Tübitak 2237-A Evaluation of Statistical Modeling Methods and Applications Training in Natural Sciences

Authors : Gamzeozl@gmailcom GAMZEOZL@GMAİLCOM, Semra TÜRKAN, Ceren ÜNAL

Pages : 20-28

Doi:10.30516/bilgesci.1037043

View : 24 | Download : 8

Publication Date : 2022-03-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde teknolojik ve bilimsel gelişmeler sonucunda yığınlar halindeki ham veri ve bilgi trafiği nedeniyle meydana gelen karmaşa verilerin analizi ve yorumlanmasını daha da önemli hale getirmiştir. Bu yüzden, öğretim programlarında istatistiksel yöntem ve araçlara daha çok ihtiyaç duyulmaktadır. Ekolojik çalışmalarda hedef türlerin yetişme ortamına uygunluğunun, verimliliğinin/tür çeşitliliğinin ve jeolojik araştırmalarda deprem, heyelan, taşkın gibi doğa olaylarının modellenmesinde genellikle çoklu ve lojistik regresyon analizi gibi klasik yöntemler kullanılmaktadır. Bununla birlikte özellikle son yıllarda doğa bilimlerindeki çalışmalarda kural tabanlı, ampirik ve olasılıksal temellere dayanan yöntemlerin kullanımında hızlı bir artış olmuştur. Bu çalışmada, TÜBİTAK BIDEB 2237-A Bilimsel Eğitim Etkinliklerini Destekleme Programı kapsamında gerçekleştirilen “Doğa Bilimlerinde İstatistiksel Modelleme Teknikleri ve Uygulamaları” projesinin doğa bilimlerinde istatistiksel modelleme teknikleri ve yazılımların sağladığı ve sağlayacağı faydalar üzerinde durulmuştur. Araştırmanın örneklemini etkinliklere katılan lisansüstü programlara kayıtlı 90 lisansüstü öğrenci oluşturmaktadır. Proje kapsamında, istatistiğin doğa bilimlerindeki uygulama örneklerinin istatistiksel yazılımlar ile aktarıldığı etkinlikler gerçekleştirilmiştir. Bu etkinliklerin katılımcılar üzerindeki etkisini ölçmek için proje araştırmacıları tarafından oluşturulan etkinlik değerlendirme formları kullanılmıştır. Projedeki R ve Pyhton temelli doğa bilimlerinden uygulama örnekleri ile istatistiksel modelleme analizlerinin aktarılmasının katılımcıları pozitif yönde etkilediği, öğrenme ve araştırma isteklerini arttırdığı gözlenmiştir.
Keywords : Doğa bilimleri, istatistik kaygısı, istatistiksel modelleme, RStudio, Python