Visible Learning

Visible Learning, John Hattie’nin 2008’de yayımlanan ve eğitim alanındaki etkili yöntemleri ortaya koymak için 815 meta-analizi analiz eden büyük çaplı bir araştırmadır.

Bu çalışmada Hattie, eğitimde yer alan hemen hemen her şeyin işe yaradığını; asıl önemli olanın etkisinin büyüklüğü olduğunu vurgular. Bu büyüklüğü Cohen’in d istatistiğiyle ölçerek farklı stratejileri karşılaştırır ve aralarında en yüksek etki sahibi olan uygulamaları sıralar.

İstatistiksel veriyi okuyabilenler için direkt sonuçları paylaştım. Yazının devamında genel düşüncelerimi ve ilgili diğer çalışmaları paylaştım.

Uzmanlar için direkt sonuçlar

🎯 En güçlü etkisi olan öğretim stratejileri (Cohen’s d değerine göre sıralı):

1. Kendi kendini değerlendiren öğrencilerin notları (d ≈ 1.44)

2. Piagetçi programlar – bilişsel gelişim aşamaları (d ≈ 1.28)

3. Formative değerlendirme uygulamaları (d ≈ 0.90)

4. Mikroöğretim – kısa, yoğun öğretim modülleri (d ≈ 0.88)

5. Hızlandırma stratejileri (acceleration) (d ≈ 0.88)

6. Sınıf içi davranış yönetimi (d ≈ 0.80)

7. Öğrenme güçlüğü çeken öğrencilere yönelik müdahaleler (d ≈ 0.77)

8. Öğretici netliği (d ≈ 0.75)

9. Karşılıklı öğretim (reciprocal teaching) (d ≈ 0.74)

10. Geri bildirim (d ≈ 0.73)

11. Öğretmen–öğrenci ilişkileri (d ≈ 0.72)

12. Aralıklı tekrar (spaced practice) (d ≈ 0.71)

13. Üst-bilinç stratejileri (metakognisyon) (d ≈ 0.69)

14. Önceki başarı (d ≈ 0.67)

15. Okuma: sözcük dağarcığı çalışmaları ve ardışık okuma alıştırmaları (d ≈ 0.67)

    
    
    
    

🔍 Eleştiriler ve eksiklikler

• Hattie, kitapta kullanılan Ortak Dil Etki Büyüklüğü (CLE) hesaplamalarında hata olduğunu itiraf etmiştir; ancak Cohen’s d değerleri doğru kabul edilir .

• 2014 yılında Schulmeister ve Loviscach gibi araştırmacılar, seçilen çalışmaların kalitesi, bazı kategorilendirmeler ve istatistiksel metodoloji hakkında eleştiriler yöneltmişlerdir .

🔄 “Visible Learning” ifadesinin kökeni

“Visible Learning” ifadesi, Hattie’den önce Howard Gardner’ın 2001 tarihli “Making Learning Visible” çalışmasında da kullanılmıştır. Bu konuda De Florio 2016’da bir tartışma başlatmıştır .

✅ Özetle

• Hattie'nin amacı, neyin en çok işe yaradığını nesnel şekilde ortaya koymak.

• Bunu yaparken, öğrenme üzerindeki etki büyüklüklerini karşılaştırır ve özellikle d > 0.40 olanları “gerçek anlamda etkili” olarak tanımlar.

• Bazı istatistiksel ve metodolojik eleştiriler de olsa, çalışmanın eğitim politikaları ve öğretim stratejileri açısından özgün ve kayda değer bir kaynak olduğu kabul edilir.

Genel okuyucu:

🎯 1. Herkes işe yarıyor gibi görünüyor!

• Hattie’nin araştırmasına göre neredeyse tüm eğitim yöntemleri “biraz işe yarıyor”.

• Bu da şu soruyu doğuruyor: “Madem çoğu şey işe yarıyor, hangisini seçmeliyiz?”

• Eleştirmenler diyor ki: Bu sonuçlar, pratikte karar vermeyi kolaylaştırmak yerine zorlaştırıyor olabilir.

🧪 2. Bazı veriler tartışmalı ya da hatalı

• Hattie, verileri toparlarken bazı matematiksel hatalar yaptığını kabul etti.

• Özellikle “CLE” denen özel bir etki büyüklüğü ölçümünde hesaplama hataları bulundu.

• Neyse ki, çalışmada en çok kullanılan ölçüm olan Cohen's d değerleri genelde doğru.

🧱 3. Kategori sorunları (Elma ile armut karşılaştırması gibi)

• Bazı eleştirmenler, Hattie’nin çok farklı şeyleri aynı kategoriye koyduğunu söylüyor.

  • Örneğin: "Aile desteği" ile "okuma becerisi öğretimi" aynı tabloda kıyaslanıyor.

• Bu da bazen anlamlı karşılaştırmalar yapmayı zorlaştırıyor.

🧠 4. Bazı etkilerin sebebi belirsiz

• Yüksek etki gösteren stratejilerde “neden işe yaradığı” pek açıklanmıyor.

• Yani, bir yöntem işe yarıyor görünüyor ama öğretmen bunu nasıl uygulamalı, bu net değil.

• Pratik rehberlik açısından eksik kalıyor.

🌍 5. Kültürel ve bağlamsal farklar göz ardı edilmiş

• Hattie, çok farklı ülkelerden ve bağlamlardan gelen verileri tek bir havuzda topladı.

• Ama bir yöntem Avustralya’da işe yararken, Türkiye’de ya da Finlandiya’da işe yaramayabilir.

• Bu farklar yeterince dikkate alınmadı.

✍️ 6. Verilerin çoğu gözlemsel (deneysel değil)

• Meta-analizlerdeki çalışmaların çoğu, sadece gözlem yaparak veri toplamış.

• Yani neden-sonuç ilişkisi kesin değil.

• Bu da “şu yöntem işe yarıyor çünkü…” demeyi biraz daha zorlaştırıyor.

Hattie’nin Visible Learning çalışmasına yöneltilen eleştirilerin ardından, eğitim araştırmacıları bu zayıf noktaları gidermek amacıyla daha derinlikli ve nedensel (sebep-sonuç ilişkisi kuran) çalışmalar yapmaya yöneldi. Aşağıda bu tür çalışmalara ve araştırmacılara örnekler veriyorum:

🔬 1. Randomize Kontrollü Deneyler (RCT) ile çalışan gruplar

Hattie’nin çoğu verisi gözlemsel çalışmalara dayanıyordu. Ancak bazı araştırmacılar, neden-sonuç ilişkisi kurmak için randomize kontrollü deneyler (RCT) kullanıyor. Bu yöntem tıpta ilaçların işe yarayıp yaramadığını test etmekte kullanılır ve eğitimde de güçlü kanıt üretir.

📌 Örnekler:

• Education Endowment Foundation (EEF) – İngiltere

  • Devlet destekli bu kuruluş, özellikle düşük gelirli öğrenciler için hangi uygulamaların işe yaradığını bulmak amacıyla 200’den fazla RCT yürüttü.

  • Web sitelerinde her uygulamanın hem etki büyüklüğü hem de “kanıt gücü” derecelendirmesi var.

  • Örnek stratejiler: “feedback”, “phonics”, “metacognition”.

• What Works Clearinghouse (WWC) – ABD

  • ABD Eğitim Bakanlığı’na bağlı bir oluşum. Eğitim müdahalelerini değerlendirirken yalnızca güçlü metodolojiye sahip çalışmaları dahil eder.

  • Hangi stratejilerin işe yaradığına dair filtrelenmiş, güvenilir bilgi sağlar.

🧠 2. Etkilerin sebeplerine odaklanan araştırmacılar

Bazı eğitim bilimciler ve psikologlar, öğrenmenin neden ve nasıl gerçekleştiğini anlamaya çalışıyor. Bu kişiler sadece ne işe yarıyor değil, neden işe yarıyor sorusuna odaklanıyor.

📌 Öne çıkan isimler:

• Dylan Wiliam

  • Özellikle formative assessment (biçimlendirici değerlendirme) konusunda derinlemesine çalışır.

  • “Assessment is the bridge between teaching and learning” sözüyle tanınır.

  • Öğretmen eylemlerinin öğrenci düşünme süreçlerine etkisini inceler.

• Daniel T. Willingham

  • Bilişsel psikolog. “Why Don’t Students Like School?” kitabıyla bilinir.

  • Öğrenmenin bilişsel mekanizmalarını açıklar (örneğin: hafıza, dikkat, anlamlandırma).

  • Eğitim uygulamalarını, psikoloji bilgisiyle açıklamaya çalışır.

• Carl Hendrick & Robin Macpherson

  • “What Does This Look Like in the Classroom?” gibi kitaplarla, öğretim stratejilerinin sınıf içi karşılıklarını açıklarlar.

  • Yöntemlerin arkasındaki mantığı öğretmen diline çevirirler.

🔍 3. Karşılaştırmalı ve bağlam odaklı çalışmalar

Bazı araştırmacılar, “Hangi strateji her yerde işe yarar?” yerine “Hangi strateji nerede, kimin için, hangi koşullarda işe yarar?” sorusuna odaklanıyor.

📌 Öne çıkan yaklaşımlar:

• Design-Based Research (Tasarım Temelli Araştırma)

  • Eğitim ortamlarında yenilikçi uygulamalar denenir ve anında geri bildirimlerle geliştirilir.

  • Sabit değil, bağlamsal ve esnek bilgi üretir.

• Implementation Science (Uygulama Bilimi)

  • Bir stratejinin işe yaraması kadar, nasıl hayata geçirileceği de önemlidir.

  • Uygulayıcı (öğretmen, yönetici) becerileri, okul iklimi, kaynak durumu gibi faktörleri dikkate alır.

🧩 Sonuç

Hattie’nin çalışması, büyük resmi görmemizi sağladı: “Eğitimde çoğu şey biraz işe yarıyor ama bazı şeyler çok daha fazla işe yarıyor.”Ancak onun bıraktığı boşlukları:

• Randomize deneylerle,

• Bilişsel bilimle,

• Bağlam duyarlı yaklaşımlarla başka araştırmacılar doldurmaya çalışıyor.