A Comparison of Mathematics Learning Approaches of Gifted and Non-Gifted Students

Full text

Turkish Journal of Computer and Mathematics Education Vol.11 No.2 (2020), 461-491
Corresponding Author: Serdal Baltacı email: serdalbaltaci@gmail.com
*
This article is the extended version of the paper presented in 4th International Symposium of Turkish Computer and Mathematics Education.
Citation Information: Bulut, A. S., Yıldız, A., & Baltacı, S. (2020). A comparison of mathematics learning approaches of gifted and non-
gifted students. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 11(2), 461-491.
Research Article
A Comparison of Mathematics Learning Approaches of Gifted and Non-Gifted Students *
Ahsen Seda Bulut
a, Avni Yıldız
b and Serdal Baltacı
c
a
Kırşehir Ahi Evran University, Vocational School of Social Sciences, Kırşehir/Turkey (ORCID: 0000-0003-2192-7799)
b Zonguldak Bülent Ecevit University, Ereğli Faculty of Education, Zonguldak/Turkey (ORCID: 0000-0002-6428-188X)
c Kırşehir Ahi Evran University, Faculty of Education, Kırşehir/Turkey (ORCID: 0000-0002-8652-4467)
Article History: Received: 30 January 2020; Accepted: 30 July 2020; Published online: 26 August 2020
Abstract: In this study, it was aimed to investigate the mathematics learning approaches of gifted students and successful
students who were not diagnosed as gifted in terms of variables of giftedness, gender, grade level, parents’ profession and
education level. Descriptive research model, which is one of the general survey models, was used in the study. For the
2018-2019 academic years, a total of 239 6th, 7th and 8th grade students, 84 of whom were gifted students and 155 of
whom were non-gifted students, participated into the study. Data on gifted students were collected from the Science and
Arts Center of a province in the Central Anatolia region, while data on non-gifted students were collected from a secondary
school in the same province. Students' mathematics learning approaches were determined by using the “Scale of
Mathematics Learning Approaches”. When the findings were examined, a significant differentiation was observed in favor
of gifted students in the in-depth learning approach between gifted and non-gifted students. In addition, there is a significant
difference in favor of female students in in-depth and strategic learning sub-dimensions among gifted students. When the
mathematics learning approaches of gifted and non-gifted students were compared according to grade level, no significant
difference was found in the 8th grade level average scores.
Keywords: Approaches to learning mathematics, gifted students, non-gifted students
DOI:10.16949/turkbilmat.682111
Öz: Yapılan bu çalışmada üstün yetenekli ve üstün yetenekli tanısı konulmamış başarılı öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımlarının üstün yeteneklilik tanısı, cinsiyet, sınıf düzeyi, velinin mesleği ve öğrenim durumu değişkenleri açısından
incelenmesi amaçlanmıştır. Araştırmada genel tarama modellerinden betimsel araştırma modeli kullanılmıştır. Araştırmaya
2018-2019 eğitim öğretim yılında 6., 7. ve 8. sınıfa devam eden 84’ü üstün yetenekli öğrenci, 155’i üstün yetenekli tanıs ı
konulmamış öğrenci olmak üzere toplam 239 öğrenci katılmıştır. Üstün yetenekli öğrencilere ilişkin veriler İç Anadolu
bölgesindeki bir ilin Bilim Sanat Merkezi’nden, üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilere ilişkin veriler ise aynı ilde
bulunan bir ortaokuldan toplanmıştır. Öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımları, “Matematik Öğrenme Yaklaşımları
Ölçeği” ile toplanmıştır. Bulgular incelendiğinde, üstün yetenekli ve normal öğrenciler arasında derinlemesine öğrenme
yaklaşımında üstün yetenekliler lehine anlamlı bir farklılaşma gözlenmiştir. Ayrıca üstün yetenekli öğrenciler arasında
derinlemesine ve stratejik öğrenme alt boyutlarında kız öğrenciler lehine anlamlı bir farklılık bulunmuştur. Öğrenme
yaklaşımları sınıf düzeylerine göre incelendiğinde 8. sınıfta üstün yetenekli öğrenciler ile üstün yetenekli tanısı konulmamış
öğrenciler arasında anlamlı bir farklılık olmadığı görülmüştür.
Anahtar Kelimeler: Matematik öğrenme yaklaşımları, üstün yetenekli öğrenciler, üstün yetenekli tanısı konulmamış
öğrenciler
Türkçe sürüm için tıklayınız
1. Introduction
How learning takes place has always occupied our minds. In fact, this is because we have not been able to
solve the entire working mechanism of brain yet. It is a learning process for the individual to perceive the stimuli
in the outside world and interpret their perceptions in different ways and turn them into a unique product
(Beydoğan, 2007; Von Glasersfeld, 1996). In this learning process, it can be said that learning approaches can
take an important place when individual differences are taken into consideration. The concept of learning
approaches used for the first time by Marton and Saljo (1976) was used to reveal how individuals understand a
reading piece. Learning approach, which is also defined as the interaction between the student and the learning
task (Ramsden, 2000), is also expressed as the tendency of the individual when learning a subject (Ekinci, 2009).
Learning approach expresses the aim of the student in learning, the process the student passed while learning and
how the student organizes learning (Spencer, 2003).
Since learning is a multidimensional concept, it can be thought that the methods affecting learning can be
multiple and varied. Knowing one’s learning approaches helps teachers find more effective and creative ways of
organizing their teaching status (Biggs, 1999; Entwistle, 2000). For this reason, it may be necessary to determine

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
462
the learning approaches of students in environments where teaching activities are carried out in order for
students to learn. For this reason, as Özgür and Tosun (2012) stated, learning approaches are an issue to be taken
into consideration and researched. Learning approaches depend on the student's attitude towards the subject and
the level of readiness, the teacher's attitude towards the student and the teaching methods used (Sezgin & Ellez,
2002). Learning approaches also differ according to the types such as the content of the curriculum, function,
teaching methods and techniques, features of the learning environment, evaluation methods (Ekinci, 2009;
Entwistle & Smith, 2002).
Learning approaches are important for an efficient and effective learning (Yıldız, 2015). For that reason, it is
important to know how the student learns in order to understand what kind of student he is and to be able to
guide him (Oğuz & Karakuş, 2017). Considering that learning approaches affect the academic success of the
learner (Öztaşkın, 2014), it is necessary to determine the factors that leads students to researching and
questioning in the process of education in other words, that force students to use the superficial or in-depth
approach in the educational process (Çolak, 2006). Moreover, when the researches on mathematics education are
analyzed, it is seen that the focus is on determining the factors that affect students' mathematics achievement
(Pourselami, Erfani & Firoozfar, 2013; Zakaria & Nordin, 2008). It can be said that one of these factors is
students' mathematics learning approaches. Because when they know their students' mathematics learning
approaches, mathematics teachers will review their own teaching activities and will be able to make effective
instruction by guiding students towards them (Göktepe-Yıldız & Özdemir, 2008). When we consider the
learning approach as the student's way of processing information, the ways in which students deal with learning
can be categorized into three groups as superficial learning approach, in-depth learning approach, and strategic
learning approach (Marton & Saljo, 1976).
In the in-depth learning approach; it is essential to understand the source of the information obtained, to
know its usage areas and to establish a relationship between them (Darlington, 2011). It was emphasized that the
main objectives of the students who preferred the in-depth learning approach were understanding, that the
examination of the related components was realized for learning, and that this review was transformed into a
harmonious whole through a process (Chan, 2003; Ramsden, 2000). Byrne, Flood and Willis (2009) also stated
that individuals with in-depth learning approach will obtain high-level learning products. Curzon (2004)
emphasized that with this learning approach, students can test by creating hypotheses and see the connections
between the topics.
The approach in which the learning ability is stable, the belief that the information is precise and unchanging
is dominant and the information is presented by the authority is called superficial learning approach (Chan,
2003). Biggs (2001) stated that students who prefer superficial learning approach use low level skills even in a
learning activity that requires using high level cognitive skills. Superficial learning approach is focused on
memorization, no relation is searched between concepts (Biggs, 2001; Trigwell & Prosser, 1991). Byrne, Flood
and Willis (2001) stated that students with superficial learning approach have failed to memorize the necessary
knowledge to pass exams, tend to focus on individual parts without establishing integrity and distinguish
examples from rules.
Students with a strategic learning approach that addresses the issue of learning with the intention of being
successful do not intend to search and create meaning (Reid, Duvall & Evans, 2007). Beydoğan (2007) says
students who have this learning approach will try to get as high a grade as possible, they will prefer sources that
will accelerate their perception by using various materials and in this way, it would be easier for them to learn.
Entwistle (1995) stated that the most important feature of the strategic learning approach is that it benefits the
organization both in terms of working methods and time management. Some of the studies on learning
approaches are as follows:
In their study, Beşoluk and Önder (2010) concluded that prospective teachers at undergraduate level prefer
superficial learning more often while master degree teachers prefer more in-depth learning approach. In
Scouller's (1998) study, where the effect of assessment methods on learning approaches was investigated, it was
concluded that students preferred the superficial learning approach when preparing for multiple-choice exams,
and that students preferred the in-depth learning approach more in tasks where their higher-level thinking skills
were measured. Birenbaum and Feldman (1998) as well, determined that students who adopt in-depth learning
approach prefer open-ended questions that are more thought-provoking. For example, in a study specific to a
field Lee, Johanson and Tsai (2008) conducted a study with high school students, they examined science
learning approaches and determined that students with a constructivist approach to learning, had in-depth science
learning approaches. Sezgin-Selçuk, Çalişkan and Erol (2007) aimed to determine the learning approaches of
prospective physics teachers and to examine these learning approaches with variables such as gender, grade
level, and academic success. As a result, it was determined that the prospective physics teacher candidates
preferred the in-depth learning approach more than the superficial learning approach. Özkan and Sezgin-Selçuk
(2014) aimed to determine the learning approaches that high school students adopt while learning the physics
lesson. In conclusion, it was determined that students preferred in-depth and superficial learning approaches

A Comparison of Mathematics Learning Approaches of Gifted and Non-Gifted Students
463
slightly above the middle level in the physics course and that learning approaches did not differ significantly
according to their gender. Alemdağ (2015) also examined learning approaches according to some variables in his
study with physical education teacher candidates. As a result of his research, he found significant differences in
adopting the in-depth learning approach in terms of grade level. He also determined that there is a positive
relationship between academic success and learning approach. Cano (2007), on the other hand, reached the
conclusion that the students who showed an in-depth approach in their study with high school students had
higher academic success. When the studies on primary school students are examined, for example in their studies
aiming to determine the approaches of primary school students to learn science lesson; Çoban and Ergin (2008)
determined that the superficial and in-depth learning approaches of the students were very close to each other
and did not differ significantly in terms of gender. Belge-Can and Boz (2012) examined the relationship between
primary school students' preferred learning approaches with gender and age. As a result of their research, it was
seen that as the ages of the students increased, their level of adoption of the in-depth learning approach
decreased, whereas in all grade levels, more in-depth learning approach was adopted. In addition, it was found
that female students preferred the in-depth learning approach more than male students.
Regarding the determination of mathematics learning approaches, Chiu (2012) gathered his understanding of
mathematics learning in five categories as constructivist, interpretive, objectivist, protecting the rights and
interests of the nation and the utilitarian in his research with 5th grade students. Matic, Matic and Katalenic
(2013) determined that students of engineering faculties prefer strategic, in-depth and superficial learning
approaches respectively in mathematics lessons. Darlington (2011) determined that students adopt the strategic
learning approach more in their research on mathematics learning approaches with university students. İlhan,
Çetin and Kılıç (2013) aimed to develop the scale of mathematics learning approaches in their studies with high
school students and two factors such as deep and superficial learning approach were identified in this process. In
his study, Göktepe-Yıldız (2019) examined the effect of design-based mathematics applications on the spatial
abilities and 3-dimensional geometric thinking skills of 8th grade students in determined dimensions. In addition,
the researcher developed a measurement tool that measures learning approaches in mathematics lesson. As a
result of the research, he determined that the students' spatial abilities differ significantly according to their
mathematics learning approaches.
Although studies have increased in recent years, there are fewer studies in our country. (Belge-Can & Boz,
2012; Beşoluk & Önder, 2010; Çoban & Ergin, 2008; Göktepe-Yıldız, 2019; İlhan, Çetin & Kılıç, 2013; Sezgin-
Selçuk et. al., 2007). On the other hand, it is also stated that instead of examining the learning approaches in
general, examining them specific to a field may provide more detailed information (Enwistle, 1997). As a result,
as İlhan et al., (2013) stated, the evaluation of mathematics learning approaches by separating them from
learning approaches in other fields leads to more appropriate determinations. However, when we look at the
studies mentioned above on learning approaches, it is seen that the current studies are oriented towards different
education levels and different courses, but studies specific to mathematics are few (Chiu, 2012; Darlington,
2011; Göktepe-Yıldız, 2019; İlhan, Çetin & Kılıç, 2013; Matic, Matic & Katalenic, 2013). As can be seen, even
though the math learning approaches have been examined, no research has been found comparing the
mathematics learning approaches of students who have been diagnosed as gifted and those who have not been
diagnosed as gifted.
It is stated that school programs do not meet the educational needs of students who have been diagnosed with
giftedness, and that programs should have versatile and creative features. (Baykoç, 2014; Kontaş, 2010; Palancı,
2004). Students who have not been diagnosed as gifted may have more thoughts that mathematics can be
incomprehensible, abstract, difficult and complex than gifted students. Because gifted students are more
successful in challenging and complex tasks that require mental performance. (Stuart & Beste, 2011). The
features of gifted students enable them to learn more successfully and faster than students who have not been
diagnosed as gifted (Ataman, 2004; Davis & Rimm, 2004). Actually, with the determination of this kind of
research, the necessary arrangements can be determined by preparing the necessary learning environments and in
this way, desired successes can be achieved for both groups. Accordingly, it can be said that the comparison of
these two groups can yield important results for the mathematics teaching processes of both groups. Likewise,
when the studies conducted are examined, it can be seen that the students with and without a gifted diagnosis are
compared through various variables. For example, Mills (1993) researched the personality and learning styles of
gifted students in the field of mathematics and determined that there are personal differences between gifted
students and those who are not diagnosed as gifted students. Yıldız, Baltacı, Kurak, and Güven (2012) compared
the two groups in terms of using problem solving strategies and made suggestions to guide the education of
gifted students by revealing that gifted students used more strategies. In their research, Altun and Yazıcı (2010)
revealed that there were differences in the learning styles of both groups by using Dunn's learning styles
inventory. Also, Arseven and Yeşiltaş (2016) determined that the learning styles of the two groups differed and
that gifted students prefer the most “independent” and “competitive” learning styles, while students not
diagnosed as gifted prefer the most “dependent” and “participant” learning styles. In this study, both groups
attending secondary school will be compared in terms of math learning approaches. By determining the learning

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
464
approaches in mathematics of a part of a population that makes up a small part of the population, both the picture
of the current situation in gifted students will be taken and by making comparisons with students who are not
diagnosed as gifted, there will be an opportunity to make some moves in the education of gifted students and
students who have not been diagnosed as gifted.
The concept of giftedness is defined as people who perform at a high level compared to their peers in
intelligence, leadership capacity or special academic fields (Horn, 2002; Ravenna, 2008; Renzulli, 1999).
Therefore, the presence of future leaders, scientists and artists is directly proportional to the importance attached
to the education of gifted students (Sisk, 1990). Therefore, early recognition of gifted individuals and
development of their skills are two important issues. (Çapan, 2010). Renzulli and Reis (1985) stated that gifted
children may need extensive educational opportunities that cannot be provided through normal programs. To
meet this need, Science and Art Centers (BİLSEM), which was founded in our country in 1995, care about their
differences, add aesthetics to scientific thoughts and behaviors, tries to ensure that students produce, solve
problems and self-realize themselves (Bilsem Yönergesi, 2007). Sowell, Zeigler, Bergwell and Cartwright
(1990) used the phrase "gifted in mathematics" to students who can demonstrate mathematical skills that older
students can do. Holton and Gaffney (1994) stated that gifted students can think analytically, deductively or
inductively while solving their math problems. It is obvious that the mathematics education given to gifted
students is very important in revealing their such thinking processes. It can be said that thanks to the Science and
Art Centers (BİLSEM) in our country, mathematics education of gifted students is given importance. The studies
conducted with Science and Art Centers in our country were mostly based on different variables such as problem
solving and metacognition (Aktepe & Aktepe, 2009; Baltaci, Yildiz & Güven, 2014; Boran & Aslaner, 2008;
Yildiz, Baltaci, Kurak & Güven, 2012; Aytekin, Baltacı, & Yıldız, 2017).
In this study, because it is aimed to compare the emerging situations in the study of mathematics learning
approaches of gifted and non-gifted students, the research is thought to provide useful information to all relevant
stakeholders and our education system. In this study, it was aimed to investigate the mathematics learning
approaches of gifted students and successful students who were not diagnosed as gifted in terms of variables of
giftedness, gender, grade level, parents’ profession and education level. On the other hand, the findings obtained
at the end of the research will be an opportunity to compare with the results of the studies on mathematics
learning approaches. For this reason, the problem of the research is determined as “How did the successful
students' mathematics learning approaches differ according to some variables whether they are diagnosed as
gifted or not”. Because, many variables such as age, gender, past experiences, class level, and success level
affect the learning approaches (Göktepe-Yıldız & Özdemir, 2018; Senemoğlu, 2011; Trigwell & Prosser, 1991).
For this reason, the research problem has been examined in detail according to the following variables too.
Within this scope, the sub-problems of the research are as follows:
1. What are the math learning approaches of students with and without a diagnosis of gifted students?
2. Is there a statistical difference in mathematics learning approaches according to the diagnosis of
giftedness among students?
3. Is there a statistically significant difference in mathematics learning approaches of gifted and non-gifted
students according to gender?
4. Is there a statistically significant difference in mathematics learning approaches of gifted and non-gifted
students according to their grade levels?
5. Is there a statistically significant difference in mathematics learning approaches of gifted and non-gifted
students according to the parent's profession?
6. Is there a statistically significant difference in mathematics learning approaches of gifted and non-gifted
students according to the education level of parents?
2. Method
In this chapter; information about the model of the research, participants, data collection, research process
and analysis are given.
2.1. Model of Research
In this study, descriptive research model was used because it was aimed to reach general evaluations by
making comparisons about mathematics learning approaches of gifted students and those students who were not
diagnosed as gifted. Descriptive research aims to describe an existing situation as it is without any experimental
process (Karasar, 2006). In this study, causal comparison approach was also used, since the research problem
was examined separately in terms of variables such as gender, grade level, parent occupation, and education
level. Cohen and Manion (1994) stated in causal comparison studies that there will be at least two groups
affected by the same situation in different ways, or two groups that are affected and not affected by the assumed
situation and that these groups can be analyzed in terms of some variables in order to determine the possible
causes and influences of the current situation. Investigations to determine the causes of an existing /naturally

A Comparison of Mathematics Learning Approaches of Gifted and Non-Gifted Students
465
occurring situation or event and the variables that affect them or the consequences of an effect are causal
comparison studies. (Büyüköztürk, Çakmak, Akgün, Karadeniz & Demirel, 2008).
2.2. Participants
A total of 239 students, 84 of whom are gifted students, 155 students who have not been diagnosed as gifted
attending the 6th, 7th and 8th grades participated in the study in the 2018-2019 academic year. Data on gifted
students were collected from the Science and Arts Center of a province in the Central Anatolia region, and data
on students with no gifted diagnoses were collected from a secondary school in the same province. In terms of
academic success, the closest school to students in BİLSEM were tried to be chosen. The reason for choosing
students close to each other as academic success is to determine whether the diagnosis of giftedness among
successful students will make a difference on learning approaches. While choosing a school, all public schools in
the province where the research was conducted were ranked according to the average of placement in high
schools and the most successful school was chosen. Thus, the criterion sampling was one of the sampling
methods for the selection of the public school. Here, school success was taken as a criterion.
Table 1. Descriptive statistics on the number of students participating in the research
Gifted students
Grade level
6th
7th
8th
Total
Gender
Female
23
15
9
47
Male
15
9
13
37
Total
38
24
22
84
f (%)
45,24
28,57
26,19
100
Non-Gifted
students
Gender
Female
46
24
16
86
Male
22
32
15
69
Total
68
56
31
155
f(%)
43,87
36,13
20
100
As seen in the demographic characteristics of the students in Table 1 regarding gender, grade level and
giftedness, 133 female (55.6%) and 106 (44.4%) male students participated in the study. 47 (55.9%) of the
students who are diagnosed as gifted are girls and 37 (44.1%) are boys. The distribution of these students by
grade level is as; 38 (45.24%) students in the 6th grade, 24 (28.57%) students in the 7th grade and 22 (26.19%)
students in the 8th grade. It is understood that 55.4% of the students who are not diagnosed with gifted are girls
and 44.6% are boys. Considering the distribution by grade level; There are 68 (43.87%) students from the 6th
grade, 56 (36.13%) from the 7th grade and 31 (20%) students from the 8th grade.
2.3. Data Collection Tools
There are two remarkable studies (Göktepe-Yıldız, 2019; İlhan et al., 2013) that are aimed at determining
learning approaches specifically for mathematics lesson. The scale developed by İlhan et al., (2013) has a two-
factor structure in the form of a superficial and in-depth learning approach. Therefore, the scale of Göktepe-
Yıldız (2019), which is suitable for middle school students, is used to measure all three factors in the form of a
superficial, in-depth and strategic learning approach.
The Mathematics Learning Approach Scale developed by Göktepe-Yıldız (2019) consists of 33 items and
three sub-dimensions as in-depth learning, superficial learning and strategic learning. The scores derived from
the sub-dimensions of the scale are interpreted independently.
The high scores obtained from the sub-dimensions indicate that students tend to prefer that dimension in
mathematics lesson more; low scores show that students tend to prefer that dimension in mathematics lessons
less. For example, a student's "in-depth learning approach" is high while "strategic learning approach" may be
low.
The scale is a 5-point Likert type scale as "I strongly disagree = 1" and "I strongly agree = 5". The three sub-
factors explain 41.048% of the whole variance. This rate is acceptable (Scherer vd, 1988). Item factor load
values vary between .323 and .713 (Göktepe-Yıldız & Özdemir, 2018). When starting the analysis of this study,
the skewness - kurtosis values of whether the data show a normal distribution were examined to decide which
statistical tests to do first. Distortion (-,886) and kurtosis (1,414) of the whole test; skew (-,959) and kurtosis
(,293) for in-depth subdimension; distortion (-1.085) and kurtosis (,847); for the strategic sub-dimension;
superficial subscale, is as the form of skewness (,199) and kurtosis (-,512).
Göktepe-Yıldız (2019) determined the Cronbach Alpha internal consistency coefficient of the whole scale as
.78. Then, the internal consistency coefficient for the in-depth learning approach sub-dimension was .83, .83 for
the strategic learning approach, and .78 for the superficial learning approach. In this study, these coefficients

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
466
were recalculated and the Cronbach Alpha reliability coefficient of the whole scale was found as .88. In the sub-
dimensions, this number was found to be .89 for the in-depth learning approach and .90 for the strategic learning
approach and .77 for the superficial learning approach. It can be said that this scale is sufficiently reliable since
scales with a reliability coefficient of .70 and above are considered reliable (Fraenkel, Wallend & Hyun, 2012).
2.4. Data Analysis
The researchers went to the chosen middle school located in BİLSEM and the city center and explained the
research to the institution administrators and the scale forms were applied to the students with the support of the
institution administrators. Scale forms taken from students are systematically numbered and kept for analysis.
The data of the research were analyzed by using SPSS 23.00 package program.
Firstly, whether the dependent variable is normally distributed at the level of the independent variable is
examined while beginning the analysis to determine the statistical analysis to be performed to find out the
differentiation status of mathematics learning approaches according to various variables (Kolmogrow-Smirnow
H test). Giftedness diagnosis (K-S84=.075, p>.05; K-S155=.102, p>.05), gender (K-S133=.098, p>05; K-
S106=.111, p. >05), grade (K-S106=.106, p >.05; K-S80=.140, p>.05; K-S53=.065, p>.05), mother's profession
(K-S73=.062, p>.05; K-S29=.186, p<.05; K-S137=.114, p>.05) father's profession (K-S111=.059, p>.05; K-
S110=.150, p>.05; K-S18=.115, p<.05), mother’s education level (K-S139=.136, p>05; K-S76=.084, p>.05, K-
S24=.128, p<.05), father's education level (K-S120=.120, p>.05; K-S91=.072, p>.05, K-S28=.087, p<.05)
variables are in accordance with the test values, independent samples t-test for groups with normal distribution
and for non-normal groups under the Mann-Whitney U test was utilized. Analysis of the data was evaluated at
p <0.05 significance level.
3. Results
In this section, mathematics learning approaches of students who are not diagnosed with gifted students and
gifted students are reported for the overall scale according to the gifted students' grade levels, gender, parents'
education level and parents' profession.
3.1. Results Related to the First Sub-Problem
Descriptive statistics of students' mathematics learning approaches are given in Table 2.
Table 2. Descriptive statistics of students' mathematics learning approaches
Type of students
Learning approaches
Min.
Max.


SD
Gifted students
In-Depth
21
55
44.50
8.96
Strategic
19
55
43.72
8.77
Superficial
18
55
33.30
8.38
Non-Gifted students
In-Depth
13
55
40.47
10.38
Strategic
11
55
42.44
10.35
Superficial
13
55
31.54
9.13
Descriptive statistics about mathematics learning approaches of students with and without a diagnosis of
giftedness are given in Table 2 below:
Since there are 11 items in each sub-dimension of the scale used, the minimum score that can be obtained for
the sub-dimensions is 11 and the maximum score is 55. Accordingly, the middle score value was calculated as
33. In the findings related to which learning approach students prefer, the average scores for gifted individuals
are listed as in-depth learning approach, strategic learning approach and superficial learning approach
respectively. The in-depth and strategic learning approach score averages of the students in this group are above
average. The superficial learning approach score average is approximately medium score. In line with these
findings, it can be said that gifted students prefer in-depth and strategic learning approaches above the middle
level and the superficial learning approach at the intermediate level. On the other hand, the average score of
students with no gifted diagnoses from high to low respectively is as strategic learning approach, in-depth
learning approach and superficial learning approach. As seen in Table 2, students who have not been diagnosed
with gifted skills preferred the strategic and in-depth learning approach above the middle score, whereas they
preferred the surface learning approach just below the medium score.
3.2. Results Related to the Second Sub-Problem
In order to examine whether there is a statistically significant difference between the mathematics learning
approaches of the 84 gifted students who were diagnosed and 155 gifted students who participated in the study,
the normality test was performed and because it showed a normal distribution t-test was utilized and shown in
Table 3.

A Comparison of Mathematics Learning Approaches of Gifted and Non-Gifted Students
467
Table 3. Independent samples t-test results regarding mathematics learning approaches according to the
diagnosis of giftedness
Learning approaches
Students diagnosis


SD
df
t
p
In-Depth Learning
Gifted
4.04
.94
237
-2.99
.003*
Non- Gifted
3.67
.81
Strategic Learning
Gifted
3.97
.79
237
-.962
.337
Non- Gifted
3.85
.94
Superficial Learning
Gifted
3.02
.83
237
-1.46
.143
Non- Gifted
2.86
.76
*p<.05
As a result of the analysis conducted to determine whether students' mathematics learning approaches differ
according to the diagnosis of giftedness, a meaningful differentiation was observed in favor of gifted students in
the in-depth learning approach between gifted and typical students (t = -2,99, p <.05). In other words, gifted
students prefer learning more in-depth approach than other students while learning mathematics. There was no
significant difference between the mean scores in strategic learning (t = -,96, p>.05) and superficial learning
approaches (t = -1.46, p> .05).
3.3. Results Related to the Third Sub-Problem
Independent samples t-test was performed according to the normality test result to determine the difference in
mathematics learning approaches of the students who were diagnosed and gifted according to gender, and the
results are presented in Table 4.
Table 4. t-test results of mathematics learning approaches by gender
Student diagnosis
Learning approaches
Gender


SD
df
t
p
Gifted students
In-Depth
Female
4.23
.704
82
2.40
.018*
Male
3.81
.891
Strategic
Female
4.20
.713
82
3.16
.002*
Male
3.68
.809
Superficial
Female
3.03
.762
82
.01
.991
Male
3.02
.773
Non-Gifted
students
In-Depth
Female
Male
3.77
3.56
.907
.982
153 1.357
.177
Strategic
Female
4.00
.877
153
2.127
.035*
Male
3.68
.993
Superficial
Female
2.77
.783
153
-1.539
.126
Male
2.98
.877
*p<.05
As a requirement of the scale used, analysis was made for each 3 sub-dimensions. When the results in Table
4 are analyzed, there is a significant difference between gifted students according to gender variable in their sub-
dimensions (t = 2.40, p <.05) and strategic learning (t = 3.16, p <.05). This difference is in favor of female
students. In other words; gifted female students prefer more in-depth and strategic learning approaches than male
students. In the superficial learning approach, there is no significant difference by gender. (t =,01, p >.05).
Considering the analysis results of students who have not been diagnosed as gifted students, the mean scores of
girls' in-depth and strategic learning approaches are higher than boys, and they are lower in superficial learning
approaches. As a result of the analysis conducted to investigate whether this difference in scores was statistically
significant among students, it was determined that the scores of female students were significantly higher than
the boys only in the strategic learning approach (t = 2,12, p< .05). The difference in scores between girls and
boys does not show a significant difference in in-depth and superficial learning.
3.4. Results Related to the Fourth Sub-Problem
According to the grade levels, normality test was performed for the analysis of whether mathematics learning
approaches of students who were diagnosed and not diagnosed had changed and since it shows normal
distribution, independent samples are analyzed with t test and presented in Table 5.

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
468
Table 5. Independent samples t-test results regarding mathematics learning approaches of students with /
without giftedness according to grade levels
Grade level
Learning approaches
Student diagnosis


SD
df
t
p
6
In-Depth
Gifted
4.18
.752
104
-1.936
.056
Non-Gifted
3.84
.915
Strategic
Gifted
4.09
.799
104
-.036
.972
Non-Gifted
4.08
.873
Superficial
Gifted
2.94
.726
104
-2.218
.029*
Non-Gifted
2.59
.785
7
In-Depth
Gifted
4.16
.583
78
-3.186
.000*
Non-Gifted
3.45
1.01
Strategic
Gifted
4.02
.781
78
-1.842
.069
Non-Gifted
3.59
1.02
Superficial
Gifted
3.25
.820
78
379
.706
Non-Gifted
3.32
.768
8
In-Depth
Gifted
3.67
1.02
51
.167
.868
Non-Gifted
3.71
.800
Strategic
Gifted
3.71
.785
51
.524
.602
Non-Gifted
3.83
.822
Superficial
Gifted
2.92
.741
51
-1.534
.131
*p<.05
In distribution of students according to grade level, there are 38 gifted and 68 normal students in the 6th
grade, 24 superior and 56 normal students in the 7th grade, 22 superior and 31 normal students in the 8th grade.
When the t-test results of independent samples conducted to compare the math learning approaches of students
who were diagnosed with giftedness and not according to grade level were examined, no significant difference
was found in mean scores at the 8th grade level. However, it is seen a significant difference in 7th grade in-depth
learning in favor of gifted students (t = -3,18, p <.05) and in 6th grade superficial learning approach in favor of
gifted students (t = -2,21, p <.05).
3.5. Results Related to the Fifth Sub-Problem
The mathematics learning approaches between the two groups were analyzed according to the parents'
profession and the results are presented in table below. Table 6 and Table 7 compared the mathematics learning
approaches of the students according to the profession of the mothers, Table 8 and Table 9 compared the
mathematics learning approaches of the students who were diagnosed with /without giftedness according to the
profession of the fathers. With the normal distribution of the groups, how the students' mathematical learning
approaches changed according to the mother's profession were analyzed with independent samples t-test and
presented in Table 6.
Table 6. t-test results regarding mathematics learning approaches of students diagnosed with / without talent
according to mother’s profession
Learning approaches
Student diagnosis


SD
df
t
p
Public
In-Depth
Gifted
4.16
.730
71
-3.073
.003*
Non-Gifted
3.62
.749
Strategic
Gifted
3.99
.869
71
.-705
.483
Non-Gifted
3.86
.651
Superficial
Gifted
3.08
.772
71
-1.575
.120
Non-Gifted
2.77
.881
Not Work
In-Depth
Gifted
3.91
.919
135
-1.086
.280
Non-Gifted
3.70
.980
Strategic
Gifted
3.93
.732
135
-.401
.640
Non-Gifted
3.86
1.010
Superficial
Gifted
2.93
.747
135
.060
.952
Non-Gifted
2.94
.811
*p<.05

A Comparison of Mathematics Learning Approaches of Gifted and Non-Gifted Students
469
Among the gifted students' mothers, the number of public employees is 43 (51.20%) and the number of those
who do not work is 34 (40.47%). The number of the mothers of the students who have not been diagnosed with
giftedness employed in public sector is 30 (19.35%), and 103 (66.46%) of the unemployed. Looking at the
learning approaches of the students according to the mother's professions in Table 6, the in-depth learning
approach of the children whose mothers work in public differs statistically in favor of gifted students (t = -3,07,
p<.05). In other words, gifted individuals whose mother works in public prefer in-depth learning approaches
more than normal students. In the strategic and superficial learning approaches, no significant difference was
found among the students.
As a result of the analysis made for the students who are in the category of unemployed mothers, it is seen
that there is no significant difference in any learning approach among these students. On the other hand, the
averages of gifted students are higher than the other student group in their in-depth and strategic learning
approach.
Learning approaches of the students whose mother's profession is “Private Sector” were determined by
Mann-Whitney U test. Because 7 (8.33%) mothers of gifted parents and 22 (14.19%) mothers of parents of other
groups are in this category and the data are not distributed normally. In this context, the relevant results are as in
Table 7.
Table 7. Mann-Whitney U test results regarding mathematics learning approaches of students diagnosed with /
without giftedness whose mothers are "Private Sector" employees
Learning approaches
Student diagnosis
Rank average
Rank total
M-Whitney U
Z
p
In-Depth
Gifted
17.36
121.50
60.500
-.843
.399
Non-Gifted
14.25
313.50
Strategic
Gifted
15.93
111.50
70.500
-.332
.740
Non-Gifted
14.70
323.50
Superficial
Gifted
18.64
130.50
51.500
-1.302
.193
Non-Gifted
13.84
304.50
Table 7 presents data on mathematics learning approaches of students whose mothers are private sector
employees. It has been observed that there is no statistical difference between the groups according to the
mother's working status in the private sector in gifted and normal students' mathematics learning approaches.
Data on the father's profession are as follows:
Table 8. T-test results regarding math learning approaches of students diagnosed with / without giftedness
according to father's profession
Learning approaches
Student diagnosis


SD
df
t
p
Public
In-Depth
Gifted
4.04
.837
109
-2.828
.006*
Non-Gifted
3.59
.838
Strategic
Gifted
4.01
.773
109
-1.307
.194
Non-Gifted
3.80
.895
Superficial
Gifted
2.92
.710
109
-1.735
.086
Non-Gifted
2.67
.778
Private sector
In-Depth
Gifted
4.03
.828
108
-1.484
.141
Non-Gifted
3.71
1.037
Strategic
Gifted
3.96
.827
108
-.418
.677
Non-Gifted
3.87
1.017
Superficial
Gifted
3.10
.785
108
-.641
.573
Non-Gifted
2.99
.864
*p<.05
While the number of fathers of gifted students working in the public sector is 51 (60.71%), the number of
those working in the private sector is 30 (35.72%). The situation is as 60 (38.71%) fathers working in the public
sector and 80 (51.61%) in the private sector among students with no gifted diagnosis. fathers of students who
have not been diagnosed with giftedness is as 60 (38.71%) working in the public sector and 80 (51.61%) in the
private sector. Looking at the learning approaches of the students according to the father's professions in Table 8,
the in-depth learning approach of the children whose fathers work in the public sector differs statistically in favor
of gifted students (t = -2.82, p <.05).
The learning approaches of the students whose father's profession is in the “Not Working” category were also
determined by the Mann-Whitney U test. 3 (3.57%) fathers from gifted parents and 15 fathers (9.68) from groups

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
470
are in this category and the data are not normally distributed. In this context, the relevant results are as in Table
9.
Table 9. Mann-Whitney U test results regarding math learning approaches of students diagnosed with/ without
giftedness in “Not Working” category
Learning Approaches
Students diagnosis
Rank average
Rank total
M-Whitney U
Z
p
In-Depth
Gifted
12.00
36.00
15.000
-.892
.373
Non-Gifted
9.00
135.00
Strategic
Gifted
7.17
21.50
15.500
-.832
.405
Non-Gifted
9.97
149.50
Superficial
Gifted
15.00
45.00
6.000
-1.958
.050
Non-Gifted
8.40
126.00
As stated in Table 9, there is no significant difference in mathematics learning approaches of students whose
father is unemployed.
It can be seen from the 4 analyzes above made according to parents' professions between the two groups that
there is a significant difference in favor of gifted among the gifted and normal children whose mothers and
fathers work in public sector.
3.6. Results Related to the Sixth Sub-Problem
Considering the distribution of education levels of mothers of gifted students, 24 people (28.57%) are high
school graduates and lower, 40 (47.62%) are university graduates. Education levels of mothers of students with
no gifted diagnoses are 115 (74.19%) high school and lower, 36 of them are (23.22%) university graduates.
In Table 10 and Table 11, the educational status of the mothers from the parents of the students in the two
groups were compared.
Table 10. Independent samples t-test results regarding mathematics learning approaches of students diagnosed
with/ without giftedness according to the educational level of the mother
Education level
Learning approaches
Student diagnosis


SD
df
t
p
High school
graduates and lower
In-Depth
Gifted
3.87
.858
137
-.876
.388
Non-Gifted
3.69
.958
Strategic
Gifted
3.81
.859
137
.277
.782
Non-Gifted
3.87
.956
Superficial
Gifted
3.26
.697
137
-1.426
.156
Non-Gifted
3.00
.812
University
In-Depth
Gifted
4.03
.876
74
-1.630
.107
Non-Gifted
3.70
.870
Strategic
Gifted
4.01
.764
74
-.668
.506
Non-Gifted
3.88
.896
Superficial
Gifted
2.78
.744
74
-2.897
.005*
Non-Gifted
2.31
.639
*p<.05
When Table 10 is analyzed, according to the education level of the mothers, the results regarding the
mathematics learning approaches of the two groups there is no significant difference observed between the two
groups whose mother is in a high school graduate and lower education level. Considering the math learning
approach of students whose mothers are university graduates, the scores of gifted students are significantly
higher in the superficial learning approach compared to normal students (t = -2,89, p<,05). Although the mean
scores in the in-depth and strategic learning approaches are higher in favor of gifted students, this score
difference does not create any statistically significant difference.
The learning approaches of the students whose mother's education level is “Post-graduate” are determined by
Mann-Whitney U test since the data is not distributed normally and presented in Table 11. This category
includes 20 (23.81%) mothers whose kids are gifted students and 4 (2.59%) of the other group.

A Comparison of Mathematics Learning Approaches of Gifted and Non-Gifted Students
471
Table 11. Mother's educational status Mann-Whitney U test results regarding mathematics learning approaches
of students diagnosed with/without giftedness in the “Post-graduate” category
Learning approaches
Student diagnosis
Rank average
Rank total
M-Whitney U
Z
p
In-Depth
Gifted
13.88
277.50
12,500
-2.140
.032*
Non-Gifted
5.63
22.50
Strategic
Gifted
13.58
271.50
18,500
-1.669
.095
Non-Gifted
7.13
28.50
Superficial
Gifted
11.68
233.50
23,500
-1.281
.200
Non-Gifted
16.63
66.50
*p<.05
As seen in table 11, comparing the children of mothers at “Post-graduate” level, the in-depth learning
approach preference of gifted students is statistically different in favor of gifted to normal students (z = -2,14,
p<.05).
Data on the educational status of fathers are presented below. Considering the distribution of education levels
of fathers of gifted students, 18 people (21.44%) are high school and lower graduates, while 46 (54.76%) are
university graduates. Education levels of fathers of students with no gifted diagnosis were 102 people (65.80%)
high school and lower graduates, 45 people (29.03%) university graduates. Independent samples t-test was
applied in the analysis of data whose father's education level was high school graduate and lower and university
level, as the group data showed normal distribution (Table 12).
Table 12. Independent samples t-test results regarding mathematics learning approaches of students diagnosed
with/without giftedness according to father's educational status
Education level
Learning approaches
Student diagnosis


SD
df
t
p
High school
graduates and lower
In-Depth
Gifted
3.94
.766
118
-1.172
.243
Non-Gifted
3.65
1.012
Strategic
Gifted
4.08
.572
118
-1.042
.135
Non-Gifted
3.81
1.016
Superficial
Gifted
3.12
.801
118
-.502
.617
Non-Gifted
3.01
.871
University
In-Depth
Gifted
4.02
.842
89
-1.764
.081
Non-Gifted l
3.72
.792
Strategic
Gifted
3.90
.841
89
-.073
.942
Non-Gifted
3.89
.760
Superficial
Gifted
2.88
.643
89
-2.189
.031*
Non-Gifted
2.58
.652
*p<.05
In Table 12, the results of the analysis of the father's educational status regarding the students 'preferences
regarding mathematics learning approaches show that there is no significant difference between the mathematics
learning approaches of the students in the two groups in high school graduate and lower graduates fathers'
children. In the children of university graduate fathers, the scores in the depth and strategic learning approaches
between the two groups did not differ significantly. On the other hand, the scores of gifted students were found
to be significantly higher in the superficial learning approach compared to normal students (t = -2.18, p <, 05).
The learning approaches of the students whose father's education level is “Post-graduate” were determined
by Mann-Whitney U test since the group data did not show normal distribution and then presented in Table 13.
In this category, there are 20 (23.80%) fathers of gifted students and 8 (5.17%) from the other group.
Table 13. Father's educational status Mann-Whitney U test results regarding mathematics learning approaches of
students diagnosed with/without giftedness in the “Post-graduate” category
Learning approaches
Student
diagnosis
Rank average
Rank total
M-Whitney
U
Z
p
In-Depth
Gifted
15,65
313,00
57,000
-1,174
,240
Non-Gifted
11,63
93,00
Strategic
Gifted
13,75
275,00
65,000
-,766
,444
Non-Gifted
16,38
131,00
Superficial
Gifted
16,15
323,00
47,000
-1,680
,093
Non-Gifted
10,38
83,00

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
472
When the results of mathematics learning approaches of two groups of students according to father's
education level are examined in Table 13, there is no significant difference in mathematics learning approaches
of students whose father is at the graduate level.
4. Discussion and Conclusion
In this study, it has been tried to compare the mathematics learning approaches of students who are
diagnosed as gifted and students not diagnosed as gifted. When the results are analyzed, it is determined that
gifted students prefer in-depth and strategic learning approaches above the middle level and the superficial
learning approach at the intermediate level. In parallel with this result, Renzulli, Rizza and Smith (2002) stated
that gifted students have an in-depth learning approach. While students with no diagnosis of giftedness prefer the
strategic and in-depth learning approach above the middle level, it is concluded that they prefer the superficial
learning approach below the average score. The area in which students who adopt the in-depth learning approach
with the increase in the level of success is frequently mentioned in the literature. For example, Bernardo (2003)
stated that the frailty in success is related to superficial learning, but high success is related to in-depth and
strategic learning approaches. The emergence of an in-depth and strategic learning approach above medium level
in both students diagnosed as gifted and not diadnosed as gifted may have resulted from the high academic
achievement of the participants. As Davis and Rimm (2004) stated, in order for the in-depth and strategic
learning approach to be preferred more, positive environments where students can actively participate in
learning processes, emphasize mathematical discussions and proofs through their own knowledge, explore
through exploration mathematical concepts and representations, where they can switch these concepts should
be created. Therefore, components such as teachers, books, tools in learning environments should be organized
accordingly.
In student-centered learning environments instead of teacher-centered learning environments, it is also stated
that students with superficial learning approach can change these approaches in the direction of learning in depth
(Wilson & Fowler, 2005). In order for students to prefer the in-depth learning approach more in mathematics
lessons a student-centered problem-based learning environment (Gordon & Debus, 2002; Sezgin-Selçuk, 2010),
an inventive based teaching (Ünal & Ergin, 2006) and an environment with computer-aided materials (Tinker,
1997) need to be created. Therefore, in a classroom where students with a superficial or strategic learning
approach are abundant, the teacher can direct their students to in-depth learning with different activities
according to the teaching method they choose (Göktepe-Yıldız & Özdemir, 2018). As Biggs and Tang (2007)
stated, by creating a better learning environment, more effective answers can be obtained from students, and
teaching by presenting inquiry-based problems rather than teaching the information can encourage students to
utilize in-depth learning approach. Similarly, Even, Karsenty and Friedlander (2009) also stated that the teacher,
who has a very important role in mathematics and has a key role in creating opportunities for bright students to
realize their own potential, will have various responsibilities in all these processes. In this study, as mentioned
above, due to the fact that there are successful students in both groups, the in-depth learning approach may be
overexposed. Therefore, the following suggestion can be given to the teacher, who is the lead responsible for
organizing the learning environment, in order to have a positive change in the learning approach. Both students
diagnosed with/without giftedness should be allowed to ask questions to their teachers, and great responsibilities
fall towards the teachers to let them access information and encourage to thinking.
One of the remarkable results here is that the in-depth learning scores of gifted students are higher than the
strategic learning scores; it is the result that students who are not diagnosed with giftedness have higher strategic
learning scores than in-depth learning scores. The school chosen within the scope of the research was chosen
from the school with the closest students to gifted students as an academic achievement. The preparations and
exam successes of the students in this selected school are closely monitored by the school principal and school
teachers, and a school atmosphere with an effort to improve the exam performance is provided. Therefore, it may
be a consequence of this environment that students studying here prefer to do strategic learning more than in-
depth learning, which expresses their tendency to learn with exam success and grade anxiety.
There was a significant difference in favor of gifted students in the in-depth learning approach between gifted
and normal students. However, no significant difference was found between the mean scores in strategic learning
and superficial learning approaches. Similarly, Watkins (2001), Bernardo (2003) and Beyaztaş and Senemoğlu
(2015) concluded that there is a positive relationship between academic achievement and in-depth learning so
successful students use the in-depth learning approach more. In addition, Beyaztaş (2014) reached the conclusion
that the scores of successful students who are in the first hundred in the 4th grade of Science High School are
high. As stated by Offir, Lev and Bezalel (2008), students who learn in depth associate the new information they
have learned with their previous knowledge and make inferences from the information they have learned.
Likewise, as Darlington (2011) puts it, it is important to understand where the knowledge is obtained considering
the in-depth learning approach in mathematics subjects, knowing the usage areas of the subject, and establishing
a relationship between them. It is stated in the literature that gifted individuals have the features such as easy and
quick learning, loving to learn information in depth and details, showing high concentration and transferring

A Comparison of Mathematics Learning Approaches of Gifted and Non-Gifted Students
473
what they have learned to other areas, wondering and analyzing cause and effect relationships, using their time
and effort economically (Çitil & Ataman, 2018). Considering these features, it is an expected result that gifted
individuals do in-depth and strategic learning from time to time. Because, also in in-depth learning, the
individual understands where the knowledge comes from, knows the usage areas, establishes the relationship
between them, understands the subject, creates a harmonious whole from the related components, cares about the
nature of the information and cares about cause and effect relationships (Byrne, Flood & Willis, 2001;
Darlington, 2011; Ramsden, 2000).
There is a meaningful difference in favor of female students in terms of in-depth and strategic learning sub-
dimensions among gifted students. In other words, female students prefer more in-depth and strategic learning
approaches than male students. No significant difference in the superficial learning approach by gender was
found. In-depth and strategic learning approach is higher in girls with no gifted diagnoses than in boys, and
lower in superficial learning approach. As a result of the analysis conducted to investigate whether these scores
are statistically significant, it was determined that the scores differ significantly in the strategic learning
approach. In line with the results of this research, Smith and Miller (2005) also concluded that male students
showed a more superficial learning tendency compared to girls. Many reasons such as excessive self-confidence,
fondness in game, computer games and activities, being more relax than girls, and perhaps even spending more
time outside in this process may have been effective in the emergence of such a result in students with no gifted
diagnosis. On the other hand, when we look at the studies conducted, the results of the study reversed, in other
words, that the results for boys to prefer the deeper approach (Severiens & ten Dam, 1997; Watkins, 1996) or
that the female students preferred the deeper approach as is also seen in this study (Biggs, 2001). On the other
hand, there are studies in which there is no significant difference between gender learning approaches as well
(Öner, 2008; Richardson, 1993; Watkins & Mboya, 1997; Tural-Dinçer & Akdeniz, 2008).
Comparing the mathematics learning approaches of the students who were diagnosed with giftedness and not
diagnosed as gifted according to the grade level, there was no significant difference in the mean scores at the 8th
grade level. However, it was observed that there was a significant difference in favor of gifted students in the in-
depth learning approach in the 7th grade, and in superficial learning approach it was in favor of gifted students in
the 6th grade. In the 6th grades, although the in-depth learning approach average scores are in favor of gifted
students, this difference is not statistically significant. In their study Göktepe-Yıldız and Özdemir (2018),
concluded that, as the grade level increases in students who are not diagnosed with giftedness, the tendency of
the students to prefer the in-depth learning approach decreases and there is no difference in the students'
preferring the superficial learning approach. The situation in this study may have been due to the ability of gifted
students to ask more questions in their lessons and their will to reach the information themselves. On the other
hand, in some studies with university students, this has been the opposite. (Ozan, Köse & Gündoğdu, 2012;
Senemoğlu, 2011). Another remarkable result here is a difference in favor of gifted students in superficial
learning in 6th grades. In the superficial learning approach, it is expected that gifted individuals will not perform
superficial learning considering the fact that the information is memorized without the concern of seeking
meaning and the information consists of torn pieces in the mind. Although the mean scores are below the
medium level in both groups, this difference is thought to be due to constraints of the study group and may be
specific to this group. In this study, the in-depth approach mean scores of gifted students decreased as the grade
level increased, while the scores of normal students were ranked as 6th, 8th, 7th grade from high to low. Göktepe-
Yıldız and Özdemir (2018) stated that, as the grade level increases, the learning environments in schools are
expected to make more of the features of the in-depth learning approach work. Again, Göktepe-Yıldız and
Özdemir (2018) stated that the decrease in the preference of learning in-depth may be related to the general exam
held at the end of the 8th grade.
Beyaztaş and Senemoğlu (2015) came to the conclusion that approximately 40% of successful students'
families have an impact on their children's adoption of in-depth learning approach due to changes such as setting
goals, motivating, organizing and following their work. For this reason, in the research, some examinations were
made for parents too as below. In the study, in comparison with the parents' professions between the two groups,
there is a significant difference in favor of the gifted among the gifted and normal children whose parents work
in the public sector in the in-depth learning approach. Another result is that, When the students' mathematics
learning approaches according to the education level of the parents are examined, while no significant
differentiation is observed between the two group of students whose mother graduated from high school and
lower education levels, a significant differentiation was determined in favor of gifted students in the superficial
learning approach between the students whose mother was university graduate. Comparing the children of
mothers at post-graduate level, choosing the in-depth learning approach of gifted students has been statistically
different in favor of gifted than the normal students. In the case of father education level, it is seen that there is a
significant difference in favor of gifted students between the children of university graduates in two groups. It
may be due to the mothers of post-graduate education level differentiate the preference of in-depth learning in
their children, because as the mother's education level increases, she creates an appropriate learning-teaching
environment that will indirectly enable her children to learn, thus motivating her children to learn. For this

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
474
reason, in order to make the students become more in-depth learners, the efforts to improve the school-family
cooperation can be improved so that the parents can take their own responsibility and parents can actively
participate in the learning process.
Technology-supported learning environments can be created that will enable students to prefer in-depth
learning approaches in mathematics lessons where students are more in center. Again, teachers can plan their
lessons by asking problems that will make students think, so that students' learning approaches can be
differentiated. In addition, the learning approaches of both groups can be examined in more depth and the
underlying causes can be revealed. On the other hand, by encouraging teachers to make collaborative lessons, the
richness of the prepared materials that play an active role in learning environments, the variety of asking
questions, and the correct pedagogical approaches to their students can be improved. And this situation causes
their students to adopt a deeper and more strategic learning style in their learning approach.

Üstün Yetenekli Öğrenciler ile Üstün Yetenekli Tanısı Konulmamış Öğrencilerin Matematik Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırılması
475
Üstün Yetenekli Öğrenciler ile Üstün Yetenekli Tanısı Konulmamış Öğrencilerin
Matematik Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırılması
1. Giriş
Öğrenmenin nasıl gerçekleştiği her zaman kafamızı meşgul etmiştir. Aslında bu durum beynin çalışma
mekanizmasını tam olarak çözememiş olmamızdan kaynaklanmaktadır. Bireyin dış dünyadaki uyaranları
algılaması ve algıladıklarını farklı şekillerde yorumlayıp kendine özgü bir ürüne dönüştürmesi bir öğrenme
sürecidir (Beydoğan, 2007; Von Glasersfeld, 1996). Bu öğrenme sürecinde, bireylerin bireysel farklılıklar
dikkate alındığında öğrenme yaklaşımlarının önemli bir yer tutabileceği söylenebilir. Marton ve Saljo (1976)
tarafından ilk kez kullanılan öğrenme yaklaşımları kavramı, bireylerin bir okuma parçasını nasıl anladıklarının
ortaya çıkarılmasında kullanılmıştır. Öğrenci ile öğrenme görevi arasındaki etkileşim olarak da tanımlanan
(Ramsden, 2000) öğrenme yaklaşımı, bireyin bir konuyu öğrenirken gösterdiği eğilim olarak da ifade
edilmektedir (Ekinci, 2009). Öğrenme yaklaşımı öğrencinin öğrenmedeki amacını, öğrenirken geçtiği süreci ve
öğrenmeyi nasıl organize ettiğini ifade etmektedir (Spencer, 2003).
Öğrenmenin çok boyutlu bir kavram olması nedeniyle öğrenmeyi etkileyen yöntemlerin çok fazla ve çeşitli
olabileceği düşünülebilir. Bireyin öğrenme yaklaşımlarının bilinmesi, öğretmenlerin öğretim durumlarını
düzenlerken daha etkili ve yaratıcı yollar bulmasına yardımcı olur (Biggs, 1999; Entwistle, 2000). Bu nedenle
öğrencilerin öğrenmelerinin gerçekleşebilmesi için öğretim faaliyetlerinin gerçekleştirildiği ortamlarda
öğrencilerin öğrenme yaklaşımlarının belirlenmesi gerekebilir. Bu sebepten dolayı Özgür ve Tosun (2012)’nun
da belirttiği gibi öğrenme yaklaşımları, dikkate alınması ve araştırılması gereken bir konudur. Öğrenme
yaklaşımları öğrencinin öğrenilen konuya yönelik tutumuna ve hazır bulunuşluk düzeyine, öğretmenin öğrenciye
karşı tutumuna ve kullandığı öğretme yöntemlerine bağlıdır (Sezgin ve Ellez, 2002). Ayrıca öğrenme
yaklaşımları; öğretim programının içeriği, işlevi, öğretim yöntem ve teknikleri, öğrenme ortamının özellikleri,
değerlendirme yöntemleri gibi türlere göre de farklılaşmaktadır (Ekinci, 2009; Entwistle ve Smith, 2002).
Verimli ve etkili bir öğrenmenin gerçekleşmesinde öğrenme yaklaşımları önemlidir (Yıldız, 2015). Bu
yüzden öğrencinin nasıl bir yaklaşımla öğrendiğini bilmek, onun nasıl bir öğrenci olduğunu anlayabilmek ve ona
rehberlik edebilmek açısından önemlidir (Oğuz ve Karakuş, 2017). Aynı zamanda öğrenme yaklaşımlarının
öğrenenin akademik başarısını etkilediği düşünüldüğünde (Öztaşkın, 2014) eğitim-öğretim sürecinde araştıran,
sorgulayan başka bir ifadeyle öğrencileri yüzeysel ya da derin yaklaşımı kullanmaya iten faktörlerin belirlenmesi
gerekmektedir (Çolak, 2006). Zaten matematik eğitimi üzerine yapılan araştırmalara bakıldığında, öğrencilerin
matematik başarılarında etkili olan faktörlerin belirlenmesi üzerine yoğunlaşıldığı görülmektedir (Pourselami,
Erfani ve Firoozfar, 2013; Zakaria ve Nordin, 2008). Bu faktörlerden birisinin de öğrencilerin matematik
öğrenme yaklaşımlarının olduğu söylenebilir. Çünkü öğrencilerinin matematik öğrenme yaklaşımlarını bilen
matematik öğretmenleri, kendi öğretim faaliyetlerini gözden geçirecekler ve öğrencilere doğru yönlendirmeler
yaparak etkili bir öğretim gerçekleştirmek için çaba gösterebileceklerdir (Göktepe-Yıldız ve Özdemir, 2008).
Öğrenme yaklaşımını öğrencinin bilgiyi işleme biçimi olarak ele aldığımızda öğrencilerin öğrenmeyi ele alış
biçimleri, yüzeysel öğrenme yaklaşımı, derinlemesine öğrenme yaklaşımı ve stratejik öğrenme yaklaşımı olarak
üç grupta toplanabilir (Marton ve Saljo, 1976).
Derinlemesine öğrenme yaklaşımında; elde edinilen bilginin kaynağını anlamak, kullanım alanlarını bilmek
ve aralarında ilişki kurmak esastır (Darlington, 2011). Derinlemesine öğrenme yaklaşımını tercih eden
öğrencilerin esas amaçlarının anlama olduğu, ilgili bileşenlerin incelenmesinin öğrenmek için gerçekleştiği ve bu
incelemenin uyumlu bir bütüne dönüştürülüp yapılandırıldığı bir süreçten geçtiği vurgulanmıştır (Chan, 2003;
Ramsden, 2000). Byrne, Flood ve Willis (2009) da derinlemesine öğrenme yaklaşımına sahip olan bireylerin üst
düzey öğrenme ürünleri elde edeceklerini ifade etmiştir. Curzon (2004) bu öğrenme yaklaşımıyla öğrencilerin,
hipotezler oluşturarak test edebileceklerini ve konular arasındaki bağlantıları görmeye çalıştıklarını
vurgulamıştır.
Öğrenme yeteneğinin sabit, bilginin kesin ve değişmez olduğu inancının hâkim olduğu ve bilginin otorite
tarafından sunulduğu yaklaşım ise yüzeysel öğrenme yaklaşımı olarak adlandırılmaktadır (Chan, 2003). Biggs
(2001) yüzeysel öğrenme yaklaşımını tercih eden öğrencilerin, üst düzey bilişsel becerileri kullanmayı gerektiren
bir öğrenme etkinliğinde bile düşük düzeydeki becerileri kullandıklarını belirtmiştir. Yüzeysel öğrenme
yaklaşımı ezberlenme odaklı olup, kavramlar arasında bir ilişki aranmaz (Biggs, 2001; Trigwell ve Prosser,
1991). Byrne, Flood ve Willis (2001) yüzeysel öğrenme yaklaşımına sahip olan öğrencilerin gerekli bilgiyi
sınavlardan geçmek için ezberleme, bütünlük kurmadan ayrı ayrı parçalara odaklanma eğilimi içerisinde olma ve
örnekleri kurallardan ayırt etmede başarısızlığın olduğunu belirtmişlerdir.
Başarılı olma niyeti ile öğrenme konusunu ele alan stratejik öğrenme yaklaşımındaki öğrenciler ise anlam
arama ve oluşturma niyetinde değillerdir (Reid, Duvall ve Evans, 2007). Beydoğan (2007) bu öğrenme

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
476
yaklaşımına sahip olan öğrencilerin olabildiğince yüksek notlar almaya çabalayacaklarını, çeşitli materyaller
kullanılarak algılamalarını hızlandıracak kaynakları tercih edeceklerini bu şekilde de öğrenmelerinin
kolaylaşacağını ifade etmiştir. Entwistle (1995) stratejik öğrenme yaklaşımının en önemli özelliğinin hem
çalışma yöntemlerine hem de zaman yönetimi açısından organizasyona yarar sağladığını belirtmiştir.
Öğrenme yaklaşımları üzerine yapılan çalışmalardan bazıları şu şekildedir. Beşoluk ve Önder (2010) yapmış
olduğu çalışmasında lisans düzeyindeki öğretmen adaylarının daha çok yüzeysel öğrenme, yüksek lisans
düzeyindeki öğretmen adaylarının ise daha çok derinlemesine öğrenme yaklaşımını tercih ettikleri sonucuna
ulaşmışlardır. Değerlendirme yöntemlerinin öğrenme yaklaşımları üzerinde etkisinin araştırıldığı Scouller
(1998)’in çalışmasında öğrencilerin çoktan seçmeli sınavlara hazırlanırlarken yüzeysel öğrenme yaklaşımını
daha fazla tercih ettiği, üst düzey düşünme becerilerinin ölçüldüğü görevlerde ise öğrencilerin derinlemesine
öğrenme yaklaşımını daha fazla tercih ettikleri sonucuna ulaşılmıştır. Yine Birenbaum ve Feldman (1998)
derinlemesine öğrenme yaklaşımını benimseyen öğrencilerin düşünmeye sevk edici açık uçlu soruları daha fazla
tercih ettiklerini belirlemiştir. Bir alana özgü olarak örneğin Lee, Johanson ve Tsai (2008) lise öğrencileri ile
yapmış olduğu çalışmasında, fen öğrenme yaklaşımlarını incelemişler ve yapılandırmacı öğrenme anlayışlarına
sahip öğrencilerin derinlemesine fen öğrenme yaklaşımlarına sahip olduklarını belirlemişlerdir. Sezgin-Selçuk,
Çalışkan ve Erol (2007), fizik öğretmen adaylarının öğrenme yaklaşımlarının belirlenmesi ve bu öğrenme
yaklaşımlarının öğrencilerin cinsiyet, sınıf düzeyi, akademik başarıları gibi değişkenlerle incelenmesini
amaçlamıştır. Sonuçta fizik öğretmen adaylarının derinlemesine öğrenme yaklaşımını, yüzeysel öğrenme
yaklaşımına göre daha fazla tercih ettiklerini belirlemiştir. Özkan ve Sezgin-Selçuk (2014) lise öğrencilerinin
fizik dersini öğrenirken benimsedikleri öğrenme yaklaşımlarını belirlemeyi amaçlamışlardır. Sonuçta fizik
dersinde öğrencilerin derinlemesine ve yüzeysel öğrenme yaklaşımlarını orta düzeyin biraz üzerinde tercih
ettikleri ve öğrenme yaklaşımlarının cinsiyetlerine göre anlamlı olarak farklılaşmadığı belirlenmiştir. Alemdağ
(2015) da beden eğitimi öğretmen adayları ile yapmış olduğu çalışmasında bazı değişkenlere göre öğrenme
yaklaşımlarını incelemiştir. Araştırmasının sonucunda derinlemesine öğrenme yaklaşımının benimsenmesinde
sınıf düzeyi açısından anlamlı farklılıklar bulmuştur. Ayrıca akademik başarı ile öğrenme yaklaşımı arasında
pozitif bir ilişki olduğunu belirlemiştir. Cano (2007) ise lise öğrencileriyle yapmış olduğu çalışmasında
derinlemesine yaklaşım sergileyen öğrencilerin akademik başarılarının daha yüksek olduğu sonucuna ulaşmıştır.
İlköğretim öğrencileri üzerine yapılan çalışmalara bakıldığında ise örneğin Çoban ve Ergin (2008) ilköğretim
öğrencilerinin fen dersini öğrenme yaklaşımlarını belirlemeyi amaçlayan çalışmalarında; öğrencilerin
derinlemesine ve yüzeysel öğrenme yaklaşımları puan ortalamalarının birbirine çok yakın olduğu ve cinsiyet
açısından anlamlı olarak farklılaşmadığı saptanmıştır. Belge-Can ve Boz (2012) ilköğretim öğrencilerinin fen
dersini öğrenirken tercih ettikleri öğrenme yaklaşımlarının cinsiyet ve yaş ile ilişkisini incelemişlerdir.
Araştırmalarının sonucunda ise öğrencilerin yaşları arttıkça derinlemesine öğrenme yaklaşımını benimseme
düzeylerinde azalma olduğu görülürken, tüm sınıf seviyelerinde ise daha çok derinlemesine öğrenme
yaklaşımının benimsendiğini ortaya çıkmıştır. Bununla birlikte kız öğrencilerin erkek öğrencilere göre
derinlemesine öğrenme yaklaşımını daha çok tercih ettikleri tespit edilmiştir.
Matematik öğrenme yaklaşımlarının belirlenmesine yönelik olarak ise Chiu (2012), 5. sınıf öğrencileriyle
yapmış olduğu araştırmada öğrencilerde matematik öğrenme anlayışını yapılandırmacı, yorumlayıcı, nesnelci,
ulusun yerli halkın hak ve çıkarlarını koruyan ve yararcı olmak üzere 5 kategoride toplamıştır. Matic, Matic ve
Katalenic (2013) mühendislik fakültesi öğrencilerinin matematik derslerinde sırasıyla stratejik, derinlemesine ve
yüzeysel öğrenme yaklaşımlarını tercih ettiklerini belirlemişlerdir. Darlington (2011) da üniversite öğrencileriyle
matematik öğrenme yaklaşımlarına yönelik yapmış olduğu araştırmasında öğrencilerin stratejik öğrenme
yaklaşımını daha fazla benimsediğini tespit etmiştir. İlhan, Çetin ve Kılıç (2013) lise öğrencileriyle yapmış
oldukları çalışmalarında matematik öğrenme yaklaşımları ölçeğini geliştirmeyi amaçlamışlar ve bu süreçte derin
ve yüzeysel öğrenme yaklaşımı gibi iki faktör belirlenmiştir. Göktepe-Yıldız (2019) da yapmış olduğu
çalışmasında tasarım temelli matematik uygulamalarının belirlenen boyutlarda 8. sınıf öğrencilerinin uzamsal
yeteneklerine ve 3 boyutlu geometrik düşünme becerilerine etkisini incelemiştir. Ayrıca araştırmacı, matematik
dersindeki öğrenme yaklaşımlarını ölçen ölçme aracı geliştirmiştir. Araştırma sonucunda öğrencilerin uzamsal
yeteneklerinin matematik öğrenme yaklaşımlarına göre anlamlı farklılık gösterdiğini tespit etmiştir.
Çalışmalarda son yıllarda artış olmasına rağmen ülkemizde daha az çalışma olduğu görülmektedir (Belge-
Can ve Boz, 2012; Beşoluk ve Önder, 2010; Çoban ve Ergin, 2008; Göktepe-Yıldız, 2019; İlhan ve ark., 2013;
Sezgin-Selçuk ve ark., 2007). Diğer taraftan öğrenme yaklaşımlarının genel olarak incelenmesinin yerine bir
alana özgü olarak incelenmesinin daha detaylı bilgiler verebileceği de ifade edilmektedir (Enwistle, 1997).
Sonuçta İlhan ve arkadaşları (2013)’nın belirttiği gibi matematik öğrenme yaklaşımlarının diğer alanlardaki
öğrenme yaklaşımlarından ayrılarak tek başına değerlendirilmesi daha uygun tespitlere yol açar. Oysa öğrenme
yaklaşımları üzerine yukarıda da bahsedilen çalışmalara bakıldığında mevcut çalışmaların farklı öğrenim
kademesine ve farklı derslere yönelik olduğu fakat matematik alanına özgü çalışmaların az olduğu (Chiu, 2012;
Darlington, 2011; Göktepe-Yıldız, 2019; İlhan ve ark., 2013; Matic, Matic ve Katalenic, 2013) görülmektedir.
Görüldüğü gibi matematik öğrenme yaklaşımları incelenmiş olsa dahi üstün yetenekli tanısı konulmuş

Üstün Yetenekli Öğrenciler ile Üstün Yetenekli Tanısı Konulmamış Öğrencilerin Matematik Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırılması
477
öğrencilerle, üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımlarının
karşılaştırılması şeklindeki bir araştırmaya rastlanılmamıştır.
Okul programlarının üstün yetenekli tanısı konulmuş öğrencilerin eğitimsel ihtiyaçlarını karşılamadığını,
programların çok yönlü ve yaratıcı özellikler taşıması gerektiği ifade edilmektedir (Baykoç, 2014; Kontaş, 2010;
Palancı, 2004). Üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin üstün yetenekli öğrencilere göre matematiğin
anlaşılmaz, soyut, zor ve karmaşık olabileceği yönünde düşünceleri daha fazla olabilir. Çünkü üstün yetenekli
öğrenciler zor ve karmaşık olan yani zihinsel performans gerektiren uğraşlarda daha başarılıdırlar (Stuart ve
Beste, 2011). Üstün yetenekli öğrencilerin sahip oldukları özellikler, bu öğrencilerin üstün yetenekli tanısı
konulmamış öğrencilere göre daha başarılı ve daha hızlı öğrenmelerini sağlamaktadır (Ataman, 2004; Davis ve
Rimm, 2004). Aslında bu tarz araştırmaların tespitleri ile öğrenme ortamları hazırlanırken gerekli düzenlemeler
yapılarak dikkat edilmesi gereken hususlar belirlenebilir ve bu şekilde her iki grup için istenilen başarılar
sağlanabilir. Bu doğrultuda bu iki grubun karşılaştırılmasının her iki grubun matematik öğretimi süreçleri için
önemli sonuçlar ortaya koyabileceği söylenebilir. Zaten yapılan çalışmalara bakıldığında üstün yetenekli tanısı
konulmuş ve konulmamış öğrencilerin çeşitli değişkenler yoluyla karşılaştırıldığı da görülmektedir. Örneğin
Mills (1993) yapmış olduğu çalışmasında matematik alanında üstün yetenekli öğrencilerin kişilik ve öğrenme
stillerini araştırmış ve üstün yetenekli öğrenciler ile üstün yetenekli tanısı konulmayan öğrenciler arasında kişisel
farklılar olduğunu belirlemiştir. Yıldız, Baltacı, Kurak ve Güven (2012) iki grubu problem çözme stratejilerini
kullanma yönüyle karşılaştırmış ve üstün yetenekli öğrencilerin daha fazla strateji kullandıklarını ortaya koyarak
üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin eğitimine yön verecek önerilerde bulunmuşlardır. Altun ve
Yazıcı (2010) araştırmalarında Dunn’un öğrenme stilleri envanterini kullanarak her iki grubun öğrenme
stillerinde farklılıklar olduğunu ortaya koymuşlardır. Yine Arseven ve Yeşiltaş (2016) da iki grubun öğrenme
stillerinin farklılaştığını üstün yetenekli öğrencilerin en çok “bağımsız” ve “rekabetçi” öğrenme stillerini tercih
ettiklerini, üstün yetenekli olmayan öğrencilerin ise en çok “bağımlı” ve “katılımcı” öğrenme stillerini tercih
ettiklerini belirlemişlerdir. Yapılan bu çalışmada ise ortaokula devam eden her iki grup, matematik öğrenme
yaklaşımları açısından karşılaştırılacaktır. Bir toplum nüfusunun çok az bir kesimini oluşturan bir kesiminin
matematikteki öğrenme yaklaşımlarının belirlenmesiyle hem üstün yeteneklilerdeki mevcut durumun resmi
çekilebilecek, hem de üstün yetenekli olmayan öğrenciler ile karşılaştırmalar yapılarak bu yönde de üstün
yetenekliler ve üstün yetenekli tanısı konulmamış olmayan öğrencilerin eğitimlerinde bazı hamleler yapma
fırsatı olabilecektir.
Üstün yeteneklilik kavramı; zekâ, liderlik kapasitesi veya özel akademik alanlarda yaşıtlarına göre yüksek
düzeyde performans gösteren kişiler olarak tanımlanmaktadır (Horn, 2002; Ravenna, 2008; Renzulli, 1999). Bu
nedenle geleceğin lider kadroları, bilim insanları ve sanatçılarının varlığı, üstün yeteneklilerin eğitimine verilen
önemle doğru orantılıdır (Sisk, 1990). Bu yüzden üstün yetenekli bireylerin erken fark edilmeleri ve
yeteneklerinin geliştirilmesi önemli iki husus olarak karşımıza çıkmaktadır (Çapan, 2010). Renzulli ve Reis
(1985) üstün yetenekli çocukların normal programlar yoluyla sağlanamayan geniş kapsamlı eğitim olanaklarına
ihtiyaç duyabileceklerini ifade etmişlerdir. Bu ihtiyacı karşılamak için ülkemizde ilk kez 1995’te açılan Bilim
Sanat Merkezleri (BİLSEM) üstün yetenekli öğrencilerin; farklılıklarını önemseyen, öğrencilerin bilimsel
düşünce ve davranışlara estetik ekleyen, üreten, sorun çözen ve kendini gerçekleştiren bireyler olmasını
sağlamaya çalışmaktadır (Bilsem Yönergesi, 2007). Sowell, Zeigler, Bergwell ve Cartwright (1990) kendinden
yaşça büyük öğrencilerin yapabildiği matematiksel becerileri sergileyebilen öğrencilere ise matematiksel alanda
üstün yeteneklidir ifadesini kullanmışlardır. Holton ve Gaffney (1994) üstün yetenekli öğrencilerin matematik
problemlerini çözerlerken analitik, tümdengelimli veya tümevarımlı düşünebildiklerini belirtmiştir. Üstün
yetenekli öğrencilerin bu tür düşünme süreçlerinin ortaya çıkarılmasında onlara verilen matematik eğitiminin
öneminin büyük olduğu aşikârdır. Ülkemizde de Bilim Sanat Merkezleri (BİLSEM) sayesinde üstün yetenekli
öğrencilerin matematik eğitimine önem verildiği söylenebilir. Ülkemizde Bilim Sanat Merkezleri ile yapılan
çalışmalar (Aktepe ve Aktepe, 2009; Baltacı, Yıldız ve Güven, 2014; Boran ve Aslaner, 2008; Yıldız, Baltacı,
Kurak ve Güven, 2012; Aytekin, Baltacı, ve Yıldız, 2017) daha çok problem çözme, üstbiliş gibi farklı
değişkenlere bağlı olarak yapılmıştır.
Yapılan bu çalışmada üstün yetenekli ve üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımlarının incelenmesi ve ortaya çıkan durumların karşılaştırılması amaçlandığından araştırmanın ilgili
bütün paydaşlara ve eğitim sistemimize yararlı bilgiler sağlayacağı düşünülmektedir. Yapılan bu çalışmada üstün
yetenekli ve üstün yetenekli tanısı konulmamış başarılı öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımlarının üstün
yeteneklilik tanısı, cinsiyet, sınıf düzeyi, velinin mesleği ve öğrenim durumu değişkenleri açısından incelenmesi
amaçlanmıştır. Diğer taraftan araştırma sonunda elde edilen bulguların, matematik öğrenme yaklaşımlarına
yönelik yapılmış çalışmalardaki sonuçlarla karşılaştırılması için fırsat oluşacaktır. Bu nedenle araştırmanın
problemi “Üstün yetenekli tanısı konulmuş ve konulmamış ancak başarılı öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımları bazı değişkenlere göre nasıl farklılık göstermektedir?” olarak belirlenmiştir. Çünkü öğrenme
yaklaşımlarını öğrenenin yaşı, cinsiyeti, geçmiş yaşantılar, sınıf düzeyi, başarı düzeyi gibi birçok değişken
etkilemektedir (Göktepe-Yıldız & Özdemir, 2018; Senemoğlu, 2011; Trigwell ve Prosser, 1991). Bu nedenle
araştırma problemi aşağıdaki değişkenlere göre de ayrıntılı incelenmiştir.

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
478
Bu amaç kapsamında araştırmanın alt problemleri ise aşağıdaki gibidir;
1. Üstün yetenekli öğrenci tanısı konulmuş ve konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımları
nasıldır?
2. Öğrenciler arasında üstün yetenek tanısına göre matematik öğrenme yaklaşımlarında istatistiksel bir
fark var mıdır?
3. Cinsiyete göre üstün yetenekli tanısı konulmuş ve konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımlarında istatistiksel olarak anlamlı farklılık bulunmakta mıdır?
4. Sınıf düzeylerine göre üstün yetenekli tanısı konulmuş ve konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımlarında istatistiksel olarak anlamlı farklılık bulunmakta mıdır?
5. Velinin mesleğine göre üstün yetenekli tanısı konulmuş ve konulmamış öğrencilerin matematik
öğrenme yaklaşımlarında istatistiksel olarak anlamlı farklılık bulunmakta mıdır?
Velinin öğrenim durumuna göre üstün yetenekli tanısı konulmuş ve konulmamış öğrencilerin matematik
öğrenme yaklaşımlarında istatistiksel olarak anlamlı farklılık bulunmakta mıdır?
2. Yöntem
Bu bölümde; araştırmanın modeli, katılımcılar, verilerin toplanması, araştırmanın süreci ve analizi hakkında
bilgiler verilmiştir.
2.1. Araştırmanın Modeli
Bu araştırmada üstün yetenekli öğrenciler ile üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin matematik
öğrenme yaklaşımları hakkında karşılaştırmalar yapılarak genel değerlendirmelere ulaşmak amaçlandığından
betimsel araştırma modeli kullanılmıştır. Betimsel araştırmalar, var olan bir durumu herhangi bir deneysel işlem
yapılmadan var olduğu şekliyle betimlemeyi amaçlamaktadır (Karasar, 2006). Yapılan bu araştırmada araştırma
problemi cinsiyet, sınıf düzeyi, veli mesleği ve öğrenim durumu gibi değişkenler açısından da ayrı ayrı
incelendiği için nedensel karşılaştırma yaklaşımı da kullanılmıştır. Cohen ve Manion (1994) nedensel
karşılaştırma araştırmalarında aynı durumdan farklı şekillerde etkilenmiş en az iki grup ya da farz edilen
durumdan etkilenmiş ve etkilenmemiş iki grubun olacağını ve mevcut durumun olası nedenlerini ve
etkileyenlerini belirleyebilmek için bu grupların bazı değişkenler açışından incelenebileceğini belirtmişlerdir.
Var olan/ doğal olarak ortaya çıkmış bir durum ya da olayın nedenlerini ve bu nedenlere etki eden değişkenleri
ya da bir etkinin sonuçlarını belirlemeye yönelik araştırmalar nedensel karşılaştırma araştırmalarıdır
(Büyüköztürk, Çakmak, Akgün, Karadeniz ve Demirel, 2008).
2.2. Katılımcılar
Araştırmaya 2018-2019 eğitim öğretim yılında 6., 7. ve 8. sınıfa devam eden 84’ü üstün yetenekli öğrenci,
155’i üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrenci olmak üzere toplam 239 öğrenci katılmıştır. Üstün yetenekli
öğrencilere ilişkin veriler İç Anadolu bölgesindeki bir ilin Bilim Sanat Merkezi’nden, üstün yetenekli tanısı
konulmamış öğrencilere ilişkin veriler ise aynı ilde bulunan bir ortaokuldan toplanmıştır. Araştırmada akademik
başarı açısından BİLSEM’deki öğrencilere en yakın okul seçilmeye dikkat edilmiştir. Akademik başarı olarak
öğrencilerin birbirine yakın seçilmesinin nedeni, başarılı öğrenciler arasında üstün yetenek tanısının öğrenme
yaklaşımları üzerinde bir farklılık oluşturup oluşturmayacağını incelemektir. Okul seçimi yapılırken liselere
yerleştirme puan ortalamalarına göre araştırmanın yapıldığı ildeki bütün devlet okulları sıralanmış ve en başarılı
olan okul seçilmiştir. Böylece devlet okulunun seçimi amaçlı örnekleme yöntemlerinden ölçüt örnekleme
şeklinde olmuştur. Burada ölçüt olarak okul başarısı alınmıştır.
Tablo 1. Araştırmaya katılan öğrenci sayılarına ilişkin betimsel istatistikler
Üstün yetenekli
öğrenciler
Sınıf düzeyi
6
7
8
Toplam
Cinsiyet
Kız
23
15
9
47
Erkek
15
9
13
37
Toplam
38
24
22
84
f (%)
45,24
28,57
26,19
100
Üstün yetenekli
tanısı konulmamış
öğrenciler
Cinsiyet
Kız
46
24
16
86
Erkek
22
32
15
69
Toplam
68
56
31
155
f(%)
43,87
36,13
20
100
Tablo 1’deki öğrencilerin cinsiyet, sınıf düzeyi ve üstün yetenek tanısına ilişkin demografik özelliklerinde
görüldüğü gibi, araştırmaya 133 kız (%55,6), 106 (%44,4) erkek öğrenci katılmıştır. Üstün yetenekli tanısı
konulmuş öğrencilerin 47’si (%55,9) kız, 37’si (%44,1) erkektir. Bu öğrencilerin sınıf düzeyine göre dağılımları

Üstün Yetenekli Öğrenciler ile Üstün Yetenekli Tanısı Konulmamış Öğrencilerin Matematik Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırılması
479
ise; 6. sınıfta 38 (%45,24) öğrenci, 7. sınıfta 24 (%28,57) öğrenci ve 8. sınıfta ise 22 (%26,19) öğrenci
şeklindedir. Üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin %55,4’ü kız, %44,6’sının ise erkek olduğu
anlaşılmaktadır. Sınıf düzeyine göre dağılımlara bakıldığında; 6. sınıftan 68 (%43,87), 7. sınıftan 56 (%36,13) ve
8. sınıfta ise 31 (%20) öğrenci bulunmaktadır.
2.3. Veri Toplama Araçları
Matematik dersine özel olarak öğrenme yaklaşımlarını belirlemeye yönelik iki çalışma (Göktepe-Yıldız,
2019; İlhan ve ark., 2013) göze çarpmaktadır. Bu çalışmalardan İlhan ve arkadaşları (2013)’ın geliştirdikleri
ölçek, yüzeysel ve derin öğrenme yaklaşımı şeklinde iki faktörlü bir yapıya sahiptir. Bu nedenle araştırmada
Göktepe-Yıldız (2019)’ın ortaokul öğrencilerine uygun yüzeysel, derinlemesine ve stratejik öğrenme yaklaşımı
şeklinde üç faktörü de ölçmeye yarayan ölçeği kullanılmıştır.
Göktepe-Yıldız (2019)’ın geliştirdiği Matematik Öğrenme Yaklaşımları Ölçeği; 33 maddeden ve
derinlemesine öğrenme, yüzeysel öğrenme, stratejik öğrenme olmak üzere üç alt boyuttan oluşmaktadır. Ölçeğin
alt boyutlarından alınan puanlar birbirinden bağımsız şekilde yorumlanmaktadır. Alt boyutlardan alınan yüksek
puanlar öğrencilerin matematik dersinde o boyutu tercih etme eğilimlerinin yüksek olduğunu; düşük puanlar ise
öğrencilerin matematik dersinde o boyutu tercih etme eğilimlerinin düşük olduğunu göstermektedir. Örneğin bir
öğrencinin, “derinlemesine öğrenme yaklaşımı” yüksek olup, “stratejik öğrenme yaklaşımı” düşük olabilir.
Ölçek “Kesinlikle katılmıyorum=1” ile “Kesinlikle Katılıyorum=5” şeklinde 5’li likert tipinde bir ölçektir.
Üç alt faktör tüm varyansın %41.048’ini açıklamaktadır. Bu oran kabul edilebilir düzeydedir (Scherer vd,1988).
Madde faktör yük değerleri. 323 ile. 713 arasında değişmektedir (Göktepe-Yıldız ve Özdemir, 2018). Bu
çalışmanın analizlerine başlarken; ilk olarak hangi istatistiksel testlerin yapılacağına karar vermek için verilerin
normal dağılım gösterip göstermediğine ilişkin çarpıklık (skewness) - basıklık (kurtosis) değerlerine bakılmıştır.
Testin bütününe ait çarpıklık (-,886) ve basıklık (1,414); derinlemesine alt boyutu için çarpıklık (-,959) ve
basıklık (,293); stratejik alt boyutu için çarpıklık (-1,085) ve basıklık (,847); yüzeysel alt boyutu için çarpıklık
(,199) ve basıklık (-,512) şeklindedir.
Göktepe-Yıldız (2019) ölçeğin tümüne ait Cronbach alfa iç tutarlılık katsayısını .78 olarak belirlemiştir.
Ardından derinlemesine öğrenme yaklaşımı alt boyutu için iç tutarlılık katsayısı .83, stratejik öğrenme yaklaşımı
için .83, yüzeysel öğrenme yaklaşımı için .78 şeklinde tespitleri olmuştur. Bu çalışmada ise bu katsayılar tekrar
hesaplanmış ve ölçeğin bütününe ait cronbach alfa güvenirlik katsayısı. 88 bulunmuştur. Alt boyutlarda bu sayı;
derinlemesine öğrenme yaklaşımı için .89, stratejik öğrenme yaklaşımı .90 yüzeysel öğrenme yaklaşımı için .77
olarak bulunmuştur. Genel olarak güvenirlik katsayısı. 70 ve üzerinde olan ölçekler, güvenilir kabul edildiğinden
(Fraenkel, Wallend ve Hyun, 2012) bu ölçeğin yeterli derecede güvenilir olduğu söylenebilir.
2.4. Verilerin Analizi
Araştırmacılar, belirlenen BİLSEM ve il merkezinde yer alan ortaokula giderek kurum yöneticilerine
araştırmayı anlatmışlar ve kurum yöneticilerinin de desteği ile ölçek formları öğrencilere uygulanmıştır.
Öğrencilerden gelen ölçek formları sistematik olarak numaralandırılmış ve analiz yapılmak üzere muhafaza
edilmiştir. Araştırmanın verileri, SPSS 23.00 paket programı kullanılarak analiz edilmiştir.
Çalışmanın analizlerine başlarken; matematik öğrenme yaklaşımlarının çeşitli değişkenlere göre farklılaşma
durumunun belirlenmesi amacıyla gerçekleştirilecek istatistiksel analizlerin belirlenmesi için öncelikle bağımsız
değişken düzeyinde bağımlı değişkenin normal dağılıp dağılmadığı incelenmiştir (Kolmogrow-Smirnow H testi).
Üstün yetenek tanısı (K-S84=.075, p>.05; K-S155=.102, p>.05), cinsiyet (K-S133=.098, p>05; K-S106=.111, p.
>05), sınıf düzeyi (K-S106=.106, p >.05; K-S80=.140, p>.05; K-S53=.065, p>.05), anne mesleği (K-S73=.062,
p>.05; K-S29=.186, p<.05; K-S137=.114, p>.05) baba mesleği (K-S111=.059, p>.05; K-S110=.150, p>.05; K-
S18=.115, p<.05), anne öğrenim durumu (K-S139=.136, p>05; K-S76=.084, p>.05, K-S24=.128, p<.05), baba
öğrenim durumu (K-S120=.120, p>.05; K-S91=.072, p>.05, K-S28=.087, p<.05) değişkenlerinin teste göre çıkan
değerlerine uygun olarak dağılımları normal olan gruplar için bağımsız örneklemler t-testi, normal olmayanlar
için Mann-Whitney U testi yapılmıştır. Verilerin analizi p<0.05 anlamlılık düzeyinde değerlendirilmiştir.
3. Bulgular
Bu bölümde üstün yetenekli öğrenciler ile üstün yetenekli tanısı koyulmayan öğrencilerin matematik
öğrenme yaklaşımları; üstün yetenek tanısına, öğrencilerin sınıf düzeylerine, cinsiyetlerine, velilerin öğrenim
durumlarına ve velilerin mesleğine göre ölçeğin geneli için raporlanmıştır.
3.1. Birinci Alt Probleme İlişkin Bulgular
Öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımlarına ilişkin betimsel istatistikler Tablo 2’de verilmiştir.

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
480
Tablo 2. Matematik öğrenme yaklaşımlarına ilişkin betimsel istatistikler
Öğrenci Türü
Öğrenme yaklaşımı
Min
Maks


SS
Üstün yetenekli
öğrenciler
Derinlemesine
21
55
44,50
8,96
Stratejik
19
55
43,72
8,77
Yüzeysel
18
55
33,30
8,38
Üstün yetenekli
tanısı konulmamış
öğrenciler
Derinlemesine
13
55
40,47
10,38
Stratejik
11
55
42,44
10,35
Yüzeysel
13
55
31,54
9,13
Tablo 2’de üstün yetenekli tanısı konulan ve konulmayan öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımlarına
ilişkin betimsel istatistikler verilmiştir. Kullanılan ölçeğin her bir alt boyutunda 11 madde bulunduğundan, alt
boyutlar için alınabilecek minimum puan 11, maksimum puan 55’dir. Buna bağlı olarak orta puan değeri de 33
olarak hesaplanmıştır. Öğrencilerin hangi öğrenme yaklaşımını tercih ettiğine ilişkin bulgularda üstün yetenekli
bireyler için puan ortalamaları yüksekten düşüğe doğru derinlemesine öğrenme yaklaşımı, stratejik öğrenme
yaklaşımı ve yüzeysel öğrenme yaklaşımı şeklinde sıralanmaktadır. Bu gruptaki öğrencilerin derinlemesine ve
stratejik öğrenme yaklaşımı puan ortalamaları, orta puanın üzerindedir. Yüzeysel öğrenme yaklaşımı puan
ortalaması ise yaklaşık olarak orta puan değerindedir. Bu bulgular doğrultusunda, üstün yetenekli öğrencilerin
derinlemesine ve stratejik öğrenme yaklaşımlarını orta düzeyin üzerinde, yüzeysel öğrenme yaklaşımını ise orta
düzeyde tercih ettikleri söylenebilir. Diğer taraftan üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerde puan
ortalaması yüksekten düşüğe sırasıyla stratejik öğrenme yaklaşımı, derinlemesine öğrenme yaklaşımı ve
yüzeysel öğrenme yaklaşımı şeklindedir. Tablo 2’de görüldüğü gibi üstün yetenekli tanısı konulmamış
öğrenciler stratejik ve derinlemesine öğrenme yaklaşımını orta puanın üzerinde tercih ederken, yüzeysel
öğrenme yaklaşımını orta puanın biraz altında tercih etmiştir.
3.2. İkinci Alt Probleme İlişkin Bulgular
Araştırmaya katılan 84 üstün yetenekli tanısı konulmuş, 155 üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencinin
matematik öğrenme yaklaşımları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılaşma olup olmadığını incelemek
için normallik testi yapılmış ve neticesinde normal dağılım gösterdiğinden t testi yapılmış Tablo 3’te verilmiştir.
Tablo 3. Üstün yetenek tanısına göre matematik öğrenme yaklaşımlarına ilişkin bağımsız örneklemler t-testi
sonuçları
Öğrenme yaklaşımı
Öğrenci tanısı


SS
SD
t
p
Derinlemesine
Öğrenme
Üstün
4,04
,94
237
-2,99
.003*
Normal
3,67
,81
Stratejik Öğrenme
Üstün
3,97
,79
237
-,962
,337
Normal
3,85
,94
Yüzeysel Öğrenme
Üstün
3,02
,83
237
-1,46
,143
Normal
2,86
,76
*p<.05
Öğrencilerin üstün yetenek tanısına göre matematik öğrenme yaklaşımlarının farklılaşıp farklılaşmadığını
belirlemek için yapılan analiz sonucunda; üstün yetenekli ve normal öğrenciler arasında derinlemesine öğrenme
yaklaşımında üstün yetenekliler lehine anlamlı bir farklılaşma gözlenmiştir (t = -2,99, p <.05). Başka bir deyişle,
üstün yetenekli öğrenciler matematik öğrenirken diğer öğrencilere göre daha fazla derinlemesine öğrenmeyi
tercih etmektedir. Stratejik öğrenme (t = -,96, p >.05) ve yüzeysel öğrenme yaklaşımlarında (t = -1,46, p >.05)
puan ortalamaları arasında anlamlı fark bulunmamıştır.
3.3. Üçüncü Alt Probleme İlişkin Bulgular
Cinsiyete göre üstün yetenekli tanısı konulmuş ve konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımlarındaki farklılığın tespiti için normallik testi sonucuna göre ise bağımsız örneklemler t-testi yapılmış
ve sonuçlar Tablo 4’te sunulmuştur.
Tablo 4. Matematik öğrenme yaklaşımlarının cinsiyete göre t testi sonuçları
Öğrenme yaklaşımı
Cinsiyet


SS
SD
t
p
Üstün yetenekli
öğrenciler
Derinlemesine
Kız
4,23
,704
82
2,40
.018*
Erkek
3,81
,891
Stratejik
Kız
4,20
,713
82
3,16
.002*
Erkek
3,68
,809
Yüzeysel
Kız
3,03
,762
82
,01
.991
Erkek
3,02
,773

Üstün Yetenekli Öğrenciler ile Üstün Yetenekli Tanısı Konulmamış Öğrencilerin Matematik Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırılması
481
Tablo 4’ün devamı
Öğrenme yaklaşımı
Cinsiyet


SS
SD t
p
Üstün yetenekli
tanısı
konulmamış
öğrenciler
Derinlemesine
Kız
Erkek
3,77
3,56
,907
,982
153 1,357
,177
Stratejik
Kız
4,00
,877
153
2,127
,035*
Erkek
3,68
,993
Yüzeysel
Kız
2,77
,783
153
-1,539
,126
Erkek
2,98
,877
*p<.05
Kullanılan ölçeğin gereği olarak 3 alt boyut için de analiz yapılmıştır. Tablo 4’teki sonuçlar incelendiğinde,
üstün yetenekli öğrenciler arasında; derinlemesine (t = 2,40, p <.05) ve stratejik öğrenme (t = 3,16, p <.05) alt
boyutlarında cinsiyet değişkenine göre anlamlı bir farklılık görülmektedir. Görülen bu fark, kız öğrenciler
lehinedir. Başka bir deyişle; üstün yetenekli kız öğrenciler erkek öğrencilere göre daha fazla derinlemesine ve
stratejik öğrenme yaklaşımı tercih etmektedir. Yüzeysel öğrenme yaklaşımında ise cinsiyete göre anlamlı bir
farklılık bulunmamaktadır (t =,01, p >.05). Üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin analiz sonuçlarına
bakıldığında kız öğrencilerin, derinlemesine ve stratejik öğrenme yaklaşımı puan ortalamaları erkeklere göre
daha yüksek, yüzeysel öğrenme yaklaşımında daha düşük seviyededir. Öğrenciler arasında oluşan bu puan
farkının istatiksel olarak anlamlı olup olmadığını araştırmak için yapılan analiz sonucunda yalnızca stratejik
öğrenme yaklaşımında kız öğrencilerin puanlarının erkeklere göre anlamlı olarak daha yüksek olduğu
belirlemiştir (t = 2,12, p< .05). Derinlemesine ve yüzeysel öğrenmede ise kız ve erkek öğrenciler arasındaki puan
farkı anlamlı farklılaşma göstermemektedir.
3.4. Dördüncü Alt Probleme İlişkin Bulgular
Sınıf düzeylerine göre, üstün yetenekli tanısı konulmuş ve konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımlarının değişip değişmediğinin analizi için normallik testi yapılmış ve neticesinde normal dağılım
gösterdiğinden bağımsız örneklemler t testi ile analiz edilerek Tablo 5’te sunulmuştur.
Tablo 5. Sınıf düzeylerine göre üstün yetenekli tanısı konulmuş/konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımlarına ilişkin bağımsız örneklemler t-testi sonuçları
Sınıf düzeyi
Öğrenme yaklaşımı


SS
SD
t
p
6
Derinlemesine
Üstün
4,18
,752
104
-1,936
,056
Normal
3,84
,915
Stratejik
Üstün
4,09
,799
104
-,036
,972
Normal
4,08
,873
Yüzeysel
Üstün
2,94
,726
104
-2,218
,029*
Normal
2,59
,785
7
Derinlemesine
Üstün
4,16
,583
78
-3,186
,000*
Normal
3,45
1,01
Stratejik
Üstün
4,02
,781
78
-1,842
,069
Normal
3,59
1,02
Yüzeysel
Üstün
3,25
,820
78
379
,706
Normal
3,32
,768
8
Derinlemesine
Üstün
3,67
1,02
51
,167
,868
Normal
3,71
,800
Stratejik
Üstün
3,71
,785
51
,524
,602
Normal
3,83
,822
Yüzeysel
Üstün
2,92
,741
51
-1,534
,131
Normal
3,32
,681
*p<.05
Öğrencilerin sınıf düzeyine göre dağılımında 6. sınıfta 38 üstün yetenekli ile 68 normal öğrenci, 7. sınıfta 24
üstün ile 56 normal öğrenci, 8. sınıfta ise 22 üstün ile 31 normal öğrenci bulunmaktadır. Sınıf düzeyine göre
üstün yetenekli tanısı konulmuş ve üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımlarının karşılaştırılması amacıyla yapılan bağımsız örneklemler t-testi sonuçları incelendiğinde, 8.sınıf
düzeyinde puan ortalamalarında anlamlı bir farklılaşma bulunmamıştır. Fakat 7. sınıfta derinlemesine öğrenmede
üstün yetenekliler lehine (t = -3,18, p <.05), 6. sınıf düzeyinde ise yüzeysel öğrenme yaklaşımında üstün
yetenekliler lehine (t = -2,21, p <.05) anlamlı bir farklılaşma bulunduğu görülmektedir.

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
482
3.5. Beşinci Alt Probleme İlişkin Bulgular
İki grup arasındaki matematik öğrenme yaklaşımları, velilerin mesleğine göre analiz edilmiş ve sonuçlar
tablolaştırılarak aşağıda sunulmuştur. Tablo 6 ve Tablo 7’de annelerin mesleğine göre; Tablo 8 ve Tablo 9’da
babaların mesleğine göre üstün yetenekli tanısı konulmuş/konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımları karşılaştırılmıştır. Grupların normal dağılım göstermesiyle anne mesleğine göre öğrencilerin
matematik öğrenme yaklaşımlarının nasıl olduğu bağımsız örneklemler t testi ile analiz edilerek Tablo 6’da
sunulmuştur.
Tablo 6. Annenin mesleğine göre üstün yetenekli tanısı konulmuş/konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımlarına ilişkin t testi sonuçları
Öğrenme Yaklaşımı


SS
SD
t
p
Kamu
Derinlemesine
Üstün
4,16
,730
71
-3,073
,003*
Normal
3,62
,749
Stratejik
Üstün
3,99
,869
71
,-705
,483
Normal
3,86
,651
Yüzeysel
Üstün
3,08
,772
71
-1,575
,120
Normal
2,77
,881
Çalışmıyor
Derinlemesine
Üstün
3,91
,919
135
-1,086
,280
Normal
3,70
,980
Stratejik
Üstün
3,93
,732
135
-,401
,640
Normal
3,86
1,010
Yüzeysel
Üstün
2,93
,747
135
,060
,952
Normal
2,94
,811
*p<.05
Üstün yetenekli öğrencilerin annelerinden kamuda çalışanların sayısı 43 (%51,20), çalışmayanların sayısı ise
34 (%40,47)’tür. Üstün yetenek tanısı konulmamış öğrencilerin annelerinden kamuda çalışanların sayısı 30
(%19,35), çalışmayanların sayısı ise 103 (%66,46)’tür. Tablo 6’da öğrencilerin anne mesleklerine göre öğrenme
yaklaşımlarına bakıldığında, kamuda çalışan annelerin çocuklarında derinlemesine öğrenme yaklaşımı üstün
yetenekli öğrenciler lehine istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde farklılaşmaktadır (t = -3,07, p<.05). Başka bir
deyişle annesi kamuda çalışan üstün yetenekli bireyler normal öğrencilere göre daha fazla derinlemesine
öğrenme yaklaşımını tercih etmektedir. Stratejik ve yüzeysel öğrenme yaklaşımlarında ise öğrenciler arasında
herhangi bir anlamlı farklılaşmaya rastlanmamıştır.
Anneleri çalışmıyor kategorisinde olan öğrenciler için yapılan analizler sonucunda da görülüyor ki bu
öğrenciler arasında hiçbir öğrenme yaklaşımında anlamlı bir farklılaşma görülmemiştir. Buna karşın üstün
yetenekli öğrencilerin ortalamaları derinlemesine ve stratejik öğrenme yaklaşımında, diğer öğrenci grubuna göre
fazladır.
Annesinin mesleği “Özel Sektör” olan öğrencilerin öğrenme yaklaşımları Mann-Whitney U testi ile
belirlenmiştir. Çünkü üstün yetenekli öğrenci velilerinden 7 (%8,33) anne ve diğer grubun velilerinden 22
(%14,19) anne bu kategoride olup, veriler normal dağılmamıştır. Bu bağlamda ilgili sonuçlar, Tablo 7’deki
şekildedir.
Tablo 7. Annesi “Özel Sektör” çalışanı olan üstün yetenekli tanısı konulmuş/konulmamış öğrencilerin
matematik öğrenme yaklaşımlarına ilişkin Mann-Whitney U testi sonuçları
Öğrenme yaklaşımı
Sıralar
ortalaması
Sıralar
toplamı
M-Whitney U
Z
p
Derinlemesine
Üstün
17,36
121,50
60,500
-,843
,399
Normal
14,25
313,50
Stratejik
Üstün
15,93
111,50
70,500
-,332
,740
Normal
14,70
323,50
Yüzeysel
Üstün
18,64
130,50
51,500
-1,302
,193
Normal
13,84
304,50
Tablo 7’de annesi özel sektör çalışanı olan öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımlarına ilişkin veriler
sunulmuştur. Üstün yetenekli ve normal öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımlarında annesinin özel
sektörde çalışma durumuna göre gruplar arasında istatistiksel olarak herhangi bir farklılaşma oluşmadığı
görülmüştür.

Üstün Yetenekli Öğrenciler ile Üstün Yetenekli Tanısı Konulmamış Öğrencilerin Matematik Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırılması
483
Baba mesleğine ilişkin veriler ise aşağıdaki şekildedir.
Tablo 8. Babanın mesleğine göre üstün yetenekli tanısı konulmuş/konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımlarına ilişkin t testi sonuçları
Öğrenme Yaklaşımı


SS
SD
t
p
Kamu
Derinlemesine
Üstün
4,04
,837
109
-2,828
,006*
Normal
3,59
,838
Stratejik
Üstün
4,01
,773
109
-1,307
,194
Normal
3,80
,895
Yüzeysel
Üstün
2,92
,710
109
-1,735
,086
Normal
2,67
,778
Özel sektör
Derinlemesine
Üstün
4,03
,828
108
-1,484
,141
Normal
3,71
1,037
Stratejik
Üstün
3,96
,827
108
-,418
,677
Normal
3,87
1,017
Yüzeysel
Üstün
3,10
,785
108
-,641
,573
Normal
2,99
,864
*p<.05
Üstün yetenekli öğrencilerin babalarının kamuda çalışanlarının sayısı 51 (%60,71) iken özel sektörde
çalışanlarının sayısı 30 (%35,72)’dur. Üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin babalarında ise bu durum
kamuda çalışan 60 (%38,71) ve özel sektörde 80 (%51,61) şeklindedir. Tablo 8’de öğrencilerin baba
mesleklerine göre öğrenme yaklaşımlarına bakıldığında, kamuda çalışan babaların çocuklarında derinlemesine
öğrenme yaklaşımı, üstün yetenekli öğrenciler lehine istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde farklılaşmaktadır (t =
-2,82, p<.05).
Baba mesleği “Çalışmıyor” kategorisinde olan öğrencilerin öğrenme yaklaşımları da Mann-Whitney U testi
ile belirlenmiştir. Üstün yetenekli öğrenci velilerinden 3 (%3,57) baba ve diğer grubun velilerinden 15 baba
(9,68) bu kategoride olup, veriler normal dağılmamıştır. Bu bağlamda ilgili sonuçlar, Tablo 9’daki şekildedir.
Tablo 9. Babası “Çalışmıyor” kategorisindeki üstün yetenekli tanısı konulmuş/konulmamış öğrencilerin
matematik öğrenme yaklaşımlarına ilişkin Mann-Whitney U testi sonuçları
Öğrenme
yaklaşımı
Öğrenci
Tanısı
Sıralar
ortalaması
Sıralar
toplamı
M-Whitney U
Z
p
Derinlemesine
Üstün
12,00
36,00
15,000
-,892
,373
Normal
9,00
135,00
Stratejik
Üstün
7,17
21,50
15,500
-,832
,405
Normal
9,97
149,50
Yüzeysel
Üstün
15,00
45,00
6,000
-1,958
,050
Normal
8,40
126,00
*p<.05
Tablo 9’da belirtildiği gibi babası bir işte çalışmayan öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımlarında
herhangi anlamlı farklılaşma görülmemiştir.
İki grup arasında veli mesleklerine göre yapılan yukarıdaki 4 analizden görülüyor ki, derinlemesine öğrenme
yaklaşımında kamuda çalışan anne ve babaların üstün ve normal çocukları arasında üstünler lehine anlamlı bir
farklılaşma bulunmaktadır.
3.6. Altıncı Alt Probleme İlişkin Bulgular
Üstün yetenekli tanısı konulmuş öğrencilerin annelerinin öğrenim düzeylerindeki dağılıma bakıldığında, 24 kişi
(%28,57) lise mezunu ve altı, 40 kişi (%47,62) ise üniversite mezunudur. Üstün yetenekli tanısı konulmamış
öğrencilerin annelerin öğrenim düzeyleri ise; 115 kişi (%74,19) lise ve altı mezunu, 36 kişi (%23,22) üniversite
mezunu şeklindedir.
Tablo 10 ve Tablo 11’de iki grup öğrencilerin velilerinden annelerin öğrenim durumları karşılaştırılarak
sunulmuştur.

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
484
Tablo 10. Annenin öğrenim durumuna göre üstün yetenekli tanısı konulmuş/konulmamış öğrencilerin matematik
öğrenme yaklaşımlarına ilişkin bağımsız örneklemler t-testi sonuçları
Öğrenim Durumu
Öğrenme Yaklaşımı


SS
SD
t
p
Lise mezunu ve altı
Derinlemesine
Üstün
3,87
,858
137
-,876
,388
Normal
3,69
,958
Stratejik
Üstün
3,81
,859
137
,277
,782
Normal
3,87
,956
Yüzeysel
Üstün
3,26
,697
137
-1,426
,156
Normal
3,00
,812
Üniversite
Derinlemesine
Üstün
4,03
,876
74
-1,630
,107
Normal
3,70
,870
Stratejik
Üstün
4,01
,764
74
-,668
,506
Normal
3,88
,896
Yüzeysel
Üstün
2,78
,744
74
-2,897
,005*
Normal
2,31
,639
*p<.05
Tablo 10 incelendiğinde annelerin öğrenim durumuna göre iki grup öğrencinin matematik öğrenme
yaklaşımlarına yönelik sonuçlar incelendiğinde, annesi lise mezunu ve altı öğrenim düzeyinde olan iki grup
arasında herhangi bir anlamlı farklılaşma gözlenmemiştir. Annesi üniversite mezunu olan öğrencilerin
matematik öğrenme yaklaşımlarına bakıldığında; yüzeysel öğrenme yaklaşımında üstün yetenekli öğrencilerin
puanları normal öğrencilere göre anlamlı olarak daha yüksektir (t = -2,89, p<,05). Derinlemesine ve stratejik
öğrenme yaklaşımlarında ise puan ortalamaları üstün yetenekli öğrenciler lehine daha yüksek olsa da bu puan
farkı istatistiksel olarak herhangi bir anlamlı fark oluşturmamaktadır.
Annesinin öğrenim durumu “Lisansüstü” olan öğrencilerin öğrenme yaklaşımları veriler normal dağılmadığı
için Mann-Whitney U testi ile belirlenmiş ve Tablo 11’de sunulmuştur. Bu kategoride üstün yetenekli
öğrencilerin annelerinden 20 kişi (%23,81), diğer gruptan da 4 kişi (%2,59) yer almaktadır.
Tablo 11. Annenin öğrenim durumu “lisansüstü” kategorisindeki üstün yetenekli tanısı konulmuş/konulmamış
öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımlarına ilişkin Mann-Whitney U testi sonuçları
Öğrenme yaklaşımı
Öğrenci Tanısı
Sıralar ortalaması
Sıralar
toplamı
M-Whitney U
Z
p
Derinlemesine
Üstün
13,88
277,50
12,500
-2,140
,032
Normal
5,63
22,50
Stratejik
Üstün
13,58
271,50
18,500
-1,669
,095
Normal
7,13
28,50
Yüzeysel
Üstün
11,68
233,50
23,500
-1,281
,200
Normal
16,63
66,50
*p<.05
Tablo 11’den görüldüğü gibi lisansüstü öğrenim düzeyindeki annelerin çocukları karşılaştırıldığında ise,
üstün yetenekli öğrencilerin derinlemesine öğrenme yaklaşım tercihi, normal öğrencilere göre istatistiksel olarak
üstün yetenekliler lehine farklılaşmıştır (z = -2,14, p<.05).
Babaların öğrenim durumlarına yönelik veriler ise aşağıda sunulmuştur. Üstün yetenekli tanısı konulmuş
öğrencilerin babalarının öğrenim düzeylerindeki dağılımına bakıldığında, 18 kişi (%21,44) lise ve altı mezunu
iken 46 kişi (%54,76) üniversite mezunudur. Üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin babalarının
öğrenim düzeyleri ise 102 kişi (%65,80) lise ve altı mezunu, 45 (%29,03) üniversite mezunu şeklindedir. Baba
öğrenim durumu lise mezunu ve altı ile üniversite düzeyi olan verilerin analizinde grup verileri normal dağılım
gösterdiği için bağımsız örneklemler t-testi uygulanmıştır (Tablo 12).

Üstün Yetenekli Öğrenciler ile Üstün Yetenekli Tanısı Konulmamış Öğrencilerin Matematik Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırılması
485
Tablo 12. Babanın öğrenim durumuna göre üstün yetenekli tanısı konulmuş/konulmamış öğrencilerin matematik
öğrenme yaklaşımlarına ilişkin bağımsız örneklemler t-testi sonuçları
Öğrenim Durumu
Öğrenme
Yaklaşımı


SS
SD
t
p
Lise mezunu ve altı
Derinlemesine
Üstün
3,94
,766
118
-1,172
,243
Normal
3,65
1,012
Stratejik
Üstün
4,077
,572
118
-1,042
,135
Normal
3,81
1,016
Yüzeysel
Üstün
3,12
,801
118
-,502
,617
Normal
3,01
,871
Üniversite
Derinlemesine
Üstün
4,02
,842
89
-1,764
,081
Normal
3,72
,792
Stratejik
Üstün
3,90
,841
89
-,073
,942
Normal
3,89
,760
Yüzeysel
Üstün
2,88
,643
89
-2,189
,031*
Normal
2,58
,652
*p<.05
Tablo 12’de baba öğrenim durumunun öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımlarına ilişkin tercihlerine
yönelik analiz sonuçlarında görülüyor ki, lise mezunu ve altı öğrenim düzeyindeki babaların çocuklarında iki
gruptaki öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımları arasında anlamlı bir farklılaşma gözlenmemiştir.
Üniversite mezunu babaların çocuklarında ise iki grup arasında derinlemesine ve stratejik öğrenme
yaklaşımlarındaki puanlar anlamlı bir farklılaşma göstermemiştir. Buna karşın yüzeysel öğrenme yaklaşımında
üstün yetenekli öğrencilerin puanları, normal öğrencilere göre anlamlı şekilde yüksek bulunmuştur (t = -2,18,
p<,05).
Babasının öğrenim durumu “Lisansüstü” olan öğrencilerin öğrenme yaklaşımları grup verileri normal
dağılım göstermediği için Mann-Whitney U testi ile belirlenmiş ve Tablo 13’de sunulmuştur. Bu kategoride
üstün yetenekli öğrencilerin babalarından 20 kişi (%23,80), diğer gruptan da 8 kişi (%5,17) yer almaktadır.
Tablo 13. Baba öğrenim durumu “Lisansüstü” kategorisindeki üstün yetenekli tanısı konulmuş/konulmamış
öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımlarına ilişkin Mann-Whitney U testi sonuçları
Öğrenme yaklaşımı
Öğrenci
Tanısı
Sıralar
ortalaması
Sıralar
toplamı
M-Whitney U
Z
p
Derinlemesine
Üstün
15,65
313,00
57,000
-1,174
,240
Normal
11,63
93,00
Stratejik
Üstün
13,75
275,00
65,000
-,766
,444
Normal
16,38
131,00
Yüzeysel
Üstün
16,15
323,00
47,000
-1,680
,093
Normal
10,38
83,00
*p<.05
Tablo 13’te baba öğrenim durumuna göre iki grup öğrencinin matematik öğrenme yaklaşımlarına yönelik
sonuçlar incelendiğinde, babası lisansüstü öğrenim düzeyinde olan öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımlarında anlamlı bir farklılaşma gözlenmemiştir.
4. Tartışma ve Sonuç
Bu çalışmada üstün yetenekli ve üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin matematik öğrenme
yaklaşımları ortaya çıkarılarak karşılaştırılmaya çalışılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde; üstün yetenekli
öğrencilerin derinlemesine ve stratejik öğrenme yaklaşımlarını orta düzeyin üzerinde, yüzeysel öğrenme
yaklaşımını ise orta düzeyde tercih ettikleri belirlenmiştir. Bu sonuçla paralel olarak Renzulli, Rizza ve Smith
(2002) de üstün yetenekli öğrencilerin derinlemesine öğrenme yaklaşımına sahip olduklarını belirtmişlerdir.
Üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrenciler ise stratejik ve derinlemesine öğrenme yaklaşımını ortalama
düzeyin üzerinde tercih ederken, yüzeysel öğrenme yaklaşımını orta puanın altında tercih ettiği sonucuna
ulaşılmıştır. Başarı düzeyinin artmasıyla derinlemesine öğrenme yaklaşımını benimseyen öğrencilerin arttığı alan
yazında sıkça belirtilmektedir. Örneğin Bernardo (2003), başarıdaki zayıflığın yüzeysel öğrenmeyle, lakin
yüksek başarının derinlemesine ve stratejik öğrenme yaklaşımlarıyla ilişkili olduğunu belirtmiştir. Hem üstün
yetenekli hem de üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerde derinlemesine ve stratejik öğrenme
yaklaşımlarının orta düzeyin üzerinde çıkması şeklindeki bir sonucun ortaya çıkması, katılımcıların akademik
başarılarının yüksek olmasından kaynaklanmış olabilir. Derinsel ve stratejik öğrenme yaklaşımının daha fazla
tercih edilebilmesi için Davis ve Rimm (2004)’in ifade ettiği gibi öğrencilerin; öğrenme süreçlerine aktif olarak
katılabilecekleri, kendi bilgileri aracılığıyla matematiksel tartışmalara ve ispatlara vurgu yapabilecekleri,

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
486
keşfetme yoluyla araştırabilecekleri, matematiksel kavramlar ve bu kavramlara ait temsiller arasında geçiş
yapabilecekleri pozitif ortamların oluşturulması gerekmektedir. O halde öğrenme ortamlarındaki öğretmen,
kitap, araç gereç gibi bileşenler buna göre organize edilmelidir.
Öğretmen merkezli öğrenme ortamları yerine öğrenci merkezli öğrenme ortamlarında, yüzeysel öğrenme
yaklaşımına sahip öğrencilerin, bu yaklaşımlarını derinlemesine öğrenme yönünde değiştirebilecekleri de
belirtilmektedirler (Wilson ve Fowler, 2005). Öğrencilerin derinlemesine öğrenme yaklaşımını daha fazla tercih
etmeleri için; matematik derslerinde öğrenci merkezli olan probleme dayalı öğrenme ortamının kullanıldığı
(Gordon ve Debus, 2002; Sezgin-Selçuk, 2010) buluş yoluna dayalı öğretimin yapıldığı (Ünal ve Ergin, 2006) ve
bilgisayar destekli materyallerin kullanıldığı (Tinker, 1997) ortamların oluşturulması gerekmektedir. Dolayısıyla
yüzeysel ya da stratejik öğrenme yaklaşımına sahip öğrencilerin fazlaca olduğu bir sınıfta öğretmen, seçtiği
öğretim yöntemine göre farklı etkinlikler ile öğrencilerini derinlemesine öğrenmeye yönlendirebilir (Göktepe-
Yıldız ve Özdemir, 2018). Biggs ve Tang (2007)’ın da ifade ettiği gibi öğrenme ortamını daha iyi oluşturarak
öğrencilerden daha etkili cevaplar alınabilir ve bilgileri açıklayarak öğretmekten ziyade sorgulama temelli
problemler sunarak öğretim yapmak öğrencileri derinlemesine öğrenme yaklaşımını sergilemelerinde
cesaretlendirebilir. Benzer şekilde Even, Karsenty ve Friedlander (2009) matematikte gelecek vadeden yani
parlak öğrencilerin kendi potansiyellerini fark edebilmeleri için fırsatlar yaratabilme anlamında oldukça kilit bir
role sahip öğretmene, bütün bu süreçlerde çeşitli sorumlulukların düşeceğini belirtmiştir. Bu araştırmada,
yukarıda da bahsedildiği gibi her iki grupta da başarılı öğrenciler olması nedeni ile derinlemesine öğrenme
yaklaşımı fazlaca sergilenmiş olabilir. Bu nedenle öğrenme ortamını düzenlemede birinci sorumlu olan
öğretmene, öğrenme yaklaşımında pozitif bir değişikliğin olması için genel olarak şu öneri verilebilir. Hem üstün
yetenekli hem de üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin öğretmenlerine; soru sormaya izin vermeleri,
bilgiye kendilerinin ulaşmaları ve düşünmeye sevk etmeleri yönünde büyük görevler düşmektedir.
Burada dikkat çeken sonuçlardan biri de öğrenme yaklaşımı puanlarına bakıldığında üstün yetenekli
öğrencilerin derinlemesine öğrenme puanlarının stratejik öğrenme puanlarından yüksek olduğu; üstün yetenek
tanısı konulmayan öğrencilerin ise stratejik öğrenme puanlarının derinlemesine öğrenme puanlarından daha
yüksek olduğu sonucudur. Araştırma kapsamında seçilen okul, akademik başarı olarak üstün yetenekli
öğrencilere en yakın öğrencilerin okuldan seçilmiştir. Seçilen bu okuldaki öğrencilerin dönem içindeki sınavlara
yaptıkları hazırlıklar ve sınav başarıları okul müdürü ve okul öğretmenleri tarafından yakından takip edilmekte
ve sınav performansını yükseltme gayreti olan bir okul atmosferi sağlanmaktadır. Dolayısıyla burada öğrenim
gören öğrencilerin sınav başarısı ve not kaygısı ile öğrenme eğilimini ifade eden stratejik öğrenmeyi,
derinlemesine öğrenmeye göre daha fazla yapma tercihinde bulunması, bu ortamın bir neticesi olabilir.
Üstün yetenekli ve normal öğrenciler arasında derinlemesine öğrenme yaklaşımında üstün yetenekliler lehine
anlamlı bir farklılaşma gözlenmiştir. Fakat stratejik öğrenme ve yüzeysel öğrenme yaklaşımlarında puan
ortalamaları arasında anlamlı fark bulunamamıştır. Benzer şekilde Watkins (2001), Bernardo (2003) ve Beyaztaş
ve Senemoğlu (2015) akademik başarı ile derinlemesine öğrenme arasında pozitif bir ilişki olduğu ve başarılı
öğrencilerin derinlemesine öğrenme yaklaşımını daha fazla kullandıkları sonucuna ulaşmışlardır. Ayrıca
Beyaztaş (2014) Fen lisesi 4. sınıfta ilk yüzde olan başarılı öğrencilerin derinlemesine öğrenme yaklaşımına ait
puanlarının yüksek olduğu sonucuna ulaşmıştır. Offir, Lev ve Bezalel (2008)’in belirttiği gibi derinlemesine
öğrenen öğrenciler; öğrendikleri yeni bilgileri daha önceki bilgileriyle ilişkilendirir, öğrendikleri bilgilerden
çıkarımlarda bulunur. Yine Darlington (2011)’un ifade ettiği gibi derinlemesine öğrenme yaklaşımını matematik
konuları içerisinde ele aldığımızda; elde edilen bilginin nereden geldiğini anlamak ve konunun kullanım
alanlarını bilmek ve aralarında ilişki kurmak önemlidir. Üstün yetenekli bireylerin kolay ve çabuk öğrenme
gerçekleştirmeleri, bilgiyi derinlemesine ve detaylarıyla öğrenmeyi sevmeleri, yüksek konsantrasyon gösterme
ve hızlıca öğrendiklerini başka alanlara transfer edebilmeleri, neden sonuç ilişkilerini merak etme ve irdeleme,
zamanlarını ve eforlarını ekonomik şekilde kullanma gibi özelliklere sahip olduğu literatürde ifade edilmektedir
(Çitil ve Ataman, 2018). Bu özellikleri düşünüldüğünde üstün yetenekli bireylerin derinlemesine ve zaman
zaman da stratejik öğrenme yapmaları beklenen bir sonuçtur. Zira derinlemesine öğrenmede de bireyde bilginin
nereden geldiğini anlama, kullanım alanlarını bilme, aralarında ilişkiyi kurabilme, konuyu anlama-öğrenme için
ilgili bileşenlerden uyumlu bir bütün oluşturma, bilginin doğasıyla ilgilenme ile neden sonuç ilişkileri önemseme
(Byrne, Flood ve Willis, 2001; Darlington, 2011; Ramsden, 2000) söz konusudur.
Üstün yetenekli öğrenciler arasında derinlemesine ve stratejik öğrenme alt boyutlarında kız öğrenciler lehine
anlamlı bir farklılık göstermektedir. Başka bir deyişle kız öğrenciler, erkek öğrencilere göre daha fazla
derinlemesine ve stratejik öğrenme yaklaşımı tercih etmektedir. Yüzeysel öğrenme yaklaşımında ise cinsiyete
göre anlamlı bir farklılık bulunmamıştır. Üstün yetenekli tanısı konulmamış kız öğrencilerde derinlemesine ve
stratejik öğrenme yaklaşımı erkeklere göre daha yüksek, yüzeysel öğrenme yaklaşımında daha düşük
seviyededir. Bu puanların istatiksel olarak anlamlı olup olmadığını araştırmak için yapılan analiz sonucunda
stratejik öğrenme yaklaşımında puanların anlamlı şekilde farklılaştığı belirlenmiştir. Bu araştırma sonuçları ile
paralel bir şekilde Smith ve Miller (2005) de yapmış oldukları çalışmalarında erkek öğrencilerin kızlara göre
önemli ölçüde daha yüzeysel öğrenme eğilimi gösterdiği sonucuna ulaşmıştır. Üstün yetenekli tanısı konulmamış

Üstün Yetenekli Öğrenciler ile Üstün Yetenekli Tanısı Konulmamış Öğrencilerin Matematik Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırılması
487
öğrencilerde bu şekilde bir sonucun ortaya çıkmasında aşırı özgüven, oyun, bilgisayar oyunlarına ve
aktivitelerine düşkünlük, kızlara göre daha rahat davranış göstermeleri ve bu süreçte belki de dışarıda daha fazla
zaman geçirmeleri gibi birçok neden olmuş olabilir. Diğer taraftan yapılan çalışmalara bakıldığında araştırmanın
sonuçlarının tam tersine yani erkeklerin derinlemesine yaklaşımı daha fazla tercih etmesine yönelik sonuçların
ortaya çıktığı (Severiens ve ten Dam, 1997; Watkins, 1996) ya da bu çalışmadaki gibi kız öğrencilerin
derinlemesine yaklaşımı daha çok tercih ettikleri (Biggs, 2001) de görülmektedir. Diğer taraftan cinsiyete göre
öğrenme yaklaşımları arasında anlamlı bir farklılığın olmadığı çalışmalar (Öner, 2008; Richardson, 1993;
Watkins ve Mboya, 1997; Tural-Dinçer ve Akdeniz, 2008) da vardır.
Sınıf düzeyine göre üstün yetenekli tanısı konulmuş ve üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerin
matematik öğrenme yaklaşımları karşılaştırıldığında 8.sınıf düzeyinde puan ortalamalarında anlamlı bir
farklılaşma bulunmamıştır. Fakat 7. sınıfta derinlemesine öğrenme yaklaşımında üstün yetenekliler lehine, 6.
sınıf düzeyinde ise yüzeysel öğrenme yaklaşımında üstün yetenekliler lehine anlamlı bir farklılaşma bulunduğu
görülmüştür. 6. sınıflarda, yine derinlemesine öğrenme yaklaşımı puan ortalamaları üstün yetenekli öğrenciler
lehine olsa da bu puan farkı istatistiksel olarak anlamlı değildir. Göktepe-Yıldız ve Özdemir (2018)
araştırmasında, üstün yetenekli tanısı konulmamış öğrencilerde sınıf düzeyi yükseldikçe öğrencilerin
derinlemesine öğrenme yaklaşımını tercih etme eğilimlerinin azaldığı ve öğrencilerin yüzeysel öğrenme
yaklaşımını tercih etme durumlarında ise bir farklılığın olmadığı sonuçlarına ulaşmıştır. Bu araştırmadaki durum
da üstün yetenekli öğrencilerin derslerinde daha fazla sorular sormaları ve bilgiye kendilerinin ulaşma istekleri
nedeniyle olmuş olabilir. Diğer taraftan üniversite öğrencileriyle yapılan bazı çalışmalarda, bu durum tam tersine
gerçekleşmiştir (Ozan, Köse ve Gündoğdu, 2012; Senemoğlu, 2011). Burada dikkat çeken bir diğer sonuç; 6.
sınıflarda yüzeysel öğrenmede üstün yetenekli öğrenciler lehine bir farklılık bulunmuştur. Yüzeysel öğrenme
yaklaşımında anlam arama kaygısı güdülmeksizin bilginin ezberlenmesi ve bilginin zihinde kopuk parçalardan
oluşması durumu düşünüldüğünde üstün yetenekli bireylerin yüzeysel öğrenme yapmaması beklenmektedir.
Puan ortalamaları her iki grupta da orta düzeyin altında olmakla beraber, oluşan bu farkın çalışma grubunun
sınırlılığı ve bu gruba özgü olabileceği düşünülmektedir. Bu çalışmada üstün yetenekli öğrencilerin
derinlemesine yaklaşım puan ortalamaları sınıf düzeyi yükseldikçe düşmüş, normal öğrencilerin ise puanları
yüksekten düşüğe 6.-8.-7. sınıf şeklinde sıralanmıştır. Göktepe-Yıldız ve Özdemir (2018) sınıf düzeyi
yükseldikçe okullardaki öğrenme ortamlarının derinlemesine öğrenme yaklaşımının özelliklerini daha çok işe
koşmasının beklendiğini ifade etmişlerdir. Yine Göktepe-Yıldız ve Özdemir (2018) derinlemesine öğrenme
yapma tercihinin azalmasının öğrencilerin 8. sınıf sonunda yapılan sınavla ilgili olabileceğini belirtmiştir.
Beyaztaş ve Senemoğlu (2015) başarılı öğrencilerin yaklaşık % 40’ının ailelerinin hedef koyma, motive
etme, çalışmalarını organize etme ve takip etme gibi değişenler nedeni ile çocuklarının derinlemesine öğrenme
yaklaşımını benimsemelerinde bir etkisinin olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Bu nedenle araştırmada, aşağıdaki
gibi velilere yönelik bazı incelemeler de yapılmıştır. Araştırmada iki grup arasında veli mesleklerine göre
yapılan karşılaştırmada derinlemesine öğrenme yaklaşımında kamuda çalışan anne ve babaların üstün ve normal
çocukları arasında üstünler lehine anlamlı bir farklılaşma bulunmaktadır. Başka bir sonuçta ise; velilerin öğrenim
durumuna göre öğrencilerin matematik öğrenme yaklaşımları incelendiğinde, anne öğrenim durumunda, annesi
lise ve altı öğrenim düzeyinden mezun öğrenciler arasında herhangi bir anlamlı farklılaşma gözlenmezken;
annesi üniversite mezunu olan öğrencilerden iki grup arasında yüzeysel öğrenme yaklaşımında üstün yetenekli
öğrenciler lehine anlamlı bir farklılaşma belirlenmiştir. Lisansüstü öğrenim düzeyindeki annelerin çocukları
karşılaştırıldığında ise, üstün yetenekli öğrencilerin derinlemesine öğrenme yaklaşımı tercihi normal öğrencilere
göre istatistiksel olarak üstün yetenekliler lehine farklılaşmıştır. Baba öğrenim durumunda ise üniversite mezunu
babaların iki gruptaki çocukları arasında yüzeysel öğrenmede üstün yetenekliler lehine anlamlı bir farklılaşma
olduğu görülmektedir. Lisansüstü öğrenim düzeyindeki annelerin çocuklarında derinlemesine öğrenme tercihinin
anlamlı şekilde farklılaşması, annenin eğitim düzeyinin artmasıyla beraber çocuklarının da öğrenme yapmasına
imkân verecek uygun öğrenme-öğretme ortamı hazırlaması, dolayısıyla çocuklarını dolaylı yoldan derinlemesine
öğrenme yapması için motive etmesi nedeniyle olabilir. Bu yüzden öğrencilerin daha çok derinlemesine
öğrenenler haline getirilmesinde ailenin de kendi sorumluluğunu alabilmesi için okul-aile iş birliğinin
geliştirilmesine yönelik çalışmalar iyileştirilerek velilerin öğrenme sürecine aktif olarak katılmaları sağlanabilir.
Öğrencilerin matematik derslerinde derinlemesine öğrenme yaklaşımlarını tercih etmelerini sağlayacağımız
öğrencilerin daha çok merkezde olduğu teknoloji destekli öğrenme ortamları oluşturulabilir. Yine öğretmenler
öğrencileri düşünmeye sevk edecek problemler sorarak derslerini planlayabilirler bu şekilde öğrencilerin
öğrenme yaklaşımları farklılaştırılabilir. Ayrıca her iki grubun öğrenme yaklaşımları daha derinlemesine
incelenip altında yatan sebepler de ortaya çıkarılabilir. Diğer taraftan öğretmenlerin ders imecesi yapmaları
teşvik edilerek öğrenme ortamlarında etkin rol oynayan hazırlanan materyallerin zenginliği, soru sorma çeşitliliği
ve öğrencilerine doğru pedagojik yaklaşımlarda bulunma geliştirilebilir. Bu durum da öğrencilerinin öğrenme
yaklaşımlarında daha çok derinsel ve stratejik öğrenme şeklini benimsemelerine yol açar.

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
488
Kaynaklar / References
Aktepe, V., & Aktepe, L. (2009). Teaching method using science and technology education on students’ aspects:
The example of Kırsehir CAS. Ahi Evran University Journal of Kırşehir Education Faculty (JKEF), 10(1),
69-80.
Alemdağ, C. (2015). Beden eğitimi öğretmeni adaylarının epistemolojik inançları, akademik öz-yeterlikleri ve
öğrenme yaklaşımları (Yayımlanmamış Doktora Tezi), Karadeniz Teknik Üniversitesi, Eğitim Bilimleri
Enstitüsü, Trabzon.
Altun, F., & Yazıcı, H. (2010). Learning styles of the gifted students in Turkey. Procedia Social and Behavioral
Sciences, 9, 198-202.
Arseven, A. ve Yeşiltaş, E. (2016). Üstün yetenekli öğrencilerin ve üstün yetenekli olmayan akranlarının
öğrenme stillerinin karşılaştırılması. Turkish Studies, 11(2), 67-84.
Ataman, A. (2004). Üstün zekâlı ve üstün özel yetenekli çocuklar. Şirin, M. R., Kulaksızoğlu A. ve Bilgili A. E.
(Eds.), Üstün yetenekli çocuklar seçilmiş makaleler kitabı içinde (ss. 155- 168). İstanbul: Çocuk Vakfı
Yayınları.
Aytekin, C., Baltaci, S., & Yildiz, A. (2017, Mayıs). Probability explorer simülasyonunun üstün zekâlı/yetenekli
öğrencilere olasılık öğretmedeki kullanışlılığına ilişkin bilsem matematik öğretmenlerinin görüşleri.
International Talented and Gifted Conference: New Approaches and Educational Practices Sempozyumu’nda
sunulan bildiri. Ankara, Turkey.
Baltaci, S., Yıldız, A., & Güven, B. (2014). Knowledge types used by eighth grade gifted students while solving
problems. Mathematics Education Bulletin, 28(50), 1032-1056.
Baykoç, N. (2014). Üstün; akıl, zekâ, deha, yetenek, dahiler-savantlar gelişimleri ve eğitimleri. Ankara: Vize
Yayıncılık.
Belge-Can, H. ve Boz, Y. (2012, Haziran). Yaş ve cinsiyetin ilköğretim öğrencilerinin fen dersini öğrenme
yaklaşımlarına etkisi. X. Ulusal Fen Bilimleri ve Matematik Eğitimi Kongresi’nde sunulan bildiri. Niğde.
Bernardo, A. B. I. (2003). Approaches to learning and academic achievement of Filipino students. Journal of
Genetic Psychology, 164, 101-114.
Beşoluk, Ş. ve Önder, İ. (2010). Öğretmen adaylarının öğrenme yaklaşımları, öğrenme stilleri ve eleştirel
düşünme eğilimlerinin incelenmesi. İlköğretim Online, 9(2), 679-693.
Beyaztaş, İ. D. (2014). Başarılı öğrencilerin öğrenme yaklaşımları ve etkili öğrenmeye ilişkin önerileri
(Yayımlanmamış Doktora Tezi). Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Beyaztaş, İ. D. ve Senemoğlu, N. (2015). Başarılı öğrencilerin öğrenme yaklaşımları ve öğrenme yaklaşımlarını
etkileyen faktörler. Eğitim ve Bilim, 40(179), 193-216.
Beydoğan, Ö. (2007). Derinliğine ve yüzeysel öğrenmede kavram haritaları ve şemaların işlevi. Milli Eğitim,
173, 258-270.
Biggs, J. (1999). What the student does: Teaching for enhanced learning. Higher Education Research &
Development, 18(1), 57-75.
Biggs, J. (2001). Enhancing learning: a matter of style or approach? In R. J. Sternberg, & L. F. Zhang (Eds.),
Perspective on thinking, learning, and cognitive styles (pp. 73-102). London: Lawrence Erlbaum Associates,
Inc.
Biggs, J., & Tang, C. (2007). The society for research into higher education teaching for quality learning at
university. USA: McGraw Hill.
Birenbaum, M., & Feldman, R. A. (1998). Relationships between learning patterns and attitudes towards two
assessment formats. Educational Research, 40(1), 90-98.
Boran, A.İ., & Aslaner, R. (2008). Problem-based learning in teaching mathematics at the science-art centers.
İnönü University Journal of the Faculty of Education, 9(15), 15-32.
Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E., Akgün, Ö., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F. (2008). Bilimsel araştırma yöntemleri.
(1. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
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.
Byrne, M., Flood, B., & Willis. P. (2009). An inter-institutional exploration of the learning approaches of
students studying accounting. International Journal of Teaching and Learning in Higher Education, 20(2),
155-167.
Cano, F. (2007). Approaches to learning and study orchestrations in high school students. European Journal of
Psychology Education, 2, 131- 151.
Chan, K. (2003). Hong Kong teacher education students’ epistemological beliefs and approaches to learning.
Research in Education, 69, 36-50.
Chiu, M. S. (2012). Identification and assessment of taiwanese children's conceptions of learning mathematics.
International Journal of Science and Mathematics Education, 10, 163-191.
Cohen, L., & Manion, L. (1994). Research methods in education. London, Routeledge.
Curzon, L. B. (2004). Teaching in further education an outline of principles and practise. New York:
Continuum.

Üstün Yetenekli Öğrenciler ile Üstün Yetenekli Tanısı Konulmamış Öğrencilerin Matematik Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırılması
489
Çapan, E. B. (2010). Öğretmen adaylarının üstün yetenekli öğrencilere ilişkin metaforik algıları. The Journal of
International Social Research, 3(12), 140-154.
Çitil, M. ve Ataman, A. (2018). İlköğretim çağındaki üstün yetenekli öğrencilerin davranışsal özelliklerinin
eğitim ortamlarına yansıması ve ortaya çıkabilecek sorunlar. Gazi University Journal of Gazi Educational
Faculty (GUJGEF), 38(1),185-231.
Çoban, G. Ü., ve Ergin, Ö. (2008). İlköğretim öğrencilerinin feni öğrenme yaklaşımları. Uludağ Üniversitesi
Eğitim Fakültesi Dergisi, 21(2), 271-293.
Çolak, E. (2006). İşbirliğine dayalı öğretim tasarımının öğrencilerin öğrenme yaklaşımlarına, akademik
başarılarına ve öğrenmenin kalıcılığına etkisi (Yayımlanmamış doktora tezi). Yıldız Teknik Üniversitesi,
Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
Darlington, E. (2011). Approaches to learning of undergraduate mathematicians. In Smith, C. (Ed.) Proceedings
of the British Society for Research into Learning Mathematics (BSRLM), (Vol.31,pp.41-46). Oxford,
England.
Davis, G. A., & Rimm, S. B. (2004). Education of the gifted and talented. Boston, MA: Pearson Education
Press.
Ekinci, N. (2009). Üniversite öğrencilerinin öğrenme yaklaşımları. Eğitim ve Bilim, 34(151), 74-88.
Entwistle, N. J. (1995). Frameworks for understanding as experienced in essay writing and in preparing for
examinations. Educational Psychologist, 30(1), 47-54.
Entwistle, N. (2000, June). Promoting deep learning through teaching and assessment. Paper presented at the
AAHE Assessment Conference, North Carolina.
Entwistle, N.J., & Smith, C.A. (2002). Personal understanding and target understanding: Mapping influences on
the outcomes of learning. British Journal of Educational Psychology, 72, 321-342.
Even, R., Karsenty, R., & Friedlander, A. (2009). Mathematical creativity and giftedness in teacher professional
development. In R. Leikin, A. Berman & B. Koichu (Eds.), Creativity in Mathematics and the Education of
Gifted Students (pp. 309–324). Rotterdam, The Netherlands: Sense Publishers.
Fraenkel, J. R., Wallend, N.E., & Hyun, H. H. (2012). How to design and evaluate research in education. New
York: McGraw Hill.
Gordon, C., & Debus, R. (2002). Developing deep learning approaches and personal teaching efficacy within a
preservice teacher education context. British Journal of Educational Psychology, 72(4), 483-511.
Göktepe-Yıldız, S. ve Özdemir, A. Ş. (2018). Ortaokul öğrencilerinin matematik öğrenme yaklaşımlarının
belirlenmesi. İlkogretim Online, 17(3). 1378-1401.
Göktepe-Yıldız, S. (2019). Tasarım temelli matematik uygulamalarının farklı öğrenme yaklaşımlarına sahip
öğrencilerin uzamsal yeteneklerine ve 3 boyutlu geometrik düşünme becerilerine etkisinin incelenmesi
(Yayımlanmamış Doktora Tezi). Marmara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
Holton, D., & Gaffney, M. (1994). Teaching talented students. In J. Neyland (Eds.), Mathematics education: A
handbook for teacher, (pp. 397- 409). Wellington, New Zealand: Wellington College of Education.
Horn, C. (2002). Raising expectations of children from poverty. Gifted Education Press Quarterly, 16 (4), 2-5.
İlhan, M., Çetin, B. ve Kılıç, A. M. (2013). Matematik öğrenme yaklaşımları ölçeği’nin (MÖYÖ) geliştirilmesi:
Geçerlik ve güvenirlik çalışması, Bartın Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 2(2), 113-145.
Karasar, N. (2006). Bilimsel araştırma yöntemi. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
Kontaş, H. (2010). Learning strategies of gifted elementary students. Elementary Education Online, 9(3), 1148–
1158.
Lee, M., Johanson, R. E. & Tsai, C. (2008). Exploring Taiwanese high school students’ conceptions of and
approaches to learning science through a structural equation modeling analysis. Science Education, 92, 191-
220.
Marton, F., & Saljo, R. (1976). On qualitative differences in learning -II: Outcome as a function of the learner’s
conception of the task. British Journal of Educational Psychology, 46, 115-127.
Matic, L. J., Matic, I., & Katalenic, A. (2013). Approaches to learning mathematics in engineering study
program. Mathematics teaching for the future, 186-195.
MEB (2007). Millî Eğitim Bakanlığı Bilim ve Sanat Merkezleri Yönergesi. Tebliğler Dergisi.Ankara.
Mills, C. J. (1993). Personality, learning style and cognitive style profiles of mathematically talented students.
European Journal for High Ability, 4, 70-85.
Offir, B., Lev, Y., & Bezalel, R. (2008). Surface and deep learning processes in distance education: Synchronous
versus asynchronous systems. Computers & Education, 51, 1172–1183.
Oğuz, A., ve Karakuş, G. (2017). Öğretmen adaylarının öğrenme yaklaşımları ile kaygı düzeyleri arasındaki
ilişkinin incelenmesi, Journal of Human Sciences, 14(2), 1831-1847.
Ozan, C., Köse, E. ve Gündoğdu, K. (2012). Okul öncesi ve sınıf öğretmenliği öğrencilerinin öğrenme
yaklaşımlarının incelenmesi. Eğitim Bilimleri Araştırma Dergisi, 2(2), 75-92.
Öner, Y. İ. (2008). Ortaöğretim öğrencilerinin öğrenme yaklaşımlarını etkileyen faktörler (İstanbul örneği)
(Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Yeditepe Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.

A. S. Bulut, A. Yıldız, S. Baltacı
490
Özgür, H., ve Tosun, N. (2012). Öğretmen adaylarının derin ve yüzeysel öğrenme yaklaşımlarının çeşitli
değişkenler açısından incelenmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 12(24), 113-
125.
Özkan, G., & Sezgin-Selçuk, G. (2014). Determining the approaches of high school students to learning physics.
Necatibey Faculty of Education Electronic Journal of Science & Mathematics Education, 8(1), 101-127.
Öztaşkın, B. Ö. (2014). Sosyal bilgiler dersinde powerpoint sunum destekli öğretimin akademik başarıya ve
öğrenme yaklaşımlarına etkisi. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(17), 285-320.
Palancı, M. (2004, Eylül). Üstün yetenekli öğrencilerin ihtiyaçlarını karşılamaya yönelik gerçeklik terapisi
temelli okul rehberlik ve psikolojik danışma hizmetleri modeli. I. Türkiye Üstün Yetenekli Çocuklar
Kongresi, İstanbul.
Pourselami, A., Erfani, N., & Firoozfar, I. (2013). Mathematics anxiety, mathematics performance and gender
differences among undergraduate students. International Journal of Scientific and Research Publication,
3(7), 1- 6.
Ramsden, P. (2000). Learnig to teaching in higher education. London: Newyork Routhladge Falmer.
Ravenna, G. (2008). Factors influencing gifted students' preferences for models of teaching. University of
Southern California: ProQuest Dissertations Publishing, California.
Reid, W. A., Duvall, E. & Evans, P. (2007). Relationship between assessment results and approaches to learning
and studying in year two medical students. Medical Education, 41, 8, 754-762.
Renzulli, J.S., & Reis, S, M. (1985). The school wide enrichment model: A comprehensive plan for educational
excellence. Mansfield Center, CT: Creativ Learning Press.
Renzulli, J.S. (1999). What is thing called giftedness, and how do we develop it? A twenty-five year perspective.
Journal for the Education of Gifted, 23 (1), 3-54.
Renzulli, J. S., Rizza, M. G., & Smith, L. H. (2002). Learning styles inventory-version III: Ameasure of student
preferences for instructional techniques. Technical and administration manual. Creative Learning Press,
Mansfield.
Richardson, J. T. E. (1993). Gender differences in responses to the approaches to studying inventory. Studies in
Higher Education, 18, 3–13.
Scouller, K. (1998). The influence of assessment method on students' learning approaches: Multiple choice
question examination versus assignment essay. Higher Education, 35(4), 453-472.
Senemoğlu, N. (2011). College of education students’ approaches to learning and study skills. Education and
Science, 36(160), 65-80.
Severiens, S., & ten Dam, G. (1997). Gender and gender identity differences in learning styles. Educational
Psychology, 17, 79–93.
Sezgin-Selçuk, G., ve Ellez, M. (2002, October). Öğretmen adaylarının öğrenme yaklaşımları. V. Ulusal Fen ve
Matematik Eğitimi Kongresi’nde sunulan bildiri. Orta Doğu Teknik Üniversitesi. Ankara.
Sezgin- Selçuk, G. S., Çalışkan, S. ve Erol, M. (2007). Fizik öğretmen adaylarının öğrenme yaklaşımlarının
değerlendirilmesi. Gazi University Journal of Gazi Educational Faculty (GUJGEF), 27(2), 25-41.
Sezgin-Selçuk, G. (2010). The effects of problem-based learning on pre-service teachers’ achievement,
approaches and attitudes towards learning physics. International Journal of the Physical Sciences, 5(6), 711-
723.
Sisk, D. A. (1990). The state of gifted education: toward a bright future. Music Educators Journal, 76 (7), 35–
39.
Smith, N. S., & Miller, R. J. (2005). Learning approaches: Examination type, discipline of study, and gender.
Educational Psychology, 25(1), 43-53.
Sowell, E. J., Zeigler, A. J., Bergwell, L., & Cartwright, R. M. (1990). Identification and description of
mathematically gifted students: A review of empirical research. Gifted Child Quarterly, 34, 147-154.
Spencer, K. (2003, September). Approaches to learning and contemporary accounting education. Paper
presented at the Changing Environment Conference, Salford.
Stuart T. ve Beste, A. (2011). Farklı olduğumu biliyordum: Üstün yeteneklileri anlayabilmek. Ankara: Kök
yayıncılık.
Tinker, R. (1997). Information technologies in science and mathematics education reform in math and science
education: Issues for classroom. Columbus, OH: Eisenhower National Clearing House.
Trigwell, K., & Prosser, M. (1991). Improving the quality of student learning: the influence of learning context
and student learning on learning outcomes. Higher Education, 22, 251-266.
Tural-Dinçer, G. ve Akdeniz, A. R. (2008, August). Fizik öğretmen adaylarının mesleki algı ve kaygıları. VIII.
Ulusal Fen ve Matematik Kongresi’nde sunulan bildiri. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim
Fakültesi, Bolu.
Ünal, G. ve Ergin, Ö. (2006). Buluş yoluyla fen öğretiminin öğrencilerin akademik başarılarına, öğrenme
yaklaşımlarına ve tutumlarına etkisi. Türk Fen Eğitimi Dergisi, 3(1), 1–17.
Von Glasersfeld, E. (1996). Introduction: Aspect of constructivism. In Catherine T. Fosnot, (Ed.),
Constructivism: theory, perspectives and practice (pp. 3-7). New York: Teacher College.

Üstün Yetenekli Öğrenciler ile Üstün Yetenekli Tanısı Konulmamış Öğrencilerin Matematik Öğrenme Yaklaşımlarının Karşılaştırılması
491
Yildiz, A., Baltaci, S., Kurak, Y., & Güven, B. (2012). Examining the usage of problem-solving strategies by the
eighth grade gifted and non-gifted students. Journal of Uludag University Faculty of Education, 25(1), 123-
143.
Yıldız, Y. (2015). Müzik öğretmeni adaylarının ders çalışma yaklaşımlarının akademik beklentileri açısından
incelenmesi. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(10), 400-414.
Zakaria, E., & Nordin, N. M. (2008). The effects of mathematics anxiety on matriculation students as related to
motivation and achievement. Eurasia Journal of Mathematics, Science & Technology Education, 4(1), 27-30.
Watkins, D. (2001). Correlates of approaches to learning: A cross-cultural metaanalysis. In R.J. Stenberg, & l.
Zhang (Eds.), Perceptives on thinking, learning and cognitive styles (pp.165-195). London: Lawrence
Erlbaum Associates, Publishers.
Watkins, D. (1996). The influence of social desirability on learning process questionnaires: A neglected
possibility?. Educational Psychology, 52, 260– 263.
Watkins, D., & Mboya, M. (1997). Assessing the learning processes of black South African students. Journal of
Psychology, 131, 623–640.
Wilson, K., & Fowler, J. (2005). Assessing the impact of learning environments on students’ approaches to
learning: Comparing conventional and action learning designs. Assessment & Evaluation in Higher
Education, 30(1), 87-101.