
Úvod
Zájem a motivace jsou důležité při dosahování úspěchu ve vyučovacím procesu.
Postoje k předmětu jsou také ovlivňovány samotným učitelem a jeho schopností
zaujmout žáky. Rozvíjení pozitivních postojů je jedním z hlavních cílů kurikula.
Přírodovědné předměty jsou nezajímavé pro mnoho studentů; může to být způsobené jejich náročností, případně v nich nevidí význam pro život. Toto tvrzení se
nedá generalizovat ve stejné míře na všechny předměty přírodovědného zaměření.
Existují rozdíly ve vnímání jednotlivých předmětů, například žáci mohou biologii
v porovnání s fyzikou vnímat pozitivněji. Přírodopis má unikátní postavení, jelikož
jeho výuka se může odehrávat v různých prostředích (ve třídě, v laboratoři, v přírodě atd.). Vzhledem k tomu, že v dnešní době je moderní spíše studium jazyků
a jiných humanitních předmětů, přírodovědné předměty se stávají méně vyhledávanými (Osborne, Simon, Collins, 2003). Je tedy důležité snažit se působit na žáky již
na základních školách a ovlivnit tak jejich postoje natolik, aby i v dalším vzdělávání
viděli význam předmětů přírodovědného zaměření.
2
2.1
Teoretická východiska
Terminologie
Z psychologického hlediska jsou postoje definované jako relativně stálé psychické
stavy, vyjadřující vztah člověka ke světu a jeho složkám. Mají významné místo
ve struktuře osobnosti. Zahrnují v sobě dvě hlavní komponenty: vztah k činnosti
a subjektivní stav člověka, hlavně jeho emocionální stránku (Eagly, Chaiken, 1998).
Gagné a Briggs (1974) vycházejí z faktu, že postoje nejsou přímo pozorovatelné,
ale jsou vyvozované z jednání jedince. Uvedení autoři definují postoj jako vnitřní
stav jedince, který ovlivňuje jeho reakce na určitý objekt, osobu nebo událost. Kohoutek (1998) definuje postoje jako stanovisko, které člověk zaujal. Dále uvádí, že
se postoje projevují připraveností jedince plnit určité úkoly a cíle. Další definice vysvětluje postoje jako trvalé soustavy pozitivních nebo negativních hodnocení, emocionálního cítění a tendencí k jednání pro nebo proti společenským objektům (Krecht,
Crutchfield, Ballachey, 1968). Eagly a Chaiken (1998) definují postoje jako psychologickou tendenci, vyjádřenou hodnocením určité entity s určitou mírou souhlasu či
nesouhlasu. Někteří autoři (Wyer, Srull, 1989) při definování postojů vycházejí jen
z emoční (afektivní) reakce jedince k určitému objektu. Tento jev je celkem běžný
i v současné době při definování postojů na základě emoční reakce jedince k objektu
a následně při jeho hodnocení.
Je tedy zřejmé, že postoje jsou relativně stálé, naučené, týkají se příznivých nebo
nepříznivých reakcí a souvisí s jednáním a činností.
Postoje ovlivňují vnímání, myšlení a chování člověka. V mezilidských vztazích
se běžně snažíme odhadovat a zjišťovat postoje druhých. Jestliže jsou nám postoje
ostatních známé, je pro nás svět srozumitelnější a snáze jej můžeme pochopit. Na
základě těchto poznatků se může utvářet naše myšlení a chování. Také můžeme
ovládat chování ostatních, jestliže se pokusíme měnit jejich postoje. V rámci skupiny
jsou postoje ke skupině a také postoje k ostatním skupinám příčinou spolupráce nebo
konfliktu mezi skupinami nebo v rámci skupiny (Hewstone, Strobe, 2006).
Krecht, Crutchfield a Ballachey (1968) uvádějí základní složky postojů:
• kognitivní – je tvořena názory a myšlenkami jedince o předmětu postoje, je
založena na minulé zkušenosti,
Scientia in educatione
50
2(1), 2011, p. 49–67
• afektivní – týká se toho, co jedinec cítí k předmětu postoje; tvoří ji emoce
a emocionální reakce,
• konativní – je vyjádřena sklony k určitému chování a jednání vůči předmětu
postoje.
Kromě výše uvedených třech základních složek, mohou mít postoje ještě další části,
jako jsou vědomostní složka, vyjádření hodnot, stálost a jedinečnost jedince (Ostrom,
1989). Postoje jsou relativně stálé psychické stavy, ale i tak se mohou měnit. Známe
několik pravidel a zákonitostí, které se při změnách postojů vyskytují a které je
buď ulehčují, nebo naopak stěžují. Měnitelnost postojů závisí na charakteristikách
struktury postojů, na osobnosti a příslušnosti jedince ke skupině (Krech, Crutchfield,
Ballachey, 1968).
2.2
Měření postojů v oblasti přírodovědného vzdělávání
Výzkum postojů žáků k přírodopisu v porovnání s ostatními předměty značně zaostává. Některé z často citovaných prácí se netýkají předmětu jako takového, ale
spíše zájmů, které s přírodopisem souvisejí (Jones, Howe, Rua, 2000), jiné se týkají
integrování přírodovědy, která zahrnuje i jiné předměty, nejen biologii (Stark, Gray,
1999), nebo dalších přírodovědných předmětů jako např. chemie (Salta, Tzougraki,
2004), fyziky (Ahtee, Johnston, 2006; Angel, Guttersrud, Henriksen, Isnes, 2004)
nebo matematiky (Yara, 2009).
Výzkumné práce týkající se přímo postojů k vyučovacímu předmětu přírodopisu
jsou většinou staršího data. Do záběru výzkumníků se dostávaly všechny věkové
skupiny, od žáků základních škol až po vysokoškolské studenty.
Angell, Guttersrud, Henriksen a Isnes (2004) zkoumali, jak se norští středoškoláci a učitelé dívají na fyziku a metody vyučování ve fyzice. Jako výzkumný nástroj
byl použit dotazník, ve kterém byly kombinované otevřené a škálované položky a interview ve skupinách se 6 až 8 žáky. Autoři práce si předsevzali potvrdit rozdíly
v postojích k fyzice mezi chlapci a děvčaty a také mezi učiteli a žáky. Při zjišťování rozdílů nebyl nalezen významný rozdíl mezi dívkami a chlapci. Žáci považují
témata jako astrofyzika a relativita za zajímavější v porovnání např. s mechanikou
či elektřinou. Učitelé fyziky poukazují na nedostatečné znalosti žáků v matematice.
Žáci tento problém ovšem nepovažují za příliš významný.
Autoři Salta a Tzougraki (2004) napsali studii řešící postoje středoškolských žáků
k chemii v Řecku. Studie se zabývala obtížností, zájmem o daný předmět a užitečností chemie. V této práci byl řešen i vliv pohlaví žáků na postoje k chemii. Dále bylo
zde zkoumáno, jak úspěch v tomto předmětu ovlivňuje postoje k němu. Výsledky
ukazují, že studenti nepovažovali chemii ani za těžkou ani za lehkou. Stejně tak i postoje byli neutrální. Příčinou mohlo být málo hodin chemie za týden, neatraktivní
metody využívané v chemii, nedostatek laboratorních cvičení. Jen 4 % studentů by
si přála pokračovat ve studiu chemie i dále. Nebyly zjištěny žádné rozdíly mezi dívkami a chlapci v postojích k chemii, v zajímavosti ani v užitečnosti. Ovšem dívky
považovali chemii za obtížnější.
Výzkumů, jež se týkají postojů žáků k přírodopisu, je – jak bylo již zmíněno –
málo. Prokop, Tuncer a Chudá (2007) zjišťovali úroveň postojů k přírodopisu u 655
žáků druhého stupně základních škol. Jako měřicí nástroj použili škálový dotazník
podle Likerta, ve kterém byly položky rozdělené do šesti kategorií: zájem, kariéra,
důležitost, učitel, vybavení a náročnost. Autoři zjistili pozitivní vztah žáků k příScientia in educatione
51
2(1), 2011, p. 49–67
rodopisu a uvádějí, že přírodopis je jako vyučovací předmět více populární mezi
mladšími žáky a děvčaty.
Zeidan (2010) se zaměřil na zkoumání postojů žáku k přírodopisu a na to, jak
žáci vnímají prostředí, ve kterém se odehrává jeho vyučování. Získaná data byla
použita na určení rozdílů a vztahů mezi postoji žáků k přírodopisu a vnímání vyučovacího prostředí přírodopisu. Do úvahy byly brány nezávislé proměnné, jako např.
pohlaví a bydliště respondentů. Výzkum měl dvě etapy: první etapou byl předvýzkum, zaměřený na vytvoření výzkumného nástroje a stanovení vhodných položek.
Druhou etapou byla realizace výzkumu vytvořeným nástrojem. Ve výzkumu byly
použity dva dotazníky; jeden týkající se postojů žáků k přírodopisu, druhý se týkal vyučovacího prostředí přírodopisu. Postojový dotazník obsahoval 30 škálovaných
položek dle Likerta rozdělených do 5 kategorií: důležitost přírodopisu, praktická cvičení z přírodopisu, přírodovědná gramotnost, zájem o přírodopis, budoucí kariéra
a přírodopis. Autor zjistil pozitivní vztah mezi postoji k přírodopisu a vyučovacím
prostředím přírodopisu. Dále zjistil pozitivnější postoj k tomuto předmětu u děvčat
(v porovnání s chlapci). Vliv bydliště respondentů na jejich postoje nebyl zjištěn.
Značný počet výzkumných prací se týká zjišťování postojů k vědě, resp. k přírodovědným předmětům. Při podrobnější analýze daných prací však narážíme na
zajímavý fakt, a to že v zahraničních pracích dochází ke stírání rozdílů mezi pojmem věda, přírodovědný předmět a přírodopis. Tento jev vzniká pravděpodobně na
základě odlišných vzdělávacích plánů typických pro anglo-saské krajiny, které se liší
od plánů v českém školství.
Výzkum postojů k přírodovědným předmětům nabývá stále větší váhy, protože
přírodovědné předměty jsou žáky vnímány často negativně. Ramsden (1998) konstatuje:
a) Přírodovědné předměty jsou považovány za složité a žáci v nich nevidí souvislosti se svým každodenním životem.
b) Přírodovědné předměty jsou zodpovědné za sociální a environmentální problémy.
c) Přírodovědné předměty jsou atraktivnější pro chlapce než pro dívky.
d) Zájem o přírodovědné předměty s narůstajícím věkem žáků klesá.
e) Fyzika a chemie jsou v porovnání s biologií vnímány žáky jako méně atraktivní.
Některá měření postojů jsou založená na seřazení předmětů žáky podle oblíbenosti
(Ormerod, 1971; Whitfield, 1979). Zde je spíše udávána relativní popularita předmětů než konkrétní údaje o postojích studentů. Whitfield (1979) ve své analýze ukázal, že fyzika a chemie byly dva nejméně populární předměty u žáků druhého stupně
základních škol v Anglii. Stejné výsledky získal i Ormerod a Duckworth (1975) a potvrzení aktuálnosti studie dokazuje i Havard (1996). Lightbody a Durndell (1996)
použili sofistikovanější systém řazení podle oblíbenosti u skotských středoškolských
žáků. A jejich výzkum poukázal na to, že chlapci mají rádi přírodovědné předměty
více než dívky.
Řazení podle oblíbenosti je jednoduché použít a výsledky takovýchto výzkumů
jsou snadno interpretovatelné. Je zde však jeden problém. U studentů s extrémně pozitivními postoji ke školním předmětům je možné řadit přírodní vědy jako nejméně
oblíbené, a stále přitom mají příznivější postoje než jiní studenti, kteří silně nemají
rádi všechny školní předměty a zařazují přírodní vědy na první místo. Tato metoda
52
2(1), 2011, p. 49–67
není vhodná ani pro měření změn postojů. Nemůže změny v postojích k přírodovědným předmětům, které se mohou měnit i vlivem proměn postojů k ostatním
předmětům, vystihnout.
Postoje studentů k přírodovědným předmětům jsou často zkoumané způsobem
výpovědí respondentů na výroky typu „mám rád biologii
, nebo „nemám rád biologii
. Zaujetí určitého stanoviska vůči takovýmto výrokům je považované za vyjádření
pozitivního nebo negativního postoje (Kobylka; Crawley 1985).
V odborné literatuře se často objevují návrhy, jak učinit vyučování přírodovědných předmětů pro žáky zajímavějším a smysluplnějším, a tím zlepšit postoje žáků
k těmto předmětům. Například Holbrook (2003) navrhuje tato kritéria:
a) vztahovat cíle přírodovědného vzdělávání k zájmům studentů;
b) spojovat přírodovědné vzdělávání s potřebami společnosti;
c) snažit se studenty přesvědčit o užitečnosti a nevyhnutelnosti přírodovědných
předmětů v kurikulu základných škol.
Z novějších studií se postoji žáků k přírodopisu zabývá práce Trumpera (2006). Ta
považuje za vznik negativních postojů žáků jejich špatný názor na hodiny přírodopisu. A právě kvalita vyučování přírodopisu byla jedním z determinujících faktorů
určujících postoj žáků k tomuto předmětu. Trumper (2006) uváděl, že v porovnání
s ostatními částmi biologie žáky nejvíce zajímala biologická témata spojená s jejich
osobním životem (jednalo se hlavně o tematické oblasti spojené s lidským tělem).
Na základě tohoto zjištění autor navrhoval školám, aby se neupínaly na předepsané
studijní plány, ale daly studentům možnost vyjádřit svůj názor a část kurikula přizpůsobily jejich potřebám a zájmům. Podobné tvrzení bylo možné najít i v pracích
Altmanna (1974, 1975).
3
Výzkum
3.1
Cíle
Hlavním cílem je vytvořit vhodný měrný nástroj na zjišťování postojů žáků druhého
stupně základní školy k vyučovacímu předmětu přírodopis a v předvýzkumu jej
ověřit.
Dále na základě předvýzkumu zjistit, jaký vliv mají jednotlivé, konkrétně vybrané faktory na charakter postojů, které žáci zaujímají k tomuto předmětu, a to
konkrétně:
• zjistit vliv pohlaví na postoje,
• zjistit míru vlivu ročníku na utváření postojů,
• objasnit míru ovlivnění postojů bydlištěm žáků,
• určit míru působení oblíbeného předmětu na postoje k přírodopisu.
3.2
Výzkumný nástroj
Výzkumným nástrojem pro tuto práci je 5stupňový dotazník Likertova typu. Výzkumný nástroj je vlastní konstrukce. Při jeho vytváření byl pro inspiraci využit
53
2(1), 2011, p. 49–67
již vytvořený výzkumný nástroj podobného typu (Prokop, Tuncer, Chudá, 2007).
Dotazník je rozdělen do dvou částí. První část tvoří demografické položky (bydliště,
pohlaví, věk, ročník, oblíbený předmět). Druhá část se týká postojů.
Položky obsažené v postojové části dotazníku lze rozdělit do pěti oblastí. První
a nejobsáhlejší oblastí je Přírodopis jako vyučovací předmět. Položky této oblasti se
vztahují čistě k hodinám přírodopisu, jejich oblíbenosti, důležitosti atd. Příkladem
je položka: „Přírodopis je zajímavější než ostatní předměty.
Druhou oblastí je Neformální vzdělávání. Oblast se vztahuje k uplatnění znalostí
z přírodopisu mimo školu (zda se žáci rádi nebo neradi zabývají přírodopisnými
tématy i mimo školní lavice). Příkladem je položka: „Návštěva muzea patří mezi mé
oblíbené činnosti.
Třetí oblastí je Náročnost. Oblast se zaměřuje na obtížnost porozumění učivu
přírodopisu. Příkladem je položka: „Musím se snažit, abych pochopil učivo přírodopisu.
Čtvrtou oblastí je Zájem. Příkladem je položka: „Přírodopis mně zajímá jen kvůli
našemu učiteli přírodopisu.
Poslední oblastí jsou Praktické pomůcky a experimenty ve výuce přírodopisu.
Oblast se zaměřuje na praktickou část výuky a využívání názorných metod výuky. Ukázkovou položkou je: „Přírodopisné experimenty mi pomáhají při rozvoji
mých schopností.
Počet položek v postojové části je 52, přičemž jednotlivé položky jsou napsány jak v pozitivním, tak i v negativním významu (Oppenhaim,
1999). Počet negativních otázek je 19, počet pozitivních je 33. Po obdržení vyplněných dotazníků byly odpovědi pro účely statistického zpracování převedeny do
číselné podoby od 1 (úplně nesouhlasím) po 5 (úplně souhlasím) u položek s pozitivním významem. Negativní položky byly skórované v opačném pořadí. Celkové skóre
ukázalo postoje žáků k přírodopisu. Nízké skóre reflektovalo relativně negativní postoj žáků k přírodopisu a vysoké skóre relativně pozitivní vztah žáků k danému
předmětu.
Validita výzkumného nástroje byla určena odborníky na tvorbu dotazníků, také
didaktiky biologie a učiteli z praxe. Všichni oslovení experti požadovali anonymitu.
Odborníci byli požádáni o vyjádření se k jednotlivým položkám, jejich srozumitelnosti a náročnosti. Dále byli odborníci tázáni, zda je měrný nástroj relevantní
k cílu práce. Na základě jejich připomínek a návrhů byly provedeny změny v položkách.
3.3
Výzkumný vzorek
Do předvýzkumu bylo zařazeno 75 žáků z 2. stupně základních škol, které byly
ochotné zapojit se. Kvůli žádosti o anonymitu uvádíme pouze fakt, že základní
škola se nachází v Brně. Výběr výzkumného vzorku byl záměrný. Tento počet je
vhodný pro předvýzkum. Počet dívek, které vyplňovaly dotazník, je 32 (43 %), počet
chlapců je 43 (57 %). Z města pochází 62 (83 %) a z vesnice 13 (17 %) respondentů.
Zastoupení respondentů v jednotlivých ročnících je:
6. ročník – 9 respondentů
Průměrný věk žáků je 13,91 (SD = 1,12).
54
2(1), 2011, p. 49–67
3.4
Administrace výzkumného nástroje
Dotazník byl administrován v lednu 2010 na jednu základní školu. Žáci byli obeznámeni s anonymitou výzkumného nástroje a s tím, že údaje budou použité jenom
pro výzkumné účely. Žákům nebyl dán časový limit pro vyplnění, doba vypracování
se v jednotlivých ročnících lišila, vyplnění však nepřesáhlo jednu vyučovací hodinu.
Učitelka byla oslovena jako administrátor dotazníků, předtím byla zaučena, jak pracovat s měrným nástrojem, aby mohla zodpovědět případné otázky žáků. Všechny
dotazníky byly vyplněny tak, aby je bylo možné zahrnout do analýzy.
3.5
Metodika analýzy získaných dat
Skóre z postojové části dotazníku je bráno jako závislá proměnná. Nezávislé proměnné jsou tvořeny demografickými položkami. Úkolem práce je tedy vytvořit výzkumný nástroj na zjišťování postojů.
Reliabilita výzkumného nástroje byla zjišťována pomocí Cronbachovo alfa
(α = 0,92), která indikuje vysokou spolehlivost výzkumného nástroje (Nunnaly,
1978).
Pro výběr vhodných položek zjišťujících postoje k přírodopisu je možné použít
tři metody. První z nich je zpětná vazba od učitelky, provádějící administraci měrného nástroje. Učitelka poskytla informace o položkách, které činily žákům problém
s vyplněním, případně poukázala na pojmy v položkách, kterým žáci nerozuměli.
Druhým způsobem je zjištění absolutního počtu označených možností. Jestli byla
některá položka nesrozumitelná, případně žáci nebyli schopni na ni odpovědět, tak
byla často označována neutrální možnost („nevím
). Třetím způsobem je použití
faktorové analýzy, která kromě rozdělení položek do dimenzí (faktorů) určí, které
položky do dotazníku nepatří na základě jejich vzájemné korelace.
Překódované odpovědi respondentů byly podrobeny faktorové analýze s Varimax rotací a bylo zjištěno 5 dimenzí s vlastním číslem větším než 1,00. Před samotným použitím faktorové analýzy byla ověřována vhodnost jejího použití KaiserMeyer-Olkinovým testem a Bartlettovým testem sféricity. Hodnota KMO testu byla
0,60 a hodnota Bartlettova testu (χ2 = 2 370,31; p < 0,001). Hodnoty testů určují
vhodnost faktorové analýzy. Zjištěné dimenze byly: Přírodopis jako vyučovací předmět (19 položek), Neformální vzdělávání (8 položek), Náročnost (4 položky), Zájem
(4 položky) a Praktické pomůcky a experimenty (4 položky). Tyto dimenze vysvětlovaly 45,16 % celkového rozptylu. Nejvíce ho bylo vysvětleno dimenzí 1 (23,53 %).
Výsledky faktorové analýzy jsou uvedeny v tabulce 1.
Na zjišťování statisticky významných rozdílů mezi skupinami nezávislých proměnných byly použity testy induktivní statistiky. Konkrétně byla použita analýza
rozptylu (ANOVA), v níž demografické položky plnily úlohu nezávislé proměnné
a skóre z postojové části bylo určené jako závislá proměnná. Na zjišťování rozdílů
u nezávislých proměnných, které obsahovaly více než dvě skupiny (ročník, oblíbený
předmět), byl dále použit post-hoc test (Fisherův LSD). U proměnných obsahujících pouze dvě položky (bydliště, pohlaví) nebylo nutno použít post-hoc testy. Při
kategorii oblíbený předmět byly předměty uvedené žáky rozděleny do pěti kategorií:
přírodovědné (přírodopis, chemie, fyzika a zeměpis), technické (matematika a informatika), humanitní (jazyky), výchovné předměty (hudební výchova, výtvarná
výchova a tělesná výchova) a bez zájmu. Uvedené jsou jen předměty, které byly
uvedeny žáky v předvýzkumu.
55
2(1), 2011, p. 49–67
Tab. 1: Výsledky faktorové analýzy
(I) Přírodopis jako
vyučovací předmět
(1) Přírodopis je zajímavější než
ostatní předměty.
(2) Přírodopis mám raději než
ostatní předměty.
(8) Přírodopis je velmi málo
užitečný pro společnost.
(14) Rád bych měl hodiny
přírodopisu co nejčastěji.
(15) Na hodinách přírodopisu se
nudím.
(16) Rád bych učil přírodopis,
když vystuduji.
(21) Na hodinách přírodopisu
používáme mnoho zajímavých
pomůcek.
(22) Učitel nám vysvětluje učivo
přírodopisu velmi zajímavě.
(26) Těším se na hodiny
přírodopisu.
(29) Nemám rád našeho učitele
přírodopisu.
(39) Přírodopis je mi cizí.
(40) Nemám rád čtení
přírodovědných knih.
(42) Hodiny přírodopisu jsou pro
mě velmi zábavné.
(44) Když slyším slovo
„přírodopis
, mám pocit odporu.
(46) Při pokusech se cítím
nervózní.
(47) Nenávidím hodiny
přírodopisu.
nepoužíváme žádné pomůcky.
(50) Přírodopis je zbytečný
předmět.
(52) V hodinách přírodopisu se
vždy dozvím zajímavé věci.
α
0,9
I.
II.
III.
IV.
V.
0,44
0,02
0,00
0,05
0,08
0,52
0,16
0,09
0,14
0,08
0,33
−0,27
0,11 −0,21
0,01
0,49
0,13
0,11 −0,11
0,16
0,71
0,00
0,36
0,11
0,40
0,15 −0,55 −0,03 −0,08
0,65
0,12 −0,12
0,21
0,07
0,51
0,18 −0,02
0,21
0,07
0,45
0,23
0,18 −0,09
0,22
0,56
0,08
0,04
0,22
0,67
0,35
0,14
0,06
0,27 −0,12 −0,04
0,13 −0,15 −0,17
0,30
0,25
0,13
0,03
0,19
0,70
0,12
0,26 −0,08
0,11
−0,29 −0,15 −0,08
0,00
0,53
0,06
0,15
0,70
0,17
0,13
0,04
0,46
0,09
0,09
0,21 −0,04
0,71
0,15
0,22 −0,18 −0,07
0,44
0,30
0,13
56
0,03
0,01
0,21
2(1), 2011, p. 49–67
(II) Neformální vzdělávání
(19) Rád bych se staral o zvířata
na farmě.
(24) Rád sbírám různé kameny.
(25) Rád bych věděl, jak se
vyrábí mléčné produkty, jako je
např. sýr.
(30) Rád sleduji přírodopisné
filmy v televizi.
(31) Návštěva muzea paří mezi
mé oblíbené činnosti.
(33) Rád chodím do ZOO.
(38) Rád chodím do přírody
sbírat houby.
(48) Vědomosti o přírodě jsou
důležité pro porozumění jiným
předmětům.
(III) Náročnost
(9) Co se naučím na hodinách
přírodopisu, tak zvýší mou šanci
na lepší kariéru.
(12) Přírodopis snižuje moje
porozumění přírodě.
(20) Hodiny přírodopisu jsou pro
mě náročné.
(23) Musím se velmi snažit,
abych pochopil učivo
přírodopisu.
α
0,73
I.
II.
III.
0,23
0,45
−0,14
−0,09
0,22
0,53
0,60
0,16
0,10
0,08
−0,12 −0,18 −0,30
0,19
0,40
0,06 −0,11
0,23
0,39
0,02
0,19
0,07
0,62
0,63
−0,03
0,12
0,15
0,12
0,11
0,16
−0,10
0,31
0,08
0,22
0,28
V.
0,17
0,11
0,25
0,23
0,47
0,00
0,10
0,26
−0,03
0,68
0,07
0,05
0,11
0,15
0,65
−0,02 −0,11
0,11
−0,10
0,54
0,07 −0,13
0,05
0,27
0,61 −0,09
0,15
0,23 −0,07
0,59
(IV) Zájem
0,38
(6) Přírodopis může být
−0,08
nápomocný při hledání léku proti
nemocem jako je např. rakovina.
(10) Měli bychom věřit všemu,
−0,02
co nám řeknou přírodovědci.
(35) Přírodopis mě zajímá jen
0,10
kvůli našemu učiteli přírodopisu.
0,23
jsem pod neustálým napětím.
IV.
57
0,24 −0,12
0,51
0,20 −0,07
0,54 −0,15
−0,47
0,10
0,19
0,34 −0,07
2(1), 2011, p. 49–67
(V) Praktické pomůcky
a experimenty
(18) Rád bych dělal pokusy
týkající se přírodopisu doma.
(27) Baví mě dělat přírodopisné
experimenty.
(28) Práce s živým materiálem
na hodinách je velmi zajímavá.
(37) Přírodopisné experimenty
mi pomáhají při rozvoji mých
schopností.
α
0,72
vlastní číslo
rozptyl (%)
Vyřazené položky
(3) Myslím, že co se naučím
v hodinách přírodopisu, tak
zvýší mou šanci na lepší kariéru.
(4) Obsah předmětu přírodopis
je důležitý pro společnost.
(5) Chtěl bych se stát
přírodovědcem.
(7) Nemám rád hodiny
přírodopisu.
(11) Přírodopis je zodpovědný za
environmentální problémy.
(13) Přírodopis mě dělá více
kritickým a skeptickým.
(17) Hodiny přírodopisu jsou
ztrátou času.
(32) Přírodopis je pro mě jeden
z nejjednodušších předmětů.
(34) Přírodopis není v porovnání
s ostatními předměty důležitý.
(36) Pomůcky používané na
hodinách přírodopisu jsou
zajímavé.
(41) Rád bych pracoval ve školní
laboratoři i přes prázdniny.
(45) Můj přístup k přírodopisu je
rozpačitý.
(51) Prázdniny rád trávím
v přírodě.
I.
II.
IV.
V.
0,08
0,25
−0,08
0,26
0,31
0,18
0,22
−0,05 −0,18
0,69
−0,15
0,15
0,02 −0,05
0,80
0,15
0,08
0,01
0,15
0,72
12,24
23,53
4,34
8,36
2,60
4,99
2,24
4,30
2,07
3,99
0,02 −0,22
0,14
0,28
0,06
0,27
0,09
0,07
0,14
0,14
0,22
0,04
−0,14
0,28
0,12
0,18
0,27
−0,11 −0,17
0,05
−0,17 −0,06
III.
0,14
0,22
−0,16
0,26
0,18
0,39 −0,14
0,09
0,44
0,12
0,45 −0,02
0,03
0,06
0,29
0,21
0,11
−0,03
0,14 −0,07
0,10
0,01
−0,04
0,42
0,09
−0,01
0,52
0,45
0,08
0,43
−0,22 −0,05
0,37
0,20 −0,26
0,27
0,09
−0,28
0,10
0,11
0,02
0,05
0,27
α – hodnota Cronbachovo alfa
čísla v závorkách indikují jejich pořadí v dotazníku
58
2(1), 2011, p. 49–67
3.6
Hlavní zjištění
Celkové skóre (x = 3,10) indikovalo neutrální postoj žáků k vyučovacímu předmětu přírodopis. Pro použití vhodných statistických metod byly vypočítány testy
normality (d = 0,05; p > 0,20), jejichž výsledek povolil využití parametrických
statistických metod. Normální rozložení dat je patrné na grafu 1.
Obr. 1: Zobrazení normálního rozložení dat
Ve výsledcích týkajících se postojů žáků k vyučovacímu předmětu přírodopis
nebyl zjištěn statisticky významný rozdíl mezi ročníky (F = 2,32; p = 0,08). Po
použití Fisherova LSD post hoc testu se však ukázal statisticky významný rozdíl
mezi 6. a 7. třídou (p < 0,05), statisticky významný rozdíl se také projevil mezi
6. a 9. třídou (tab. 2). V obou případech žáci šestých tříd mají pozitivnější vztah
k přírodopisu (p < 0,05), jak je vidět na grafu 2.
Obr. 2: Postoje žáků k přírodopisu v závislosti na ročníku
59
2(1), 2011, p. 49–67
Tab. 2: Výsledky analýzy rozptylu pro jednotlivé demografické položky
Proměnná
Pohlaví
Bydliště
Ročník
Oblíbený předmět
Výsledky
analýzy
rozptylu
3,33
chlapci
dívky
4,22*
město
vesnice
2,32
6.
7.
8.
9.
2,52*
p
t
v
h
n
Průměr
Směrodatná
odchylka
3,00
3,25
0,09
0,11
3,17
2,79
0,08
0,17
3,50
2,96
3,20
2,95
0,20
0,12
0,12
0,15
3,46
3,21
3,15
3,06
2,84
0,17
0,15
0,16
0,21
0,12
*p < 0,05
p – přírodovědné předměty; t – technické předměty, v – výchovné předměty;
h – humanitní předměty; n – nevyplněno
Po aplikaci analýzy rozptylu se projevil statisticky významný rozdíl mezi postoji
žáků z města a žáků z vesnice (F = 4,22; p < 0,05). Žáci bydlící ve městě měli
k vyučovacímu předmět přírodopis pozitivnější postoj (graf 3).
Obr. 3: Postoje žáků k přírodopisu v závislosti na jejich bydlišti
60
2(1), 2011, p. 49–67
Obr. 4: Postoje žáků k přírodopisu v závislosti na pohlaví
Obr. 5: Postoje žáků k přírodopisu podle oblíbeného předmětu
Děvčata dosahovala vyššího skóre v porovnání s chlapci (graf 4), ale rozdíl ve
výsledcích nebyl statisticky významný (F = 3,33; p = 0,72).
Vliv oblíbeného předmětu se projevil jako významný faktor ovlivňující postoje
žáků k přírodopisu (F = 2,52; p < 0,05). Použitím Fisherova posttestu byl zjištěn
rozdíl mezi žáky, kteří preferují přírodovědné předměty a žáky, kteří neuvedli žádný
oblíbený předmět (p < 0,05). Žáci uvádějící přírodovědné předměty jako oblíbené
vykazují pozitivnější vztah k přírodopisu než žáci, kteří žádný oblíbený předmět
neuvedli (graf 5).
Při zkoumání vlivu demografických položek na jednotlivé dimenze se vliv bydliště
žáků projevil u dimenze Náročnost. Žáci z vesnice oproti žákům z města považovali
61
2(1), 2011, p. 49–67
Tab. 3: Hodnoty analýzy rozptylu a průměrné skóre demografických položek
Oblast/
Nezávislá proměnná
Přírodopis jako
vyučovací předmět
Neformální
vzdělávání
Náročnost
Bydliště
m
v
3,80
3,15 2,66
0,21
3,20 3,08
4,28*
3,36 2,79
Zájem
0,66
2,91 2,71
Praktické pomůcky
0,61
a experimenty
3,33 3,08
6.
3,67
3,49
3,06
3,42
4,11
Ročník
7.
8.
2,12
2,96 3,10
1,08
2,97 3,31
2,83*
3,04 3,69
2,33
2,75 2,97
2,39
3,08 3,16
9.
2,85
3,12
3,04
2,63
3,34
Pohlaví
ch
d
1,93
2,95 3,23
2,00
3,06 3,34
0,92
3,17 3,38
6,93*
2,67 3,15
1,13
3,17 3,43
Oblíbený předmět
t
v
h
n
2,01
3,51 3,26 3,05 2,97 2,77
2,60*
3,56 3,20 3,50 3,17 2,79
0,94
3,54 3,38 3,38 3,30 3,00
2,93*
2,58 3,43 2,94 2,66 2,73
0,17
3,46 3,25 3,16 3,40 3,25
p
*p < 0,05
m – město; v – vesnice; ch – chlapci; d – dívky; p – přírodovědné předměty;
t – technické předměty, v – výchovné předměty; h – humanitní předměty;
n – nevyplněno
Tab. 4: Korelace mezi dimenzemi
Neformální
vzdělávání
Přírodopis jako vyučovací předmět
Neformální vzdělávání
Náročnost
Zájem
0,55*
Náročnost
Zájem
0,45*
0,15
0,15
0,10
0,15
Praktické
pomůcky
a experimenty
0,32*
0,39*
−0,03
0,08
*p < 0,05
hodnoty indikují sílu vztahu mezi jednotlivými proměnnými
přírodopis za náročnější (tab. 3). Statisticky významný rozdíl se projevil i ve vnímání náročnosti přírodopisu mezi žáky jednotlivých ročníků. Ve srovnání se žáky
ostatních ročníků vnímají žáci osmého ročníku přírodopis jako lehčí. Významný rozdíl ukázaly výsledky mezi chlapci a dívkami u dimenze Zájem. Zájem o přírodopis
se více projevil u dívek. Další statisticky významné rozdíly se ukázaly u nezávislé
proměnné Oblíbený předmět ve vztahu k dimenzím Neformální vzdělávání a Zájem.
Největší zájem o neformální vzdělání s přírodovědným zaměřením mají žáci s oblíbeným přírodovědným a technickým předmětem. Nejmenší zájem mají žáci bez
uvedeného oblíbeného předmětu. Zájem o přírodopis se projevil nejsilněji u žáků
s technickým zaměřením.
Většina zkoumaných vztahů mezi jednotlivými skupinami byla pozitivní, pouze
mezi skupinou Náročnost a skupinou Praktické pomůcky a experimenty byl vztah
slabě negativní (tab. 4). Pozitivně korelovala s ostatními hlavně skupina Přírodopis
jako vyučovací předmět, kde byl vysledován silně pozitivní vztah se všemi skupinami
kromě skupiny Zájem. Nejpozitivnější vztah se jeví mezi skupinou Přírodopis jako
vyučovací předmět a skupinou Neformální vzdělávání. Z toho může vyplývat pozitivní vliv neformálního vzdělávání na postoje k přírodopisu a taky se tento vztah
dá interpretovat opačně – jestli žáci projevují zájem o daný předmět, tak se mu
věnují i ve svém volném čase. Kladný vliv na vnímání přírodopisu může mít pouScientia in educatione
62
2(1), 2011, p. 49–67
žívání pomůcek, jejichž využívání tudíž pozitivně ovlivňuje postoje k přírodopisu.
Z výsledků rovněž vyplývá, že náročnost přírodopisu nemá negativní vliv na postoje
k tomuto vyučovacímu předmětu. Jako pozitivně působící na postoje žáků se ukázalo i používaní pomůcek a experimentování ve výuce ve vztahu k Neformálnímu
vzdělávání.
4
Diskuze
Hlavním cílem bylo navrhnout měrný nástroj pro zjišťování postojů žáků druhého
stupně základní školy k vyučovacímu předmětu přírodopis. Inspirací pro první verzi
dotazníku byly jiné dotazníky, využité při obdobných výzkumech.
První verze dotazníku byla prověřena na vzorku respondentů (n = 75). Na základě jejich výpovědí byl dotazník otestován pomocí Cronbachovo alfa, jehož výsledek ukázal vysokou spolehlivost vytvořeného měrného nástroje. Dále bylo zapotřebí
ověřit vhodnost jednotlivých položek. Na základě výpovědi zadávající učitelky byly
získány informace o položkách, jejichž zodpovězení činilo žákům obtíže. Vhodnost
jednotlivých položek byla ověřována také zjišťováním neutrálních odpovědí u jednotlivých položek. Jestliže se u některé položky často objevovala odpověď „nevím
,
mohlo to indikovat špatné porozumění žáků dané položce. Poslední metodou pro
ověření vhodnosti jednotlivých položek je faktorová analýza, která vyřazuje položky
nekorelující s žádnými jinými položkami dotazníku, popřípadě vyřadí položky, které
jsou zahrnuty do více než jedné dimenze. Na základě těchto tří metod pro zjišťování vhodnosti položek bylo vyřazeno 13 otázek a ve finální verzi dotazníku jich
zůstalo 39.
V práci byl celkově zjištěn neutrální postoj žáků k přírodopisu. Ke stejným výsledkům ve výzkumu došli i Salta a Tzougraki (2004) při zjišťování postojů k jinému
přírodovědnému předmětu, chemii. Další práce od Prokopa, Tuncera a Chudé (2007)
ukázala pozitivní vztah žáků k přírodopisu.
Vliv ročníku se projevil až za použití post hoc testu. Významné rozdíly v postojích byly zjištěny mezi žáky šestých a sedmých tříd, kdy pozitivnější postoje
zaujímali žáci z šestých tříd. Rozdíl se ukázal i mezi žáky šestých a devátých tříd,
s kladným postojem opět u žáků šestých tříd. Prokop, Tuncer a Chudá (2007) ve své
práci zjistili pozitivnější vztah k přírodopisu u mladších žáků, což potvrzuje v naší
práci zjištěné pozitivnější postoje žáků šestých tříd oproti žákům sedmých a devátých tříd. Také Prokop, Prokop a Tunnicliffe (2007) docházejí ke stejným výsledkům,
a to že zájem s věkem klesá. Pokles zájmu je možné vysvětlit i obsahem probíraného
učiva v jednotlivých ročnicích. Zoologická či botanická témata mohou být pro žáky
zajímavější než geologie. Klesající zájem může být také způsoben i mimoškolními
vlivy, jako je například vliv vrstevníků.
Děvčata vnímala přírodopis pozitivněji než chlapci. Lightbody a Durndell (1996)
poukazují na pozitivnější postoje chlapců k přírodovědným předmětům. Schibeci
(1984) a Weinburg (1995) také zjišťují pozitivnější postoje chlapců. Další autoři,
kteří stojí za těmito výsledky, jsou Ramsden (1998), Simpson a Oliver (1985). Posledně jmenovaný autor navíc vztahoval pozitivnější postoje chlapců v děvčatům
ke všem přírodovědným předmětům. Pozitivnější vztah k přírodopisu u děvčat než
u chlapců zjistil Zeidan (2010). Své zjištění odůvodňoval tím, že výzkum byl prováděn v Palestině, kde komunita je velmi konzervativní a ženy nemají tolik svobody
při volbě studia a práce. Proto ženy vnímají možnost vzdělání za důležitější a fakt,
že se mohou vzdělávat, považují za velmi pozitivní. To se tudíž odráží v jejich postojích ke vzdělávání a k biologii. Prokop, Prokop a Tunnicliffe (2007) došli též
63
2(1), 2011, p. 49–67
k závěrům, že dívky mají přírodopis raději než chlapci. Výsledky výzkumů řešících
vliv pohlaví na postoje žáků jsou velmi rozmanité. Autoři uváděli nerozdílné postoje
chlapců a dívek, jiní výzkumníci zjistili pozitivnější postoje na straně dívek, další na
straně chlapců. Proto usuzovali, že hlavním faktorem není vliv pohlaví, ale spíše vliv
dalších faktorů. Postoje ovlivňuje výchova v rodině, školní prostředí, úspěch nebo
učitel. Případně se vlivy pohlaví prolínají s těmito dalšími faktory a vzájemně se
ovlivňují.
Při zjišťování vlivu bydliště na postoje žáků se ukázal pozitivnější vztah k přírodopisu u žáků z města. Příčinou může být, že žáci z vesnice mohou mít jako své
domácí povinnosti péči o hospodářská zvířata, popřípadě další činnosti, které souvisejí s přírodou. Vzhledem k tomu mohou mít negativnější postoje ve srovnání s žáky
z města, kteří k přírodě nemají tak blízko, a ta může pro ně znamenat více relaxační
a oddechovou činnost.
Zeidanova (2010) práce žádný vliv bydliště žáků na postoje k přírodopisu neukázala, což se neshoduje s výsledky této práce. Rozdíl může být způsoben rozdílnými
sociokulturními podmínkami, v kterých výzkumy proběhly.
Z výpočtů vyplynulo, že žáci osmého ročníku považují (oproti žákům ostatních
ročníků) přírodopis za snazší. To může být zapříčiněno obsahem učiva. V osmém
ročníku se na základních školách probírá biologie člověka. Toto téma je žákům blízké
a je pro ně zajímavé, což se možná v postojích k přírodopisu projevilo.
Náklonnost k neformálnímu vzdělání, mající souvislost s přírodovědnými předměty, projevili žáci s oblíbeným přírodovědným a technickým předmětem, což ukazuje jejich silné přírodovědné zaměření. Projevili také největší zájem o studium
přírodopisu. Na druhé straně tito žáci oproti ostatním žákům považovali přírodopis
za obtížnější. Ukázalo se, že ti, kteří vykazovali pozitivnější vztah k přírodopisu,
ve větší míře vykonávali činnosti související s neformálním vzděláváním. Také vyplynulo, že podle žáků, kteří mají rádi přírodopis, je tento předmět méně náročný.
Ti také rádi využívají různé pomůcky a zabývají se experimenty ve vyučovacích
hodinách. Žáci, kteří mají oblibu v neformální činnosti týkající se přírodovědného
zaměření, rádi využívají praktické pomůcky a experimenty.
5
Závěr
Jedním z přínosů příspěvku je vytvořený měrný nástroj, který byl ověřen v předvýzkumu. Nástroj slouží ke zjišťování postojů žáků druhého stupně základní školy
k vyučovacímu předmětu přírodopisu.
Prověřování vytvořeného dotazníku na skupině respondentů přispělo k poznání
rozdílů mezi vybranými proměnnými (pohlaví, bydliště, ročník, oblíbený předmět).
Žáci prokázali k přírodopisu neutrální postoj. K dosáhnutí pozitivnějších postojů může přispět využívání netradičních metod výuky, zvýšení podílu neformálního
vzdělávání nebo zařazení výuky mimo školu, zajištění bližšího a těsnějšího kontaktu
žáků s obsahem přírodopisu. Jestliže si žáci propojí informace získané v hodinách
přírodopisu se svým každodenním životem a dokážou je využít v praxi, je zde větší
šance, že přírodopis budou vnímat pozitivněji.
Žáci z města v porovnání se žáky z vesnice vnímali přírodopis pozitivněji. Rozdíl se projevil i mezi postoji dívek a chlapců. Tyto odlišnosti by měly být stírány
a postoje by měly být sjednoceny. Zjištěné rozdíly jsou jenom předběžné, cílem bylo
ověřit výzkumný nástroj.
Někteří žáci neuvedli do dotazníku žádný oblíbený předmět. Jejich postoje jsou
vůči přírodopisu negativnější ve srovnání s těmi, kdo uvedli oblíbený přírodovědný
64
2(1), 2011, p. 49–67
předmět. Není nutné ovlivnit tyto žáky tak, aby přírodopis, popřípadě jiný přírodovědný předmět vnímali jako nejoblíbenější. Ovšem snahou společnosti by mělo být
zapůsobit na žáky tak, aby se k nějakému předmětu přiklonili. Jestliže žáka již na
základní škole nezaujme nic, žádný předmět, pak může mít potíže s rozhodováním
při volbě dalšího vzdělávání. Také to může svědčit o nevyhraněnosti žáka a o jeho
nezájmu o vzdělání.
Literatura
AHTEE, M.; JOHNSTON, J. Comparing primary student teachers‘ attitudes, subject knowledge and pedagogical content knowledge needs in a physics activity. Teaching and Teacher Education. 2006, vol. 22, no. 4, s. 503–512.
ALTMANN, A. Úvod do didaktiky biologie. Praha : SPN, 1974.
ALTMANN, A. Metody a zásady ve vučování biologie. Praha : SPN, 1975.
ANGELL, C.; GUTTERSRUD, Ø.; HENRIKSEN, E. K.; ISNES, A. Physics: Frightful, But Fun Pupils‘ and Teachers‘ Views of Physics and Physics Teaching. Science
Education. 2004, vol. 88, no. 5, s. 683–706.
EAGLY, A.; CHAIKEN, S. Attitudes structure and function. In D. T. Gilbert,
S. T. Fiske a G. Lindzey eds., The handbook of social psychology. New York :
McGraw-Hill, 1998, 99, s. 269–322.
GAGNÉ, R. M.; BRIGGS, L. J. Principles of Instructional Design. New York : Holt,
Rinehart and Winston, 1974.
HAVARD, N. Student attitudes to studying A-level sciences. Public Understanding
of Science. 1996, vol. 5, no. 4, s. 321–330.
HEWSTONE, M.; STROBE, W. Sociální psychologie: Moderní učebnice sociální
psychologie. Praha : Portál, 2006. 776 s.
HOLBROOK, J. Increasing the Relevance of Science Education: The Way Forward.
Science Education International. 2003, vol. 14, no. 1, s. 5–13.
JONES, M. G.; HOWE, A.; RUA, M. J. Gender differences in students‘ experiences, interests, and attitudes toward science and scientists. Science Education. 2000,
vol. 84, no. 2, s. 180–192.
KOBALLA, T. R.; CRAWLEY, F. E. The influence of attitude on science teaching
and learning. School Science and Mathematics. 1985, vol. 85, no. 3, s. 222–232.
KOHOUTEK, R. Základy sociální psychologie. Brno : Akademické nakladatelství
CERM, 1998, 182 s.
KRECH, D.; CRUTCHFIELD, R. S.; BALLACHEY, E. T. Člověk ve společnosti:
Základy sociálnej psychológie. Bratislava : SPN, 1968.
LIGHTBODY, P.; DURNDELL, A. The masculine image of careers in science and
technology – fact or fantasy. British Journal of Educational Psychology. 1996, vol. 66,
no. 2, s. 231–246.
65
2(1), 2011, p. 49–67
NUNNALLY, J. C. Psychometric theory (2nd ed.). New York : McGraw-Hill, 1978.
640 s.
OPPENHEIM, A. N. Questionnaire design, interviewing and attitude measurement.
London : Continuum International Publishing Group, New Edition, 1999. 312 s.
ORMEROD, M. The ‘social implications’ factor in attitudes to science. British Journal of Educational Psychology. 1971, vol. 41, no. 3, pp. 335–338.
ORMEROD, M. B.; DUCKWORTH, D. Pupils’ attitudes to science. Windsor :
NFER Publishing, 1975.
OSBORNE, J. F.; SIMON, S.; COLLINS, S. Attitudes towards Science: A Review
of the Literature and its Implications. International Journal of Science Education.
2003, vol. 25, no. 9, s. 1 049–1 079.
PROKOP, P.; PROKOP, M.; TUNNICLIFFE, S. D. Is biology boring? Student
attitudes toward biology. Journal of Biological Education. 2007, vol. 42, roč. 1,
s. 36–39.
PROKOP, P.; TUNCER, G.; CHUDÁ, J. Slovakian students’ attitudes toward biology. Eurasia Journal of Mathematics, Science & Technology Education. 2007, vol. 3,
no. 4, s. 287–295.
RAMSDEN, J. M. Mission impossible? Can anything be done about attitudes to
science? International Journal of Science Education. 1998, vol. 20, no. 2, s. 125–137.
SALTA, K.; TZOUGRAKI, C. Attitudes toward chemistry among 11th grade students in high schools in Greece. Science Education. 2004, vol. 88, no. 4, s. 535–547.
SCHIBECI, R. A. Attitudes to science: an update. Studies in Science Education.
1984, vol. 11, no. 1, s. 26–59.
SIMPSON, R. D.; OLIVER, J. S. Attitude toward Science and Achievement Motivation Profiles of Male and Female Science Students in Grades Six through Ten.
Science Education. 1985, vol. 69, no. 4, s. 511–526.
STARK, R.; GRAY. D. Gender preferences in learning science. International Journal
of Science Education, 1999, vol. 21, no. 6, s. 633–643.
TRUMPER, R. Factors Affecting Junior High School Students’ Interest in Biology.
Science Education International. 2006, vol. 17, no. 1, s. 31–48.
WEINBURG, M. Gender differences in student attitudes toward science: A meta
analysis of the literature from 1970 to 1991. Journal of Research in Science Teaching.
1995, vol. 32, no. 4, s. 387–398.
WHITFIELD, R. C. Educational research & science teaching. School Science Review. 1979, vol. 60, no. 2, s. 411–430.
WYER, R. S.; SRULL, T. K. Person memory and judgment, Psychological Review.
1989, vol. 96, no. 1, s. 58–83.
YARA, P. O. Students’ attitude towards mathematics and academic achievement
in some selected secondary schools in southwestern Nigeria. European Journal of
Scientific Research. 2009, vol. 36, no. 3, s. 336–341.
66
2(1), 2011, p. 49–67
ZEIDAN, A. The relationship between grade 11 Palestinian attitudes toward biology
and their perceptions of the biology learning environment. International Journal of
Science and Mathematics Education. 2010, vol. 8, no. 5, s. 783–800.
PaedDr. Milan Kubiatko, PhD., Jana Vlčková – E-mail: [email protected]
Institut výzkumu školního vzdělávání, Pedagogická fakulta MU
Poříčí 31, 603 00 Brno
67
2(1), 2011, p. 49–67
VÝZKUMNÁ SDĚLENÍ
POSTOJE ŽÁKŮ 2. STUPNĚ ZÁKLADNÍCH
ŠKOL K VYUČOVACÍMU PŘEDMĚTU
ZEMĚPIS
Milan Kubiatko, Kateřina Mrázková, Tomáš Janko
Anotace: Zeměpis je důležitý vyučovací předmět, který popisuje a vysvětluje rozmístění
přírodních a společenských jevů na planetě Zemi a zabývá se otázkami spojenými s životním
prostředím a přírodou. V předkládané studii je prezentován výzkum zaměřený na zjištění
postojů českých žáků základních škol k vyučovacímu předmětu zeměpis. Výzkumný vzorek
tvoří 540 žáků ze šesti základních škol. Výzkum byl zaměřen na zjištění vlivu pohlaví, třídy
a oblíbeného předmětu na postoje žáků k zeměpisu ve čtyřech dimenzích: zeměpis jako vyučovací předmět, zeměpis a přírodní prostředí; významnost zeměpisu; zájem o zeměpis. Výsledky
ukázaly, že třída a oblíbený předmět významně ovlivňují postoje žáků k zeměpisu, zatímco vliv
pohlaví prokázán nebyl. V příspěvku jsou také představeny návrhy pro pedagogickou praxi.
Klíčová slova: dotazník, postoje, zeměpis, žáci základních škol.
Key words: questionnaire, attitudes, geography, lower secondary school pupils.
1. Úvod
Postavení zeměpisu v kurikulu
je v mnoha zemích různé. Zatímco například v USA je zeměpis součástí humanitních
věd – „social studies“, podle Rámcového
vzdělávacího programu pro základní vzdělávání, aktuálně platného kurikulárního
dokumentu pro české vzdělávání, patří
zeměpis mezi přírodovědné předměty – viz
jeho zařazení do vyučovací oblasti Člověk
a příroda spolu s biologií, chemií a fyzikou. Zeměpis má mezi přírodními vědami
jedinečnou pozici, a to především díky
svému přírodovědnému a společenskému
charakteru a jeho úzké vazbě na lidskou
společnost. Zabývá se nejen prostorovým
rozmístěním přírodních jevů a vztahy mezi
nimi, ale také jejich vlivem na člověka a společnost a naopak. Porozumění zeměpisu tak
vede ke správnému zacházení s přírodou
a jejímu využívání a k pochopení různých
přírodních zákonitostí.
Výuka zeměpisu má velký potenciál
vysvětlit žákům základní jevy v okolním
PEDAGOGIKA roč. LXI, 2011
neustále se měnícím světě, které vyplývají
ze vztahů mezi přírodou a člověkem. Jak
ale bylo zjištěno, tento potenciál je možné
naplnit pouze tehdy, pokud má žák o daný
vyučovací předmět skutečný zájem. Zájem
žáků o vyučovací předmět vychází z jejich
postojů k tomuto předmětu (Jones; Howe;
Rua 2000, Sack; Peterson 1998). Přestože
zeměpis jako vyučovací předmět je tradiční
součástí českého vzdělávání, výzkumů zabývajících se postoji studentů/žáků k tomuto
předmětu v České republice je velice málo.
V rámci tohoto příspěvku je na zeměpis
nahlíženo jako na přírodovědný vyučovací
předmět.
2. Teoretická východiska
Některé výzkumy ukázaly, že
studenti jsou motivováni se učit, pokud
osnova vyučovacího předmětu je zajímavá,
propojená s každodenním životem a užitečná pro jejich život a budoucí rozvoj.
Rozvoj pozitivních postojů k vyučovacímu
předmětu je jedním ze základních cílů
257
kurikula (Koballa; Crawley 1985), protože
zájem o přírodovědné předměty postupně
upadá (Osborne 2003). Postoj obecně může
být ovlivněn mnoha faktory, například
předchozí zkušeností nebo vlivem společnosti. Postoje k přírodním vědám mohou
být definovány jako: „... pozitivní nebo
negativní vztah k přírodním vědám jako
školním předmětům …“ (Morell; Lederman
1998). Weinburgh (1995) zjistil, že mezi všemi proměnnými, které mohou ovlivňovat
postoje k přírodním vědám, je nejvlivnější
proměnou gender – pohlaví. Výzkumů
zaměřených na rozdíly v postojích k přírodním vědám mezi muži a ženami bylo
provedeno mnoho. Některé studie ukázaly,
že muži mají kladnější postoj k přírodním
vědám než ženy a že muži častěji pokračují
ve studiu přírodních věd a v jejich následném vyučování.
Najít současné studie zabývající se postoji
k zeměpisu je velice obtížné (Biddulph;
Adey 2004). Dostupné tak jsou pouze
starší výzkumy. Brook (1977) zkoumal
postoje k zeměpisu u učitelů středních
škol a studentů vysokých škol. Hlavními
proměnnými, které mohou ovlivnit postoje
k zeměpisu, byly zejména stupeň vzdělání
a pohlaví. McTeer (1979) zkoumal, jak studenti středních škol hodnotí zeměpis v porovnání s ostatními vyučovacími předměty.
Ukázalo se, že zeměpis je mezi ostatními
předměty hodnocen velice špatně. Klein
(1995) analyzoval vliv zeměpisných instruktážních vyučovacích metod na postoje žáků
k zeměpisu jako školnímu předmětu ve státě
Texas, v USA. Výsledky ukázaly, že žáci
mají negativní postoj k zeměpisu, dokonce
zeměpis byl hodnocen jako nejméně oblíbený vyučovací předmět. Autor také zjistil, že
pozitivnější vztah k zeměpisu mají chlapci
v porovnání s dívkami. Z novějších studií
uveďme například Biddulpha a Adeyho
(2004), kteří se ve svém výzkumu zabývali
258
otázkou, jak je zeměpis zábavný a jaké je
jeho využití pro žáky v Anglii. Výsledky
ukázaly, že například skupinová práce, praktické vyučovací metody nebo využití ICT
jsou vhodné nástroje, jak zvýšit zábavnost
zeměpisu pro žáky. Gökce (2009) se zaměřil
ve svém výzkumu na hlavní aspekty zeměpisného vyučování, které mohou postoje
k zeměpisu ovlivňovat. Hlavními problémy
podle Gökceho se jeví to, že v zeměpisném
vyučování jsou neadekvátní vyučující, výuku zeměpisu negativně ovlivňuje přeřazení
některých zeměpisných kurzů a studenti
učitelství mají malou motivaci.
3. Cíle výzkumu
a výzkumné otázky
V této studii jsme zkoumali
postoje žáků k vyučovacímu předmětu
zeměpis a jejich mimoškolní zájmy, které
jsou se zeměpisem spojené. Právě informace
o zájmech studentů mohou učitelům pomoci vypracovat vhodné výukové strategie
a prohloubit tím zájem studentů o daný
předmět.
V našem výzkumu jsme se zabývali
vlivem různých proměnných (pohlaví,
třída a oblíbený předmět) na postoje žáků
k zeměpisu. K nejvýznamnějším proměnným výzkumu patří pohlaví. Ale výzkumy,
jež se zabývají postoji k přírodovědným
předmětům s ohledem na pohlaví, podávají
nejednotné výsledky. V jedné studii mají
pozitivnější postoje k přírodovědným předmětům chlapci, zatímco v jiném výzkumu je
tomu naopak. V našem výzkumu se snažíme
zjistit, zda rozdíl mezi chlapci a děvčaty
existuje nikoli obecně, ale pouze v regio
nu České republiky. Ve většině případů
byly zjištěny pozitivnější postoje u chlapců.
Téměř žádná výzkumná práce se nezabývá vlivem oblíbeného předmětu na postoje
respondentů k danému předmětu. Prokop,
Prokop a Tunnicliffe (2007) uvádějí kladný
vliv zájmů na utváření postojů – čím má
žák větší zájem o daný předmět, tím je jeho
postoj k tomuto předmětu pozitivnější.
Důležitou roli v postojích k přírodovědným
předmětům hraje také věk. Řada studií
ukazuje, že s vyšším věkem se pozitivní
postoje snižují. Zajímalo nás, zda tento
pokles zaznamenáme také u českých žáků
základních škol.
Pro dotazníkové šetření byly stanoveny
tyto výzkumné otázky:
1. Jsou rozdíly v postojích k zeměpisu
s ohledem na pohlaví respondentů?
2. Jsou rozdíly v postojích k zeměpisu
s ohledem na oblíbený předmět?
3. Ovlivňuje třída postoje žáků k zeměpisu?
V rámci výzkumného šetření se ověřovaly následující výzkumné hypotézy, které
vycházejí ze zdrojů uvedených v teoretické
části:
1. Chlapci mají pozitivnější postoje ke geografii než dívky.
2. Žáci, kteří mají oblíbený předmět z oblasti přírodovědných předmětů, dosahují
vyššího skóre v postojích k zeměpisu
v porovnání s žáky, kteří mají oblíbené
předměty z jiných oblastí.
3. Mladší žáci dosahují vyššího skóre
v postojích k zeměpisu v porovnání se
staršími žáky.
4. Metody
4.1 Výzkumný vzorek
Výzkumný vzorek se skládá
z 540 žáků ze šesti základních škol. Z nich
byla 2 gymnázia, s průměrným počtem
žáků ve třídě (n = 30). Další tři školy byly
základní školy městského typu s přibližným
počtem žáků ve třídě (n = 20). Poslední část
výzkumného vzorku tvořili žáci malé školy
z obce blízko Brna, kde přibližný počet žáků
ve třídě nepřesáhl 15. Do výzkumu byly
zapojeny dvě brněnské školy, ostatní čtyři
byly z okolních měst. Ve všech případech
administrovali učitelé dotazník všem žákům
ve třídě. Účastníci výzkumného šetření byli
ve věku 11–15 let (x̄ = 13,04; SD = 1,18).
Všichni účastníci navštěvovali druhý stupeň
základních škol. Z výzkumného vzorku bylo
94 žáků šestých tříd, 165 žáků sedmých tříd,
155 žáků osmých tříd a 126 žáků devátých
tříd. Podle oblíbeného předmětu byli žáci
rozděleni do pěti skupin: 1. Přírodovědné
předměty (biologie, chemie, fyzika a zeměpis) 2. Technické předměty (matematika, informatika); 3. Společenskovědní předměty
(dějepis, český jazyk a cizí jazyky, občanská
výchova, výtvarná výchova a hudební výchova); 4. Zdravovědné předměty (tělesná
výchova a výchova ke zdraví); 5. Studenti,
kteří nemají oblíbený předmět. Nejvíce
studentů patřilo do skupiny s oblíbenými
společenskovědními předměty (n = 188).
Naopak nejméně studentů bylo ve skupině bez oblíbeného předmětu (n = 67).
Žáků, kteří označili zeměpis jako oblíbený
předmět, bylo málo (n = 32), proto bylo
upřednostněno rozdělení do skupin podle oblíbených předmětů. Toto rozdělení
podpořily také výsledky sekundárního
porovnání žáků, majících zeměpis jako
oblíbený předmět, s ostatními žáky. Ty se
lišily jen o málo setin od výsledků, kdy byli
porovnáváni žáci podle skupin oblíbených
předmětů (viz kapitola Výsledky).
4.2 Výzkumný nástroj
Postoje žáků k vyučovacímu
předmětu zeměpis byly měřeny na škálové
stupnici Likertova typu s pěti možnostmi
odpovědí. Jednotlivé položky dotazníku
byly převzaty z dotazníku měřícího postoje
k biologii (Prokop; Prokop; Tunnicliffe
2007). Z důvodu inspirace jiným výzkumným šetřením jsou výsledky výzkumu
autorů Prokop, Prokop a Tunnicliffe (2007)
259
ve stručné formě prezentovány a porovnávány s našimi výsledky v kapitole Diskuze.
Dotazník je rozdělen do dvou částí. První
část je tvořena položkami zjišťujícími demografické údaje, jako jsou pohlaví, věk,
třída, oblíbený předmět. Druhou část tvoří
položky zjišťující postoje žáků k zeměpisu.
Pořadí jednotlivých položek bylo náhodné, položky s podobnou tematikou nebyly
seskupeny. Dotazník se skládal celkem
z 27 položek, na které účastníci výzkumu
odpovídali na pětipoložkové škálové stupnici od 1 (zcela nesouhlasím) po 5 (zcela
souhlasím). Položky v dotazníku měly
pozitivní (Zeměpis mám raději než ostatní
předměty.) i negativní význam (Domnívám
se, že ve srovnání s ostatními vyučovacími
předměty není zeměpis důležitý.) (Oppenheim 1999). Negativně hodnocené položky
byly při zpracování kódovány v opačném
pořadí. Absolutní skóre jednotlivých res
pondentů ukázalo postoj žáků k zeměpisu.
Nízké skóre vyjadřovalo relativně negativní
postoj k zeměpisu a vysoké skóre vyjadřovalo relativně pozitivní postoj k zeměpisu.
Validita dotazníku byla založena na odborném posouzení experty z oblasti přírodovědného vyučování a experty na tvorbu
dotazníku. Experti byli požádáni, aby
zkontrolovali, zda jednotlivé položky dotazníku jsou relevantní k cíli výzkumu. Revize
dotazníku byla založena právě na komentářích a doporučeních expertů. Plná verze
dotazníku je dostupná na webové adrese
www.kubiatko.eu.
4.3 Průběh výzkumu
Dotazníky byly administrovány na šesti základních školách v České
republice. Žáci byli ujištěni, že dotazník
260
je anonymní, nejde o žádný test, ale o výzkumný nástroj zkoumající jejich postoje
k zeměpisu. Pořadí administrovaných dotazníků bylo náhodné. Žákům nebyl dán
žádný časový limit na vyplnění dotazníku,
doba odpovídání ale nepřesáhla 20 minut.
Distribuce dotazníků byla zajištěna učiteli,
kteří byli instruováni o účelu a způsobu
vyplňování dotazníků. Všechny dotazníky
(n = 540) byly vyplněny správně a byly
zahrnuty do analýzy.
4.4 Statistické zpracování
Výsledky dotazníkového šetření, zaměřeného na postoje žáků k zeměpisu,
byly následně zpracovány pomocí faktorové
analýzy s Varimax rotací. Byly odvozeny čtyři dimenze s hodnotou vlastního čísla větší
než 1,0: 1. Zeměpis jako školní předmět
(5 položek); 2. Zeměpis a přírodní prostředí
(6 položek); 3. Významnost zeměpisu (5 položek); 4. Zájem o zeměpis (9 položek). Tyto
čtyři specifické oblasti vysvětlily 44,28 %
rozptylu. Dvě položky s faktorovým skórem
nižším než 0,30 byly z další analýzy vyjmuty
(Anastasi; Urbina 1996) (tabulka 1). Vhodnost použití faktorové analýzy jako nástroje
pro analýzu dat byla učiněna na základě
Kaiser-Meyer-Olkinonova (KMO) měření.
Hodnota KMO je 0,90, což poukazuje na to,
že parciální korelace jsou dostatečné, aby
bylo možné použít faktorovou analýzu
(Dziuban; Shirkey 1974). Bartlettův test
sféricity byl použit pro testování nulové
hypotézy. Sledovaná hladina významnosti je
vysoká (χ2 = 4116,14; df = 351; p < 0,001).
Na základě těchto výsledků jsme zamítli
nulovou hypotézu. Tyto indikátory nám
umožňují pro statistické zpracování dat
použít faktorovou analýzu.
Tabulka 1: Faktorová analýza a hodnoty reliability pro jednotlivé dimenze
(I) Zeměpis jako školní předmět
α
I
II
III
IV
0,72
1. Zeměpis mám raději, než ostatní předměty.
0,58
0,06
0,23
0,27
4. Hodiny zeměpisu jsou pro mě náročné.
0,62
0,02
0,06
0,24
6. Hodiny zeměpisu bych chtěl/a mít častěji.
0,59
0,13
0,22
0,24
16. Abych porozuměl/a zeměpisnému učivu,
musím se více soustředit.
27. Domnívám se, že zeměpis je jeden
z nejlehčích vyučovacích předmětů.
0,63
-0,05
-0,16
-0,20
0,69
0,10
0,11
0,17
0,27
0,32
0,19
0,08
-0,06
0,62
0,21
0,13
0,08
0,59
-0,09
-0,09
0,22
0,39
0,28
-0,14
0,15
0,60
0,23
0,17
0,01
0,67
-0,03
0,27
-0,02
0,11
0,59
0,16
0,03
0,07
0,67
0,17
0,20
0,14
0,65
0,04
0,08
0,10
0,32
0,34
-0,10
0,28
0,39
0,28
5. V hodinách zeměpisu dochází k rozvoji
mých vědomostí a dovedností.
0,10
0,17
0,22
0,38
8. V hodinách zeměpisu se nudím.
0,13
0,10
0,11
0,67
9. Výklad učitele v hodinách zeměpisu je pro
mě zajímavý.
0,11
0,28
0,12
0,69
(II) Zeměpis a přírodní prostředí
0,66
3. Zeměpis a příroda jsou mně cizí.
10. Zeměpisné poznatky mohou pomoci při
řešení problémů souvisejících s přírodním
prostředím.
17. Příroda je důležitou součástí lidského
života.
18. Po dokončení studia bych chtěl/a pracovat
v oblasti přírodních věd.
23. Procesy probíhající v přírodě považuji
za zajímavé.
24. Domnívám se, že vyučovací předmět
zeměpis dokáže objasnit působení člověka
na přírodu.
(III) Významnost zeměpisu
0,67
7. Vědomosti ze zeměpisu jsou důležité pro
porozumění jiným vyučovacím předmětům.
11. Poznatky ze zeměpisu využívám
v každodenním životě.
12. Poznatky ze zeměpisu využiji ve svém
budoucím zaměstnání.
15. Domnívám se, že ve srovnání s ostatními
vyučovacími předměty není zeměpis důležitý.
26. Domnívám se, že vyučovací předmět
zeměpis mně umožňuje pochopit myšlení
a chování příslušníků jiných kultur.
(IV) Zájem o zeměpis
0,84
261
Pokrač. tabulky 1
13. Zeměpis mě zajímá, protože máme
kvalitního učitele/učitelku.
14. Mapy, atlasy a glóby využívané v hodinách
zeměpisu mě zajímají.
0,09
0,11
0,12
0,78
-0,02
0,14
0,32
0,45
20. Nemám rád/a hodiny zeměpisu.
0,29
0,12
0,14
0,62
21. Nemám rád/a mého učitele/učitelku
zeměpisu.
22. V hodinách zeměpisu používáme hodně
zeměpisných pomůcek.
25. Výukové materiály (knihy, časopisy, video,
suvenýry ad.) související se zeměpisem mi
připadají zajímavé.
0,12
0,10
-0,07
0,75
-0,17
0,01
0,29
0,44
0,15
0,22
0,21
0,36
2,0
vlastní číslo
% vysvětleného rozptylu
6,90
2,04
1,78
1,24
25,57
7,54
6,58
4,59
7,5
Vymazané položky
2. Na hodinách zeměpisu nepoužíváme žádné
pomůcky.
19. Poznatky ze zeměpisu nejsou pro
každodenní život potřebné.
-0,03
0,06
0,11
0,13
-0,09
0,11
0,20
0,22
α – Cronbachovo alfa
Čísla položek jsou identická s čísly položek
v dotazníku.
Pomocí koeficientu Cronbachovo alfa
byla zjišťována míra spolehlivosti postojů
k zeměpisu. Hodnota spolehlivosti použitého
dotazníku byla (α = 0,87), což ukazuje vysokou míru spolehlivosti dotazníku (Nunnaly
1987). Vysoká hodnota spolehlivosti našeho
dotazníku znamená, že nástroj použitý pro
zjištění postojů žáků k zeměpisu je spolehlivý
a je vhodné využít ho pro následnou analýzu.
Hodnoty Cronbachova alfa pro jednotlivé
specifické oblasti jsou uvedeny v tabulce 1.
U dvou oblastí byla hodnota míry spolehlivosti nižší než 0,70, ale jak uvádí studie Dhindsa
a Chunga (2003), jestliže se míra spolehlivosti
pohybuje mezi 0,59–0,75, lze danou oblast
považovat za spolehlivou. Tyto studie umož-
262
ňují považovat všechny čtyři dimenze za spolehlivé. Relativně nízká hodnota reliability
může být pravděpodobně způsobená nižším
počtem položek v prvních třech kategoriích
v porovnání s poslední. Dané zjištění je totožné i s teorií, kde klesá hodnota reliability
s klesajícím počtem položek (Cortina 1993).
Z metod induktivní statistiky byla použita
analýza rozptylu (ANOVA), kde skóre za celý
dotazník a skóre za specifické oblasti byla
stanovena jako závislá proměnná, a demografické položky (pohlaví, třída a oblíbený
předmět) jako nezávislé kategorické proměnné. Pro zjištění rozdílu mezi skupinami nezávislých proměnných jsme použili
Tukeyho post-hoc test, a to konkrétně pro
analýzu nezávislých proměnných třída a oblíbený předmět, protože tyto dvě proměnné
zahrnovaly více než dvě skupiny, konkrétně
čtyři třídy (šestá, sedmá, osmá, devátá) a pět
skupin v rámci oblíbených předmětů (viz
podkapitola Výzkumný vzorek). Výsledky ukázaly statisticky významné rozdíly
na rovině: p < 0,05; p < 0,01; p < 0,001.
Ve výsledkové části jsou používány následovné zkratky (df – počet stupňů volnosti;
x̄ – průměrné skóre; SD – směrodatná odchylka; F – hodnota analýzy rozptylu; p – hladina
významnosti).
5. Výsledky
5.1 Postoje k zeměpisu
(obecně)
Celkové průměrné skóre postojů
žáku k zeměpisu bylo 3,36. To znamená,
že hodiny zeměpisu mohou být pro žáky
zajímavé a důležité, ale nikoli obtížné. Toto
naše tvrzení odráží fakt, že žáci dosáhli skóre
vyššího než 3,00 ve všech čtyřech dimenzích.
Nebyl nalezen statisticky významný rozdíl
v postojích mezi chlapci a děvčaty (F = 0,94;
p = 0,32), přestože chlapci dosáhli vyššího
skóre (x̄ = 3,38; SD 0,04) v postojích k zeměpisu v porovnání s děvčaty (x̄ = 3,34;
SD = 0,03). Statisticky významný rozdíl byl
nalezen mezi třídami (F = 10,21; p < 0,001).
Nejvyššího skóre dosáhli žáci šestých tříd,
naproti tomu žáci devátých tříd dosáhli
nejnižšího skóre (tabulka 2). Tukeyho post-hoc test ukázal, že žáci devátých tříd dosáhli
významně nižšího skóre v porovnání se
všemi ostatními třídami (devátá versus osmá
p < 0,05; devátá versus sedmá a devátá versus šestá p < 0,001). Žáci šesté třídy dosáhli
významně vyššího skóre v porovnání s žáky
osmých tříd (p < 0,05).
Vliv oblíbeného předmětu na postoje
žáků k zeměpisu byl významný (F = 6,07;
p < 0,001). Žáci, kteří měli oblíbený předmět
z oblasti přírodovědných předmětů, dosáhli
vyššího skóre v porovnání s žáky s oblíbeným
předmětem z jiné oblasti (tabulka 2). Tukeyho
post-hoc test ukázal, že žáci bez oblíbeného
předmětu dosáhli významně nižšího skóre
než žáci s oblíbeným předmětem z jakékoli
oblasti, v porovnání s oblíbenými technickými a zdravovědnými předměty (p < 0,05),
společenskovědními předměty (p < 0,01)
a s přírodovědnými předměty (p < 0,001).
Tabulka 2: Průměrné skóre postojů žáků k zeměpisu s ohledem na ročník a oblíbený předmět
x̄
SD
6. ročník
3,53
0,06
7. ročník
3,44
0,04
8. ročník
3,34
0,04
9. ročník
3,15
0,05
technické předměty
3,35
0,06
zdravovědné předměty
3,36
0,04
společenskovědní předměty
3,38
0,05
přírodovědné předměty
3,55
0,06
bez oblíbeného předmětu
3,10
0,07
třída
oblíbený předmět
x̄ – průměrné skóre
SD – směrodatná odchýlka
5.2 Statistická analýza
jednotlivých stanovených
dimenzí
Zeměpis jako školní předmět
Použitím trojcestní analýzy
rozptylu se zjistil významný vliv pohlaví
(F = 6,45; p < 0,05) a oblíbeného předmětu
263
(F = 3,28; p < 0,05). Chlapci dosahovali vyššího skóre (x̄ = 3,10; SD = 0,06) v porovnání
s dívkami (x̄ = 2,89; SD = 0,06) (graf 1).
Žáci, kteří označili oblíbený předmět ze
skupiny přírodovědných předmětů, dosáhli
nejvyššího skóre (x̄ = 3,25; SD = 0,11), a žáci
bez oblíbeného předmětu dosáhli nejnižšího skóre (x̄ = 2,72; SD = 0,10) (graf 2).
Významný rozdíl nebyl zjištěn u ročníku
(F = 2,14; p = 0,09).
Graf 1: Průměrné skóre v kategorii „Zeměpis jako školní předmět“ s ohledem na pohlaví
Graf
Průměrné
skóre
v kategorii
„Zeměpis
jako školní
předmět“
s ohledem
Graf
2: 2:
Průměrné
skóre
v kategorii
„Zeměpis
jako školní
předmět“
s ohledem
na oblíbený
Graf
skóre předmět
v kategorii „Zeměpis jako školní předmět“ s ohledem na oblíbený
2: Průměrné
na oblíbený
předmět
předmět
e
Zeměpis a přírodní prostředí
Třída (F = 2,93; p < 0,05) a oblíbený předmět (F = 5,64; p < 0,001) byly proměnnými, které
Třída (F = 2,93; p < 0,05) a oblíbený předmět (F = 5,64; p < 0,001) byly proměnnými, které
264
významně ovlivňovaly postoj žáků k zeměpisu. Nejmladší žáci dosáhli nejvyššího skóre ( x =
významně ovlivňovaly postoj žáků k zeměpisu. Nejmladší žáci dosáhli nejvyššího skóre ( x =
3,73; SD = 0,07). Nejnižší skóre bylo zjištěno u nejstarších respondentů ( x = 3,44; SD =
3,73; SD = 0,07). Nejnižší skóre bylo zjištěno u nejstarších respondentů ( x = 3,44; SD =
0,07) (graf 3). U oblíbeného předmětu byla situace obdobná jako v předchozí dimenzi. Žáci,
0,07) (graf 3). U oblíbeného předmětu byla situace obdobná jako v předchozí dimenzi. Žáci,
v předchozí dimenzi. Žáci, kteří označili
Třída (F = 2,93; p < 0,05) a oblíbený předjako oblíbený předmět ze skupiny přírodomět (F = 5,64; p < 0,001) byly proměnnými,
vědných, dosáhli nejvyššího skóre (x̄ = 3,82;
které významně ovlivňovaly postoj žáků
SD = 0,09) a žáci bez oblíbeného předmětu
k zeměpisu. Nejmladší žáci dosáhli nejvyšdosáhli nejnižšího skóre (x̄ = 3,28; SD = 0,08)
šího
skóre
(x̄ =
3,73;
SD
=
0,07).
Nejnižší
Mezi nebyl
chlapci
0,08) (graf 4). Mezi chlapci a dívkami významný(graf 4).
rozdíl zjištěn
(Fa dívkami
= 1,87; p =významný
0,17),
0,08)
4). Mezi
chlapci a dívkami
významnýrozdíl
rozdíl zjištěn
zjištěn nebyl
= =1,87;
p =p 0,17),
skóre (graf
bylo zjištěno
u nejstarších
respondentů
nebyl(F(F 1,87;
= 0,17),
dívky
dosahovaly
vyššího
skóre
( x = 3,60; SD =dívky
0,04) dosahovaly
než chlapci (vyššího
x = 3,51;
SD (x̄
= 0,05).
(x̄ = 3,44;
SD = 0,07)
(graf
3). U oblíbenéskóre
= 3,60;
dívky dosahovaly vyššího skóre ( x = 3,60; SD = 0,04) než chlapci ( x = 3,51; SD = 0,05).
ho předmětu byla situace obdobná jako
SD = 0,04) než chlapci (x̄ = 3,51; SD = 0,05).
Graf
3: 3:
Průměrné
skóre
v kategorii
„Zeměpis
a přírodní
prostředí“
s ohledem
na ročník
Graf
Průměrné
skóre
v kategorii
„Zeměpis
a přírodní
prostředí“
s ohledem
na ročník
Graf 3: Průměrné skóre v kategorii „Zeměpis a přírodní prostředí“ s ohledem na ročník
Graf
Průměrné
skóre
v kategorii
„Zeměpis
a přírodní
prostředí“
s ohledem
Graf
4: 4:
Průměrné
skóre
v kategorii
„Zeměpis
a přírodní
prostředí“
s ohledem
na oblíbený
Graf
skórepředmět
v kategorii „Zeměpis a přírodní prostředí“ s ohledem na oblíbený
4: Průměrné
na oblíbený
předmět
předmět
e
265
Významnost zeměpisu
V této dimenzi nebyl zjištěn významný rozdíl u žádné ze sledovaných proměnných: pohlaví
V této dimenzi nebyl zjištěn významný rozdíl u žádné ze sledovaných proměnných: pohlaví
(F = 1,68; p = 0,20), třída (F = 2,13; p = 0,10) a oblíbený předmět (F = 1,12; p = 0,35).
V této dimenzi nebyl zjištěn významný
rozdíl u žádné ze sledovaných proměnných:
pohlaví (F = 1,68; p = 0,20), třída (F = 2,13;
p = 0,10) a oblíbený předmět (F = 1,12;
p = 0,35). Zajímavostí je, že sice žáci bez
oblíbeného předmětu dosahovali nejnižšího
skóre (x̄ = 2,89; SD = 0,09), ale nejvyššího
skóre dosahovali žáci, kteří měli oblíbený
předmět patřící do skupiny technických
předmětů (x̄ = 3,11; SD = 0,09). Pouze třetina oslovených žáků považuje vědomosti ze
zeměpisu za důležité pro porozumění jiným
předmětům.
Zájem o zeměpis
V této dimenzi se použitím trojcestní
analýzy rozptylu mezi chlapci a dívkami
neprojevil významný rozdíl (F = 1,60;
p = 0,21), chlapci dosahovali vyššího skóre
(x̄ = 3,60; SD = 0,06) v porovnání s dívkami (x̄ = 3,51; SD = 0,05). U zbylých dvou
sledovaných proměnných byl zjištěn statisticky významný rozdíl: oblíbený předmět
(F = 3,79; p < 0,01). Nejnižšího skóre dosahovali žáci bez oblíbeného předmětu (x̄ = 3,24;
SD = 0,09) a nejvyššího žáci s oblíbeným
předmětem patřícím do skupiny přírodovědných předmětů (x̄ = 3,68; SD = 0,10)
(graf 5). Významný rozdíl byl zjištěn i u tříd
(F = 18‚11; p < 0,001), přičemž nejvyššího
skóre dosahovali nejmladší žáci (x̄ = 3,88;
SD = 0,09) a nejnižšího skóre nejstarší žáci
(x̄ = 3,10; SD = 0,08) (graf 6). Více než polovina respondentů si nemyslí, že v hodinách
zeměpisu dochází k rozvoji jejich vědomostí
a dovedností. Dále do této dimenze patřily
položky týkající se využívání pomůcek, jako
jsou glóby, atlasy a mapy. Ke každé položce,
která se týkala využívání pomůcek, přibližně
polovina respondentů vyjádřila souhlasné
stanovisko, dle ostatních respondentů se
pomůcky na hodinách zeměpisu nevyužívají,
nebo jsou pro ně nezajímavé.
Graf 5: Průměrné skóre v kategorii „Zájem o zeměpis“ s ohledem na oblíbený předmět
e
Graf 6: Průměrné skóre v kategorii „Zájem o zeměpis“ s ohledem na ročník
266
6. Diskuze
učitelů může být nedostatečná praxe s praktickou výukou zeměpisu v průběhu vysokoV rámci našeho výzkumu jsme
studia.předmětu
To můžezeměpisu
ovlivnit způsob,
V
našeho
výzkumu
jsme se zabývali
postojiškolského
k vyučovacímu
u žáků
se rámci
zabývali
postoji
k vyučovacímu
předmětu
jakým je tento předmět vyučován.
zeměpisu
u žáků
druhého
stupně
na šesti
druhého stupně na šesti základních školách v České republice. Předkládaná studie poskytuje
Naše první hypotéza, že chlapci mají pozizákladních školách v České republice. Předvýzkumný
nástroj,
který lze
použít pro
měření postojů
nejen
pro k zeměpisu
zeměpis, alenež
i pro
další,nebyla
tivnější
postoj
dívky,
kládaná studie
poskytuje
výzkumný
nástroj,
potvrzena.
Chlapci
který lze použít
pro měření
postojů nejen
pro Výzkumný
především
přírodovědné
vyučovací
předměty.
nástroj
lze sice
takédosáhli
použít vyššího
pro jinéskóre
v porovnání s dívkami, tento rozdíl ale nebyl
zeměpis, ale i pro další, především přírodověkové skupiny, například studenty středních nebostatisticky
vysokýchvýznamný.
škol. Prezentovány
jsou
také
Výsledky
podporují
vědné vyučovací předměty. Výzkumný návýsledky dalších výzkumů, které také nenašly
kvantitativní
zpracování
dat.skupiny,
stroj lze také metody
použít pro
jiné věkové
významný rozdíl v porovnání postojů mezi
například
studenty
středních
nebo
vysokých
Celkově výsledky našeho výzkumu ukazují relativně neutrální postoj českých žáků
chlapci a dívkami (Brook 1977, Sack; Peterškol. Prezentovány jsou také kvantitativní
kmetody
vyučovacímu
předmětu
zjištěno
takéNaše
v dalších
studiích,
které se
1998).
zjištění
také korespondují
zpracování
dat. zeměpis. Podobně bylo son
s obecným
některé
předCelkově
výsledky
našeho výzkumu
uka- 1998).
zabývaly
touto
problematikou
(Sack; Petersen
McTeerpřesvědčením,
(1979) nastínil že
některé
důvody,
měty jsou mnohem vhodnější pro chlapce
zují relativně neutrální postoj českých žáků
(fyzika, chemie) a některé jsou typické pro
k vyučovacímu předmětu zeměpis. Podobně
dívky (biologie). Při porovnání s předmětem
bylo zjištěno také v dalších studiích, které se
přírodopis zjistili Prokop, Prokop a Tunniczabývaly touto problematikou (Sack; Peterliffe (2007) opačný výsledek, v jejich výzkusen 1998). McTeer (1979) nastínil některé
mu vnímala přírodopis pozitivněji děvčata
důvody, proč je zeměpis vnímán negativně.
v porovnání s chlapci. Vzhledem k tomu, že
Některé z nich se ukázaly platné i v našem
výsledky ukázaly, že žáci s oblíbeným předvýzkumném šetření. Jedním z důvodů je, že
mětem z oblasti přírodovědných předmětů
zeměpis je často vyučován neaprobovanými
mají pozitivnější postoj k zeměpisu oproti
učiteli. Toto může způsobit negativní postoje
ostatním skupinám studentů, mohli jsme
k zeměpisu jako školnímu předmětu v České
přijmout druhou hypotézu. K podobným
republice. Dalším důvodem u začínajících
6. Diskuze
267
výsledkům dospěl například také Brook
(1977). Prokop, Prokop a Tunnicliffe (2007)
zkoumali vliv zájmu o daný předmět a zjistili
pozitivní vliv daného faktoru na utváření postojů žáků k přírodopisu. V našem výzkumu
jsme také zjistili zajímavou věc – žáci bez
oblíbeného předmětu dosahovali nejnižšího
skóre v postojích k zeměpisu. Tento výsledek
ukazuje, že je důležité povzbuzovat v žácích
zájem o školní aktivity. Mimo jiné to může
vést k zlepšení jejich postojů k různým předmětům, včetně zeměpisu.
Také třetí hypotézu můžeme akceptovat,
neboť nejmladší žáci dosáhli nejvyššího
skóre v porovnání se staršími studenty.
K podobnému závěru dospěl například také
Brook (1977). Naproti tomu ve výzkumu
Sacka a Petersena (1998) rozdíly v postojích
na základě věku respondentů prokázány
nebyly. Podíváme-li se na další výzkumy,
zabývající se postoji žáků k přírodovědným
předmětům, tak podobně jako my, také
Prokop, Prokop a Tunnicliffe (2007) dospěli
k závěru, že s vyšším věkem mají žáci méně
pozitivní postoj. Předpokládáme, že důvodem, proč zájem o zeměpis jako vyučovací
předmět s vyšším věkem klesá, může být
narůstající interdisciplinarita zeměpisu
a orientace na integraci znalostí z ostatních
předmětů. Toto není tak komplikované
v nižších třídách, protože znalosti žáků ještě
nejsou tak hluboké.
7. Limity studie
V rámci výzkumného šetření
jsme se zabývali vlivem demografických
proměnných, jako je pohlaví, třída a oblíbený předmět, na postoje žáků k zeměpisu
jako přírodovědnému předmětu. Vzhledem
k tomu, že jsme zkoumali právě tyto tři
proměnné, budoucí výzkumy se mohou
zaměřit na další proměnné, jako jsou vliv
učitele na postoje žáků k zeměpisu nebo
vliv cestovatelských zkušeností, žákovy cíle
268
nebo místo bydliště a jejich vliv na postoje
k zeměpisu. Je také možné, že postoj žáků
k zeměpisu ovlivňuje pohled na zeměpis jako
přírodovědný předmět.
Data byla získána pouze ze základních škol
v České republice. Následující výzkumy tak
mohou zkoumat například postoje středoškolských nebo vysokoškolských studentů
k zeměpisu a porovnat výsledky mezi sebou.
Další možností je také porovnat výzkumy
zkoumající postoje k zeměpisu mezi žáky
nebo studenty z různých zemí.
8. Závěr
V našem výzkumu jsme se zaměřili na postoje žáků k zeměpisu jako vyučovacímu předmětu a na to, jak jsou tyto postoje
ovlivňovány demografickými proměnnými
jako je pohlaví, oblíbený předmět a navštěvovaná třída. Výsledky ukázaly, že postoje
českých žáků k zeměpisu jsou neutrální. Tyto
výsledky jsou pro nás překvapivé, protože
jsme předpokládali, že s novou kurikulární
reformou budou postoje žáků k zeměpisu
více pozitivní. Tato situace může být způsobena přetrvávajícím frontálním stylem výuky
zeměpisu v České republice, který stále klade
důkaz na paměťové učení a memorování.
Řešením tak může být zahrnutí různých
aktivizačních metod, jež budou více vycházet
z aktuálních geografických problémů, a také
zapojení různých nových informačních technologií (GIS, metody dálkového průzkumu
Země a další).
Otázkou, jak udělat hodiny zeměpisu
zajímavější, se zabýval například Balderstone (2006). Některé metody a postupy,
které navrhuje, by mohly zatraktivnit hodiny
zeměpisu i v našich školách a tím i zlepšit
postoje českých žáků.
– Více propojit zeměpisné vyučování
s reálným světem. Zahrnout do výuky
zeměpisu skutečné problémy (socioekonomické, politické, ekonomické) a naučit
studenty osvojit si a využívat geografické
dovednosti k interpretaci každodenních
problémů.
– Přinést geografické problémy do každodenního života. Naučit žáky, jak vnímat
svět a „myslet geograficky“.
– Využívat více různé zeměpisné vyučovací
pomůcky, jako jsou atlasy, mapy nebo
glóbus, a také využívat nové informační
technologie, jako např. geografické informační systémy (GIS) nebo GPS. Ty mohou motivovat studenty k pozitivnějším
postojům k zeměpisu. Další možností je
také využít populární media (např. Facebook, internet apod.) ve výuce zeměpisu.
– Zvýšit zájem studentů o zeměpis mohou
také různá setkání s profesionálními
geografy, kteří studentům vysvětlí roli
zeměpisu v jejich práci a v každodenním
světě. Studenti ukazují nedostatečný
zájem o zeměpis právě ve spojení s jejich
budoucím zaměstnáním, proto by právě
tato setkání mohla studentům rozšířit
obzory a zvýšit zájem o zeměpis.
Skutečně jsme nebyli schopni zkoumat
všechny aspekty, které mohou ovlivnit postoje žáků k zeměpisu. Bude nutné provést
další výzkumné studie, abychom mohli učinit
podrobnější závěry a zjistit více o tom, jak
postavení zeměpisu ve výuce zvýšit.
Literatura:
ANASTASI, A.; URBINA, S. Psychological testing. New York : Prentice Hall, 1996, 721 s. ISBN
978-0-02-303085-7.
BALDERSTONE, D. (ed.). Secondary geography: handbook. Sheffield : Geographical Association, 2006. 540 s. ISBN 1-84377-165-9.
BIDDULPH, M.; ADEY, K. Pupil perceptions of effective teaching and subject relevance in
history and geography at Key Stage 3. Research in Education. 2004, vol. 71, no. 1, s. 1-8.
BROOK, D.L. Students’ attitudes towards Geography. Journal of Social Studies Research. 1977,
vol. 1, no. 2, s. 60-69.
CORTINA, J.M. What is coefficient alpha? An examination of theory and application. Journal
of Applied Psychology. 1993, vol. 78, no. 1, s. 98-104.
DHINDSA, H.S.; CHUNG, G. Attitudes and achievement of Bruneian science students.
International Journal of Science Education. 2003, vol. 25, no. 8, s. 907-922.
DZIUBAN, C.D.; SHIRKEY, E.C. When is a correlation matrix appropriate for factor analysis?
Some decision rules. Psychological Bulletin. 1974, vol. 81, no. 6, s. 358-361.
GÖKCE, N. The problems of geography education and some suggestions. Educational Sciences:
Theory & Practice. 2009, vol. 9, no. 2, s. 757-768.
JONES, M.G.; HOWE, A.; RUA, M.J. Gender differences in students’ experiences, interests, and
attitudes toward science and ccientists. Science Education. 2000, vol. 84, no. 2, s. 180-192.
KLEIN, P. Using inquiry to enhance the learning an appreciation of geography. Journal of
Geography. 1995, vol. 94, no. 2, s. 358-367.
KOBALLA T.R.; CRAWLEY, F.E. The influence of attitude on science teaching and learning.
School Science and Mathematics. 1985, vol. 85, no. 3, s. 222-232.
KORKMAZ, Ö.; KARAKUS, U. The impact of blended learning model on student attitudes
towards geography course and their critical thinking dispositions and levels. The Turkish
Online Journal of Educational Technology. 2009, vol. 8, no. 4, s. 51-63.
McTEER, J.H. High school students’ attitudes toward geography. Journal of Geography. 1979,
vol. 78, no. 2, s. 55-56.
269
MORRELL, P.D.; LEDERMAN, N.G. Students’ Attitudes Toward School and Classroom
Science : Are They Independent Phenomena? School Science and Mathematics. 1998,
vol. 98, no. 2, s. 76-83.
NUNALLY, J.C. Psychometric theory. New York : McGraw-Hill, 1978. 640 s.
OKURANSTIFA, P.O. A pilot study of Nigerian pupils’ attitude toward and achievement
in a programmed unit of Geography. Journal of Negro Education. 1975, vol. 44, no. 4,
s. 538-546.
OPPENHEIM, A.N. Questionnaire design, interviewing and attitude measurement. London :
Continuum International Publishing Group, New Edition, 1999. 312 s. ISBN 978-185567-044-0.
OSBORNE, J. Attitudes towards science: a review of the literature and its implications. International Journal of Science Education. 2003, vol. 25, no. 9, s. 1049-1079.
PROKOP, P.; PROKOP, M.; TUNNICLIFFE, S.D. Is biology boring? Student attitudes toward
biology. Journal of Biological Education. 2007, vol. 42, no. 1, s. 36-39.
SACK, D.; PETERSEN, J.F. Children’s attitudes toward Geography: A Texas case study. Journal
of Geography.1998, vol. 97, no. 3, s. 123-131.
WEINBURGH, M. Gender differences in student attitudes toward science: A meta-analysis
of the literature from 1970 to 1991. Journal of Research in Science Teaching. 1995, vol. 32,
no. 4, s. 387-398.
NOVÝ ČASOPIS NA ČESKÉ SCÉNĚ
Lifelong learning/Celoživotní vzdělávání. 2011, roč. 1, č. 1. ISSN1804-526X.
Prozatím s poněkud nesladěnou českou a anglickou verzí názvu vstupuje péčí Institutu
celoživotního vzdělávání Mendelovy univerzity v Brně na českou pedagogickou scénu nové
periodikum. Jeho vůbec první číslo přináší celkem šest textů, které se týkají (1) příčin neuváženého kariérového rozhodování v rané adolescenci (Andreas Hirschi), (2) dilematu znalost-zkušenost v profesním vzdělávání (Libuše Ďurišová), (3) zájmového vzdělávání v kontextu
neformálního vzdělávání (Miroslav Krystoň), (4) fikčních postav a jejich místa v celoživotním informálním učení (Jana Krátká), (5) srovnání uplatnění 360stupňové zpětné vazby při
hodnocení vzdělávání zaměstnanců a manažerů v českém prostředí a v anglicky mluvících
zemích (Jana Stehlíková) a (6) geragogiky jako třetího pilíře „výchovovědy“ (Ctibor Határ).
Následují početné recenze a zprávy.
Časopis svým zaměřením směřuje do prostoru, který zaujímají v pedagogice především
andragogické disciplíny. Jde o prostor, který má jistě potenciál k tomu být atraktivní pro řadu
cílových skupin. Bylo by dobré, aby nový časopis pomohl prohloubit také kvalitu CŽV. Přejme
mu tedy zdravou náročnost!
(mp)
270
553-856
EDITORIAL BOARD
Editor
Execute editor
Secretary
Technical editor
Lector
Lector
Dzafer Kudumovic
Lana Kudumovic
Nadja Sabanovic
Eldin Huremovic
Mirnes Avdic
Adisa Spahic
Table of Contents
Beyond FEM: Overview on physics simulation tools for
structural engineers ...................................................................... 555
Rabindranath Andújar, Jaume Roset, Vojko Kilar
Analysis of Measures for Energy Efficiency Enhancement in
Building Design and Construction . ............................................ 572
Mustafa Cengic, Sandra Martinovic
Members Amir Pasic
Information technologies do not solve problems in business –
(Bosnia and Herzegovina) they just provide solutions if used in the right way .................. 579
Davor Zvizdic
Zoran Lovrekovic, Enes Sukic
(Croatia)
Unconventional algorithm for the analysis of redefinition of
Slobodan Kralj
population parameters from the aspect of individual .............. 588
(Croatia)
Dobromir
Bonacin, Izet Radjo
Joza Duhovnik (Slovenia)
Implementing knowledge management systems in small
Janez Grum
and medium-sized organisations in the autonomous
(Slovenia)
province of Vojvodina . ................................................................. 598
Jovica Djurkovic, Jelica Trninic, Vuk Vukovic, Lazar Rakovic
Janez Dijaci
(Slovenia)
Realtime parameter estimation, calibration and simulation
Ivan Polajnar
of a DC motor ................................................................................ 606
(Slovenia)
Hasan Erdal, Barış Doğan, Ali Buldu
Tadeja Zupancic
Determination of the final slope angle of the open pit
(Slovenia)
mine
during exploitation of oil shale from Aleksinac
Milan Medved
deposit by GeoStudio 2007 - slope/w program .................... 615
(Slovenia)
Miroslav Ignjatovic, Snezana Ignjatovic, Milanka Negovanovic,
Milivoj Vulic
Radmilo Rajkovic, Lidija Djurdjevac Ignjatovic, Dragan Ignjatovic
(Slovenia)
Readability of multi-colored 2D codes ....................................... 622
Venceslav Grabulov
Urska
Bogataj, Tadeja Muck, Branka Lozo, Arjana Zitnik
(Serbia)
Zijah Burzic
Isokinetic strength profile of shoulder rotators and thigh
(Serbia)
muscle torques in elite judokas and soccer players .................. 631
Izet Radjo, Amel Mekic, Miodrag Drapsin, Tatjana Trivic,
Camil Sukic
Husnija Kajmovic, Patrik Drid
(Serbia)
Elvira Snagic
A new approach to mass customization to
(USA)
modern customer .......................................................................... 636
Vesna Maric-Aleksic
Svetlana Mihic, Ibrahim Okanovic
(Bosnia and Herzegovina)
Study on Precipitation changes in area nearby Three
Avdo Voloder
Gorges Dam(China) in 1958-2008 .............................................. 644
(Bosnia and Herzegovina)
Zhang Shukui, Lu ZiAi, Zhang Nan
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Address of the Sarajevo, Grbavicka 8A
Indexing on:
Editorial Board phone/fax 00387 33 640 407
Science Citation Index Expanded EBSCO Publishing (EP) USA
[email protected],
http://www.isiwebofknowledge.com
http://www.epnet.com
[email protected]
http://www.ttem-bih.org
Published by DRUNPP, Sarajevo
Volume 6 Number 3, 2011
ISSN 1840-1503
Impact Factor 0.256 (ISI Journal Citation Reports 2010)
Table of Contents
Measurement model for assessing the diffusion of
e-business and e-marketing .............................................. 651 Carisa Besic, Otilija Sedlak, Aleksandar Grubor, Zoran Ciric Efficiency assessment of banks in Serbia ........................ 657
553-856
Identification of MIS Strategies Barriers in Higher
Education Institutions through MCDM Approach
(Case Study: Ferdowsi University of Mashhad) ............ 760
Mirza Hasan Hosseini, Davood Karimzadegan, Azam Sazvar
Economic analysis of possibilities for investments into
the animal waste treatment in Serbia .............................. 772
Milica Bulajic, Gordana Savic, Sava Savic,
Nevena Mihailovic, Milan Martic
Improvement of competitiveness at high education
Vladislav Zekic, Dragan Milic
market – case study ........................................................... 663
Marija Andjelkovic Pesic, Vesna Jankovic Milic, Bruno Bojic The Awareness, Understanding, Attitude and
Prevalence of Using Stimulant Substances among
Entrepreneurship in Serbia, situation and perspective ... 673 the Students University ..................................................... 776
Aleksandra Vucelja, Andrej Jergovic, Zelimir Petrovic,
Branimir Inic
Nedeljko Tica, Veljko Vukoje, Djordje Okanovic,
Asra Askari, Babisan Askari, Zynalabedin Fallah, Ali Kashi
Ginis MvcGen – the missing link between GIServices
and Web GIS framework . ................................................ 682 Milos Bogdanovic, Aleksandar Stanimirovic,
Leonid Stoimenov
Ruthenium (III) Chloride complex with Salicylaldehyde:
Synthesis, characterization and interaction with
albumin and DNA .............................................................. 692 Emira Kahrovic, Mejra Bektasevic, Emir Turkusic
An Investigation Cultural Factors’ Affection on Auditors’
Assessment Estimation of Internal Control and Control
Risk Determination: Iranian Evidence .............................. 698 Mehdi Moradi, Mahdi Salehi, Abbas Fakharabadi
Development of multi process control trainer for
mechatronic education ...................................................... 785
Hüseyin Bulgurcu
A Solution Method for Stochastic Separated Continuous
Linear Programming . ....................................................... 792
Xiaoqing Wang
The trends of private label development under
conditions of recession and retail trade increase
in the Repubic of Serbia .................................................... 796
Jelena Koncar, Goran Vukmirovic, Sonja Lekovic
Security measures for protection of e-Government
IT infrastructure ................................................................ 801
Mladen Kostresevic, Dejan Simic
Economic indices research depending on organizational
culture and public relations .............................................. 711 Milan Nikolic, Drazen Jovanovic, Srdjan Lalic,
Defining homogenous areas of Serbia based on development
of SME in agribusiness using the cluster analysis . ............. 811
Pre-service teachers’ technology acceptance in Turkey:
An exploratory study . ....................................................... 719 Mehmet Bulut, Timothy Teo, Muhammet Usak,
Methodology of physical occurrences analogy in
researching vehicle lifetime . ............................................. 819
Kata Dabic-Stankovic, Rosa Sapic
Harun Yilmaz, Mustafa Aydogdu, Milan Kubiatko
The Study of Some Cognitive and No cognitive Variables
as Predictors of School Success and Unsuccessful in
the First Year Male High School Students of
Ramhormoz ............................................................................ 728
M. Rashidi, J. Haghighi, M. Shahni Yiylagh,
S. S. Hashemi-Sheykhtabatabaei
Application promethee-gaia methods when selecting
new product ........................................................................ 742 Slavica Prvulovic, Dragisa Tolmac, Ljubisa Josimovic
Combined learning as a method for better efficiency
of knowledge acquisition ................................................... 748
Marija Nikolic, Miroslav Radojicic, Zoran Nesic
Blazenka Popovic, Radojka Maletic, Slobodan Ceranic,
Tamara Paunovic, Svjetlana Jankovic Soja
M. M. Klarin, V. K. Spasojevic Brkic, Z. D.Sajfert,
A. Dj. Brkic, D.Curovic
Botnets: the evolution and the possible solution .......... 829
Miroslav Lazovic, Dejan Simic
Use of symbolic program execution in program testing ..... 836
Branko Markoski, Zdravko Ivankovic, Dragica Radosav,
Zoran Milosevic, Borislav Obradovic
Application of vibration signal analysis and artificial
intelligence methods in fault identification of
rolling element bearings .................................................... 841
Ninoslav Zuber, Rusmir Bajric, Rastislav Sostakov
Optimal Mechanism Design for Transaction of
River Sand Mining Rights in China ................................ 848
Ding Jiyong, Wang Zhuofu, Liu Xun, Zhou Jianchun
Instructions for the authors .............................................. 856
technics technologies education management
Pre-service teachers’ technology
acceptance in Turkey: An
exploratory study
Mehmet Bulut1, Timothy Teo2, Muhammet Usak3, Harun Yilmaz4, Mustafa Aydogdu1, Milan Kubiatko5
1
2
3
4
5
Gazi University, Ankara, Turkey,
National Institute of Education (NIE), Nanyang Technological University, Singapore,
Zirve University, Gaziantep, Turkey,
TUBITAK, Ankara, Turkey,
Masaryk University, Brno, Czech Republic.
Abtract
The purpose of this study is to examine the acceptance of technology among Turkish pre-service teachers using the TAM. This study was carried out with Turkish university students in the fall
semester of 2009. Samples of pre-service teachers
from two university departments, Science Education and Mathematics Education, were selected.
A total of 773 pre-service teachers volunteered in
this study. The self-report questionnaire in Teo
(2009) was used to measure the seven constructs
in this study. Analysis of covariance (ANCOVA)
and Analysis of Variance (ANOVA) with age as
covariate, dimensions as dependent variables and
demographic variables (gender, residence, grade
and owning of computers) as independent categorical variables were conducted. The results of
this study demonstrated that daily computer usage and computer ownership have direct effect
on technology acceptance of pre-service teachers.
The results of this study suggest that pre-service
teachers need to involve more in using computer
in their class activities to develop the perception
of technology use in the class when they teach.
We have discussed this result according to older
literature and have made some suggestion for future researchers.
Volume 6 / Number 3 / 2011
1. Introduction
In order to investigate technology acceptance
of workers in business, researchers have been studied on Technology Acceptance Models (TAMs)
for the past 30 years (Davis, Bagozzi, & Warshaw,
1989; McCoy, Galletta, & King, 2007; Teo, 2009).
Using empirical data from research employing the
TAM in different contexts, it was possible to predict technology acceptance of pre-service teachers
(Kiraz, & Özdemir, 2006; Teo, 2009). Fomr the
literature, there are a number of barriers to preservice teachers’ preparedness to use ICTs in the
classroom. As well as looking at the formal teacher education curriculum, pre-service teachers’ personal factors including attitude, motivation, and
confidence, along with various social factors are
important should be examined (Gill & Dalgarno,
2008). The purpose of this study is to explore preservice teachers’ technology acceptance using
TAM, and taking Turkish science and mathematics pre-service teachers as an example.
2. Literature Review
2.1 Technology Acceptance Model (TAM)
Davis, Bagozzi, & Warshaw (1989) defined
the significant factors affecting technology acceptance in their Technology Acceptance Model
(TAM). Based on the Theory of Reasoned Action
719
(TRA), the TAM has been found to be a useful
model for predicting and explaining behaviour in
a range of contexts (Davis, Bagozzi, & Warshaw,
1989). Legris, Ingham, & Collerette (2003) posited that technology acceptance is related to four
factors (1) perceived usefulness of technology, (2)
the perceived ease of use of technology (3) attitudes toward the use of technology, and (4) frequency of technology use. For instance, if users
perceive technology to be easy to use and useful
in their field, they are likely to develop positive
attitudes toward the use of that technology. From
the TAM, positive attitudes toward the use of technology have a positive relationship with the behavioural intention to use the technology. Figure 1
shows the TAM.
Figure 1. Technology acceptance model (TAM)
(Legris et. al., 2003)
2.2 Mathematics and Science Teachers’
Acceptance of Technology
There are various ICT tools that can be integrated into mathematics and science teaching
and learning. The use of Geometer Sketchpad
and graphing calculator are among the common
tools used in mathematics teaching. In science,
tools such as data loggers, graphing calculators
and computer simulation, are some of the ICT
tools that have been used in science classrooms.
All these tools are used to enhance students’ mathematics and science learning (Leng, Ali, Baki, &
Mahmud, 2010; Guerra-Ramos, 2011; Kubiatko,
Usak, Yilmaz, & Tasar, 2010; de Jong & Njoo,
1992; Driscoll, 2000) such as enhancing students’
visualization of abstracts concepts, deep academic
discourse, and self-paced learning. Such usage is
an indication that teachers are willing to integrate
technology in their teaching. If teachers believe
in the benefits arising from the use of educational
720
technology in their classrooms, they would desire to integrate technology into their instruction
(Stetheimer, & Cleveland, 1998; Weiss, 1994).
Among the factors that influence teachers’ technology acceptance are those found in the TAM and
the literature. They are perceived usefulness, perceived ease of use, and attitude towards computer
use, behavioural intention, technological complexity, facilitating conditions, and self-efficacy. This
acceptance model can be further explore and can
be be used to enhance teacher training in science
and mathematics pre-service programmes globally, in terms of technology acceptance model.
Perceived usefulness (PU) refers to the degree
to which a person believes that using a particular technology will enhance his or her job performance (Davis, Bagozzi, & Warshaw, 1989). Perceived ease of use (PEU) is defined as the degree
to which a person believes that using a particular
technology will be free of effort In addition, PEU
influences PU and the latter has a direct effect on
attitude towards computer use (ATCU) and behavioural intention (BI) to use technology (Hasan,
2006; Teo, Lee, & Chai, 2008). Technological
complexity (TC) refers to the degree to which
technology is perceived as relatively difficult to
understand and use (Thompson, Higgins, & Howell, 1991). Factors in the environment that influence a person’s desire to perform a task, such as
skills training, information or materials available,
technical and administrative support, are defined
as facilitating conditions (FC) (Groves, & Zemel,
2000; Lim, & Khine, 2006; Teo, 2009). Self-efficacy (SE) refers to an individual’s judgment of
their capabilities to organize and execute courses
of action required to achieve specific goals (Bandura, 1977; Gong, Xu, & Yu, 2004; Teo, 2009). In
this case, self-efficacy refers to pre-sevrice teachers’ perception of their ability to use technology.
From the model in Teo (2009), perceived usefulness, attitude towards computer use, and computer self-efficacy have direct effect on behavioural intention to use technology, while perceived
ease of use, and technological complexity, and facilitating conditions affect behavioural intention
use indirectly. These relationships are illustrated
in Figure 2.
Figure 2. Modelling technology acceptance in
education (Teo. 2009)
2.3 Purpose of this Study
The purpose of this study is to examine the acceptance of technology among Turkish pre-service
teachers using the TAM. This study contributes to
the TAM research using external variables of the
TAM including facilitating conditions (FC), computer self-efficacy, and technological complexity
(TC) as dependent variables that are hypothesized
to affect the other variables in the TAM. By focusing on the relationship among the TAM variables,
it is expected that the findings of the study will
test Teo’s model (2009) in the Turkish context.
Second, the study will contribute on the TAM using different independent variables, such as academic disciplines (science education department
vs. mathematics education department) and gender, to test if there is a relationship between these
independent variables and technology acceptance
among Turkish pre-service teachers. By recogniz-
ing the relationships among variables affecting
the use of technology among pre-service teachers,
pre-service training is better designed and developed to have pre-service teachers to be prepared
for future endeavors aiming at promoting teaching and learning in schools. Thus, this study was
guided by the following research questions:
a. Is there a difference in technology
acceptance between pre-service teachers in
different majors?
b. To what extent do the variables in the TAM
predict the technology acceptance among
pre-service teachers?
c. To what extent are technological complexity,
computer self-efficacy, and facilitating conditions related to the variables in the TAM?
d. Are there any significant differences in
technology acceptance with respect to
gender among the participants?
3. Research Methodology
3.1 Sample
This study was carried out with Turkish university students in the fall semester of 2007. Samples
of pre-service teachers from two university departments, Science Education and Mathematics Education, were selected. A total of 773 pre-service teachers volunteered and their demographic information
are given in Table 1. Participants responded to a
questionnaire during term time and they took no
longer than 20 minutes to complete it.
Table 1. Demographic information of the participants (N = 773)
Variable
Gender
Male
Female
Programme
Pre-service science teacher
Pre-service mathematics teacher
Home computer ownership
Yes
No
Mean years of computer usage
Mean hours of daily computer usage
Age
Number
(%)
364
409
47.0
53.0
667
106
86.2
13.8
659
114
6.88 (SD = 2.94)
2.29 (SD = 2.41)
21.35(SD = 1.31)
85.2
14.8
721
3.2 Instruments
The self-report questionnaire in Teo (2009) was
used to measure the seven constructs in this study.
Comprising two sections, the first required participants to provide their demographic information
and the second contained 18 statements on the
seven constructs in this study. These are Perceived
Usefulness (PU) (three items), Perceived Ease of
Use (PEU) (three items), Attitudes towards Computer Use (ATCU) (three items), Technological
Complexity (TC) (three items), Computer SelfEfficacy (CSE) (two items), Facilitating Conditions (FC) (two items), and Behavioural Intention
(BI) (two items). Each statement was measured on
a five-point Likert scale with 1 = strongly disagree
to 5 = strongly agree. The original list from Teo
(2009) contained 19 items but in the adaptation
process of the instrument into Turkish, one item
was excluded based upon experts’ opinions, leaving 18 items for use in this study.
The items in Teo (2009) were written in English and validated with pre-service teachers in
Singapore. For the present study, these items were
adapted into Turkish. First of all, the questionnaire
was independently translated by two researchers
who were bilingual in English and Turkish and
knowledgeable in ICT. The translated questionnaire was reviewed by another researcher to examine for gaps between the languages. Thereafter,
the Turkish items were back translated before the
final version was written in English and assembled
for data collection.
The reliability of the items was calculated using the Cronbach’s alpha coefficient. The reliability index was (α = 0.86), indicating a high level
reliability (Nunnaly, 1978). The high reliability in
our study supports the use of the 18 items from
Teo (2009) in the present study.
3.3 Statistical Analyses
Analysis of covariance (ANCOVA) and Analysis of Variance (ANOVA) with age as covariate,
dimensions as dependent variables and demographic variables (gender, residence, grade and
owning of computers) as independent categorical
variables were conducted. For more detailed re722
sults, the Tukey post-hoc test was used. We also
used the Pearson product moment to ascertain the
relationship among the various constructs. Results
showed statistically significant differences on the
levels: p<0.05; p<0.01; p<0.001.
4. Results
The analysis of covariance (ANCOVA) was
used to examine the effect of gender, grade, ownership of computers and department on the technology acceptance model. The age, years of computer
usage and hours of daily computer usage were used
as covariate. It was found that students technology
acceptance was not found affected by age (F = 3.04;
p = 0.08), by years of computer usage (F = 3.24; p
= 0.07), but hours of daily computer usage had got
a significant influence on the mean score of TAM
(F = 152.59; p < 0.001). The correlation between
hours of daily computer usage and mean score of
TAM was significant (r = 0.41; p < 0.01) (Figure 3).
We can see that higher score of TAM is influenced
in positive by hours of daily computer usage. From
the categorical predictors the statistical significant
difference was found out in the grade (Table 2),
where students from the 2nd year of study achieved
the lowest score (x = 3.40; SD = 0.06) and the highest score achieved students from 4th year of study (x
= 3.57; SD = 0.04). By the using of Tukey post-hoc
test was found out statistically significant difference
between these two grades. The statistically significant difference was found out in the ownership of
computers (table 2). Students, who were owners of
computers achieved higher score (x = 3.55; SD =
0.02) in technology acceptance in comparison, with
students who were not (x = 3.44; SD = 0.56). Interactions among categorical variables were statistically significant only in one case. Interaction of
department and grade was statistically significant
(F = 8.93; p < 0.001).
Table 2. Values of ANCOVA
Gender
Age
Gender
Department
Grade
Having of computers
F
3.04
1.48
0.12
3.22
3.88
p
0.08
0.22
0.73
< 0.05
< 0.05
The effect of ownership of computers was statistically significant (F = 7.73; p < 0.001). Detailed
analysis showed very interesting results. In the construct PU owners achieved significant higher score,
but in constructs PEU and BI achieved significant
higher score non-owners. In the construct ATCU
was not observed statistically significant difference
between owners and non-owners (Figure 5).
Figure 3. Correlation between hours of daily
computer usage and mean score of TAM
4.1 Technology Acceptance Model (TAM)
Technology acceptance model (TAM) contains
4 constructs – perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PEU), attitudes towards computer use (ATCU) and behavioural intention (BI).
We evaluated influence of independent variables
(gender, grade, ownership of variables and department) on the constructs of TAM. The effect of
independent variables on the constructs of TAM
was used by MANOVA. There were found statistically significant difference in the comparison of
males and females (F = 10.56; p < 0.001). Detailed
analysis showed significant differences in two
constructs; PEU, where females achieved higher
score and ATCU, where males achieved higher
score (Figure 4). The effect of department was not
statistically significant (F = 0.76; p = 0.55).
Figure 4. The comparison of females and males
in TAM score
*p < 0.05; ***p < 0.001; NS – not statistically significant
difference
Figure 5. The comparison of owners and nonowners of computer in TAM score
*p < 0.05; **p < 0.01; NS – not statistically significant difference
The effect of grade was statistically significant
(F = 9.40; p < 0.001). The significant difference was
found out by the using of Tukey post-hoc test in two
constructs. Students of 4th years of study achieved
significant higher score in comparison with 2nd and
3rd years students (p < 0.001 in both cases) in the
PEU construct and in the BI construct achieved significant higher score 4th year students in comparison
with 2nd year students (p < 0.05) (Figure 6).
Figure 6. The comparison of grades of computer
in TAM score
723
4.2 Other constructs
There was not observed statistically significant
difference in comparison with males and females,
but in the other independent variables was found
out statistically significant difference. Students
from elementary department achieved higher
score in all constructs in comparison with students
from secondary department (figure 7). But the statistically significant difference was found out only
in constructs TC (F = 6.64; p < 0.05) and in CSE
(F = 6.99; p < 0.01).
Figure 7. The comparison of departments in TC,
CSE and FC score
*p < 0.05; **p < 0.01; NS – not statistically significant difference
Owners of computers achieved significant
higher score in all constructs in comparison of
non-owners, in TC (F = 10.10; p < 0.01), in CSE
(F = 22.24; p < 0.001) and in FC (F = 7.77; p <
0.01) (figure 8).
Figure 8. The comparison of owners and nonowners of computer in TC, CSE and FC score
Tukey post-hoc test showed, students of 2nd year
achieved significant lower score in comparison
with 3rd and 4th year study students (p < 0.001 in
both cases). In CSE (F = 15.41; p < 0.001), Tukey
post-hoc test showed, students of 2nd year achieved
significant lower score in comparison with 3rd and
4th year study students (p < 0.001 in both cases)
and in FC (F = 5.63; p < 0.001), Tukey post-hoc
test showed students of 3rd year achieved significant higher score in comparison with 2nd year (p <
0.05) and 4th year (p < 0.01) (Figure 9).
Figure 9. The comparison of grades in TC, CSE
and FC score
All constructs were analyzed by Pearson’s
product moment (Table 3). The highest correlation was between PU and ATCU (r = 0.81), it can
be explained, students with positive attitudes toward computers consider computers for helpful
and useful in the activities connected with daily
life or for school activities. The high correlation
was also between PU and FC (r = 0.74). There is
possible an influence of helpers, who have got a
positive influence of students, because they advices could develop a positive thinking about use of
computers. The lower values of correlations were
observed in the constructs TC and BI. In TC construct is possible explanation, students have not
got difficulties with using of computers and in the
behavioural intention it could be explained by the
using of computers in recent time. Almost all of
students use computers, so they are predicting to
continue in the usage of computer.
Grade showed statistically significant difference in all constructs. In TC (F = 8.88; p < 0.001),
724
Table 3. Correlation among dimensions
PU
PEU
ATCU
TC
CSE
FC
PEU
0.293251
ATCU
0.813161
0.390866
TC
0.367121
0.376629
0.419040
CSE
0.518293
0.608478
0.655207
0.494827
All correlations are statistically significant p < 0.05
5. Discussion
The results of this study demonstrated that
daily computer usage and computer ownership
have direct effect on technology acceptance of
pre-service teachers. Perceived usefulness is an
important construct of technology acceptance and
perceived usefulness has direct influence on both
behavioural intention and attitudes towards computer use, according to Teo (2009). This study indicated that pre-service teachers are more likely to
use computers in their work environment if they
have a personal computer. In parallel with this result, if pre-service teachers’ daily computer usage
is high, they are more likely to accept technology
use in their work, specifically when they teach,
they may tend to computer in their instruction to
facilitate learning among their students. Since preservice teachers are likely to teach and use technology as how they were taught (Kim, & Sharp,
2000), this suggests that when pre-service teachers use more computer during their education and
utilize it in their class activities such as projects,
they tend to see technology easy to use and have
a positive feelings for computer use in their work.
On the other hand, years of computer usage,
gender, and departments have no direct effect
on the technology acceptance among pre-service
teachers in Turkey. According to the results, students having no computer are likely to think that
use of computer is easy and their intention to use
technologies seems to be high. This suggests that
in order to have pre-service teachers use computers in their work in future; there may be no need to
have a personal computer. Although there seems
to have no a direct relationship between gender
and technology acceptance, female students are
likely to have more positive thinking than male
students about easiness of technology use, while
FC
0.744220
0.262303
0.695858
0.310457
0.571346
BI
0.240099
0.444156
0.372705
0.467786
0.477922
0.317016
male students tend to have more positive attitude
to use computer than female students.
This study examined if there is a relationship
between grade and technology acceptance. The
results showed that there is a significant difference
between fourth grade students and second grade
students, as well as third grade students regarding
the constructs of perceived ease of use and behavioural intention. This difference could arise from
computer classes that students have taken and the
frequency of computer usage of students that has
been increased throughout their education. The
results of this study also showed that a significant
difference exists between elementary department
student and secondary department students in the
constructs of technology complexity and computer self-efficacy. The results revealed that elementary department students may perceive computer
as difficult to understand and use and taking too
much time to learn; however, they may believe
that they have capabilities to use computer if
someone help them more than secondary department students. According to Teo’s technology acceptance model (2009), it seems that elementary
department students have more intention to use
computer in class in future, since computer selfefficacy has direct effect on behavioural intention.
In terms of the constructs of technological
complexity, computer self-efficacy, and facilitating conditions, there are significant differences
among grades. The results indicated that fourth
grade students may believe themselves in using
computer to complete a job or task if they get help
from someone. Since first grade students did not
take field related courses, their scores are relatively higher in the constructs of technological complexity and facilitating conditions; therefore, the
first grade scores were not considered. When the
rest of grades’ scores were considered, the third
725
grade students may think that facilitating supports
are ready for them when they need help to learn
and use computer, as well as the third grade students tend to perceive computers relatively difficult to understand and use more than second and
fourth grade students. It seems that when students
are close to graduate from universities, their technology anxiety in class and fear to not get any
help regarding technology use diminishes. Since
computer self efficacy has a direct effect on behavioural intention and fourth grade students produced higher scores on the computer self-efficacy,
pre-service teacher are likely to use computer in
their lessons in future. In addition, Ross & Strahl
(2005) indicated that a majority of teachers need a
training to use technology into classroom. Therefore, it is also important to consider providing
students with continuous computer training and
technological support during a pre-service training to integrate technology into classroom when
they start teaching (Kim, & Sharp, 2000).
The results of this study also revealed that a significant correlation exists between PU and ATCU,
as well as between PU and FC. This suggests that
students view computers in teaching as a tool to
enhance their performance; however, this view is
depended on both a work environment that supports teachers regarding training, materials, and
administrative perspectives and attitude towards
computers. Consistent with Teo’s study results
(2009), the perception of adequate support enables
pre-service teachers to perceive computers to help
him or her to perform tasks or a job effortless.
Also, the perception of the extent to which a job
or tasks involving the use of computer is free from
effort facilitates a development of positive attitude
towards computers for pre-service teachers.
The results of this study suggest that pre-service
teachers need to involve more in using computer
in their class activities to develop the perception
of technology use in the class when they teach.
In order to enable pre-service teachers and in-service teachers to integrate technology into lessons,
teacher educators and school administrators need
to build an environment that supports pre-service
teachers and in-service teachers to have adequate
computer training to acquire computers skills and
knowledge about strategies to adapt appropriate
technologies for their class. Since the perception
726
of female students to use computer is less than female students’, there needs to be placed a focus on
the reasons of these results. Future research could
be conducted to examine variables to produce the
difference between male and female students.
6. Limitations of the Study
Although, the results show that there are some
effects of variables on the four main factors in TAM
model, it is necessary to mind that there are several limitations in our study. Firstly, we used the
questionnaire as the research instrument, which
was translated from English to Turkish. The main
disadvantage of that method is that there is some
possibility respondents do not give the true answer
in order to impress. Secondly, all participants were
pre-service teachers. They have small or no experience with teaching. Their answers could come from
their opinion and ideas what they think about computer usefulness in teaching, not from the practice
teaching. They may not fully appreciate computer
usefulness for teaching or demands which are connected with computer usage within teaching. Thirdly, we asked only pre-service teachers of science
subjects. It is more than clear that these students
have the positive relation to computer usage than
teachers of humanity subject.
Last, but no least limitation can be seen in external variables. The research is dealing with question of influence of only three external variables
(self-efficacy, technological complexity and factors conditions). It is possible that there can be
other important external variables and we have
omitted them.
References
1. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., Warshaw, P. R. (1989).
User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management
Science, 35(8), 982-1003.
2. McCoy, S., Galletta, D. F., & King, W. R. (2007).
Applying TAM across cultures: The need for caution. European Journal of Information Systems,
16(1), 81-90.
3. Teo, T. (2009). Modelling technology acceptance
in education: A study of pre-service teachers.
Computers & Education, 52(2), 302-312.
4. Kiraz, E., & Ozdemir, D. (2006). The relationship
between educational ideologies and technology
acceptance in preservice teachers. Educational
Technology & Society, 9(2), 152-165.
14. Hasan, B. (2006). Delineating the effects of
general and system-specific computer self-efficacy beliefs on IS acceptance. Information and
Management, 43(5), 565-571.
15. Teo, T., Lee, C. B., & Chai, C. S. (2008). Understanding pre-service teachers’ computer attitudes: Applying and extending the Technology
Acceptance Model (TAM). Journal of Computer
Assisted Learning, 24(2), 128-143.
5. Gill, L., & Dalgarno, B. (2008) Influences on preservice teachers’ preparedness to use ICTs in the
classroom. In Hello! Where are you in the landscape of educational technology? Proceedings ascilite
Melbourne 2008 from: http://www.ascilite.org.au/
conferences/melbourne08/procs/gill.pdf
16. Thompson, R.L., Higgins, C.A., & Howell, J.M.
(1991). Personal computing: Toward a conceptual model of utilization. MIS Quarterly, 15(1),
125-143.
6. Legris, P., Ingham, J., & Collerette, P. (2003). Why
do people use information technology? A critical
review of the technology acceptance model. Information & Management, 40(3), 191-204.
17. Groves, M.M., & Zemel, P.C. (2000). Instructional technology adoption in higher education:
An action research case study. International
Journal of Instructional Media, 27(1), 57-65.
7. de Jong, T. & Njoo, M. (1992). Learning and instruction with computer simulations: Learning
processes involved. In E. de Corte, M.C. Linn, H.
Mandl & L. Verschaftel (Eds.). Computer-based
Learning Environments and Problem Solving. Berlin: Springer-Verlag.
18. Lim, C. P., & Khine, M. S. (2006). Managing
teachers’ barriers to ICT integration in Singapore schools. Journal of Technology and Teacher Education, 14(1), 97-125.
8. Leng, E.Y., Ali, W.Z.W., Baki, R. & Mahmud, R.
(2010) Stability of the Intrinsic Motivation Inventory
(IMI) For the Use of Malaysian Form One Students
in ICT Literacy Class, Eurasia Journal of Mathematics, Science & Technology Education, 6(3), 215-226
9. Guerra-Ramos, M. T. (2011) Analogies as Tools
for Meaning Making in Elementary Science Education: How Do They Work in Classroom Settings? Eurasia Journal of Mathematics, Science
and Technology Education, 7(1), 29-39
10. Kubiatko, M., Usak, M., Yılmaz, K & Tasar, MF
(2010). A cross-national study of Czech and
Turkish university students’ attitudes toward ICT
used in science subjects. Journal of Baltic Science Education, 9(2), 119-134.
11. Driscoll, M. P. (2000). Psychology of learning
for instruction. MA: Allyn and Bacon.
12. Stettheimer, T. D., & Cleveland, A. D. (1998).
Modeling utilization of planned information technology. Paper presented at The 1998 American Medical
Informatics Association Annual Symposium, November 7-11, 1998, Walt Disney World Resort, USA.
13. Weiss, J. (1994). Keeping up with the research.
Technology & Learning, 14(5), 30-34.
19. Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84(2), 191-215.
20. Gong, M., Xu, Y., & Yu, Y. (2004). An enhanced
technology acceptance model for web-based
Learning. Journal of Information Systems Education, 15(4), 365-374
21. Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory.
New York: McGraw Hill.
22. Kim, M. K., & Sharp, J. (2000). Investigating and
measuring pre-service elementary mathematics
teachers’ decision about lesson planning after
experiencing technologically enhanced methods
instruction. Journal of Computers in Mathematics
and Science Teaching, 19(4), 317-338.
23. Ross, S. M., & Strahl, J. D. (2005). Evaluation
of Michigan’s freedom to learn program. Retrieved June 28, 2010, from http://www.techlearning.com/techlearning/events/techforum06/
LeslieWilson_MI_Evaluation_Brief.pdf.
Corresponding author
Muhammet Usak,
Zirve University, Gaziantep,
Turkey,
E-mail: [email protected]
727
Energy Education Science and Technology Part B: Social and Educational Studies
2011 Volume (issue) 3(1): 65-74
Project-based learning: characteristic
and the experiences with application
in the science subjects
Milan Kubiatko1,*, Ivana Vaculová2
1
Masaryk University, Institute for Research in School Education, Porici 31, 603 00 Brno, Czech Republic,
2
Masaryk University, Department of Physics, Porici 7, 603 00 Brno, Czech Republic
Received: 18 December 2009; accepted: 10 April 2010
Abstract
The project-based learning is a method for imparting students’ and pupils’ thinking competencies.
First reference about project-based learning comes from the beginning of 20th century. Project-based
elarning is described by many definitions. Every of these definitions contain solution of a problem by
the group of students. By this method is different role of teacherr in comparison with traditional
teaching. Teacher must be very good facilitator for the successfull implementation this method to the
curriculum. During the seminars from Didactics of biology students had got an opportunity to try this
kind of method. There were three groups of students, which presented three projects, where the main
subject was biology. On the basis of presentation, there were determined some imperfections, which
had got presented in the students projects.
Keywords: Definition of project-based learning; History of project-based learning; Project-based
learning; Students
© Sila Science. All rights reserved.
1. Introduction
The project-based learning belongs among method, which can to develop pupils thinking,
to create original solutions, to develop cooperative work, to find available literary resources,
to present finding information and to evaluate own findings. As it is seen, this method has got
positive influence on the pupils or students, but it must be used during teaching. There is
necessary to educate future teachers, because without quality base, we cannot await, using of
project-based learning on the elementary or high schools.
______________________
*
Corresponding author. Tel.: +98-218-825-4886; fax: +98-218-825-4876.
E-mail address: [email protected] (M. Kubiatko).
66
M. Kubiatko, I. Vaculova / EEST Part B Social and Educational Studies
3
(2011)
65-74
2. History of project-based learning
First reference to project-based learning was mentioned in the work of Kilpatrick (1918),
who believed that using literacy in meaningful contexts provided a means for building
background knowledge and for achieving personal growth. He suggested that projects be
interdisciplinary math, science, social studies to provide learners with a rich array of concepts
and ideas. He intended that topics come from students' interests, maintaining that group
projects, proposed, planned, executed, and evaluated by students, would help learners develop
an understanding of their lives while preparing to work within a democracy.
Project-based learning also reflects a Vygotskian perspective. Vygotsky theorizes that
learning occurs through social interaction that encourages individuals to deal with the kind
cognitive challenges that are just slightly above their current levels of ability [1]. He posits
that concepts develop and understanding happens when individuals enter into discussion and
meaningful interaction with more capable peers or teachers. These individuals can model
problem solving, assist in finding solutions, monitor progress, and evaluate success [2].
2. 1. Definition of project-based learning
Project-based learning is described by many definitions. Every of these definitions
contain solution of a problem by the group of students. And the work of students is commonly
ended by the creation of some product, what can be thesis, report, design plan or model.
Students activity takes a considerably length of time and there is a presence of variety of
educational activities. And as Adderley et al. [3] provided teaching staff are involved in an
advisory, rather than authoritarian, role at any or all of the stages – initiation, conduct and
conclusion. According to Blumenfeld et al. [4], the essence of project-based learning is that a
question or problem serves to organize and drive activities; and these activities culminate in a
final product that addresses the driving question [4].
Project-based learning is an instructional method centered on the learner. Instead of using
a rigid lesson plan that directs a learner down a specific path of learning outcomes or
objectives, project-based learning allows in-depth investigation of a topic worth learning more
about [5] . Through the construction of a personally-meaningful artifact, which may be a play,
a multimedia presentation or a poem, learners represent what they've learned [6]; [7]. In
addition, learners typically have more autonomy over what they learn, maintaining interest
and motivating learners to take more responsibility for their learning [8]; [9]. Project-based
learning and the construction of artifacts enable the expression of diversity in learners, such as
interests, abilities and learning styles [10]. Project-based learning is a method for imparting
thinking competencies and creating flexible learning environment [11]. Project-based learning
has a nature of exploring new areas, discovering new scientific issues and integrating
knowledge from different subjects [12].
The concept of project-based learning has a certain similarity with the notion of
knowledge building [13]. These authors define ‘‘learning’’ as an activity that is directed to
improve mental structures, whereas ‘‘knowledge building’’ is directed at improving
knowledge objects such as explanations and models. Project-based learning can be described
as involving both vertical learning (i.e., cumulating of subject matter knowledge) and
horizontal learning (i.e., generic skills such as project management).
The main aim of project learning is an active connection of pupils to educational process.
This process is characteristic of their openness. Problem situations and questions are created
by teachers. These situations and questions caused thinking at pupils about topic. Project
3
(2011)
65-74
67
scenarios are un-detailed and the final form is collaborative with pupils. The project
realization is depended from pupils, from their creativity, fantasy, critical thinking, intrinsic
motivation, interests and requirements. Teachers and pupils are inspired by their surroundings
and by problems, which are creating by common life [14].
2. 2. Components of project-based learning
Kleijer, Kuiper, De Wit and Wouters-Koster [15] see four major characteristics of project
learning: 1) self-responsibility for thinking and learning; 2) awareness of social responsibility;
3) thinking and acting from the scientific perspective but in a practical application; 4) relating
both group process and product with professional practice.
Morgan [16] provided an interesting three general models of project work for educational
purposes:
(1) Project exercise: The aim of this type of project is that students should apply
knowledge and techniques already acquired to an academic issue in a subject area already
familiar to them. This represents the most traditional kind of project-based learning. Project
exercises are a part of teacher-centered project
(2) Project component: In this type of project work, the aims are broader and the scope is
larger; the project is more interdisciplinary in nature and often related to ‘‘real world’’ issues;
the objectives include developing problem-solving abilities and a capacity for independent
work. Often, traditionally taught courses are studied in parallel with the project course.
(3) Project orientation: This term denotes the entire curriculum philosophy of a
programme of study; the projects that students complete form the entire basis of their
university education, while instructional teaching is provided only to supplement the
requirements of the project topics. The subject material studied is determined by the demands
of the project topics, which is in sharp contrast to model 1.
Project components and project orientation are the part of student-centered project.
Project-based learning contains some features. One of these is problem orientation, it is
the idea that a problem or question serves to drive learning activities [17]. The second feature
is a constructing a concrete artifact, which distinguishes project-based learning from
problem-based learning. In project-based learning the process of constructing a concrete
artifact (draft of a design or an end product) forces the student or student team to think
through the steps of the construction process, and in some cases to execute them in an orderly
fashion just like a construction team. The advantage over traditional studying is that gaps in
knowledge cannot be easily overlooked or overcome by rote learning [17]. Tutorial feedback
may be given either through a formal midcourse assessment or in the form of more informal
continuous tutorial discussions between the teacher and the project group [18].The third
feature of student projects is learner control of the learning process, which leaves scope for
decisions regarding the pacing, sequencing and actual content of learning [19]. Learner
control gives the students the opportunity to utilize their prior knowledge and experience
([17]). Other characteristic of the project method is its potential for using and creating
multiple forms of representation. In modern working life most tasks require the combined use
of (interdisciplinary) knowledge in different forms (e.g., abstract, concrete, pictorial, verbal,
as formulae etc) [17]. The strength of the project method could lie in the fact that it enables
not only the integration of knowledge from different disciplines but also theory and practice.
In the process of project work, students can see and feel the reality to which difficult concepts
and interactions are related [20].
68
3
(2011)
65-74
Heitmann [21] differentiates between “project-oriented studies” and “project-organised
curriculum”. Project-oriented study involves the use of small projects within individual
courses, progressing to a final year project course. The projects will usually be combined with
traditional teaching methods within the same course. They focus on the application, and
possibly the integration of previously acquired knowledge. Projects may be carried out as
individuals or in small groups. Project-organized curricula use projects as the structuring
principle of the entire curriculum, with subject oriented courses eliminated or reduced to a
minimum and related to a certain project. Students work in small groups with a project team
of teachers who are advisers and consultants. Projects are undertaken throughout the length of
the course and vary in duration from a few weeks up to a whole year.
Nowadays, the using of information and communication technologies is connected with
project-based learning. ICT provide a rich learning environment and expose the learner to
a variety of representations and configurations [11]; [22]; [23]. Barak, Waks & Doppelt [24]
showed, the presence of ICT may enable the advancement of pupils in attaining higher
academic achievement, and overcoming their cognitive and affective difficulties.
2. 3. Project-based learning and science subjects
Project-based learning is used in science subjects, of course, because designing projects
that will be relevant and interesting for the students and giving them an opportunity to
become independent learners are not the only arguments in favor of project-based learning
incorporation into science teaching to non-science majors [25]. Authors mention here two
additional reasons supporting their choice. The first one relates to the population of students
participating in the physical science classes. The term "non-science majors" refers to a very
heterogeneous group of students. In addition to majoring in different fields, and being
freshmen, sophomores or juniors, these students have various science and mathematics
backgrounds. Teaching such a heterogeneous class is a challenging task. However, if every
one of these students is given an opportunity to make a unique contribution to the project in
the field of his or her expertise, the class can benefit from such diversity. This opportunity
might have an invaluable impact on students' content knowledge, as well as on their selfconfidence and self-efficacy toward sciences [26].
The second reason relates to the learning environment in the project-based classes. PBI is
based on the ideas of social constructivism, emphasizing the role of social environment in
teaching and learning [27]. It promotes mutual respect, support and understanding, making an
impact on student-student and student-instructor relationships. The role of these relationships
in the science class for non-science majors cannot be overemphasized [24].
Other authors have had a view on the project-based learning, that the design principles of
project-based leasing in science include a context that engages students in extended authentic
investigations through a driving question, collaborative work that allows students to
communicate their ideas, learning technologies to find and communicate solutions, and the
creation of artifacts that demonstrate student understanding and serve as the basis for
discussion, feedback, and revision [28]; [29]. A driving question links concepts and
principles, and drives activities and investigations throughout a project. Projects extend
student learning experiences beyond the classroom by posing driving questions that situate the
science with issues that are likely to be of interest to scientists, community-based
organizations, and families. Anchoring events provide students with common experiences that
help them see the value and purpose of the driving question. Anchoring experiences also help
3
(2011)
65-74
69
students relate to the new ideas explored in the project. Through teacher support, students
design and perform various investigations to find solutions to the driving questions [30].
Successful integration of project-based learning into the teaching process is based on
three dimensions [31]. First is practice-based nature of knowledge and learning. It
illuminates the relationship between knowledge, work practices, social groups and social
context. The practice-based perspective makes a distinctive contribution by differentiating
those forms of knowledge which are acquired individually and those which are acquired
collectively [32]. Next dimension is project autonomy. One important aspect of project
autonomy is the extent of physical co-location among project members. Co-location has been
identified as an important factor in knowledge integration among project team members [33].
In sum, such findings suggest that project autonomy is advantageous for learning by allowing
the development of practices which are distinctively different to mainstream organizational
practices. In effect then, one of the implications of project autonomy is to highlight the
importance of a further division of practice — that between project practices and
organizational practices — in shaping project-based learning [31]. The last dimension is
called knowledge integration, what is identified in many studies as an important ingredient in
innovation and learning [34]. It can be viewed as the synthesis of specialized knowledge into
situation-specific systemic knowledge [35]. From a practice-based perspective, knowledge
integration within a project involves overcoming barriers to the flow and transfer of
knowledge arising from pre-existing divisions of practice among team members [31].
By the various types of project-based learning definitions, there is problem in many cases
to distinguish between project-based learning a problem-based learning. A comparison of
problem-based and project-based learning showed Perrenet, Bouhuijs & Smith [36]. The
differences that they noted included:
Project tasks are closer to professional reality and therefore take a longer period of time
than problem-based learning problems (which may extend over only a single session, a week
or a few weeks).
Project work is more directed to the application of knowledge, whereas problem-based
learning is more directed to the acquisition of knowledge.
Project-based learning is usually accompanied by subject courses (eg maths, physics etc. in
engineering), whereas problem-based learning is not [37-42].
Management of time and resources by the students as well as task and role differentiation
is very important in project-based learning.
Self-direction is stronger in project work, compared with problem-based learning, since the
learning process is less directed by the problem.
3. Teacher’s role
The teacher's role is less that of an instructor who transmits information and organizes
activities for practice and more that of a guide and a facilitator, it is a critical role,
nevertheless. Projects require that teachers get to know their learners' interests. Teachers must
listen for what has been called the teachable moment that point in a discussion when learners
become excited about a topic, and start asking questions. Facilitating project-based learning
requires the kind of leadership skills that allow teachers to help a group of learners to move in
the direction that they want to go, pointing out potential pitfalls or making suggestions
without getting defensive when students decide they like their own ideas better. It makes a
difference if teachers possess a tolerance for ambiguity, some skill in helping learners
negotiate conflicts, and enough self-confidence to not give up when a project peters out or
70
3
(2011)
65-74
refuses to come together. Not all projects are successful. Some teachers are too inexperienced
to guide the process well. They may expect too much ability on the part of the learners to take
control of the project without having laid the necessary groundwork or they may fail to let
students take the lead when they can. Learners do not necessarily take to project work
wholeheartedly, either. Some may feel teachers are abdicating their roles if they do not
provide answers, or they may not want to learn with and from their classmates [43-50].
There is still problem with low implementation with project-based learning into
classrooms. Barron et al. [26] suggested inadequate material resources, little time to create
new curricula, large class sizes, over-controlling administrative structures that prevented
teachers from having the autonomy necessary to implement progressive approaches.
However, the biggest problem does not lie on the school equipment, but on the undergraduate
preparation of future teacher. If future teachers do not receive sufficient amount of theoretical
and practical information, they will be not to practice project-based learning in their class.
4. Practical experiences
As it was mentioned above the important thing is to educate future teachers in the
problematic of project-based learning. The project-based learning was the main theme during
Didactics biology seminars at Faculty of Natural Science in Slovakia. First two seminars was
theoretical, when the teacher and students discussed about project-based learning, advantages
and disadvantages, what the project-based learning should contain. Teachers also provided
information about, how to prepare a project. Totally 12 students were in the seminar group.
Due to aim of seminar, students were divided into three groups. Every group contained 3
students. Students had got time to decide about main topic of their project. Last seminar was
focused on the presentation of students’ projects. Students had got an adequate amount of
time to prepare project and its presentation. They had got a possibility to discuss with teacher,
if the project is well prepared. Students were informed about basic points, which will be
evaluated. When the projects were presented, the commission evaluated the presentation of
students. The evaluation was anonymous. Evaluators were associate professors and professors
from the faculty. They were from departments of biology, geography and chemistry.
Evaluators obtained evaluation sheets, where they wrote points for every part/point of
presentation. The minimum point for every part was 1 and maximum was 5. So, students
could obtain 5 points minimally and 25 points maximally for their project.
The basic points were:
1. The level of project’s interesting
2. Cross-disciplinary relations
3. The level of expertise
4. The succession of the project’s parts.
5. The graphical layout
In the next part we introduce in briefly form every of three project. The names of projects
are:
1. Mineral waters
2. Human races
3. Birds of Slovakia
The first presentation (Mineral waters) connected three subjects namely: 1. Biology –
there were presented an influence of mineral waters on human body. 2. Geography – there
were presented a distribution of mineral waters in Slovakia and 3. Chemistry – this part was
the most presented in the presentation. Students were interested in chemical constitution of
3
(2011)
65-74
71
mineral waters and on the basis of this they divided waters into the some groups. Next, they
compared mineral waters according their composition of cat ions and anions. Net part was
very interesting, because students showed their chemical experiments, which proved a
presence or absence of the chemical elements in the selected mineral waters. Then students
described chemical elements. Students were interested in their influence of human body.
There were described these elements: calcium, potassium, sodium, magnesium and
phosphorus. This project was evaluated very well. Only one small animadversion was toward
graphical layout, but as it is mentioned above, the project was evaluated very well.
The second presentation was focused on the Human races. This one included only two
subjects. One was biology, but this subject was introduced in the higher ratio in comparison
with Geography, what was the second subject. In the first part students was focused on
different definitions of races. The major part of presentation was focused on the description of
white, yellow and black race. Into this part of presentation was included geographical
information about the place of occurrence of these races. There were information about mixed
race groups, but this information was very briefly. The last part of project was focused on the
problematic of racism and then there was a short mention about laws in Slovakia, which are
concerned to racism. This presentation was evaluated by evaluators by lower number of
points. All points were little bit problematic except “The level of expertise”, because level of
expertise was very high. One evaluator had got problem with this, because it could be
problem for other students.
Last project, which were presented during seminars were focused on the Birds of
Slovakia. However, the title of topic sounds interesting, students did not manage this project
very well. There was only description of selected systematic groups of Slovakian birds. The
order of groups was random, but as we know the order of systematic groups is appointed by
specific rules. After this part, students presented selected endangered birds, but they were not
able to say, why they chose these ones and not other. Last part of presentation was on the
problematic of birds’ flu. In this project was not observed any presence of second subject
except of biology. The presentation of project affected on evaluators by boring effect. Every
of evaluation points were problematic.
4. 1. Conclusion from projects presentation
Last seminar was focused on the discussion between teacher and students. Students
presented own perception, they evaluated each other. They suggested improving of own
presentation, said about mistakes. Teacher summarized own view and evaluation of
evaluators.
From the pedagogical practice is important to know these findings:
- Students have got problems with cross-disciplinary subjects. There is dominating one
subject (in this case it was biology) and other subject or subjects are represented only
marginally. It can be observed, that information from other subject is added strained.
- Students have got problem with graphical layout. The presentation is too much
colored and there is too many visual effects. Visual effects take away a attention from
the main and important part of projects presentation. Other problem is with letters
size, the frequent case is, that letters are too small. People, who are further from
projection screen have got problem with reading.
There are too little resources. Students often use only electronic resources, but in the small
amount. In some project were represented information from books, but information from
72
3
(2011)
65-74
journals were totally missed. From the showed resources is obvious, students have got
problem with foreign language. All resources were in native language.
- It was Slovak language).
- Some projects have got problem with expertise of their content. Sometimes, the
expertise was in very low level and some it was in very high level. They were not to
find the “middle way”.
- Last problem is hard influenced. Some students saw only duty to make a project.
There was not any interest about work on it. There is able to say, if these students will
be teachers, they will not be use a project-based learning.
5. Conclusion
Project-based learning is relatively for a long time presented learning method, but it is
still low using in the schools (elementary and high). This fact is maybe caused the low
familiarizing with project-based learning on the college. There is the first problem, when the
project-based learning is not represented in the faculties studying programs, there is hard to
wait, that project-based learning will be represented in the high or elementary schools in the
adequate form. Next problems are arising from the preparation of future teachers. Some of
these problems are outlined above.
Acknowledgement
We would like to thank to Muhammet Usak for language corrections.
References
[1] Wertsch J. (ed). Culture Communication and Cognition: Vygotskian Perspectives.
Cambridge, CB2 1RP. Cambridge University Press, 1985.
[2] Tharpe RG, Gallimore R. Rousing minds to life. Cambridge, MA: Cambridge University
Press, 1988.
[3] Adderley, K. et al (1975). Project Method in Higher Education. SRHE working party on
teaching methods: TEchniques group. Guildford, Surrey: Society for research into higher
education.
[4] Blumenfeld PC, Soloway E, Marx RW, Krajcik JS, Guzdial M, Palincsar A. Motivating
project-based learning: sustaining the doing, supporting the learning.’ Educ Psychol
1991;26:369–398.
[5] Harris JH, & Katz LG. Young investigators: The project approach in the early years.
New York, 2001.
[6] Harel I, Papert S. (Eds.). Constructionism. Norwood, NJ: Ablex, 1991.
[7] Kafai Y, Resnick M.(Eds.). Constructionism in practice: Designing, thinking and
learning in a digital world. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. Kilpatrick, W. (1918). The
Project Method. Teach Col Rec 1996;19:319-335.
[8] Tassinari M. Hands-on projects take students beyond the book. Soc Stud Rev 1
996;34:16-20.
[9] Worthy J. Conducting research on topics of student interest. Read Teach
2000;54:298-299.
[10] Grant MM. Getting a Grip on project-based learning: Theory, cases and
recommendations. Meridian 2002;5:1-17.
3
(2011)
65-74
73
[11] Doppelt Y. Implementation and assessment of project-based leasing in flexible
environment. Int J Technol Design Educ 2000:13:255-272.
[12] Barak M, Doppelt Y. Using portfolios to enhance creative thinking. J Technol Stud
2000;26:16–24
[13] Bereiter C, Scardamalia M. ‘Rethinking learning’ in Olson, D.R. and Torrance, N. (eds.),
The Handbook of Human Development. New Models of Learning, Teaching and
Schooling. London: Blackwell, 1996.
[14] Kimonen E, Nevalainen R. Active learning in the process of educational change. Teach
Teach Educ 2000;21:623-635.
[15] Kleijer H, Kuiper R, De Wit H, Wouters-Koster L. Project-based education between
social idealism and educational possibility. Amsterdam, SISWO, 1981.
[16] Morgan A. Theoretical aspects of project-based learning in higher education. British J
Educ Technol 1983;14:66–78.
[17] Helle L, Tynjälä P, Olkinuora E. Project-based learning on post secondary education –
theory, practice and rubbe sling shots. Higher Educ 2006;51:287-314.
[18] Tynjälä P, Tourunen E. ‘Three-way partnership assessment in working life oriented
project-based learning,’ in Benton, N. and Benton, R. (eds.), Te Rito o te Matauranga.
Experiential Learning for the Third Millenium. Selected papers from the Seventh
Conference of the International Consortium for Experiential Learning, Vol. 2, Auckland:
James Henare Maori Research Centre, 2002, pp. 47–58.
[19] Duffy TM, Cunningham DJ. ‘Constructivism: implications for the design and delivery of
instruction,’ in Jonassen, D.H. (ed.), Handbook of Research for Educational
Communications and Technology. New York: Macmillan Library Reference, 1996, pp.
170–198.
[20] Boshuizen HPA, van de Wiel MWJ. Using multiple representations in medicine: How
students struggle with them, in van Someren, M.W., Reimann, P., Boshuizen, H.P.A. and
de Jong, T. (eds.), Learning with Multiple Representations. Amsterdam: Pergamon,
1998, pp. 237-262.
[21] Heitmann G. Project-oriented study and project-organized curricula: A brief review of
intentions and solutions. Eur J Eng Educ 1996;21:121-131
[22] Juuti K, Lavonen J, Aksela M, Meisalo V. Adoption of ICT in science education: a case
study of communication channels in a teachers’ professional development project.
Eurasia J Math Sci Technol Educ 2009;5:103-118.
[23] Haliloglu Tatli Z. Computer based education: Online learning and teaching facilities.
Energy Educ Sci Technol Part B 200);1:171-181.
[24] Barak M, Waks S, Doppelt Y. Majoring in technology studies at high school and ^
fostering learning. Learn Environ Res 2000;3:135–158.
[25] Bolotin MM, Svinicki MD. Teaching physics of every day life: project-based instruction
and collaborative work in undergraduate physics course for nonscience majors. J Schol
Teach Learn 2000;1:25-40.
[26] Barron B, Schwartz DL, Vye NJ, Moore A, Petrosino T, Zech,L, Bransford JD. Doing
with understanding: Lessons from research on problem- and project-based learning. J
Learn Sci 1998;7:271-311.
[27] Boaler J.. Exploring situated insights into research and learning. J Res Math Educ
2000;31:113-119.
[28] Marx R.W, Blumenfeld PC, Krajcik JS, Solloway E. New technologies for teacher
professional development. Teach Teach Educ 1998;14:33–52.
74
3
(2011)
65-74
[29] Singer J, Marx RW, Krajcik J, Clay Chambers J. Constructing extended inquiry projects:
Curriculum materials for science education reform. Educ Psycholog 2000;35:165–178.
[30] Tal T, Krajcik JS, Blumenfeld PC. Urban schools’ teachers enacting project-based
science. J Res Sci Teach 2006;43;722-745.
[31] Scarbrough H, Swan J, Laurent S, Bresnen M, Edelman L, Newell S. Project-Based
learning and the role of learning boundaries. Organ Stud 2004;25:1579-1600.
[32] Simon HA. Bounded rationality and organisational learning. OrganSci 1991;2:125-134.
[33] Galegher J, Kraut R, Egido C. Intellectual teamwork: Social and technological
foundations of technical work. New York: Lawrence Erlbaum, 1990.
[34] Okhuysen GA, Eisenhardt KM. Integrating knowledge in groups: How formal
interventions enable flexibility. Organ Sci 2002;13:370-386.
[35] Alavi M, Tiwana A. Knowledge integration in virtual teams: The potential role of KMS.
J Am Soc Inform Sci Technol 2002;53:1029-1037.
[36] Perrenet JC, Bouhuijs PAJ, Smits JGMM. The suitability of problem-based learning for
engineering education: theory and practice. Teach Higher Educ 2000;5:345-358.
[37] Demirbas A. Concept of energy conversion in engineering education. Energy Educ Sci Technol
Part B 2009;1:183–197.
[38] Demirbas A. Energy concept and energy education. Energy Educ Sci Technol Part B
2009;1:85–101.
[39] Demirbas A. Social, economic, environmental and policy aspects of biofuels. Energy Educ Sci
Technol Part B 2010;2:75–109.
[40] Kecebas A, Alkan MA. Educational and consciousness-raising movements for renewable energy
in Turkey. Energy Educ Sci Technol Part B 2009;1:157–170.
[41] Dikmenli M, Cardak O, Oztas F, Yakisan M. High school students’ images of an
environmental scientist. Energy Educ Sci Technol Part B 2010;2:187-210.
[42] Taleghani M, Ansari HR, Jennings P. Renewable energy education in sustainable architecture:
lessons from developed and developing countries. Energy Educ Sci Technol Part B
2010;2:111-131.
[43] Cardak O. The determination of the knowledge level of science students on energy flow through a
word association test. Energy Educ Sci Technol Part B 2009;1:139–155.
[45] Sahin C, Calik M, Cepni S. Using different conceptual change methods embedded within 5E
model: Asample teaching of liquid pressure. Energy Educ Sci Technol Part B
2009;1:115-125.
[46] Karamustafaoglu O. Active learning strategies in physics teaching. Energy Educ Sci Technol Part
B 2009:1:27-50.
[47] Oztas F. The effects of educational gains of vocational school of health students on their
environmental attitudes. Energy Educ Sci Technol Part B 2010;2:147-159.
[48] Azar A. A comparison of the effects of two physics laboratory applications with different
approaches on student physics achievement. Energy Educ Sci Technol Part B 2010;2:161-185.
[49] Karamustafaoglu S. Chemistry teachers’ levels of using teaching materials. Energy
Educ Sci Technol Part B 2010;2:255-268.
[50] Dikmenli M. Biology students’conceptual structures regarding global warming. Energy Educ
Sci Technol Part B 2010;2:21-38.
��
��
��
This article was downloaded by: [Gazi University]
On: 28 November 2011, At: 10:41
Publisher: Routledge
Informa Ltd Registered in England and Wales Registered Number: 1072954 Registered
office: Mortimer House, 37-41 Mortimer Street, London W1T 3JH, UK
Interactive Learning Environments
Publication details, including instructions for authors and
subscription information:
http://www.tandfonline.com/loi/nile20
Slovak high school students' attitudes
toward computers
a
b
b
Milan Kubiatko , Zuzana Haláková , Soňa Nagyová & Tibor
Nagy
b
a
Faculty of Education, Educational Research Centre, Masaryk
University, Porici 31, 603 00, Brno, Czech Republic
b
Faculty of Natural Sciences, Department of Didactics in
Sciences, Psychology and Pedagogy, Comenius University, Mlynská
dolina, 842 15, Bratislava 4, Slovakia
Available online: 24 May 2011
To cite this article: Milan Kubiatko, Zuzana Haláková, Soňa Nagyová & Tibor Nagy (2011): Slovak
high school students' attitudes toward computers, Interactive Learning Environments, 19:5, 537-550
To link to this article: http://dx.doi.org/10.1080/10494821003612232
PLEASE SCROLL DOWN FOR ARTICLE
Full terms and conditions of use: http://www.tandfonline.com/page/terms-andconditions
This article may be used for research, teaching, and private study purposes. Any
substantial or systematic reproduction, redistribution, reselling, loan, sub-licensing,
systematic supply, or distribution in any form to anyone is expressly forbidden.
The publisher does not give any warranty express or implied or make any representation
that the contents will be complete or accurate or up to date. The accuracy of any
instructions, formulae, and drug doses should be independently verified with primary
sources. The publisher shall not be liable for any loss, actions, claims, proceedings,
demand, or costs or damages whatsoever or howsoever caused arising directly or
indirectly in connection with or arising out of the use of this material.
Vol. 19, No. 5, December 2011, 537–550
Slovak high school students’ attitudes toward computers
Milan Kubiatkoa*, Zuzana Halákováb, Soňa Nagyováb and Tibor Nagyb
a
Faculty of Education, Educational Research Centre, Masaryk University, Porici 31, 603 00
Brno, Czech Republic; bFaculty of Natural Sciences, Department of Didactics in Sciences,
Psychology and Pedagogy, Comenius University, Mlynská dolina, 842 15 Bratislava 4, Slovakia
Downloaded by [Gazi University] at 10:41 28 November 2011
(Received 5 May 2009; final version received 8 December 2009)
The pervasive involvement of information and communication technologies and
computers in our daily lives influences changes of attitude toward computers. We
focused on finding these ecological effects in the differences in computer attitudes
as a function of gender and age. A questionnaire with 34 Likert-type items was
used in our research. The sample consisted of 659 students from 14 high schools,
aged 15–19 years attending the first, the second, the third, and the fourth years of
study. The results of the questionnaire were divided into the two dimensions of
concrete computer enjoyment and computer anxiety. On the first dimension both
younger students and girls have positive attitudes. On the second dimension both
younger students and boys have more positive attitudes. Overall, girls have more
positive attitudes than boys. This is interesting because in the existing literature
there is evidence that boys have more positive attitudes toward computers than
girls. Perhaps a change is taking place.
Keywords: computer attitudes;
questionnaire; students
computer
anxiety;
computer
enjoyment;
1. Introduction
Nowadays, computers and other information technologies have a very important
place in the learning and teaching process. Computers are also an integral part of
students’ everyday life outside of school and within school, they are used in writing
homework or essays, within every school subject, not only in informatics; as a survey
recently demonstrated at almost every Slovak school (Demkanin, 2008). As a result,
Slovak students are revising their opinions and attitudes toward computers and the
use of computers in their lessons. The doors of new knowledge are open to students,
because computers and information and communication technologies (ICT) allow
immediate access to a vast array of information. We can observe things in videos,
simulations and graphics, which in years before could not be seen; for example,
deoxyribonucleic acid (DNA) analysis, the reproductive cycle, etc. We also can
communicate new questions, results, proposals to colleagues or across oceans via
electronic mail.
*Corresponding author. Email: [email protected]
ISSN 1049-4820 print/ISSN 1744-5191 online
Ó 2011 Taylor & Francis
http://dx.doi.org/10.1080/10494821003612232
http://www.tandfonline.com
538
M. Kubiatko et al.
Initially, computer technology was viewed as a way to improve students’ access
to instruction and instructors. The vision was that computer hardware and software
would make teaching and learning better and more effective (Brewer, 2003). Before
this can happen, students, and teachers too, have to see the greater value of using
computers in lessons (Dede, 2000). Dørup (2004) finds in his study that students
prefer using computers in the teaching process and students have generally had a
positive attitude toward distance learning. But these positive attitudes could be
changed by many factors, such as classroom organization, resources, environment,
teachers, schoolmates, etc. (Kennewell, 2001).
The pervasive influence of computer technology has made significant changes in
the concept of school. With the help of computer technology, students are now able
to be more proactive in the learning process in order to achieve learning goals better.
Attitudes toward technology use out of the school setting are an important and
often overlooked component of successful curriculum integration of technology.
Much of the research done on technology integration assumes that when appropriate
technological tools are in place in the classroom, students, teachers, and parents will
overwhelmingly support the change toward a technologically based curriculum. It is
often felt that schools cannot ignore the impact of technology and the changing face
of curriculum (Alexiou-Ray, Wilson, Wright, & Peirano, 2003). However, this is not
true in some cases, because there are still many obstacles, including students’ dislike
of educational software. But depending on the character of this educational
software, some could be suitable for boys and some for girls (Sheldon, 2004).
Educational software packages that promote gender-biased characters and sex-typed
behavior are destructive to the educational experience of girls and women not only
because they promote socially constructed gender roles that may serve to hold girls
and women back in technology-related fields but also because females will likely be
less interested than males in technology when they are largely ‘‘left out’’ of the
experience (Plumm, 2008).
Bennett (2002) suggests changes in the roles of teachers, students, and computers.
In this new perspective, students would interact collaboratively with teachers and
technology; computers would deliver and remediate lessons, and the teacher would
be a facilitator and a mentor (Bennett, 2002; Dooling, 2000).
Problems with equitable student access to technology, often referred to as ‘‘the
digital divide or the disparity in access to computers across socioeconomic, regional,
or cultural lines’’ is a growing concern nationwide, as computers gain even more
importance in business and education (Shaver, 1999). In addition to computer
availability, other issues concerned with equitable student access to computers
include: computer adequacy, availability of software, Internet access, and home
availability of computers (Shaver, 1999).
There is a need for better understanding of student, school personnel, and
parental attitudes concerning computer use in the classroom. Dooling (2000) found
that students believed that ‘‘the effectiveness of computer technology experiences at
school depends on the student’s or students’ prior knowledge’’.
Computers are commonly identified with the areas of mathematics and science,
but mathematics teachers have been slow to introduce computers into their
classroom activities (Norton, McRobbie, & Cooper, 2000; Rosen & Weil, 1995).
Teaching practices have been reported as conservative and this general conservatism
may in part explain the slow response of many mathematics teachers to the potential
of computers in the classroom (Gregg, 1995). Mathematics and science are areas
539
where for many years there has been a widespread concern about sex-related
differences. It is not surprising, therefore, to find similar differences emerging in the
area of attitudes to computers. Many research studies and discussions investigated
gender differences among students at all grade levels in learning, attitudes and
achievement in the areas of mathematics, science, and technology. The research
literature on computer education has examined gender differences since the early
1980s (Young, 2000). In the educational research literature, various factors
associated with gender differences have been explored in connection to computer
technology achievement.
The research on computer attitudes represents an important subject in the
understanding of differences in computer performance in the workplace (school)
(Van Braak & Goeman, 2003).
With the development of computers in education many different approaches
have investigated different factors related to the use of computers. The
relationship between attitudes toward computers and computer experiences has
been investigated by many authors (Levine & Donitsa-Schmidt, 1997; Potosky &
Bobko, 2001; Schumacher & Morahan-Martin, 2001; Smith, Caputi, &
Rawstorne, 2000).
Numerous studies pertaining to attitudes toward the computer and their
relationships with variables such as age and gender have not yielded clear-cut
conclusions. For example, various studies comparing male and female computer
attitudes show no significant differences (King, Bond, & Blandford, 2002;
Mizrachi & Shoham, 2004; Scott & Rockwell, 1997; Teo, 2006). Some studies
have found that surprisingly, males have a greater fear of using computers (Reed,
Erwin, & Oughton, 1995; Siann, Macleod, Glissov, & Durndell, 1990). Other
studies have had opposite findings (Colley, Gale, & Harris, 1994). For example,
Shashaani (1997) found that boys are more interested in working with computers
than girls. Boys have better ICT and computer skills, they use computers more in
their leisure time, and their attitudes toward computers are more positive than the
attitudes of girls. They use computers more for play and recreational purposes,
they are more interested in hardware, and they take on more independent
challenges in learning about computers and ICT than girls do (Hakkarainen
et al., 2000; Papastergiou & Solomonidou, 2005). In the world there is a trend,
that technology has a special connection with boys and males. The culture of
technological knowledge is a set of socially constituted practices, and these
practices have encouraged boys and men, more than girls and women (Clegg,
2001; Facer, Sutherland, Furlong, & Furlong, 2001). It is interesting that the
gender differences in computer use and competence have not been found among
younger children (Facer et al., 2001).
It is inequitable that these gender differences remain dependent on access and
training. Schools can diminish the gender inequality by giving girls access to use
technology in combination with learning. When girls have similar access to
computers at school as boys do and if they receive computer training, the gender
differences in computer use have disappeared (Ilomäki & Rantanen, 2007;
Sølvberg, 2002). In general, the gender differences at school were also small in
the use of specific applications, and girls especially liked the combination of
communicative and creative-writing elements more than boys (Volman, van Eck,
Heemskerk, & Kuiper, 2005). Ilomäki and Rantanen (2007) suggest that girls’ ICT
competence increases with time, and that they may reach a high level of
540
M. Kubiatko et al.
understanding of and competence in, for example, communication-related
applications. However, a high level of technical ICT competence and motivation
remains characteristic of boys, similar to the way in which technical competence
has been gender-related in the past. However, the situation still remains confusing:
for instance, Horne (2007) found no differences between boys and girls on testing
students with the use of computers. Interaction between gender and technology is
complex, being mediated by a number of factors, such as status and identity
(Joiner, Littleton, Chou, Morahan-Martin, 2006).
Some studies have shown that more computer experience and training improve
computer attitudes (Gaudron & Vignoli, 2002; Ropp, 1999). A large number of
studies have shown that those individuals who have access to computers at home
demonstrate more positive attitudes toward computers (Selwyn, 1998; Sexton, King,
Aldridge, & Goodstadt-Killoran, 1999; Yaghi, 1997). In addition to that, boys have
positive attitudes toward computers in most studies. Younger pupils, boys and girls,
have more positive attitudes toward computers than older ones (Comber, Colley,
Hargreaves, & Dorn, 1997; Laguna & Babcock, 1997). But there are many studies
where it is reported that older students have more positive attitudes to computers
than younger ones (Bozionelos, 2001; Dyck & Smither, 1994). Garland and Noyes
(2005) investigated attitudes toward computers and books as learning tools. They
did not find any statistically significant difference. Litchfield, Oakland, and
Anderson (2002) found that it is the amount of time spent using computers that
has the greatest impact on computer attitudes.
It is evident that there is much research connected with students’ attitudes to
computers, but none in Slovakia. We would like to find out the attitudes of Slovak
students to computers, and their preferences for using computers in the learning
process.
2.
Methods
2.1. Purpose of study
Slovakia is a part of the developing countries using computers and ICT in the
learning and teaching process. There are a lot of enthusiastic people but also critics
of using computers in schools – elementary and high school. In the last few years,
there has been a great effort on the part of some institutions and people with the help
of government regarding the introduction of ICT into learning process. The creation
of more positive students’ attitudes toward this equipment is a precondition of
success with this process.
Our study aims to answer the following questions:
(1) What are Slovak students’ attitudes toward computers and can this be
integrated with all the previous studies?
(2) Were there gender effects in enjoyment and anxiety toward using computers?
(3) Were there age effects in enjoyment and anxiety toward using computers?
These hypotheses were evaluated:
(1) Boys have more positive attitudes toward computers than girls.
(2) Older students have more positive attitudes toward computers than younger
students.
2.2.
541
Instrument
In our research, which was focused on finding out the students’ computer attitudes,
we used an anonymous Computer Attitude Questionnaire (CAQ). This questionnaire was used by Steve Kennewell and Alex Morgan, who kindly allowed us to use
it (Morgan & Kennewell, 2005). The questionnaire was translated into Slovakian.
The questionnaire was divided into two sections. In the first section there was
introductory text, following demographic variables; namely, gender, age, and the
year of study. The second section consisted of 34 items, focused on students’ views
about computers. We tried to preserve the structure of the questionnaire, so we did
not add additional variables. And we investigated differences in attitudes between
gender and classes. Every item in the questionnaire was rated on a Likert 5-point
scale (Likert, 1932) using the following descriptions: ‘‘strongly agree’’ (5 points),
‘‘slightly agree’’ (4 points), ‘‘neutral’’ (3 points), ‘‘slightly disagree’’ (2 points),
‘‘strongly disagree’’ (1 point). Sixteen of the 34 questions were constructed negatively
and they were inverted for scoring. A factor analysis was used to create two
dimensions namely, ‘‘computer enjoyment’’ (16 items) and ‘‘computer anxiety’’ (11
items). Details (items, factor score) about dimensions are given below. We deleted 7
items, whose factor loading was smaller than 0.3 (Anastasi, 1996). The reported
internal consistencies for the two dimensions were assessed by computing Cronbach
a: 0.84 (Computer Enjoyment) and 0.77 (Computer Anxiety). In the next evaluation
we used analysis of variance (ANOVA). We tried to find out whether there are some
statistically significant differences as a function of gender and year of study.
2.3.
Participants
The sample size consists of 659 students from 14 Slovak high schools. The schools
were chosen according to the classic style of teaching in the Slovak curriculum. We
chose schools, where, according to the government, computers were being used as a
learning and teaching component. The conventional length of study in Slovak high
schools is 4 years. We distributed 720 questionnaires with a rate of return of 91.53%.
We obtained results from every year of study. We obtained completed questionnaire
results from 149 (22.61%) students in the first year of study, from 145 (22.00%)
students in the second year of study, 220 (33.38%) students in the third year of study
and 145 (22.00%) students in the fourth year of study. The smallest sample size
from one school consisted of 38 filled questionnaires and the largest one was 60
filled questionnaires. The age of students was between 14 and 19 years. The
average age was 16.88 (n ¼ 659; SD ¼ 1.26). In the whole sample there were 393
(59.64%) girls. Respondents filled out the questionnaire during regular lessons. At
first the questionnaires were sent to teachers, who distributed the instruments
among students. The time for filling out the measurement tool was not longer than
20 min.
3. Results
A principal component factor analysis with Varimax rotation was conducted on
responses to the CAQ questions. After a careful examination of the factors table, we
excluded from the scale questions with corrected item-total correlations 50.30
(Anastasi, 1996) and questions with high loading on more than one factor.
542
M. Kubiatko et al.
As we can see in Table 1, we discovered two dimensions. The first, called
computer enjoyment, consists of 16 items and has a value of Cronbach’s a: 0.84 and
the second, called computer anxiety, consists of 11 items and has a value of
Cronbach’s a: 0.77. Seven items were deleted.
In the first dimension we found a statistically significant difference between
results by gender (F1, 653 ¼ 33.80, p 5 0.001). The average value of girls’ results was
4.20 and of boys’ was 3.95. It seems that girls get greater pleasure from the use of
computers for work or in leisure activities. We found a statistical difference in the
results among students by year of study. First-year students achieved the highest
score in this dimension (Figure 1). Second-year and third-year students achieved
Table 1.
Factor analysis of CAQ.
Questionnaire items
1. A computer could make learning fun. (P)
3. I enjoy using computers. (P)
5. Computers help you learn. (P)
7. Computers are useful for finding out information. (P)
9. Computers are boring. (N)
10. When I leave school I would like to use a computer in my job. (P)
15. I hate using computers. (N)
19. Using a word processor makes your work look neat. (P)
22. I would like to take a computer course. (P)
23. Computers aren’t as useful as they are made out to be. (N)
24. Computers should be used in all subjects. (P)
25. I find watching a computer screen boring. (N)
28. Every home should have a computer. (P)
29. I would like to use computers more often in all my lessons. (P)
31. Everybody will have to use computers in the next century. (P)
33. A computer is a really useful tool for school work. (P)
4. It takes too long to do things using computers. (N)
11. Some of the words used in computing make me nervous. (N)
12. Computers never do what you expect them to do. (N)
13. Computers don’t let me think for myself. (N)
16. I feel confident in using a computer. (P)
17. Sometimes I worry that all my work will disappear off the
computer screen. (N)
18. Computers take up too much time. (N)
20. Computers make me nervous. (N)
26. I prefer to work on a computer with a friend. (N)
27. Computers are too difficult for me to use. (N)
34. You can do your work much more quickly on a computer. (P)
Eigen values
Deleted items
2. I don’t like working by myself on the computer.(N)
6. I avoid using computers whenever I can. (N)
8. Boys are better than girls at using computers. (P)
14. I would like to learn more about computers. (P)
21. Once I start on the computer I find it hard to stop. (P)
30. I am worried about making mistakes on the computer. (N)
32. Girls are better than boys at using computers. (P)
P, positive item; N, negative item.
Numbers of items are equivalent of CAQ numbers.
Computer
enjoyment
Computer
anxiety
0.54
0.49
0.52
0.43
0.48
0.51
0.49
0.34
0.42
0.41
0.71
0.42
0.55
0.74
0.42
0.60
0.20
0.04
0.18
0.20
0.28
0.10
0.21
0.26
0.22
0.14
0.26
0.24
0.28
0.14
70.03
0.27
0.07
0.30
0.06
0.08
0.03
0.14
0.59
0.58
0.58
0.32
0.52
0.52
0.05
0.24
0.07
0.23
0.29
7.73
0.43
0.63
0.35
0.56
0.43
1.89
0.08
0.40
0.20
0.21
0.14
0.00
0.11
0.29
0.46
70.04
0.04
70.42
0.22
70.08
Figure 1.
543
Scores of students in the ‘‘computer enjoyment’’ dimension.
similar scores. The lowest score was by students in their fourth year of study. There
was a statistically significant difference (F3, 650 ¼ 4.05, p 5 0.01). Scheffés post-test
found there was a statistically significant difference between first- and fourth-year
students (P ¼ 4.15, p 5 0.01). More than 3/4 (75%) of all students consider the
computer as a tool that could make learning fun. More than 90% of all respondents
enjoy using computers. There is no difference whether it is for work or for fun. It is
possible that work or fun is treated equally because computers make work more
comfortable and using computers during games is very popular among children,
teenagers, and adolescents too. Computers help about 75% of respondents in their
learning activities. We can observe that computers, at least among students, are
substitute libraries and books full of information about concrete problems. These
results confirm our finding that almost all students agree with our statement that
computers are very useful for finding out information. It is obvious that more than
90% of students do not consider computers boring, because as we can see in previous
answers, many students use computers. Approximately 70% of students would like
to use computers in their future job. The positive influence of computers provides an
explanation for other students’ statements, that only 510% of students hate using
computers. In another item, more concrete, whether the work done by using word
processors looked neater, about 85% of respondents agreed with this proposition.
There are a lot of students who used computers for fun and work, as we can see in
previous answers, but there is a group of them who like to improve their abilities and
skills using computers. More than 40% of the respondents would like to attend a
computer course. About 80% of all students consider computers very useful. Very
acceptable is the finding that more than half of respondents would like to use
computers in all subjects. In Slovakia, computers are used only in informatics in
most schools. Maybe in some schools there are computers used in other subjects, but
544
M. Kubiatko et al.
that is a minority of schools. Another item confirms this, where 2/3 of students
would like to use computers in all lessons, not only in informatics. And more than
85% of students consider computers a very useful tool at school, because computers
make students’ work easier and add to their motivation for learning by computers.
Nearly 3/4 of respondents do not consider a computer screen boring. In Slovakia not
all households are equipped with computers. So, nearly 80% of the respondents take
for granted that all households should have at least one computer and 2/3 of
respondents thought that every human being will own a personal computer or
notebook in this century. From these findings it is clear that students perceive
computers in a very positive light.
In the second dimension called computer anxiety we found a statistically
significant difference between results by gender (F1, 653 ¼ 45.14, p 5 0.001). The
average value of girls’ results was 3.61 and boys achieved the value of 3.93. It means
that girls have a greater anxiety about the use of computers. We found a statistical
difference in the results by students’ year of study. The first-year students achieved
the highest score in this dimension (Figure 2) meaning that these students have the
lowest computer anxiety. The lowest score was achieved by students in their third
and fourth year of study; they have the highest anxiety related to the use of
computers. There was a statistically significant difference (F3, 650 ¼ 4.29, p 5 0.01).
We used Scheffe’s post-test and there was a statistically significant difference between
first- and fourth-year students (P ¼ 3.65, p 5 0.01) and between first- and thirdyear students (P ¼ 3.67, p 5 0.01). Nearly 3/4 (75%) of students did not think that
work with using computers takes too long. According to this finding we could say
that computers speed up work. This fact confirms another item. Similar numbers of
students answered that thanks to computers their work is completed quickly.
Approximately 20% of respondents indicated that some words describing computers
Figure 2.
Score of students in the ‘‘computer anxiety’’ dimension.
545
make them nervous, and almost half of all students thought that computers stifled
their creativity and that computers do not let them think for themselves. Nearly all
students wrote that computers do what they expect. The majority of students from
our sample know how to use computers for their study duties and for work. Only
half of these students feel confident in using computers, while we expected a larger
number based on the general availability of computers. We expected that there will
be more students who would be more confident in using computers. There is a
connection with our previous question, where more than 40% of respondents would
like to attend some computer courses. There are some applications that are not well
understood by the students or their use is not well defined. More than half of
students do not fear that all their work might be lost from the computer, but 1/3
have this qualm. This 33% of students do not have sufficient confidence in
computers. About 40% of respondents think computers take up too much of their
time. These people probably spend a lot of time on computers and they do not keep
up with other activities, for example fun, meeting with friends, etc. About 85% of all
students do not consider computers a factor in making people nervous or irritable.
More than half of respondents work alone on the computer rather than with other
schoolmates or friends, but a substantial number of students (25%) prefer to work
on computers with somebody else. Maybe these people are not sure of their own
individual abilities or perhaps interacting with others makes solitary computer work
more enjoyable. Many students (83%) do not consider computers very demanding;
only a small group of students consider computers difficult to use.
4.
Discussion
This study provided details about computer use and computer attitudes among
students in Slovak schools using a sample of 659 high school students. Our findings
show a positive evaluation of computers in personal and social life.
Similar positive findings were shown by Garland and Noyes (2005). Steele,
Palensky, Lynch, Lacy, and Duffy (2002) found out that students in their sample
held moderately positive attitudes about computers in general, and slightly negative
attitudes about the role of computers in education. Teo (2006) found a high level of
positive computer attitudes. Using computers more frequently and developing a
variety of computer-related skills and techniques increases knowledge of the
computer. This widens the pragmatic learning environment potential that in turn
promotes a positive feeling towards the computer (Houtz & Gupta, 2001).
Finally, we found out that girls held a more positive attitude to computers than
boys. On the basis of this result we can reject the first hypothesis. Our finding could
be influenced by computer use in work, because girls and women use computers
more in work than boys and men. Males typically use computers for playing games.
Females typically communicate more with others. So computers connected to the
Internet are a good way to communicate with other people, using chat, mail, and
other applications. Nowadays, a majority of software is in the native language of
users, so girls do not face that additional hurdle. This statement is coming out from
the experiences of authors, who are teachers of seminars focused on using computers
in the teaching process. Also, we can reject the second hypothesis because younger
students have more positive attitudes toward computers than older students.
Younger students use computers in the majority of cases in their leisure activities.
On the basis of this assertion, younger students do not see disadvantages to using
546
M. Kubiatko et al.
software and hardware. Older students use computers mostly for working activities
and they are nervous when their work with computer applications meets
unexpected difficulties. Similar results were shown by Mizrachi and Shoham
(2004). Girls in their research have more positive attitudes toward computers than
boys. But our finding is in contradiction with other studies. Cooper (2006) wrote
that the general public believes that men and boys are more interested in using
computers, and are more competent in the use of computers. The negative attitudes
of girls adversely impact their computer performance. Knowing that girls have
negative attitudes toward computers and are reluctant to use them only reinforces
the stereotype that computers are for boys and not for girls. However, we may be
seeing a change in these attitudes. Females may have been socialized differently in
today’s computer generation to become more comfortable with computers, hence
removing barriers to opportunities for training. This could be due to the increased
use of computers for teaching and learning in schools that might have worked
against the cultivation of gender differences as reported in previous research
(North & Noyes, 2002). Computer attitudes and computer skills are related to
gender in favor of men, that is, that men have better attitudes to computers and
more computer skills and experiences than women do (Varank, 2007). As level of
education increases, people, regardless of gender, tend to use computers more for a
variety of activities, such as writing assignments, searching in databases,
communicating with others, and collecting data, which make them more familiar
and experienced with computers. Familiarity and experience, which serve as the
major predictors of initial user performance, might improve both men’s and
women’s perceptions about their computer skills, and thus, might reduce the
perceptional differences between genders (Rozell & Gardner, 1999). If students
have limited skills, the absence of successful usage can cause negative attitudes
toward computers (Varank, 2007). Increased use of computers at schools, work, or
at home for even limited tasks or specific purposes, such as writing assignments,
filling out forms, playing games, or chatting can be successfully performed without
possessing high-level computer skills. This may considerably improve attitudes
toward computers, and, reduce the strength of the relationship between computer
skills and computer attitudes.
We found that girls and the youngest students derive greater pleasure from the
use of computers. The majority of students have positive attitudes to computers,
similar to the statement of Comber et al. (1997), where all students achieved high
scores in all items, but in their study males achieved higher scores than females,
whereas we found the opposite, and the youngest students had more positive
attitudes to computers than the oldest ones as we also found in this study. Many
studies show that boys or men have a more positive attitude toward computers and
they achieve higher scores in items which are connected with computer enjoyment
(Busch, 1995; Colley et al., 1994; Whitely, 1997).
Computer courses skills may be considered part of the computer experience, and
computer experience such as prior class or work experience using word processing,
data entry, or even computer ownership may reduce anxiety and improve confidence
(Orr, Allen, & Poindexter, 2001). We found that girls and the oldest students have
more fear of the use of computers. A similar result was shown by Jennings and
Onwuegbuzie (2001). It can be caused by using new computer programs, which are
stressful for girls and it can cause fear from the using of it. On the other hand, girls
can feel greater gratification at the using of programs which are well known for them
547
in comparison with boys. Females generally have less positive attitudes and greater
feelings of anxiety toward technology (Durndell & Haag, 2002; Rees & Noyes, 2007).
Shashaani and Khalili (2001) found in their research with undergraduate students
that females felt more helpless around computers, stating that computers made them
nervous and uncomfortable. Their study revealed that women had lower selfconfidence in their ability to use a computer. However, they found no significant
gender differences in perceived usefulness of computers.
5.
Conclusion
To summarize, girls and younger students appear to take more pleasure from the use
of computers and, interestingly, they feel higher anxiety from the use of computers
than their older schoolmates. But in Slovakia, as in many countries, there is a need to
integrate computers in all of the lessons. An effective use of computers in ICT could
have the additional benefit of improving attitudes and computer skills, which in turn
could improve the effectiveness of ICT, thus creating a positive feedback spiral.
Teachers could assign more homework that is best solved using computers and the
Internet and they could also use email to interact more with students.
Other implications for pedagogical practice, which could lead to higher and more
successful usage of computers in schools, could be to:
. provide opportunities for students to reflect and discuss their approaches when
using technology to facilitate metacognitive and self-monitoring strategies;
. integrate the teaching of learning strategies and content in a range of
traditional and technological learning environments;
. make students more satisfied with lessons and courses, when computers and
ICT tools are used;
. strengthen practical computer knowledge by training students in handling
technical difficulties and
. strengthen the self-confidence of students in the computer domain, by teaching
them functional and self-protective attribution patterns (Koch, Müller, &
Sieverding 2008).
Acknowledgments
We thank Scott Lamphear and Dr. Joe Psotka, who kindly improved the English for this
article. This study was supported by KEGA 3/6235/08 and LC06046.
Notes on contributors
Milan Kubiatko is an assistant professor at the Educational Research Centre at the Faculty of
Education, Masaryk University in Brno in the Czech Republic. His research activities are the
investigation of pupils’ and students’ ideas and attitudes to the different thematic areas of
biology and investigation of students’ and teachers’ usage of and attitudes to information and
communication technologies. He is also interested in the statistical evaluation of data from
educational research.
Zuzana Haláková is an assistant professor at the Faculty of Natural Sciences, Comenius
University in Slovakia. Her research is focused on conceptual questions, technology in
education and nonverbal communication. She is also interested in investigating factors which
influence the pupils’ school life and pupils’ attitudes to science subjects.
548
M. Kubiatko et al.
Soňa Nagyová is an assistant professor at the Faculty of Natural Sciences, Comenius
University in Slovakia. She is focused on the didactics of biology. Her research is focused on
the level of using ICT in the elementary and high schools.
Tibor Nagy is an assistant professor at Faculty of Natural Sciences, Comenius University in
Slovakia. He is focused on the implementation of ICT in the teaching process. His research
activities are focused on the attitudes of pupils and students toward ICT, and on the level of
using ICT in the elementary and high schools.
References
Alexiou-Ray, J.A., Wilson, E.K., Wright, W.H., & Peirano, A.M. (2003). Changing instructional
practice: The impact of technology integration on students, parents, and school personnel.
Electronic Journal for the Integration Technology in Education, 2(2), 58–80.
Anastasi, A. (1996). Psychological testing (7th ed.). New York: Macmillan.
Bennett, F. (2002). The future of computer technology in K-12 education. Phi Delta Kappan,
83(8), 621–626.
Bozionelos, N. (2001). Computer anxiety: Relationship with computer experience and
prevalence. Computers in Human Behavior, 17(2), 213–224.
Brewer, C. (2003). Computers in the classroom: How information technology can improve
conservation education. Conservation Biology, 17(3), 657–660.
Busch, T. (1995). Gender differences in self-efficacy and attitudes toward computers. Journal
of Educational Computing Research, 12(2), 147–158.
Clegg, S. (2001). Theorising the machine: Gender, education and computing. Gender and
Education, 13(3), 307–324.
Colley, A.M., Gale, M.T., & Harris, T.A. (1994). Effects of gender role identity and experience
on computer attitude components. Journal of Educational Computing Research, 10(2),
129–137.
Comber, C., Colley, A., Hargreaves, D.J., & Dorn, L. (1997). The effects of age, gender and
computer experience upon computer attitudes. Educational Research, 39(2), 123–133.
Cooper, J. (2006). The digital divide: The special case of gender. Journal of Computer Assisted
Learning, 22(5), 320–334.
Dede, C. (2000). Emerging influences of information technology on school curriculum. Journal
of Curriculum Studies, 32(2), 281–303.
Demkanin, P. (2008). One small, but significant step in science education in Slovakia. In P.
Demkanin, B. Kibble, J. Lavonen, J. G. Mas, & J. Turlo (Eds.), Effective use of ICT in
science education (pp. 120–140). Edinburgh: University of Edinburgh, School of
Education.
Dooling, J. (2000). What students want to learn about computers. Educational Leadership,
58(2), 20–24.
Dørup, J. (2004). Experience and attitudes towards information technology among first-year
medical students in Denmark: Longitudinal questionnaire survey. Journal of Internet
Medical Research, 6(4). Retrieved February 24, 2009, from www.jmir.org
Durndell, A., & Haag, Z. (2002). Computer self-efficacy, computer anxiety, attitudes towards
the Internet and reported experience with the Internet, by gender, in an East European
sample. Computers in Human Behavior, 18(5), 521–535.
Dyck, J.L., & Smither, J.A. (1994). Age differences in computer anxiety: The role of
computer experience, gender and education. Journal of Educational Computing Research,
10(3), 239–248.
Facer, K., Sutherland, R., Furlong, R., & Furlong, J. (2001). What is the point of using
computers? The development of computer expertise in the home. New Media & Society,
3(2), 199–219.
Garland, K., & Noyes, J. (2005). Attitudes and confidence towards computers and books as
learning tools: A cross-sectional study of student cohorts. British Journal of Educational
Technology, 36(1), 85–91.
Gaudron, J.P., & Vignoli, E. (2002). Assessing computer anxiety with the interaction model of
anxiety: Development and validation of the computer anxiety trait subscale. Computers in
Human Behavior, 18(3), 315–325.
549
Gregg, J. (1995). The tensions and contradictions of the school mathematics tradition. Journal
for Research in Mathematics Education, 26(5), 442–466.
Hakkarainen, K., Ilomäki, L., Lipponen, L., Muukkonen, H., Rahikainen, M., & Tuominen,
T. (2000). Students’ skills and practices of using ICT: Results of a national assessment in
Finland. Computers & Education, 34(2), 103–117.
Horne, J. (2007). Gender differences in computerised and conventional educational tests.
Journal of Computer Assisted Learning, 23(1), 47–55.
Houtz, L.E., & Gupta, U.G. (2001). Nebraska high school students’ computer skills and
attitudes. Journal of Research on Computing in Education, 33(3), 316–325.
Ilomäki, L., & Rantanen, P. (2007). Intensive use of ICT in school: Developing differences in
students ICT expertise. Computers & Education, 48(1), 119–136.
Jennings, S.E., & Onwuegbuzie, A.J. (2001). Computer attitudes as a function of age, gender,
math attitude, and developmental status. Journal of Educational Computing Research,
25(1), 367–384.
Joiner, R., Littleton, K., Chou, C., & Morahan-Martin, J. (2006). Gender and information
and communication technology. Journal of Computer Assisted Learning, 22(5), 317–319.
Kennewell, S. (2001). Using affordances and constraints to evaluate the use of information
and communications technology in teaching and learning. Journal of Information
Technology for Teacher Education, 10(1&2), 101–116.
King, J., Bond, T., & Blandford, S. (2002). An investigation of computer anxiety by gender
and grade. Computers in Human Behavior, 18(1), 69–84.
Koch, S.C., Müller, S.M., & Sieverding, M. (2008). Women and computers. Effects of
stereotype threat on attribution of failure. Computers & Education, 51(4), 1795–1803.
Laguna, K., & Babcock, R.L. (1997). Computer anxiety in young and older adults:
Implications for human–computer interactions in older populations. Computers in Human
Behavior, 13(3), 317–326.
Levine, T., & Donitsa-Schmidt, S. (1997). Commitment to learning: Effects of computer
experiences, confidence and attitudes. Journal of Educational Computing Research, 16(1), 83–
105.
Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology,
27(140), 44–55.
Litchfield, R.E., Oakland, M.J., & Anderson, J.A. (2002). Relationships between intern
characteristics, computer attitudes, and use of online instruction in a dietetic training
program. The American Journal of Distance Education, 16(1), 23–36.
Mizrachi, D., & Shoham, D. (2004). Computer attitudes and library anxiety among
undergraduates: A study of Israeli B.Ed students. The International Information & Library
Review, 36(1), 29–38.
Morgan, A., & Kennewell, S. (2005). The impact of prior technological experiences on
children’s ability to use play as a medium for developing capability with new ICT tools.
Retrieved January 26, 2009, from www.becta.org
North, A.S., & Noyes, J.M. (2002). Gender influences on children’s computer attitudes and
cognitions. Computers in Human Behavior, 18(2), 135–150.
Norton, S., McRobbie, C.J., & Cooper, T.J. (2000). Exploring secondary mathematics
teachers’ reasons for not using computers in their teaching: Five case studies. Journal of
Research on Computing in Education, 33(1), 87–109.
Orr, C., Allen, D., & Poindexter, S. (2001). The effect of individual differences on computer
attitudes: An empirical study. Journal of End User Computing, 13(2), 26–39.
Papastergiou, M., & Solomonidou, C. (2005). Gender issues in Internet access and favourite
Internet activities among Greek high school pupils inside and outside school. Computers &
Education, 44(4), 377–393.
Plumm, K.M. (2008). Technology in the classroom: Burning the bridges to the gaps in genderbiased education? Computers & Education, 50(3), 1052–1068.
Potosky, D., & Bobko, P. (2001). A model for predicting computer experience from attitudes
toward computers. Journal of Business and Psychology, 15(3), 391–404.
Reed, W.M., Ervin, J.R. Jr., & Oughton, J.M. (1995). Computers and elementary education
students: A ten year analysis. Journal of Computing in Childhood Education, 6(1), 5–24.
Rees, H., & Noyes, J.M. (2007). Mobile telephones, computers, and the Internet: Sex
differences in Adolescentś use and attitudes. Cyberpsychology & Behavior, 10(3), 482–484.
550
M. Kubiatko et al.
Ropp, M.M. (1999). Exploring individual characteristics associated with learning to use
computers in pre-service teacher preparation. Journal of Research on Computing in
Education, 31(4), 402–425.
Rosen, L.D., & Weil, M.M. (1995). Computer availability, computer experience and
technophobia among public school teachers. Computers in Human Behavior, 11(1), 9–31.
Rozell, E.J., & Gardner, W.L. (1999). Computer-related success and failure: A longitudinal
field study of the factors in enhancing computer-related performance. Computers in
Human Behavior, 15(1), 1–10.
Schumacher, P., & Morahan-Martin, J. (2001). Gender, internet and computer attitudes and
experiences. Computers in Human Behavior, 17(1), 95–110.
Scott, C.R., & Rockwell, S.C. (1997). The effect of communication, writing and technology
apprehension on the likelihood to use new communication technologies. Communication
Education, 46(1), 44–62.
Selwyn, N. (1998). The effect of using a home computer on students’ educational use of IT.
Computers & Education, 31(2), 211–227.
Sexton, D., King, N., Aldridge, J., & Goodstadt-Killoran, I. (1999). Measuring and evaluating
early childhood prospective practitioners’ attitudes toward computers. Family Relations,
48(3), 277–285.
Shashaani, L. (1997). Gender differences in computer attitudes and use among college
students. Journal of Educational Computing Research, 16(1), 37–51.
Shashaani, L., & Khalili, A. (2001). Gender and computers: Similarities and differences in
Iranian college students’ attitudes toward computers. Computers & Education, 37(3), 363–
375.
Shaver, J.P. (1999). Electronic technology and the future of social studies in elementary and
secondary schools. Journal of Education, 181(3), 13–41.
Sheldon, J.P. (2004). Gender stereotypes in educational software for young children. Sex
Roles: A Journal of Research, 51(7&8), 433–444.
Siann, G., Macleod, J., Glissov, P., & Durndell, A. (1990). The effect of computer use on
gender differences in attitudes to computers. Computers & Education, 14(2), 183–191.
Smith, B., Caputi, P., & Rawstorne, P. (2000). Differentiating computer experience and
attitudes toward computers: An empirical investigation. Computers in Human Behavior,
16(1), 59–81.
Sølvberg, A. (2002). Gender differences in computer-related control beliefs and home
computer use. Scandinavian Journal of Educational Research, 46(4), 408–426.
Steele, J.D., Palensky, J.E.J., Lynch, G.T., Lacy, N.L., & Duffy, S.W. (2002). Learning
preferences, computer attitudes, and student evaluation of computerised instruction.
Medical Education, 36(3), 225–232.
Teo, T. (2006). Attitudes toward computers: A study of post-secondary students in Singapore.
Interactive Learning Environments, 14(1), 17–24.
Van Braak, J.P., & Goeman, K. (2003). Differences between general computer attitudes and
perceived computer attributes: Development and validation of a scale. Psychological
Reports, 92(2), 655–660.
Varank, I. (2007). Effectiveness of quantitative skills, qualitative skills, and gender in
determining computer skills and attitudes: A causal analysis. Clearing House: A Journal of
Educational Strategies, 81(2), 71–80.
Volman, M., van Eck, E., Heemskerk, I., & Kuiper, E. (2005). New technologies, new
differences. Gender and ethnic differences in pupils use of ICT in primary and secondary
education. Computers & Education, 45(1), 35–55.
Whitely, B. (1997). Gender differences in computer related attitudes and behavior: A metaanalysis. Computers in Human Behavior, 13(1), 1–22.
Yaghi, H. (1997). Pre-university students’ attitudes toward computers: An international
perspective. Journal of Educational Computing Research, 16(3), 237–249.
Young, B. (2000). Gender differences in student attitudes toward computers. Journal of
Research in Computing in Education, 33(2), 204–217.
Energy Education Science and Technology Part B: Social and Educational Studies
2011 Volume (issue) 3(1): 29-45
The role of teacher in students’ attitudes to
and achievement in palaeontology
Pavol Prokop1, Sue Dale Tunnicliffe2, Milan Kubiatko3, Alžbeta
Hornáčková2, Muhammet Uşak4,*
1
2
Trnava University, Trnava, Slovakia
University of London, London, United Kingdom
3
Masaryk University, Brno, Czech Republic
4
Dumlupınar University, Kütahya, Turkey
Received: 12 January 2010; accepted: 02 April 2010
Abstract
This study investigated the attitudes and achievements 13/14-year-old pupils’ in palaeontology with
respect to school type, gender and pupils’ perception of palaeontology teacher.
Palaeontology
provides important evidence to support t he theory of evolution thus it is important for science
educator to understand the attitudes held by their pupils in this science topic. A factor analysis applied
to a 23 Likert-type palaeontology attitude questionnaire extracted five independent factors that
represent pupils’ school and out of school attitudes, attitudes to future career in palaeontology and
perception of teacher’s involvement in palaeontology. A spider type concept map was designed to
examine pupils’ understanding of prehistoric life in the main geological eras. It was found that
grammar school pupils palaeontology and also had better achievement when compared to elementary
school pupils. Perception of a teacher were shown to exert showed only a weak effect on pupils’
attitudes, but the same variable, teacher attitude, strongly influenced pupils’ achievement. Differences
caused according to the gender of the showed a weak tendency for a better score in attitudes and better
score in achievement for females. These results imply that the greater the teacher’s involvement in
science the more positively influenced is the pupils’ learning outcomes and the stronger the link
between teacher and pupils’ interest results in a positive influences on pupils’ attitudes.
Keywords: Palaeontology; Attitudes; Biology; Students; Teachers
© Sila Science. All rights reserved.
1. Introduction
On the voyage of the Beagle Charles Darwin took with him the first volume of Lyell’s
Principles of Geology [1]. The succeeding two companion volumes were sent to him as they
were published. In this first book, Lyell suggested that the emergence of new species, and
extinction of hitherto existing species, was a natural, not a miraculous, event. Biographers of
______________________
*
Corresponding author. Tel.: +90-505-5064288.
E-mail addresses: [email protected] or [email protected] (M. Usak).
30
P. Prokop et al. / EEST Part B Social and Educational Studies
3
(2011)
29-45
Darwin considers it likely that this opinion was the basis on which Darwin began to formulate
his ideas, which were developed though his observations of natural variation in the
geographical distribution of species. He concluded that the only possible means in which such
difference as between species was through descent, with changes in form and function, from a
common ancestor [2].
An understanding of Darwin’s ideas is complimented day and understanding of
palaeontology and the evidence derived from rocks of geological epochs and the fossils which
they contain. Such phenomena are evidence in support of the theory of evolution. Such
knowledge is increasingly pertinent at the present time with the increasing debate and raising
of public awareness soft the ideas of Creationism and intelligent design to explain the variety
of life past and present.
Evidence put forward by the defense in the Dover School Board trial in the USA was
given by scientists and consisted of information bagmen d form the study of palaeontology.
Hence, helping and encouraging student suit understand the scientific viewpoint and to
evaluate the amount of evidence e available to support this view is an important part, not only
of the education of scientist, but of future citizens.
The quality of science education depends on the quality of instruction that students
receive [3]. George and Kaplan [4] showed that a teacher influences students’ attitudes toward
science through the experiments and science activities they provide for their pupils. The
importance of students’ positive views of science lies in the significant impact of science on
our everyday lives [5]. Furthermore, positive attitudes result in increased enrolment in
science courses and interest in scientific careers [4, 6-8]. Moreover, several research works
showed at least moderate correlation between attitudes and achievement to science [9-13].
Student achievement in science is, together with attitudes, the most important indicator, or
predictor, of the science education outcome [4, 6, 14].
Current research shows that attitudes to science are viewed more or less negatively [15].
For instance, the ROSE project [16] has surveyed students’ attitudes to school science across
more than 40 countries. In all developed countries, school science was found to be less
popular than other school subjects [16, 17]. In general, boys show more positive attitudes
toward science than girls [16, 18-20] and older students show less positive attitudes than
younger ones [21].
Palaeontology in Slovakia is taught as part of geology in 8th grade (age 13/14). At the
undergraduate level, student teachers experience palaeontology and geology as courses
integrated to in biology education programs. Current reports from Slovakian pupils aged 10 –
15 years show that attitudes toward biology as distinct school subject taught separately form
other science courses become more negative especially in older students [22]; [23].
Furthermore, Prokop, Tuncer and Chudá [22];, in two independent survey’s focused on
pupils’ attitudes to biology of pupils currently learning zoology (grade 6) found attitudes to
be significantly more positive than those currently learning geology and palaeontology (grade
8). In addition, 8th grade pupils showed lowed mean attitudes score toward biology
comparing with other pupils attending grade 5 – 9. There are at least two explanations for this
phenomenon that are not mutually exclusive.
First, because attitude scores showed non-linear decrease on mean scores as pupils’ age
increased [22, 23] there is a possibility that it is not age, but rather the nature of geology and
palaeontology that negatively influences pupils’ attitudes to geology and palaeontology.
Learning about soil sciences can be simply boring [24], in comparison with life sciences such
as zoology or human biology perhaps because of the absence of movement patterns of non-
3
(2011)
29-45
31
living things [25]. There is also a greater physiological relationship between humans and
animals which might influence and create more positive attitudes toward zoology in
comparison with other science subjects [26]. Second, our unpublished results based on
interviews and surveys with teachers suggest that biology teachers (all have specialization for
both biology and soil sciences in Slovakia) do not like teaching geology, because they are
personally more interested in other courses like zoology, botany and human biology. The
latter argument is reasonable considering that undergraduate students of biology education in
Slovakia are experienced mainly with biology courses and their enrolment in undergraduate
courses depends on their biology, but not soil sciences knowledge. This means that biology
teachers are probably more motivated to study biology comparing with geology or
palaeontology.
In the model developed by Haladyna and Shaugnessy [11], pupils’ attitudes to science are
determined by three independent constructs: the student, the teacher and the learning
environment. These authors also distinguished between exogenous and endogenous variables.
The former include student gender and socio-economic status, which are located outside the
institution of the school and are not under the direct influence of the school process.
The endogenous teacher and learning environment variables are important because they
have the greatest influence on attitudes and they are also easily manipulated to bring about
changes in attitudes [11].
Further research supported Haladyna and Shaugnessy’s model. Druva and Anderson [27]
found that student outcomes were related to the science training of teachers. Several
researchers found that secondary students’ pupils’ perception that a teacher finds the subject
matter interesting may enhance pupils’ interest and their later decisions about future course
selection [28]; [29]; [30]. George and Kaplan [4] showed that students’ attitudes are
influenced by science experiments and activities that are related to teacher professional
preparation.
In the present study, we investigated Slovakian 13/14 year old (8th grade in elementary
school or 4th grade in grammar school) students’ attitudes toward palaeontology with respect
to students’ perception of their palaeontology (=biology) teacher especially in dimension of
teacher’s interest toward palaeontology, type of school and gender. In agreement with Huang
(2006) we consider that perceptions might be criticized as lacking objectivity, but measuring
perceptions is likely to be a more realistic and informative approach. We have chosen
palaeontology either because there are no reports on student’s attitudes toward this discipline
and because attitudes toward geology and palaeontology in Slovakian 8th graders have been
currently found to be most negative comparing with attitudes of students from other grades
[23]; [22]. Moreover, because there are only limited reports on students’ understanding of
palaeontology focused mainly on geological time [31]; [32]; [33]; [34]; we also investigated a
relationship between student’ attitudes and achievement in palaeontology measured by ‘spider
concept maps’. In general, students recognize geological eras simply such as “extremely
ancient” and “less ancient” [34]. This results in various misunderstandings of geological time.
For example, seventeen year-old British students demonstrated some fundamental
misconceptions of geological time: they confused the Big Bang with asteroid impacts; they
conflated the recent Ice Age with general climatic cooling; and they connected dinosaur
extinction with the Ice Age [34]. The significance of gender was also involved in the research,
reported here, because there are reports considers ones gender differences in soil sciences, but
not in palaeontology [35].
The research was conducted both in grammar schools and elementary schools students.
The former group represents selection students who decided to study in grammar schools
32
3
(2011)
29-45
when 10 years old (grade 5) and their study take 8 years. The latter group is represented by
students from “traditional” school system which consists from a study in elementary schools
from grade 1 to 9. The former group represents selected students (based on their knowledge
score) with interest to study both humanities and natural history sciences. Teaching
palaeontology in these two types of educational systems differs with respect to the content.
Grammar school students use a translated textbook from English. This text has three
illustrated appendices containing information about prehistoric time, the phylogeny of
organisms, including human, as well as several meaningful tasks for pupils. In contrast, the
textbook for elementary schools lacks some basic palaeontology concepts. They do not have a
detailed illustrated appendix. For example, the Lohicer is included in the text used by
grammar school students. In addition, several tasks for pupils in this book possess any
problem solving exercises. However, despite these differences, the content of the
palaeontology chapters in both two textbooks is very similar and both two types of schools
are teaching palaeontology with the same time allocation.
1. 1. Research questions
Our research on students’ attitudes toward palaeontology was focused on the followed
questions:
1. What are Slovakian students’ attitudes toward palaeontology?
2. Is there any relationship between achievement in palaeontology measured by spider
concept maps drawn by students and attitudes toward palaeontology?
3. Does students’ perception of their palaeontology teacher influence their attitudes and
achievement in studying palaeontology?
4. Are there any differences in achievement and attitudes between elementary and
grammar school students?
5. Are there any differences in attitudes and achievement with respect to the gender of
students?
2. Materials and methods
A total of 285 students (146 females and 139 males) from three elementary schools (n =
124), and five grammar schools (n = 161) in western Slovakia participated in the study. The
age of participants ranged from 13 – 15 years (M = 13.96, SE = .03), only one student was 16
year old. All students were familiar with palaeontology as a school subject. This is taught in
8th grade. The selection of participating schools was random all teachers asked to participate
agreed to administer the questionnaires during normal lessons.
2. 1. Construction of Palaeontology Attitude Questionnaire (PAQ)
The construction of palaeontology attitude questionnaire (PAQ) followed suggestions
described by Likert [36] and current research of science attitudes [9]; [8]; [12], [22]; [23]. The
questionnaire contains 28 items that were scored by participants from “strongly disagree” (1)
to “strongly agree” (5). Half of items (n = 14) represented negative attitude and were coded in
a reverse order. Wording of categories was developed following original categories
previously used in examining students’ attitudes toward chemistry [12] and science [9].
However, several items that related more closely to palaeontology and students’ attitudes
toward palaeontology teachers were newly developed by ones authors of this paper.
3
(2011)
29-45
33
2. 2. Validity and reliability of Palaeontology Attitude Questionnaire (PAQ)
Validity of PAQ was maintained by two ways. First, a panel of three biology teachers and
two biology educators at university level, independently and separately reviewed the PAQ
items. Firstly, they were asked which items clearly indicated favourable and unfavourable
attitudes towards palaeontology. Secondly, results of a pilot study, in which 80 students of the
same age category participated, were carefully reviewed. Five items that did not correlate with
other items at the level of Pearson correlation r = 0.2 and more were excluded [12]. The final
version of the questionnaire in which all items that were considered inappropriate by the panel
of expert and/or that did not correlated were thus deleted, was administered to the other 285
students. Data from the pilot study were omitted from future analyses.
Final data obtained from 285 students were subjected to factor analysis with Varimax
rotation in order to examine dimensions of students’ attitudes toward palaeontology. Factor
analysis resulted in seven common factors with eigen values > 1.0, which all together explain
54.5 % of variance. After examination of scree – plot and deleting all items with factor
loadings < 0.45 or items that loaded with more than one factor [37], we decided to use five of
these factors explaining 47.3 % of the variance. The full version of PAQ with factor loadings
is shown in Table 1.
A reliability of the whole PAQ with remaining 23 items, indicated appropriate reliability
(Cronbach’s alpha α = .87), because tests with alpha values > 7.0 are generally considered
reliable [38]. Cronbach’s alpha values for each dimension separately are provided in Table 1.
Alpha values are comparable with those of Fraser [39], Francis and Greer [18], and Dhindsa
and Chung [9].
Table 1. Factor structure of students’ attitudes toward palaeontology.
represent values with greatest factor loadings.
Out-ofSchool
school
Items
interest
Teacher
interest Career
α = 0.87
α = 0.75
α = 0.77 α = 0.52
I would be happy if we would have
0.79
palaeontology more frequently
I find the palaeontology courses
0.76
more interesting than other courses
Learning palaeontology in the
0.58
school is loss of my time
I find the palaeontology courses
0.74
very interesting
During palaeontology courses, I am
0.59
bored
Palaeontology is one of the most
0.56
fascinating chapters in geology
I hate palaeontology courses
0.54
My
biology
teacher
study
0.75
palaeontology in his free time
Numbers
Science
discipline
α = 0.61
34
My biology teacher has great
knowledge about palaeontology
My biology teacher does not have
interest about palaeontology
My biology teacher is very
interested about dinosaurs and
fossils
I would like to visit a places with
dinosaur' fossils
I like watching films about the
origin of earth
I am very interested if there is a site
with
prehistoric
organisms
somewhere around my home
I would like to visit a museum with
prehistoric fossils and skeletons
Palaeontology is less important in
comparison with other sciences
I am not planning to study
palaeontology in the future
Palaeontology knowledge is not
important for my future career
I would like to be a palaeontologist
Thanks to a paleontology, we can
know more about the history of
earth
Palaeontology is out of date
science
I solve palaeontology exercises
easily
Palaeontology
significantly
contributes to the development of
other science disciplines such as
zoology and botany
Eigen value
8.3
3
(2011)
29-45
0.72
0.65
0.77
0.59
0.67
0.53
0.58
0.71
0.45
0.66
0.60
0.64
0.51
0.46
0.71
2.6
2.1
1.4
1.2
These authors reported alpha values for item subscales (dimensions) .58 and higher. In
our case, only Career dimension showed relatively lower reliability, probably due to a limited
number of items that loaded in this dimension. However, because this factor, which explains a
minor rate of variance (4.31 %), the low alpha could be still considered satisfactory ([12]).
The values of discriminant validity, the mean of correlation values of a sub-scale with
other scales, ranged from .1 to .42. Dhindsa and Chung [9] reported values of discriminant
validity from .12 to .22. Thus, values of Cronbach’s alpha and discriminant validity suggest
that our research instrument is internally consistent and reliable for interpreting the data
reported in the study.
3
(2011)
29-45
35
2. 3. Concept maps
We used a ‘spider’ concept maps, a modified version of Novak and Gowin’s [40] maps,
to measure students’ knowledge of four main geological periods (Palaeozoic, Mesozoic,
Cainozoic and Post-tertiary era). The ‘spider’ concept map is organized by placing the central
theme or unifying factor in the centre of the map. Outwardly radiating sub-themes surround
the centre of the map. Our central themes were four geological periods and sub-themes were
16 basic concepts belonging to these four geological periods. These concepts were identified
after independent discussions with two biology teachers. All concepts were used after careful
review of the palaeontology curricula of both grammar and elementary schools.
Palaeontology curriculum in both the grammar and elementary types of schools contains basic
facts about the phylogeny of organisms and geological evolution from the Achaean to PostTertiary era. Detailed description of concepts is provided in the Results. Students were
instructed to review all concepts placed in the margin as first and read to all four geological
periods placed in the centre of a sheet of paper (A4 format). The instruction given to students
was ‘assign four concepts to each geological period to create a meaningful concept map of
integrated knowledge.’ Students were assured that the questionnaire was not a test, and
exhorted not to copy from each other during completing their questionnaires. Concept maps
were given after the PAQ on a single occasion. Students were not given a time constraint.
3. Results
3. 1. What are students’ attitudes toward palaeontology?
Figure 1 shows means of five palaeontology attitude dimensions. Means > 3.0 indicate
positive attitudes and means < 3.0 indicate rather negative attitudes. Values close to 3.0 could
be considered neutral. Students showed relatively positive attitudes toward paleontological
science and out-of-school palaeontology interest. Attitudes toward the palaeontology teacher
were considered neutral. Interest towards palaeontology in school, and attitudes toward a
possible future career in palaeontology was rather negative.
5.0
Mean score ± SE
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0
Science
Discipline
Out of School
Interest
Teacher
School Interest
Career
Fig. 1. Means of the five Palaeontology Attitude Questionnaire (PAQ) dimensions.
36
3
(2011)
29-45
3. 2. Associations between pupils’ palaeontology attitudes dimensions
A series of correlations (Pearson) between attitude scores show that the Teacher
dimension correlated just with school and out of school interests, but these correlation
coefficients were small (Table 2). This finding that the effect of teachers on their students was
somewhat weak. In contrast, school and out of school interests showed highest correlation.
There were also several positive relationships between school and out of school interests and
attitudes to career and palaeontology science.
Table 2. Relationships between five attitude dimensions measured by Pearson
correlation coefficients. Asterisks denote statistically significant differences. * p < .05, **
p < .01, *** p < .001. Unmarked values are not significant with others.
Teacher
Out of School Interest
Career
ScienceDiscipline
School Interest
0.18**
0.60***
0.47*** 0.46***
Teacher
0.15*
0.04
0.09
Out of School
Interest
0.34*** 0.48***
Career
0.14*
3. 3. What factors influence students’ attitudes toward palaeontology?
We used a multivariate analysis of variance (MANCOVA) for further examination of
potential factors that could influence students’ attitudes toward palaeontology. In order to use
a most objective approach for examining the effect of teacher on students’ attitudes, we could
not use only a teachers identity as a factor, because its’ effect can be alternatively explained as
a result of effects of different schools, not as an effect of a teacher. We therefore used
residuals from teacher dimension (controlled for the teacher identity) as a covariate. Gender
and the type of school were defined as categorical predictors (factors) and score from
remaining four attitude dimensions were defined as dependent variables. Results are shown in
Table 1.
The gender of the teacher did not show a significant effect on students’ PAQ score.
However, differences attributed to school type showed statistically significant differences in
mean scores. The multivariate η2 value of .07 indicated 7 % of multivariate variance of the
dependent variables was associated with the effect of school type. Other effects were smaller
than 5 % (Table 3).
One additional ANOVA on the perception of teachers by students with respect to school
type, revealed that grammar school teachers were perceived more positively than were
elementary school teachers (F (1,281) = 12.92, p = .0004). However, but there was not an
effect of gender (F (1,281) = .16, p = .69) or an interaction between school and gender (F
(1,281) = .01, p = .92). These findings suggests that elementary teachers were perceived more
negatively than grammar school teachers by their pupils (Mean ± SE, 2.97 ± .08 and 3.38 ±
.07, n1 = 124, n2 = 161).
3
(2011)
29-45
37
Table 3. Results of a multivariate analysis of variance (MANCOVA) examining effects
of selected factors on four palaeontology attitude dimensions.
Wilks’
Df
Df
η2
Factor
λ
F
Effect Error
p
.98
1.20
4.00
277.00 .31
.02
Teacher dimension
.93
5.05
4.00
277.00 <.001
.07
School
.98
.33
4.00
277.00 .26
.02
Gender
.96
2.70
4.00
277.00 .03
.04
Gender × School
A detailed analysis of univariate results revealed that the school type statistically
significantly influenced the mean score from each dimension, except for the Career dimension
(F(1,280) = 2.64, p = .11). The most significant effects were found in the dimension of Out of
school interest (F(1,280) = 16.2, p < .0001), then School interest (F(1,280) = 14.7, p = .0002),
and Science discipline (F(1,280) = 8.7, p = .0004) (Fig. 2). The teacher effect influence
showed only a weak effect on School interest (F(1,280) = 4.1, p = .044), but all other
variables remained non-significant (all p – values > .24).
Although gender showed no significant effect on multivariate results, univariate ANOVA
revealed that females were interested in palaeontology science more than were males
(F(1,280) = 4.2, p = .04). Other variables were not influenced by gender (all p – values >
0.42).
Inspection of the gender × school interaction revealed that this effect was statistically
significant only in the Out of School dimension (F(1,280) = 4.29, p = .039). A Tukey post-hoc
comparison of means showed that grammar school females had higher mean score than
elementary school pupils.
5.0
Elementary
Mean Score ± SE
Grammar
4.0
***
***
***
3.0
NS
2.0
1.0
0.0
Science
Discipline
Out of
School
Interest
School
Interest
Career
Concept maps
Fig. 2. Differences in attitudes toward palaeontology between elementary (n = 124) and
grammar school pupils (n = 161) controlled for the effect of teacher. Asterisks (***)
denote statistically significant difference (p < .001), NS = not statistically significant.
38
3
(2011)
29-45
3. 4. Descriptive characteristic of main results
It is inappropriate to label any concept map ‘typical’ or ‘characteristic’ of a larger
population of participants, but such maps do suggest some trends which are apparently related
to the educational level of the individuals who construct the maps [41]. However, the ‘spider’
map used here is restricted in terms of the number of concepts and their relationships, typical
examples therefore can be given. We present an example of a concept map with a high score
(score 14/16, 87.5 %) drawn by Peter (pseudonym), an 8th grade student attending grammar
school.
Palaeozoic organisms (trilobites, fish, and horsetail) and one of most important abiotic
factor available in the panel of concepts (oxygen) were correctly included in the first concept
map. Similarly, the sun, ammonites, coniferous trees and brontosaurs were correctly included
in the Mesozoic concept map. However, although birds, nummulities and thermal oscillation
were correct for the Cainozoic concept map, Peter, the boy who constructed this map, also
included bears instead of rhododendrons to a third concept maps. The same error occurred in
the Post-tertiary concept map, in which besides Neanderthal man, mammoth and iceberg, the
rhododendron was placed instead of a bear.
In general, students frequently placed the sun instead of oxygen on the Palaeozoic
concept map. Fish were also considered relatively less as Palaeozoic organisms. Most errors
were found in the Mesozoic and Cainozoic concept maps (see below). Birds, fish and
horsetail were frequently placed within Mesozoic fauna and flora. In the Cainozoic era,
coniferous trees, iceberg, bears and brontosaurs were the categories most often shown
incorrectly. Such a result indicates that Cainozoic era is viewed as a mixed result of previous
and forthcoming geological periods. The Post-tertiary era was best understood (see below)
compared with others so, just showing rhododendrons and thermal oscillations as part of this
era can be considered as a relatively common misunderstanding of the participants in this
study.
3. 5. Factors influencing pupils’ achievement in palaeontology
A multivariate analysis of variance was used to examine how gender, teacher (measured
as Teacher dimension controlled for the teacher identity) and school type (between – subject
effect factors) influences scored from the concept maps constructed by students. The mean
score from four geological periods was used as within – subject effect variables which
allowed us to examine differences between periods.
As shown in Table 4, the effect of teacher, school and gender significantly influenced the
score achieved by students from concept maps. The more positive attitude toward the teacher
resulted in a higher score from concept maps. Females gained a higher score from the
constructed concept maps compared with males. However, grammar school pupils showed a
better knowledge than did elementary school pupils. The effect of the teacher accounted for 6
% of total variance, but other factors explained less than 5 % of variability of multivariate
variance of dependent variables.
A detailed analysis of (within effect) variables showed that student’ concepts from the
Post-tertiary and Palaeozoic era were relatively better developed than their concepts about the
Mesozoic and Cainozoic era (Fig. 3). All η2 – values of interactive effects of between
subjects factors were lower than .01 and therefore explained less than 1 % of variance of
multivariate variance of pupils’ knowledge. Therefore, the effect of geological periods with
3
(2011)
29-45
39
η2 = .21 should be considered a most important variable, because it explains 21 % of
multivariate variance of four dependent variables.
Table 4. Multivariate analysis of variance (MANOVA) of students’ knowledge from
palaeontology.
Between – subject effects
Teacher dimension
School
Gender
Gender × School
Error
Within – subject effects
Geological periods (GP)
GP × Teacher dimension
GP × School
GP × Gender
GP × School × Gender
Error
SS
4447.74
12.94
31.90
4.03
.93
514.58
111.89
5.82
1.84
.87
1.03
430.07
DF
1
1
1
1
1
280
3
3
3
3
3
840
MS
4447.74
12.94
31.90
4.03
.93
1.84
37.30
1.94
.61
.29
.34
.51
F
2420.14
7.04
17.36
2.19
.50
p
< .0001
.008
< .0001
.14
.48
η2
.02
.06
.008
.001
72.85
3.79
1.2
.57
.67
< .0001
.01
.31
.64
.57
.21
.01
.001
.004
.002
Mean success (%) ± SE
70.0
d
a
50.0
bc
bc
30.0
Palaeozoic
Mesozoic
Cainozoic
Post-Tertiary
Fig. 3. The mean score from four geological periods obtained from concept maps. Letters ‘a –
d’ denote differences in means based on Tukey post-hoc tests (a vs. others and d vs.
others, p < .01, bc vs. bc = not significantly different).
40
3
(2011)
29-45
3. 6. Is there a relationship between attitude and knowledge?
Teacher Dimension × Teacher Identity
Further analysis of data was conducted on the data to determine whether attitudes are
related to knowledge measured by concept maps. Students’ attitudes regarding school and
out-of-school interest, teacher (controlled for teacher identity), palaeontology science and
career were chosen as predictor variables. The concept maps total score [40], controlled for
the effect of school (elementary or grammar school), was defined as the dependent variable.
Using the stepwise method of multiple regression, a significant model emerged in which the
Teacher dimension entered a model (F(1,283) = 7.11, p = .008, R2 = 0.025). Effects of school
interest (β = .002, p = .97), out of school interest (β = .057, p = .34), career (β = -.07, p = .24),
and science discipline (β = .01, p = .08) were not significant. The model remained unchanged
even after controlling all variables for the effect of school type.
3
2
1
0
-1
-2
-3
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
Concept Maps Score × School
Fig. 4. Relationship between concept maps score and attitudes to palaeontology (biology)
teacher (n = 285, p = .008).
4. Discussion
The results of this study show that the attitudes of Slovakian pupils’ toward palaeontology
are multidimensional and greatly depend on the effect type of school at which they are
studying. The effect of the teacher and the differences caused by gender of pupils revealed
only a weak influence on the pupils’ attitudes. Paleontological knowledge, examined by
spider concept maps, was influenced mostly by the teacher, school type and gender.
Interestingly, the Palaeozoic and Post – Tertiary era were better understood comparing with
Mesozoic and Cainozoic era. These results might contribute to better understanding of the
role of teacher in the development of pupils’ attitudes to science.
3
(2011)
29-45
41
Attitudes to paleontological science and out of school interests were more positive than
school attitudes and career in palaeontology. Negative attitudes to future career in this area is
similar to pupils’ lack of interest in a career in biology in Slovakia [23]; [8]; [22]. Unlike to
showing an interest in biology career, females showed no greater interest in a paleontological
career than did males. This finding suggests that palaeontology, unlike to biology, is viewed
in the same way by both boys and girls. This finding contradicts result the Dawson’s [35]
report that males show greater preferences for soil sciences on one hand, but this confirms
previous reports which showed that there are no gender differences among 8th graders [23];
[22].
Although the effect of the teacher on pupils’ attitudes towards palaeontology was weak, it
is important to note that teachers significantly influenced pupils’ school interest.
Unfortunately, there is no effect of teacher on other dimensions of attitudes. Considering that
school and out of school interests in science are related [42;46] the link between teacher
influences and pupils’ attitudes toward palaeontology should be strengthened by closer
relationship between pupils’ perception of a teacher and school interest toward science.
Current evidences revealed that teachers’ influences might lead through enhancing pupils’
interests by practical works and experiments in science lessons [4]; [10]. Furthermore,
considering that there is up to one hour of practical work in palaeontology in the Slovakian
biology curriculum, it is not surprising that pupils’ school interest in this discipline is low. In
addition, there is minimal financial support for science education equipment in Slovakian
schools. This fact may make practical works unusual and ineffective. Fortunately, there are
relatively positive attitudes to palaeontology science which should be embraced by the teacher
to improve pupils’ school interests.
Elementary pupils’ perception of a teacher was more negative compared with grammar
school pupils. This phenomenon can be discussed from the perspective of three main
components that influence attitudes to science [11].
First, it can be argued that teacher’s professional competences could be responsible for
more positive perception of grammar school teachers [28]; [4]; [29]. In fact, undergraduate
preparation of elementary and grammar school teachers differs with respect to the number
and/or content of science courses. However, this applies only to teachers who teach 15 – 18
year old pupils. The professional preparation experience by teachers which could result in
greater interest in palaeontology in the present study, did not differ. Therefore this factor
could not cause differences in pupils’ attitudes toward their biology teacher.
Secondly, the learning environment could be responsible for differences in pupils’
attitudes [39]. Considering possible school type environment differences, which could
influence pupils’ attitudes and knowledge to palaeontology, we cannot provide detailed
descriptions of all possible effects because this was not the primary aim of our study.
However, the third component, selection of pupils’ (probably more motivated to study
science) to grammar schools, would be most responsible for differences in attitudes toward
palaeontology. Moreover, at this stage it is very hard to distinguish between pupil’ and
environment variables considering that selection of pupils to grammar school is non random,
but generally more talented pupils enter high school more frequently (unpublished data).
Quek, Wong and Fraser [43] showed that the gifted students perceived the actual and
preferred chemistry laboratory environment and their chemistry teacher more favourably than
the non-gifted. Although these authors did not investigate teacher’s involvement to chemistry
explicitly, it is clear that Slovakian grammar school students perceive their teacher more
favourably comparing with elementary school children and this attitude can be linked with
their higher order thinking skills. This area however requires further research.
42
3
(2011)
29-45
The link between attitude and achievement as measured by concept maps on this study
corroborate findings of other works e.g. [11-13]. Importantly, we failed to find a statistically
significant effect of attitude dimensions on pupils’ achievement, with the exception of the
Teacher dimension. Moreover, because these results were almost identically significant even
after controlling than analysis for the effect of the school type, it can be suggested that the
perception of pupils of the interest of their teacher in palaeontology positively influenced the
achievement of these pupils. This understanding of pupils of selected geological events, as
examined by spider concept maps, confirms Trend’s [34] findings that pupils recognize few
(two or three) geology eras. This is because researchers have established that, the level of
understanding that exceeds 50 % success in tests has been found only with respect to
knowledge of the Palaeozoic and the Post Tertiary era. In contrast, the Mesozoic and
Cainozoic era were poorly understood by pupils.
The difference in pupils’ achievement of pupils caused by their school type are probably
linked either with favorable perception of the teacher (as discussed above) and probably with
other variables, such as the learning environment and the interest of the pupils to science and
their thinking skills. Deeper understandings of these variables could be explored in further
work for the benefit of education in this aspect of science [44-56].
5. Conclusions and educational implications
This was the first study conducted into attitudes and achievement in palaeontology in
Slovakian elementary and grammar schools. Thus, the findings of the study provide useful
information for the teachers of palaeontology, about effects of their knowledge and
enthusiasm for palaeontology on both the achievement and attitudes of their pupils.
Additionally, these findings are important for planning future strategies in the teaching of
palaeontology, which could take into consideration the pupils’ inconsistent understanding of
the main geology eras. With the continued emphasis on effective practices in teaching and
learning in the educational community the findings of this study provide a better
understanding of the type of school and the teacher-student perceptions that could help the
elementary as well as the grammar school pupils to learn better are applicable to other
countries.
In terms of teacher preparation, the findings obtained from the PAQ indicate a need for
universities to prepare teachers who are teach palaeontology who are positively influence
pupils’ learning outcomes in palaeontology. It would be helpful to know more about teachers’
own views of palaeontology and variables that influence their interest in this area.
In terms of practical implications, teachers should try to encourage more positive attitudes
toward palaeontology through increasing the school interest of pupils in school. This
positively correlates with other attitude dimensions. Both teachers and pupils could benefit
from better equipped classrooms or science laboratories which could contain palaeontological
collections. This would improve pupils’ views of palaeontology science and interest in the
future career in this area. The teachers could both, incorporate more real-life investigative
work into laboratory activities, field trips and adopt a more creative teaching and learning
approach. Curriculum developers should plan more practical work in the palaeontology
because curriculum influences pupils’ attitudes to this science in a positive way.
A further implication would be that palaeontology textbooks for both elementary and
grammar school pupils, should be evaluated critically and only the more useful textbook in
terms of the graphical presentation, palaeontology concepts, size or quality of tasks, should be
recommended for teaching.
3
(2011)
29-45
43
Palaeontology is a critical part of the Science curriculum and present climate of various
evolutional and creational theories. Part of child’s right to education (European Human Rights)
is to have balanced education and our aim as science teacher is to provide our students with the
skills and knowledge to evaluate the various theories presented in the Darwin celebration year.
References
[1] Lyell C. Principles of Geology: Being an attempt to Explain the Former Changes in the Earth’s
Surface by Reference to Causes now in Operation. John Murrayt. London, (1830 – 1833).
[2] Ruse, M. Darwin and design: does evolution have a purpose? Harvard, USA, 2003
[3] Darling-Hammond L, Hudson L. Teachers and teaching. In: R. J. Shavelson, L. M. McDonnell, &
J. Oakes (Eds.), Indicators for monitoring mathematics and science education (pp. 67–95). Los
Angeles, CA: Rand Corporation, 1988.
[4] George R, Kaplan D. A structural model of parent and teacher influences on science attitudes of
eighth graders: evidence from NELS: 88. Science Educ 1988;82:93–109.
[5] Lappan G. A vision of learning to teach for the 21st century. School Sci Math Sci Teach
2000;100:319–326.
[6] Carey N, Shavelson R. Outcomes, achievement, participation, and attitudes. In: R. J. Shavelson, L.
M. McDonnell, & J. Oakes (Eds.), Indicators for monitoring mathematics and science education
(pp. 147–191). Los Angeles, CA: Rand Corporation, 1988.
[7] Salmi H. Science centres as learning laboratories: experiences of Heureka, the Finish Science
Centre. Int J Technol Manage 2003;25:460–476.
[8] Prokop P, Tuncer G, Kvasničák R. Short-term effects of field programme on
students’
knowledge and attitude toward biology: a Slovak experience. J Sci Educ Technol 2007;16:247–
255.
[9] Dhindsa HS, Chung G. Attitudes and achievement of Bruneian science students. Int J Sci Educ
2003;25:907–922.
[10] Freedman MP. Relationship among laboratory instruction, attitude toward science, and
achievement in science knowledge. J Res Sci Teach 1997;34:343–357.
[11] Haladyna T, Shaughnessy J. Attitudes toward science: A review. Sci Educ 1982;66:547–563.
[12] Salta K, Tzougraki C. Attitudes toward chemistry among 11th grade students in high schools in
Greece. Sci Educ 2004;88:535–547.
[13] Weinburgh, M. Gender differences in student attitudes toward science: A meta-analysis of the
literature from 1970 to 1991. J Res Sci Teach 1995;32:387–398.
[14] Koballa TR. Attitude and related concepts in science education. Sci Educ 1988;72:115–126.
[15] Ramsden J. M. Mission impossible?: Can anything be done about attitudes to science? Int J Sci
Educ 1998;20:125–137.
[16] Sjøbeg S, Schreiner C. How do learners in different cultures relate to science and technology?
Results and perspectives from the project ROSE. Asia Pacc Forum Sci Learn Teach 2005;6:1–16.
[17] Osborne J. Science education for the twenty first century. Eurasia J Math Sci Technol Educ
2007;3:173–184.
[18] Francis LJ, Greer JE. Attitude toward science among secondary school pupils in Northern Ireland:
Relationship with sex, age and religion. Res Sci Technol Educ 1999;17:67–74.
[19] O’Brien J, Porter GC. Girls and physical science: The impact of a scheme of intervention projects
on girls attitudes to physics. Int J Sci Educ 1994;16:327–341.
[20] Schibeci R, Riley JP. Influence of students’ background and perceptions on science attitudes and
achievement. J Res Sci Teach 1986;23:177–187.
[21] Osborne J, Simon S, Collins S. Attitudes towards science: a review of the literature and its
implications. Int J Sci Educ 2003;25:1049–1079.
44
3
(2011)
29-45
[22] Prokop P, Tuncer G, Chudá J. Slovakian students' attitudes toward biology. Eurasia J Math Sci
Technol Educ 2007;3:287–295.
[23] Prokop P, Prokop M, Tunnicliffe SD. Is biology boring? Student attitudes toward biology. J
Biolgic Educ 2008;42:36–39.
[24] Motavalli PP, Patton MD, Logan RA, Frey CJ. Promoting Environmental Writing in
Undergraduate Soil Science Programs. J Nat Res Life Sci Educ 2003;32:93–99.
[25] Kinchin IM. Investigating secondary-school girls’ preferences for animals or plants: a simple
‘head-to-head’ comparison using two unfamiliar organisms. J Biologic Educ 1999;33:95–99.
[26] Herzog H, Burghardt GM. Attitudes toward animals: Origins and diversity. Anthrozoös
1988;1:214–222.
[27] Druva CA, Anderson RD. Science teacher characteristics by teacher behavior and by student
outcome: A meta-analysis of research. J Res Sci Teach 1983;20:467–479.
[28] Gallagher SA. Middle school classroom predictors of science persistence. J Res Sci Teach
1994;31:721–734.
[29] Woolnough BE. Motivating students or teaching pure science? School Sci Rev
1997;78(285):67–72.
[30]Woolnough BE, Guo Y, Leite MS, de Almeida MJ, Ryu T, Wang Z, Young D. Factors affecting
student choice of career in science and engineering: Paralel studies in Australia, Canada, China,
England, Japan and Portugal. Res Sci Technol Educ 1997;15:105–121.
[31] Ault CR. Time in geological explanation as perceived by elementary school students. J Geologic
Educ 1982;30:304–309.
[32] Dodick J, Orion N. Cognitive factors affecting student understanding of geologic time. Jf Res Sci
Teach 2003;40:415–442.
[33] Trend R. (1998). An investigation into understanding of geological time among 10-and 11 years
old children. International Journal of Science Education, 20(8), 973 – 988.
[34] Trend. T. An investigation into the understanding of geological time among 17-year-old students,
with implications for the subject matter knowledge of future teachers. Int Res Geographic Environ
Educ 2001;10:298–321.
[35] Dawson C. Upper primary boys' and girls' interests in science: have they changed since 1980? Int
J Sci Educ 2000;22:557–570.
[36] Likert R. A Technique for the Measurement of Attitudes. Archiv Psychol 1932;27(140):44–55.
[37] Palaigeorgiou GE, Siozos PD, Konstantakis NI, Tsoukalas IA. A computer attitude scale for
computer science freshmen and its educational implications. J Comp Ass Learn 2005;21:330–342.
[38] Nunnaly J. Psychometric theory. New York: McGraw-Hill, 1978.
[39] Fraser BJ. Assessing and Improving Classroom Environment. What Research Says to the Science
and Mathematics Teachers (No. 2). Perth, Australia: The Key Centre for School Science and
Mathematics, Curtin University, 1989.
[40] Novak JD, Gowin DB. Learning how to learn. New York: Cambridge University Press, 1984.
[41] Thompson TL, Mintzes JJ. Cognitive structure and the affective domain: on knowing and feeling
in biology. Int J Sci Educ 2002;24:645–660.
[42] Uitto A, Juuti K, Lavonen J, Meisalo V. Students' interest in biology and their out-of-school
experiences. J Biologic Educ 2006; 40:124–129.
[43] Quek CL, Wong AFL, Fraser BJ. Determinants and effects of perceptions of chemistry classroom
learning environments in secondary school gifted education classes in Singapore. Paper presented
at annual conference of the Australian Association for Research in Education, Fremantle, Perth,
2001.
[44] Kecebas A, Alkan MA. Educational and consciousness-raising movements for renewable energy
in Turkey. Energy Educ Sci Technol Part B 2009;1:157–170.
[45] Demirbas A. Energy concept and energy education. Energy Educ Sci Technol Part B
2009;1:85–101.
[46] Usak M, Prokop P, Ozden M, Ozel M, Bilen K, Erdogan M. Turkish university students' attitudes
toward biology: the effects of gender and enrolment in biology classes. J Balt Sci Educ 2009; 8:
88-96.
3
(2011)
29-45
45
[47] Karamustafaoglu O. Active learning strategies in physics teaching. Energy Educ Sci Technol Part
B 2009:1:27-50.
[48] Erdogan M, Usak M. Curricular and Extra-Curricular Activities for Developing Environmental
Awareness of Young Students: A case from Turkey. Odgojne Znanosti-Educational Sciences,
2009;11: 73-85.
[49] Demirbas A. Concept of energy conversion in engineering education. Energy Educ Sci Technol
Part B 2009;1:183–197.
[50] Oztas F. The effects of educational gains of vocational school of health students on their
environmental attitudes. Energy Educ Sci Technol Part B 2010;2:147-159.
[51] Azar A. A comparison of the effects of two physics laboratory applications with different
approaches on student physics achievement. Energy Educ Sci Technol Part B 2010;2:161-185.
[52] Cepni S. Effects of computer supported instructional material (CSIM) in removing students
misconceptions about concepts: "Light, light source and seeing". Energy Educ Sci Technol Part
B 2009;1:51-83.
[53] Karamustafaoglu S. Chemistry teachers’ levels of using teaching materials. Energy Educ Sci
Technol Part B 2010;2:255-268.
[54] Demirbas A. Social, economic, environmental and policy aspects of biofuels. Energy Educ Sci
Technol Part B 2010;2:75–109.
[55] Kurnaz MA, Calik M. A thematic review of 'energy' teaching studies: focuses, needs, methods,
general knowledge claims and implications. Energy Educ Sci Technol Part B 2009; 1: 1-26.
[56] Sahin C, Calik M, Cepni S. Using different conceptual change methods embedded within 5E
model: Asample teaching of liquid pressure. Energy Educ Sci Technol Part B
2009;1:115-125.

BEZ PRíRODOPISu TO NEJDE aleBo ako ho

Transkript

Podobné dokumenty