9fb0a3b9ecab91bfdc99114100bae788siltr

Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri • Educational Sciences: Theory & Practice • 14(2) • 629-648 

© 

2014 Eğitim Danışmanlığı ve Araştırmaları İletişim Hizmetleri Tic. Ltd. Şti. 

www.edam.com.tr/kuyeb 

DOI: 10.12738/estp.2014.2.2103 

Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir 

Meta-analiz Çalışması * 

Eda GÖZÜYEŞİL a 

Niğde Üniversitesi 

Ayhan DİKİCİ b 

Niğde Üniversitesi 

Öz 

Bu araştırmada beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarılarına etkisini deneysel yöntemlerle 

ortaya koyan çalışmaların etki büyüklüklerinin birleştirilmesi amaçlanmış ve elde edilecek etki büyüklüğünün 

öğrencilerin öğrenim düzeyleri, çalışmaların yapıldığı derslerin alanı, örneklem sayıları ve çalışmaların yapıldığı 

ülkelere göre farklılık gösterip göstermediğinin meta-analiz yöntemiyle araştırılması hedeflenmiştir. Meta-analiz, 

aynı konu üzerine yapılmış birbirinden bağımsız birçok çalışmadan elde edilmiş sayısal verileri istatistiksel 

olarak birleştirme ve bu çalışmaların sonuçları hakkında genel bir yargıya varma yöntemidir. Bu bağlamda, 

alan yazın taraması sonucu 1999-2011 yılları arasında yapılmış beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik 

başarısı üzerindeki etkisini araştıran kodlama protokolüne uygun çeşitli ülkelerde İngilizce ve Türkçe dilinde 

yapılmış 31 adet çalışma (42 karşılaştırma) meta-analiz araştırmasına dâhil edilmiştir. Araştırma sonucunda, 

beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik başarısı üzerinde pozitif fakat orta düzeyde bir etkiye (d=0.640) 

sahip olduğunu ortaya konmuştur. Buna ek olarak, etki büyüklükleri öğrenim düzeyi, ders alanı, örneklem sayısına 

göre farklılaşmazken Türkiye ve ABD’de yapılan çalışmalar karşılaştırıldığında, Türkiye lehinde anlamlı bir 

farklılık olduğu sonucuna varılmıştır. 

Anahtar Kelimeler 

Akademik Başarı, Beyin Temelli Öğrenme, Meta-analiz, Nörobilim, Nörofizyolojik Öğrenme. 

Son yıllarda beynin yapısal ve fonksiyonel işleyişine 

yönelik çalışmalarda araştırmacılara fırsatlar yaratan 

elektrofizyolojik çalışmalar, nöropsikolojik testler 

ve görüntüleme tekniklerinin kullanılması (Vaid 

ve Hall, 1991; Vigliocco, Vinson, Druks, Barber 

ve Cappa, 2011; Weintraub, 2000) eğitim alanında 

büyük değişmelerle sonuçlanan önemli bilgiler 

sağlamıştır. Bütün bunlarda temel gaye, birey için 

daha nitelikli, kalıcı ve yaşanabilir bir öğrenmenin 

gerçekleştirilmesini sağlamaktır. Bu amaçla geliştirilen 

ve yaygın olarak bilinen birçok öğrenme ve 

öğretme kuramı gibi beyin temelli öğrenme de öğrenmenin 

nasıl meydana geldiği ve hangi şartlarda 

daha etkili bir öğretim yapılabileceği üzerine odaklanmaktadır. 

Beyin temelli öğrenme, öğrenmeyi 

beynin yapısı ve fonksiyonları üzerine inşa eder ve 

öğretime yönelik çıkarımlarda bulunur (Caine ve 

Caine, 2002). Yani öğrencilerin bireysel özelliklerini 

dikkate alarak; “Çevresel, duyusal, psikolojik ve 

benzeri faktörlerin öğrenme üzerindeki olumlu ve 

* Bu çalışma, Niğde Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Eğitim Bilimleri Anabilim Dalı Eğitim Programları 

ve Öğretim Bilim Dalı’nda Doç. Dr. Ayhan DİKİCİ danışmanlığında Eda GÖZÜYEŞİL tarafından hazırlanan 

yüksek lisans tezinden üretilmiştir. 

a 

b 

Sorumlu Yazar: Eda GÖZÜYEŞİL Eğitim Programları ve Öğretim alanında doktora öğrencisidir. Niğde Üniversitesi 

Yabancı Diller Yüksekokulu’nda İngilizce okutmanı olarak görev yapmaktadır. Çalışma alanları 

arasında yabancı dil öğretimi, beyin temelli öğrenme ve meta-analiz yer almaktadır. İletişim: Niğde Üniversitesi, 

Yabancı Diller Yüksekokulu, 51200 Niğde. Elektronik posta: edagozuyesil@gmail.com 

Dr. Ayhan DİKİCİ Eğitim Programları ve Öğretim alanında doçenttir. İletişim: Niğde Üniversitesi, Eğitim 

Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü, Eğitim Programları ve Öğretim ABD, 51200 Niğde. Elektronik posta: 

adikici@nigde.edu.tr

KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ 

olumsuz etkileri nelerdir” “Bunlar öğrenme ortamına 

nasıl organize edilebilir” gibi konularda eğitimcilere 

destek sağlamaktadır. 

Öğrenmede beyin ve fonksiyonları çok önemlidir. 

Bu yaklaşımda yer alan beyin temelli öğrenme ilkeleri 

beynin yapısı ve çalışmasıyla ilişkilendirilmiştir. 

Beyin temelli öğrenme beynin nasıl çalıştığını en iyi 

şekilde bilerek, maksimum öğrenmenin gerçekleşme 

yollarını keşfederek yapılan öğrenmeyi savunur 

(Carolyn, 1997). Bu yaklaşım, öğrenmeyi beyin ve 

beynin çalışma şekli ile ilişkilendirir ve beynin özelliklerinin 

ve çalışma performansının artırılmasının 

öğrenme üzerindeki olumlu etkilerinden bahseder. 

Bu nedenle temel olarak beyin gelişimiyle ilgilenir. 

Beyin ve sinir sistemi ile bilişsel davranışlarımız 

arasındaki ilişkiyi inceleyen nörobilim sayesinde 

ve özellikle MRI, PET ve MEG tarayıcılarının gelişmesiyle 

hız kazanan araştırmalarla, beyin temelli 

öğrenme yaklaşımı desteklenmektedir (Hansen 

ve Monk, 2002). Günümüzde bu yeni teknolojiler 

kullanılarak testler yürütülmekte, beyni çalışan bir 

kişinin beynindeki nöronların durumunu renkli 

olarak pozitron emisyonu tomografisi ve Nükleer 

Magnetik Rezonans Resimleyicisi (NMRI) gibi 

sistemlerle görüntülenebilmekte, böylece bellek, 

duygu, dikkat, örüntüleme gibi birçok değişken ve 

bunların öğrenmeye etkisi irdelenmektedir (Soylu, 

2004; Taşçıoğlu, 1994; Thomas, 2001; Weiss, 2000). 

Dünyada ve ülkemizde yürütülen bu çalışmalar 

bize ilginç veriler sağlamaktadır. Örneğin görüntüleme 

teknikleri ile incelenen hücre kümelerinin sanıldığı 

gibi düzenli bir yapı sergilemediği ya da bir 

kişideki dil ile ilgili bölgenin konumunun diğer bir 

kişi ile uyuşmadığı görülmektedir (Ergenç, 1994). 

Beyin temelli öğrenmenin teorik temelleri olarak 

tanımlanan ve nörolojik olarak destek bulan bu ilkeler 

Caine ve Caine tarafından aşağıdaki gibi sıralanmaktadır 

(1990; 2002): 

1- Beyin paralel bir işlemcidir. 

2- Öğrenme tüm fizyolojiyle ilgilidir. 

3- Anlam arayışı içseldir. 

4- Anlam arayışı, örüntüleme (patterning) yoluyla 

olur. 

5- Örüntülemede duygular önemli bir yer tutar. 

6- Beyin, parçaları ve bütünü aynı anda algılar. 

7- Öğrenme, hem odaklanmış dikkati hem de 

çevresel algıyı içerir. 

8- Öğrenme her zaman bilinçli ve bilinçsiz süreçleri 

içerir. 

9- İki farklı tür belleğimiz vardır: Uzamsal bellek 

sistemi ve mekanik öğrenme için bir sistemler 

dizisi. 

10- Olgu ve beceriler doğal uzamsal bellekte yapılandırıldığı 

zaman beyin daha iyi anlar ve 

hatırlarız. 

11- Öğrenme zihni zorlayan (challenging) etkinliklerle 

artar, tehditle engellenir. 

12- Her beyin kendine özgüdür. 

Caine ve Caine’e (2002) göre beyin araştırmaları, 

beyin temelli öğrenmenin asıl amaçlarından olan 

anlamlı öğrenme için karmaşık ve somut deneyimlerin 

can alıcı bir öneme sahip olduğunu gösterir. 

Beyin temelli öğrenmede asıl olan anlamlı öğrenmedir. 

Bu yaklaşıma göre, yüzeysel yani ezbere 

dayalı öğretim, her ne kadar eğitimin ayrılmaz bir 

parçası olarak kabul edilse bile, sonuç olarak kesinlikle 

amaçlanamaz. Anlamlı öğrenmenin sağlanması 

için ise haritalama (mapping) gereklidir. 

Haritalama, öğrenme sırasında nöronlar arasında 

meydana gelen örümcek ağını andıran bir yapının 

oluşması sürecidir. Öğrenilen yeni bilgi ile eski bilgiler 

arasında bağlantı kurulması ve yeni bilgilerin 

var olan bu ağ içerisinde yerini almasının sağlanması 

anlamına gelir (Keleş ve Çepni, 2006). Haritalama 

sırasında öğrencinin tehdit ortamı olarak 

adlandırabileceğimiz, öğrenciyi sıkıntıya sokan, 

çöküş (downshifting) durumundan uzak bulunması 

gerekir (Caine ve Caine, 2002). Çöküş durumu 

stres ve korku ortamlarında beynin yönlendirmesi 

sonucu öğrencinin kendini güvene almak için ezber 

yapmasıyla neticelenir (Keleş ve Çepni, 2006). Böyle 

bir durumda ise anlamlı öğrenmeden bahsetmek 

mümkün olmaz. 

Beyin temelli öğrenme kuramı, sadece bilişsel psikolojiye 

ya da sadece davranışçı psikolojiye dayandırılamaz. 

Çünkü beyin temelli öğrenme kuramına 

göre; öğrenme, her iki psikoloji kuramının bir sentezidir. 

Psikomotor davranışları sergileyen bir öğrenci 

bilişsel olarak da zihnini işletebilir. Buradan 

da beynin birden fazla işlevi aynı anda gerçekleştirebildiğini 

söyleyebiliriz. Beyin temelli öğrenmenin 

öğeleri olan rahatlatılmış uyanıklık (relaxed 

alertness), derinlemesine daldırma (orchestrated 

immersion) ve aktif süreçleme (active processing) 

öğrenmenin anlamlı ve kalıcı olmasını sağlayan etmenlerdir 

(Hasra, 2007, s. 40). Bu öğeleri Caine ve 

Caine (1990) aşağıdaki şekilde açıklamıştır: 

Rahatlatılmış Uyanıklık (Relaxed Alertness): 

Rahatlatılmış uyanıklık, öğrenme için optimal duygusal 

ve sosyal iklimi yaratmak demektir. Öğrenme 

için meydan okuyan ancak tehditkâr olmayan ve 

630

GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / Beyin Temelli Öğrenmenin Akademik Başarıya Etkisi: Bir Meta-analiz Çalışması 

karmaşık sosyal etkileşimlerle beraber olan çevre 

sağlanmalıdır (Gülpınar, 2005). İnsan, bir şeye 

ilgi duyduğunda açılır, bir tehdit altında olunca da 

kapanır. Rahat ve açık olan beyin ise daha kolay 

öğrenmektedir. Elde edilen bulgular, bazı öğrenmelerin 

rahat bir ortamda olumlu yönde etkilendiği, 

tehdit ve yorgunluk algılandığında ise bastırıldığını 

ortaya çıkarmıştır (Combs ve Suygg, 1959’dan akt., 

Caine, Caine ve Crowel, 1999). 

Derinlemesine Daldırma (Orchestrated Immersion): 

Bireylerin karşı karşıya kaldığı içeriğe yoğunlaşmasıdır. 

Bütünlük ve birbirine bağlantılılık 

kaçınılmaz hâle geldiğinde bireyler içeriği keşfetmek 

için bellek sistemlerini kullanmak zorunda kalacaklardır 

(Caine ve Caine, 2002). Zengin öğrenme 

ortamları ile gerekli koşullar sağlanıp gerçekçi 

deneyimlerle bireyin anlamlı bağlantılar kurarak, 

yaşantılarının anlam ifade etmesi için gerekli zamanı 

ve fırsatları vermek amaçlanır (Gülpınar, 2005). 

Aktif Süreçleme (Active Processing): Beynin doğal 

kapasitesinde yoğunlaşma, onu arttırma ve ondan 

faydalanma sürecidir. Öğrenmeyi pekiştirmek 

için optimal yolları yaratmaktır (Gülpınar, 2005). 

Öğrenen bir beyin aktif süreçleme içerisindedir. 

Örneğin yaşantıyı anlamlandırmak için, bellek sistemi 

doğal olarak önceden oluşturulmuş haritalar 

ile uyuşmayan yeni nesnelere doğal olarak tepki 

gösterir. Böylece beyin hazırda bilinen şeylere karşı 

olan yaşantıları sürekli olarak test eder (Duman, 

2007). Aktif süreçleme aşamasında, soru sorma ve 

üst düzey düşünme etkinlikleri yoluyla, öğrencilerin 

bilgiyi bütünleştirme ve içselleştirme sorumluluğu 

almaları sağlanır (Caine ve Caine, 1990). 

Beyin temelli öğrenme konusunda çok sayıda kitap 

ve makalesi bulunan eğitimciler Caine ve Caine 

(1990), beyin temelli öğrenmenin temel ilkelerini 

ortaya koymuşlardır. Bir eğitim danışmanı olan 

Wolfe (2001), beyin araştırmaları ve sınıf uygulamaları 

konusunda çalışmalar yapmıştır. Beyin temelli 

öğrenme, beyin uyumlu stratejiler ve süper 

öğrenme gibi konularda yoğun olarak çalışan Jensen 

(1998), yayınlarında beyin araştırmalarını göz 

önünde bulundurarak sınıf içinde uygulanabilecek 

faydalı strateji ve teknikler sunmaktadır. Biyoloji 

öğretmeni olan Nunly (2002), müfredat geliştirme 

çalışma1arı ve Utah Üniversitesi’nde beyin temelli 

öğrenme araştırmaları yapmaktadır. Ancak beyin 

temelli öğrenmenin akademik başarıya olan etkililiğini 

geniş çerçevede ortaya çıkarmak için hem 

ülkemizde hem de yurt dışında yapılmış bir metaanaliz 

çalışmasına rastlanamamıştır. 

Öğrenme ve öğretme ile ilgili olarak beyin üzerinde 

yapılan araştırmaların daha kat edeceği çok 

uzun bir yol gözükmektedir. Bilginin beyinde nasıl 

düzenlendiği, nasıl yapılandığı, nasıl muhafaza 

edildiği ve nasıl kullanıldığı bilimsel olarak tam 

belirlendiği zaman, öğrenme ve öğretme ile ilgili 

köklü değişiklikler olacağı açıktır (Soylu, 2004, s. 

175). Ancak günümüzde de beyin ve öğrenme ile 

ilgili oldukça kapsamlı ve derinlemesine çalışmaların 

devam etmekte olduğu görülmektedir. Yapılan 

çalışmalardan oluşan bilgi birikimini etkin olarak 

kullanmak, yorumlamak ve yeni çalışmalara yol 

açmak için daha geniş ve detaylı bir araştırmaya 

ihtiyaç duyulmaktadır (Demirel, 2005). Uygun 

yöntemlere göre planlanan ve düzenlenen geniş 

bir araştırma deseniyle başka araştırmalara gerek 

kalmadan sonuca ulaşılabilir. Meta-analiz yöntemi 

bu amaçla karşımıza çıkmaktadır. Meta-analizin 

amacı gerçekleri ortaya koyabilmek için farklı yer 

ve zamanlarda yapılan küçük ölçekli bireysel çalışmalardan 

elde edilen sonuçları birleştirmektir. Bu 

sayede örneklem sayısı genişleyecek ve farklı çalışmalardan 

niceliksel olarak doğruya ulaşılabilecektir 

(Yıldız, 2002). 

Bu çalışma, son yıllarda ülkemizde popülerliği gittikçe 

artan beyin temelli öğrenme ile ilgili alanyazını 

gözden geçirmek için planlanmıştır. Bireysel 

araştırmalardan elde edilen veriler ve bulguların 

meta-analiz yöntemiyle birleştirilmesi bu araştırmanın 

temelini oluşturmuştur. Bu sayede beyin 

temelli öğrenme ile işlenen derslerdeki akademik 

başarının etki büyüklüğüne ulaşarak büyük resim 

ortaya çıkarılarak, tartışma imkânı yaratılabilir. 

Beyin temelli öğrenmenin akademik başarı üzerindeki 

etkisini geniş kapsamlı ortaya çıkarmak amacıyla, 

ülkemizde ve dünyada gerçekleştirilmiş araştırmalar 

doğrultusunda bir meta-analitik etki analizine 

ihtiyaç vardır. Bu noktadan hareketle, beyin 

temelli öğrenme ile işlenen derslerdeki akademik 

başarının etki büyüklüğüne ulaşmak araştırmamızın 

temel amacını oluşturmaktadır. Beyin temelli 

öğrenmenin etkisini incelemek amacıyla 31 adet 

çalışma (42 karşılaştırma) ele alınmış ve araştırma 

kapsamında şu sorulara cevap aranmıştır: 

i. Beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik 

başarıları üzerindeki etkisi nedir 

ii. Çalışmaların gerçekleştiği ders alanları (sayısal, 

sözel, eşit ağırlık, yabancı dil, yetenek) bakımından 

incelendiğinde, beyin temelli öğrenmenin etki büyüklükleri 

arasında anlamlı bir fark var mıdır 

iii. Öğrencilerin öğrenim seviyeleri (ilköğretim, 

lise, lisans, yetişkin) açısından, beyin temelli öğrenmenin 

etki büyüklükleri arasında anlamlı bir fark 

var mıdır 

631


iv. Çalışmaların örneklem büyüklükleri (küçük, 

orta, büyük) incelendiğinde, beyin temelli öğrenmenin 

etki büyüklükleri arasında anlamlı bir fark 

var mıdır 

v. Çalışmaların gerçekleştiği ülkeler incelendiğinde, 

beyin temelli öğrenmenin etki büyüklükleri arasında 

anlamlı bir fark var mıdır 

Yöntem 

Dâhil Edilme Kriterleri, Alanyazın Tarama ve 

Kodlama Yöntemi 

Beyin temelli öğrenmenin akademik başarı üzerindeki 

etkisini tespit etmek amacıyla, 1999-2011 

yılları arasında beyin temelli öğrenme ile ilgili yapılmış 

nicel çalışmalar araştırma kapsamında incelenmiştir. 

Alanyazın tarama sürecinde beyin temelli 

öğrenmenin akademik başarı üzerindeki etkisini 

belirlemeye yönelik en erken tarihli çalışmanın 1999 

yılında yapıldığı görülmüştür. Bu nedenle 1999 yılı 

ile bu araştırmanın yapıldığı yıl olan 2011 yılları arası 

kodlama kriterlerine uygun çalışmalar meta-analize 

dâhil edilmiştir. Alanyazın tarama, dâhil edilme 

süreci Şekil 1’de detaylı olarak sunulmuştur. Beyin 

temelli öğrenme hakkında; yayımlanmış ve yayımlanmamış 

tüm doktora tezlerinden, yüksek lisans 

tezlerinden, hakemli ve hakemsiz dergilerde yayımlanmış 

makalelerden, YÖK’e ait tez kataloğundan, 

Türkiye’deki üniversite kütüphanelerinin elektronik 

kataloglarından, konferans sunumlarından, Eric, 

Ebsco, Proquest Digital Dissertations gibi birçok 

uluslararası veri tabanlarından yararlanılmıştır. Veri 

toplamak amacıyla öncelikle internet ortamında 

“beyin temelli öğrenme,” “brain-based learning”, 

“brain compatible instruction”, “brain-based strategies”, 

“brain compatible classrooms” anahtar sözcükleri 

kullanılarak yayınlar taranmıştır. 

Açık ve detaylı bir kodlama formu geliştirilmiştir. 

Çalışmaların kodlandığı bu form üç bölümden 

oluşmaktadır. Birinci bölüm “çalışma kimliği”dir. 

Bu bölüm çalışmanın kimliğini tespit etmek amacıyla 

çalışmanın kimlik numarası, çalışmanın adı, 

yazar veya yazarların adı, çalışmanın yapıldığı yıl 

ve ülke, çalışmanın basım şekli gibi bilgileri içermektedir. 

İkinci bölüm “çalışma içeriği”dir. Bu bölümde 

beyin temelli öğrenmenin uygulandığı ders 

ve öğrenim düzeyi, deneyin süresi gibi bilgilere yer 

verilmiştir. Üçüncü bölüm “çalışma verileri”dir. Bu 

bölümde çalışmalarda deney ve kontrol gruplarından 

elde edilen örneklem büyüklüğü, ortalamaları 

ve standart sapma değerleri hakkındaki bilgiler belirlenmiştir. 

Meta-analiz araştırmalarına deneysel/yarı deneysel 

çalışmaların (Glass, McGaw ve Smith, 1981; Hunter 

ve Schmidt, 1990) seçilebileceği dikkate alınarak, 

çalışmaların bir kısmı deneysel araştırmalar olmadığından, 

etki büyüklüğü hesaplaması için gereken 

verilerin yetersizliğinden ya da beyin temelli öğrenmenin 

akademik başarı üzerindeki etkililiğini incelemediğinden 

bu araştırmadan çıkarılmıştır. Konu 

ile ilgili olarak 345 adet yüksek lisans ve doktora 

tezi, 108 adet makale ve bildiri tespit edilmiş; bu 

çalışmalardan sadece kontrol gruplu deneysel çalışmalar 

meta-analize dâhil edilmiştir. Bazı çalışmalar 

hem yüksek lisans/doktora tezi hem de bildiri 

olarak sunulduğundan bunlardan daha çok tezler 

dikkate alınarak analize dâhil edilip kodlanmıştır. 

Taranan bazı deneysel çalışmalar meta-analiz için 

gerekli sayısal verileri içermediğinden bu araştırmanın 

dışında bırakılmıştır. Sonuç olarak çalışmanın 

örneklemini yayımlanmış ve yayımlanmamış 

31 araştırma (42 karşılaştırma) oluşturmuştur. 

Değişkenler 

Meta-analize dâhil edilen çalışmalarda kullanılan, 

beyin temelli öğrenmenin etkililiği ile ilgili etki 

büyüklükleri bağımlı değişkenler olacaktır. Etki büyüklükleri 

her çalışmayla ilgili değişik ölçme araçları 

için standartlaştırılmış değerlerdir (Tarım, 2003). 

Çalışma karakteristikleri (bağımsız değişkenler) ve 

etki büyüklükleri arasındaki ilişkileri değerlendirmek 

için bağımsız değişken olarak deneye katılan 

öğrencilerin öğrenim düzeyleri, deneyin yapıldığı 

derslerin alanı, çalışmalardaki örneklem sayıları, 

çalışmaların yapıldığı ülkeler forma kodlanmış ve 

veri analizinde açıklayıcı değişkenler olarak kullanılmıştır. 

Meta-analiz Süreci ve Değerlendiriciler Arası 

Güvenirlik 

Bir meta-analiz çalışmasında analize dâhil edilecek 

çalışmalar nitelik açısından incelenir ve elde edilen 

verilerle etki değerleri hesaplanır. Bu bulgularla uygun 

model seçilerek heterojenlik testi yapılır. Heterojenliğin 

kaynağını belirlemek için alt grup analizine 

geçilir. Buna moderatör analizi de denilir. Bu 

çalışmada istatistiksel analizin yapılmasında Comprehensive 

Meta Analysis (CMA) İstatistik Programı 

ve MetaWin programlarından yararlanılmıştır. Verilerin 

analizinde, İşlem Etkisi (Study Effect) Metaanalizi 

yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemde temel 

amaç, d=(Xe-Xc)/SD formülü ile gösterilen, deneysel 

çalışmalardaki kontrol ve deney gruplarının ortalamaları 

arasındaki farkları hesaplamaktır (Hunter 

632


Şekil 1. 

Alanyazın Tarama ve Ulaşılan Çalışmaların Meta-analize Dâhil Edilme Sürecini Gösteren Akış Diyagramı 

ve Schmidt, 2004). Bu çalışmada etki büyüklüğü hesaplamasında 

“Hedges’ d” kullanılmıştır. Etki büyüklüğü 

“d”, işlemler arası farkın iki grubun birleştirilmiş 

standart sapması ile bölünmesidir (Cooper, 1989). 

İstatistiksel analizlerin önemlilik düzeyi olarak .05 

önemlilik düzeyi seçilmiştir. 

Çalışmalar arasında gerçek heterojenliğin olup olmadığını 

değerlendirmek için en basit ve en yaygın 

yaklaşım olan Cochran tarafından önerilen (k-1) 

serbestlik dereceli Ki-Kare heterojenlik testi (Q istatistiği) 

kullanılmıştır. Heterojenlik testi tüm çalışmaların 

aynı etkiyi değerlendirdiği sıfır hipotezini test 

eder (Higgins, Thompson, Deeks ve Altman, 2003). 

Farklı etki büyüklüklerinin meta-analizle bir araya 

getirilmesinde; kullanılacak meta-analiz modeli 

önemlidir. Bu noktada iki türlü meta-analiz modelinden 

bahsetmek mümkündür. Bunlardan birincisi 

sabit etki modeli, ikincisi ise rastgele etki modelidir. 

Sabit etki modeli, meta analize dâhil edilen 

çalışmalarda evren etki büyüklüklerin değişmediği 

varsayımına sahiptir. Bu nedenle, tüm çalışmalara 

ait evren etki büyüklükleri standart sapması sıfıra 

eşittir. Rastgele etki modelinde ise, evren etki büyüklüklerinin 

çalışmadan çalışmaya değiştiği varsayılır. 

Dolayısıyla tüm çalışmalara ait evren etki büyüklükleri 

standart sapması sıfırdan farklıdır (Ellis, 

2010). Bu ifadeler Şekil 2’deki gibi özetlenebilir. 

633


Şekil 2. 

Sabit ve Rastgele Etki Modelleri (Ellis, 2010) 

Meta-analiz sırasında hangi modelin seçileceğine 

karar verilirken etki büyüklüklerinin homojen 

dağılıp dağılmadığı test edilebilir. Bu test sonucuna 

göre, eğer etki büyüklükleri homojen dağılım 

gösteriyorsa, sabit etki modelinin kullanılabileceği 

söylenir. Etki büyüklükleri homojen dağılım göstermiyorsa 

rastgele etki modeli kullanılmalıdır (Ellis, 

2010). 

Kodlama formunun güvenirlik hesaplaması için, 

incelenen makalelerin yaklaşık %25’i (n=7) yansız 

atama yolu ile seçilmiş, iyi düzeyde İngilizce bilen, 

bağımsız ikinci bir okuyucu tarafından okunarak 

makale değerlendirme formuna işlenmiştir. Ardından 

ilk okuyucu ile ikinci okuyucunun formları 

karşılaştırılmıştır. Değerlendiriciler Arası Güvenirlik 

(DAG) hesaplaması [görüş birliği / (görüş birliği 

+ görüş ayrılığı) x 100] formülü (Miles ve Huberman, 

1994) kullanılarak gerçekleştirilmiş ve güvenirlik 

%100 olarak belirlenmiştir. 

Bulgular 

Çalışma Karakteristikleri 

Beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik 

başarısı üzerindeki etkililiğinin araştırıldığı bu 

çalışmada, elde edilen 31 araştırmadan (42 karşılaştırma) 

örneklem sayısı, standart sapmaları ve 

aritmetik ortalamaları kullanılarak çalışmalara ait 

genel karakteristikler ve etki büyüklükleri belirlenmiştir. 

Araştırmaya dâhil edilen çalışmalardan 

Erland’a (1999) ait olan uzamsal çalışmadaki örneklem 

gruplarının sadece anlık son-test (immediate 

post-test) sonuçları karşılaştırmaya dâhil edilmiştir. 

Deney grubunda 1473, kontrol grubunda 1721 olmak 

üzere toplam 3194 kişi üzerinde yapılan çalışmalardan 

elde edilen verilere ulaşılmıştır. Araştırmaya 

dâhil edilen çalışmaların yapıldığı ülkelerin 

frekansına, yayın türüne göre frekansına, yapıldığı 

derslerin alanına göre frekansına, çalışmaların örneklem 

eğitim düzeyine göre frekansına ait bilgiler 

Tablo 1’de gösterilmiştir. 

Tablo 1. 

Çalışmaların Değişkenlere Göre Frekans ve Yüzde Değerleri 

Değişken Frekans Yüzde (%) 

Yayın Türü Yüksek Lisans Tezi 13 41.94 

Doktora Tezi 8 25.81 

Makale 7 22.58 

Teknik Rapor 1 3.23 

Konferans Belgesi 2 6.45 

Ülke Türkiye 19 61.29 

Eğitim 

Düzeyi 

Amerika Birleşik 

Devletleri 

9 29.03 

Tayvan 1 3.23 

Pakistan 1 3.23 

Malezya 1 3.23 

İlköğretim 

18 58.07 

Lise 7 22.58 

Lisans 4 12.90 

Yetişkin 2 6.45 

Ders Alanı Sayısal 18 42.86 

Sözel 10 23.81 

Eşit Ağırlık 2 4.76 

Yabancı Dil 10 23.81 

Yetenek 2 4.76 

Araştırmaya dâhil edilen çalışmaların büyük çoğunluğunu 

yüksek lisans tezleri (%41,94) ve doktora tez- 

634


leri (%25,80) oluşturmaktadır. Belirlenen ölçütlere 

uygun olan çalışmaların ülkelere göre dağılımına 

bakıldığında Türkiye 19 çalışmayla, Amerika Birleşik 

Devletleri 9 çalışma ile araştırmaya katkı sağlamaktadır. 

Ayrıca araştırmaya Tayvan, Pakistan ve 

Malezya’dan da birer çalışmanın dâhil olduğu Tablo 

1’de görülmektedir. Çalışmaların eğitim düzeyine 

ait frekans ve yüzde verilerine bakıldığında en çok 

ilköğretim öğrencilerinin (%58,07) örneklem olarak 

seçildiği görülmektedir. Bir çalışmada birden fazla 

ders alanına ait deneysel çalışmalar olduğu için ders 

alanına ait yüzde ve frekans hesaplaması 42 karşılaştırma 

esas alınarak yapılmıştır. Sayısal dersler matematik, 

biyoloji ve fizik gibi derslerdir. Sözel dersler 

sosyal bilgiler, Türkçe veya ana dil gibi derslerdir. Eşit 

ağırlık ders alanı sayısal ve sözel derslerin bir arada 

test edildiği (matematik ve okuma gibi) çalışmaları 

ifade etmektedir. Yetenek dersleri ise beden eğitimi 

ve müzik gibi derslerdir. Çalışmaların yapıldığı derslerin 

alanına bakıldığında en fazla çalışmanın gerçekleştirildiği 

alanın 18 çalışma ile (%42,86) sayısal 

dersler olduğu görülmektedir. 

Araştırmaya Dâhil Olan Çalışmaların Etki Büyüklüğü 

Analizinin Birleştirilmemiş Bulguları 

Araştırmaya dâhil olan çalışmalar standart hata ve 

varyans değerleriyle birlikte etki büyüklüğü ortak 

metriğinde birleştirilmiştir. Şekil 3 meta-analize 

dâhil edilmiş çalışmaların her birinin ayrı ayrı güven 

aralığını, etki büyüklüğünü ve toplam etki büyüklüğü 

üzerindeki ağırlığını göstermek amacıyla 

oluşturulmuştur. 

Meta-analize alınmış çalışmaların birleştirilmemiş 

etki büyüklüklerinin incelenmesi için meta-analiz 

diyagramı (forest plot) oluşturulmuştur. Meta-analiz 

diyagramında çalışmaların etki büyüklükleri siyah 

karelerle gösterilmekte ve her karenin içinden 

geçen yatay çizgiler o çalışmaya ait güven aralığını 

göstermektedir. Yatay çizgi ne kadar uzunsa güven 

aralığı da o kadar geniştir. Oklar grafiğe sığmayan 

güven aralığını göstermektedir. Ağırlık (%) çalışmanın 

ağırlığını yani meta-analiz sonucu üzerindeki 

etkisini göstermektedir. Yüzde ne kadar yüksekse çalışma 

toplam meta-analiz sonucu üzerinde o kadar 

etkilidir. Bir çalışmanın ağırlığı o çalışmanın örneklem 

büyüklüğü ve çalışma sonucunun doğruluğu ile 

belirlenir. Grafiğin en son satırında yer alan baklava 

biçimli şekil, meta-analizin toplam sonucunu göstermektedir. 

Şeklin ortası ortalama etkiyi, şeklin genişliği 

ortalama güven aralığını göstermektedir. Eğer 

bu şekil “etki yok” çizgisini yani 0 çizgisini geçmezse 

deney ve kontrol grubu arasında hesaplanan fark istatistiksel 

olarak anlamlı düşünülebilir (Ried, 2006). 

Şekil 3’te gösterilen diyagrama (forest plot) göre, en 

geniş güven aralığına sahip çalışma İnci (2010) iken 

en küçük güven aralığına sahip çalışmalar Pennigton 

(2010) ve Tremarche, Robinson ve Graham’a 

(2007) ait çalışmalar olarak görülmektedir. Çalışmaların 

ağırlıklarına bakıldığında, İnci (2010) ve 

Griffee’ye (2007) ait çalışmalar hariç diğer çalışmaların 

toplam etki büyüklüğü üzerinde yaklaşık 

eşit ağırlığa sahip oldukları görülmektedir. Metaanalize 

dâhil edilen çalışmaların 35’inin pozitif etki 

büyüklüğüne sahip olduğu göstermektedir. Etki 

büyüklüğü değerlerinin pozitif çıkması bu boyutlardaki 

performansın, etki büyüklüğü derecesince 

deney grubu lehine olduğunu gösterir. Eğer etki 

büyüklüğü değeri negatif çıkarsa incelenen boyutta 

performansın, etki büyüklüğü derecesince kontrol 

grubu lehine olduğunu gösterir (Wolf, 1986, 

s. 26). Bu sonuçla birlikte 42 çalışmanın 35’i yani 

%83,34’lük bölümü beyin temelli öğrenmenin etkililiğinin 

pozitif yönde olduğunu göstermektedir. 

Tablo 2. 

Çalışmaların Etki Büyüklüğünün Cohen’in Sınıflandırmasına 

Ait Frekans ve Yüzde Tablosu 

Etki Büyüklüğü Düzeyi Frekans Yüzde (%) 

Küçük 

Orta 

Geniş 

9 

18 

15 

21,43 

42,86 

35,71 

Tablo 2’de çalışmaların etki büyüklükleri Cohen, 

Welkowitz ve Ewen (2000) tarafından yapılan sınıflandırmaya 

göre incelendiğinde 18 çalışmanın 

(%42,86) orta ölçekte etki büyüklüğüne sahip olduğu 

görülmektedir. 

Tablo 3. 

Çalışmaların Etki Büyüklüğünün Thalheimer ve Cook’un Sınıflandırmasına 

Ait Frekans ve Yüzde Tablosu 

Etki Büyüklüğü Düzeyi Frekans Yüzde (%) 

Önemsiz 

Küçük 

Orta 

Geniş 

Çok Geniş 

Muazzam 

8 

8 

9 

7 

4 

6 

19,04 

19,04 

21,43 

16,67 

9,53 

14,29 

Thalheimer ve Cook’un (2002) geliştirmiş olduğu 

etki büyüklüğü aralığına göre daha ayrıntılı bir sınıflandırılma 

yapıldığında en yüksek frekansın 9 

çalışma ile (%21,43) orta ölçekte etki büyüklüğü 

olduğu Tablo 3’te görülmektedir. 

Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Etki 

Modellerine Göre İncelenmesi 

Sabit etki modeline göre yapılan analizler sonucunda 

(Tablo 4), standart hata 0.037, %95’lik güven ara- 

635


Şekil 3. 

Çalışmaların Etki Yönünü Gösteren Meta-analiz Diyagramı (Forest Plot) 

lığının üst sınırı 0.560 ve alt sınırı 0.414 ile ortalama 

etki büyüklüğü 0.487 olarak beyin temelli öğrenmenin 

lehine akademik başarının geleneksel öğretim 

yönteminden daha iyi olduğu hesaplanmıştır. Hesaplanan 

bu etki büyüklüğü gerek Thalheimer ve 

Cook (2002), gerekse Cohen ve arkadaşları (2000) 

tarafından yapılan sınıflandırmalara göre orta (medium) 

olarak kabul edilmiştir. İstatistiksel anlamlılık 

amacıyla gerçekleştirilen z-testi hesaplamaları 

sonunda z= 13.030 bulunmuştur. Buna göre ulaşılan 

sonuç p=0.000 ile analizin istatistiksel anlamlılığa 

sahip olduğu söylenebilir. Homojenlik testi sonu- 

Tablo 4. 

Sabit Etki Modeline Göre Ortalama Etki Büyüklüğü ve Homojenlik Değerleri 

Model Türü 

Sabit Etki 

Rastgele Etkiler 

Ortalama 

Etki Büyüklüğü 

ES 0.487 

ES 0.640 

Serbestlik 

Derecesi 

41 

41 

Toplam Heterojenlik 

Değeri Q 

333.166 

70.216 

Ki-Kare Tablo 

Değeri (0.05) 

56.942 

56.942 

95% Güven Aralığı 

Alt Üst 

0.414 0.560 

0.419 0.861 

636


Tablo 5. 

Meta-analize Dâhil Edilen Çalışmaların Etki Modellerine Göre Homojen Dağılım Değeri, Ortalama Etki Büyüklüğü ve Güven Aralıkları 

Tablosu 

Model Türü N Z Q ES 95% Güven Aralığı Alt Üst 

Sabit Etki 42 13.030 333.166 0.487 0.414 0.560 

Rastgele Etkiler 42 5.871 70.216 0.640 0.419 0.861 

cunda Q istatistiksel değeri 333.166 olarak hesaplanmıştır. 

χ 2 tablosundan %95 anlamlılık düzeyinde, 

41 serbestlik derecesi değeri 56.942 bulunmuştur 

(Kmietowicz ve Yannoulis, 1988). Q istatistiksel 

değeri 333.166 ile kırk bir serbestlik derecesindeki 

ki-kare dağılımının kritik değerini (χ 2 (0.95) =56.942) 

aştığı gözlenmiştir. Bu değerler ışığında, çalışmaların 

etki büyüklükleri dağılımlarının, sabit etki modeline 

göre heterojen özellikte olduğu belirlenmiştir. 

Q istatistik değeri sonucunda çalışmaların heterojen 

özellikte olması, etki büyüklükleri değişiminin örneklem 

hatasından dolayı oluşan bir değişimden 

bekleneceğinden büyük olduğu anlamına gelmektedir 

(Özcan, 2008). Sabit etki modeli yani ayrı çalışmalardaki 

bulgulardan tahmin edilebilen altta yatan 

bir tek gerçek etkinin var olduğu varsayımı savunulamaz 

olur (Akgöz, Ercan ve Kan, 2004). Bu nedenle 

rastgele etkiler modeline uygun analizler yapılarak, 

örneklemin heterojen olmasından kaynaklanan 

yanılsamalar ortadan kaldırılabilir (Demirel, 2005; 

Yıldız, 2002). Bu noktadan hareketle, beyin temelli 

öğrenmenin etkililiği rastgele etkiler modeline göre 

de karşılaştırılmıştır. 

Rastgele etkiler modeline göre yapılan analizler 

sonucunda; standart hata 0.110; %95’lik güven 

aralığının üst sınırı 0.861 ve alt sınırı 0.419 ile ortalama 

etki büyüklüğü 0.649 olarak beyin temelli 

öğrenme lehine akademik başarının geleneksel öğretim 

yönteminden daha iyi olduğu hesaplanmıştır. 

Bulunan etki büyüklüğüne bakıldığında bu değer 

gerek Thalheimer ve Cook (2002), gerekse Cohen 

ve arkadaşları (2000) tarafından yapılan sınıflandırmalara 

göre orta (medium) olarak kabul edilmiştir. 

İstatistiksel anlamlılık amacıyla gerçekleştirilen 

z- testi hesaplamaları sonunda z= 5.871 bulunmuştur. 

Buna göre ulaşılan sonuç p=0.000 ile analizin 

istatistiksel anlamlılığa sahip olduğu söylenebilir. 

Homojenlik testi sonucunda Q istatistiksel değeri 

70.216 olarak hesaplanmıştır. χ 2 tablosundan %95 

anlamlılık düzeyinde, 41 serbestlik derecesi değeri 

56.942 bulunmuştur (Kmietowicz ve Yannoulis, 

1988). Q istatistiksel değeri 70.216 ile 41 serbestlik 

derecesindeki ki-kare dağılımının kritik değerini 

(χ 2 =56.942) aştığı görülmüştür. 

(0.95) 

Tablo 5’te meta-analize dâhil edilen 42 çalışmanın 

etki modellerine göre ortalama etki büyüklükleri 

sunulmuştur. Beyin temelli öğrenmenin akademik 

başarıya etkisi sabit etki modelinde 0.487 değerini 

alarak akademik başarının beyin temelli öğrenme 

lehine olduğu görülmektedir; rastgele etkiler modelinde 

0.640 değerini alarak sabit etki modelindeki 

gibi akademik başarının beyin temelli öğrenme 

lehine olduğu görülmektedir. Homojenlik değeri 

333.166 ile sabit etki modelinde kritik değeri aşmaktadır. 

Rastgele etkiler modelinde de homojenlik 

değerinin kritik değeri aştığı görülmektedir. 

Homojenlik değerinin rastgele etkiler modelinde 

de kritik değeri aşması nedeniyle, etki büyüklüğü 

dağılımının heterojen olduğu söylenebilir. Heterojenlik 

çıkma nedeninin örnekleme hatasından veya 

örnekleme hatasından farklı değişkenliğe sahip 

olup olmadığını anlamak amacıyla çalışmalar gruplara 

ayrılarak değerlendirmeler yapılmıştır. 

Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Ders 

Alanlarına Göre İncelenmesi 

Çalışmaların yapıldığı derslerin toplam etki büyüklüğü 

üzerindeki etkisini belirlemek amacıyla dersler; 

sayısal, sözel, eşit ağırlık, yabancı dil ve yetenek 

olarak 5 farklı gruba ayrılmıştır. Bu gruplara göre 

analiz sonuçlarına Tablo 6’da yer verilmiştir. 

Çalışmaların yapıldığı derslerin alanlarına göre; 

en yüksek etki büyüklüğü 0.767 ile yabancı dil, en 

düşük etki büyüklüğü ise -0.073 ile yetenek alanında 

görülmüştür. Bununla birlikte sınıflar arası 

homojenlik testi değeri Q B 

=2.757 bulunmuştur. 

χ 2 tablosundan %95 anlamlılık düzeyinde ve 4 

serbestlik derecesi değeri 9.488 olarak bulunmuştur 

(χ 2 =9.488). Q istatistik değeri (Q =2.757, 

(0.95) B B 

p=0.599) 4 serbestlik derecesi ile χ 2 dağılımının 

kritik değerinden (χ 2 =9.488) küçük olduğu için 

(0.95) 

etki büyüklüklerinin dağılımına ait homojenlik hipotezi 

Sabit Etki Modeli’nde kabul edilmiştir. Buna 

göre, meta-analize dâhil edilen çalışmaların ders 

alanlarına göre gruplandırılıp etki büyüklüklerine 

bakıldığında ders alanlarına göre anlamlı bir farklılık 

olmadığı söylenebilir. Eşit ağırlık ve yetenek 

alanında kriterlere uygun az sayıda çalışma bulunması 

nedeniyle kesin yargıya ulaşmak yerine, mevcut 

durum hakkında bilgi verdiğini söylemek daha 

uygun olmaktadır. 

637


Tablo 6. 

Çalışmaların Yapıldığı Derslerin Alanlarına Ait Heterojenlik Testi 

Değişken Q B 

Çalışma Adedi Ortalama Etki Büyüklüğü %95 Güven Aralığı Alt Üst 

Alan 2.757 

Sayısal 18 0.704 0.339 1.069 

Sözel 10 0.617 0.094 1.140 

Eşit Ağırlık 2 0.267 -6.298 6.832 

Yabancı Dil 10 0.767 0.252 1.282 

Yetenek 2 -0.073 -6.865 6.719 

Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Örneklemin 

Öğrenim Seviyesine Göre İncelenmesi 

Çalışmalardaki örneklemlerin öğrenim seviyelerinin 

toplam etki büyüklüğün üzerindeki etkisini belirlemek 

amacıyla çalışmalar; ilköğretim, lise, lisans 

ve yetişkin olarak 4 farklı gruba ayrılmıştır. Yetişkin 

grubu devlet destekli ya da özel bilgi/beceri gelişim 

kurslarında beyin temelli öğretim almış belli bir yaş 

üstü grupları kastetmektedir. Bu gruplara göre analiz 

sonuçları Tablo 7’de verilmiştir. 

Bulgular ışığında beyin temelli öğrenme ile yapılan 

derslerdeki akademik başarı öğrencilerin öğrenim 

seviyesine bağlı olarak değişmemektedir. 

Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Örneklem 

Büyüklüğüne Göre İncelenmesi 

Çalışmalardaki örneklem büyüklüğünün toplam 

etki büyüklüğü üzerindeki etkisini belirlemek amacıyla 

çalışmalar; küçük (1-49 arası), orta (50-99 

Tablo 7. 

Çalışmaların Öğrenim Seviyelerine Ait Heterojenlik Testi 


Çalışma Adedi Ortalama Etki Büyüklüğü %95Güven Aralığı Alt Üst 

Öğrenim Seviyesi 6.568 

İlköğretim 28 0.536 0.277 0.794 

Lise 7 1.098 0.494 1.702 

Lisans 5 0.765 -0.033 1.562 

Yetişkin 2 -0.092 -6.290 6.106 

Tablo 7’de verilen analiz sonuçlarına göre; en yüksek 

etki büyüklüğü 1.098 ile lise grubunda, en 

düşük etki büyüklüğü ise -0.092 ile yetişkin grubunda 

görülmüştür. Bununla birlikte gruplar arası 

homojenlik testine bakıldığında Q B 

= 6.568 değeri 

bulunmuştur. χ 2 tablosundan %95 anlamlılık düzeyinde 

ve 3 serbestlik derecesi değeri 7.815 olarak 

bulunmuştur (χ 2 =7.815). Q istatistik değeri 

(0.95) B 

(Q B 

=6.568 ve p=0.087) 3 serbestlik derecesi ile χ 2 

dağılımının kritik değerinden (χ 2 =7.815) küçük 

olduğu için etki büyüklüklerinin dağılımına 

(0.95) 

ait homojenlik hipotezi Sabit Etki Modeli’nde kabul 

edilmiştir. Buna göre, meta-analize dâhil edilen çalışmaların 

öğrenim seviyelerine göre gruplandırılıp 

etki büyüklüklerine bakıldığında öğrenim seviyelerine 

göre anlamlı bir farklılık olmadığı söylenebilir. 

arası) ve büyük (100 ve üzeri) olmak üzere 3 farklı 

gruba ayrılmıştır. Bu gruplara göre analiz sonuçları 

Tablo 8’de verilmiştir. 

Tablo 8’de verilen analiz sonuçlarına göre; örneklem 

büyüklüğü küçük olan çalışma gruplarının 

ortalama etki büyüklüğü 0.688, orta büyüklükte 

örnekleme sahip çalışmaların ortalama etki büyüklüğü 

0.603, büyük örnekleme sahip çalışmaların 

ortalama etki büyüklüğü ise 0.686 olarak belirlenmiştir. 

Gruplar arası homojenlik testine bakıldığında 

Q B 

=0.139 değeri bulunmuştur. χ 2 tablosundan 

%95 anlamlılık düzeyinde ve 2 serbestlik derecesi 

değeri 5.991 olarak bulunmuştur (χ 2 (0,95) =5.991). 

Q B 

istatistik değeri (Q B 

=0.139) 2 serbestlik derecesi 

ile χ 2 dağılımının kritik değerinden (χ 2 (0,95) =5.991) 

Tablo 8. 

Çalışmaların Örneklem Büyüklüğüne Ait Heterojenlik Testi 



Örneklem Büyüklüğü 0.139 

Küçük (1-49 arası) 16 0.688 0.278 1.098 

Orta (50-99 arası) 21 0.603 0.274 0.932 

Büyük (100 ve üzeri) 5 0.686 -0.174 1.546 

638


küçük olduğu için etki büyüklüklerinin dağılımına 

ait homojenlik hipotezi Sabit Etkiler Modeli’nde kabul 

edilmiştir. Buna göre, meta-analize dâhil edilen 

çalışmaların örneklem büyüklüğüne göre gruplandırılıp 

etki büyüklüklerine bakıldığında örneklem 

büyüklüğüne göre anlamlı bir farklılık olmadığı 

söylenebilir. 

Beyin Temelli Öğrenmenin Etkililiğinin Ülkelere 

Göre İncelenmesi 

Belirlenen ölçütlere göre 5 ülkeden çalışma meta-analize 

dâhil edilmiştir. Ancak etki büyüklüğü 

hesaplanmasında oluşturulan her bir grup için en 

az iki çalışma gerekli olduğundan, ulaşılabilen çalışmalar 

arasından 2’den az çalışmaya sahip olan 

ülkeler çıkarılmıştır. Böylece sadece 2 ülke arasında 

karşılaştırma yapılabilmiştir: ABD ve Türkiye. 

Tablo 9 çalışmaların yapıldığı ülkelerin toplam etki 

büyüklüğü üzerindeki etkisini göstermek amacıyla 

oluşturulmuştur. 

Tablo 9’da verilen analiz sonuçlarına göre; 

Türkiye’de yapılan çalışmaların ortalama etki büyüklüğü 

1.017 iken ABD’de yapılan çalışmaların 

ortalama etki büyüklüğü 0.172 olarak gösterilmektedir. 

Bununla birlikte gruplar arası homojenlik testine 

bakıldığında Q B 

=17.986 değeri bulunmuştur. 

Ki-kare dağılımının 0.05 anlamlılık düzeyi ve 1 serbestlik 

derecesi değeri 3.841 olarak görülür. Hesaplanan 

homojenlik değeri (Q B 

=17.986), bulunan kritik 

değer olan 3.841’den büyük olduğu için heterojen 

dağılıma sahip olduğu söylenebilir. Buna göre, 

meta-analize dâhil edilen çalışmaların ülkelere 

göre gruplandırılıp gruplar arası etki büyüklüğüne 

bakıldığında (Q B 

=17.986, p=0.000) oluşan gruplar 

arasında anlamlı bir farklılık olduğu söylenebilir. 

Tartışma ve Sonuç 

Belirlenen kriterlere göre 31 çalışmanın dâhil edildiği 

bu meta-analizin verileri ile sabit etki modeline 

göre yapılan analizler doğrultusunda etki büyüklüğü, 

beyin temelli öğrenmenin lehine ES=0.487 olarak 

bulunmuştur. Ancak homojenlik testi sonrasında 

çalışmaların heterojen çıkması verilerin tüm evrene 

genellenemeyeceğini göstermiştir. Bu nedenle sabit 

etki modeli yerine rastgele etkiler modeline göre 

hesaplamalar tekrar yapılmıştır. Rastgele etkiler modeline 

göre yapılan analizler doğrultusunda; 0.110 

standart hata ve %95’lik güven aralığının üst sınırı 

0.861 ve alt sınırı 0.419 ile etki büyüklüğü değeri ES= 

0.640 olarak hesaplanmıştır. Bu değer, Cohen ve arkadaşlarının 

(2000) sınıflandırmasına göre orta düzeyde, 

pozitif ve anlamlı bir etki büyüklüğüdür. 

Mevcut araştırmanın bulguları, beyin temelli öğrenmenin 

öğrencilerin akademik başarısı açısından 

geleneksel öğretim yöntemine oranla daha başarılı 

olduğunu göstermiştir. Bu sonuç, yurt içi ve yurt 

dışında farklı yıllarda yapılan bireysel araştırmalar 

ile tutarlılık göstermektedir (Ali, Hukammad, Ghazi, 

Shahzad ve Khan, 2010; Aydın, 2008; Baş, 2010; 

Baştuğ, 2007; Çelebi, 2008; Çengelci, 2005; Demirel, 

Erdem, Koç, Köksal ve Şendoğdu, 2002; Erland, 

1999; Griffee, 2007; Hasra, 2007; İnci, 2010; Özden, 

2005; Peder, 2009; Sünbül, Arslantaş, Keskinkılıç ve 

Yağız, 2004; Tüfekçi, 2005). 

Meta-analize dâhil edilmiş olan 31 çalışmanın 42 

karşılaştırması bağımsız değişkenlere göre analiz 

edildiğinde elde edilen verilere göre; çalışmaların 

yapıldığı ders alanlarına göre en yüksek etki büyüklüğü 

0.767 ile yabancı dil, en düşük etki büyüklüğü 

ise -0.073 ile yetenek alanında görülmüştür. Meta-analize 

dâhil edilen çalışmaların ders alanlarına 

göre gruplandırılıp etki büyüklüklerine bakıldığında 

(Q B 

=2.757, p=0.599) oluşan sınıflar arasında anlamlı 

bir farklılık olmadığı söylenebilir. Dolayısıyla elde 

edilen bulgular tüm ders alanlarına genellenebilir. 

Örneklemlerinin öğrenim seviyelerine göre analizler 

yapıldığında, varılan sonuçlara göre; en yüksek etki 

büyüklüğü 1.098 ile lise grubunda, en düşük etki büyüklüğü 

ise -0.092 ile yetişkin grubunda görülmüştür. 

Meta-analize dâhil edilen çalışmaların öğrenim 

seviyelerine göre gruplandırılıp etki büyüklüklerine 


=6.568, p=0.087) öğrenim seviyelerine 

göre anlamlı bir farklılık olmadığı söylenebilir. 

Beyin temelli öğrenme ile yapılan derslerdeki akademik 

başarı öğrencilerin öğrenim seviyesine bağlı 

olarak değişmemektedir. Yetişkin grupları hariç diğer 

tüm öğrenim seviyelerine ait etki büyüklükleri pozitif 

değerler almıştır. Yetişkin grubuna ait veriler sadece 

2 karşılaşmadan elde edilen veriler olması sebebiyle 

bu etki büyüklüğünü yetişkin gruplarına genellemek 

doğru olamayacağından sadece mevcut durum hakkında 

bilgi verdiğini söylemek daha uygun olacaktır. 

Tablo 9. 

Türkiye ve ABD’ye Ait Heterojenlik Testi 



Ülke 17.986 

Türkiye 20 1.017 0.721 1.313 

ABD 19 0.172 -0.123 0.467 

639


Bu araştırma için belirlenen ölçütlere göre Türkiye, 

ABD, Pakistan, Tayvan ve Malezya olmak üzere 

5 ülkeden çalışma meta-analize dâhil edilmiştir. 

Ancak etki büyüklüğü hesaplanmasında oluşturulan 

her bir grup için en az iki çalışma gerekli olduğundan, 

2’den az çalışmaya sahip olan ülkeler 

çıkarılmıştır. Böylece ABD ve Türkiye arasında karşılaştırma 

yapılabilmiştir. Ülkelere göre analizler 

yapıldığında elde edilen sonuçlara göre; Türkiye’de 

yapılan çalışmaların ortalama etki büyüklüğü 1.017 

iken ABD’de yapılan çalışmaların ortalama etki büyüklüğü 

0.172 olarak gösterilmektedir. Buna göre, 

meta-analize dâhil edilen çalışmaların ülkelere 

göre gruplandırılıp gruplar arası etki büyüklüğüne 


=17.986, p=0.000) oluşan gruplar 

arasında anlamlı bir farklılık olduğu söylenebilir. 

Sosyal bilimlerdeki araştırmalarda yer, zaman ve 

uygulamalardaki farklılıklardan kaynaklı olarak her 

zaman elde edilen verilerin uygunluğu hakkında 

şüpheler oluşmaktadır. Bu araştırmada meta-analize 

dâhil edilmiş çalışmaların örneklemin eğitim 

düzeyine, deneylerin yapıldığı derslerin alanlarına 

göre elde edilen verilerin sınıflandırılmasında homojen 

yapının bozulmadığı görülmüştür. Dolayısıyla 

bu kategorilerde meta-analize dâhil edilmiş 

çalışmaların tutarlı olduğu görülmüştür. Ancak 

çalışmaların yapıldığı ülkelere ait veriler sınıflandırıldığında, 

Türkiye ve ABD’de yapılmış çalışmalara 

ait homojenlik değerinin kritik değeri aştığı 

bulunmuş ve aradaki farkın istatistiksel anlamlılığa 

sahip olduğu görülmüştür. Bu farklılığın altında 

yatan birçok neden olabileceği gibi en önemlilerinden 

biri de çalışmalarda son-test sonuçlarının elde 

edildiği akademik başarıyı ölçen test türleri olabilir. 

Türkiye’de yapılan çalışmaların nerdeyse tamamında 

araştırmacı tarafından geliştirilmiş başarı 

testleri kullanılmışken ABD’de yapılan çalışmalarda 

ise genellikle ulusal geçerliliği ve güvenirliği olan 

standart testlerin kullanılmış olması göze çarpmaktadır. 

Bir meta-analizden elde edilecek genellemelerin 

kalitesi, meta-analize dâhil edilecek uygun 

çalışmaların nasıl sunulduğuna bağlıdır. Uygun 

çalışma, hem araştırma çevresinin kapsamına hem 

de araştırma içeriğinin sunusuyla ilgilidir (Rust, 

1990). Bu araştırmaya dâhil edilen çalışmaların bir 

kısmında deney süresi, deneyin uygulanma aşamaları 

gibi bilgilerin belirtilmemiş olması meta-analiz 

sonucunda ortaya çıkan heterojenlik değerinin 

kaynağını belirlemeye engel olmaktadır. Yine de 

Türkiye’de yapılan çalışmaların etki büyüklüğünün 

büyük derecede önemli çıkması ve ABD’de yapılan 

çalışmaların etki büyüklüğünün küçük derecede 

önemli çıkması manidardır. Aynı oranda da güven 

aralıklarındaki değişim yadsınamaz. 

Beyin görüntüleme teknolojilerinin hızlı gelişimi 

tıp dünyasına ve dolayısıyla eğitimcilere önemli 

ipuçları sunmaktadır. Elde edilen bu bilgilerin beynin 

çalışmasını ne oranda yansıttığı ya da bunların 

eğitimcilerin ne işine yarayacağı konusunda henüz 

çok sayıda bilinmeyen olmasına karşın bu verileri 

tamamıyla göz ardı etmemiz de mümkün değildir. 

Ancak beyin temelli öğrenme yaklaşımının akademik 

başarı üzerindeki etkisini araştıran bu meta-analiz 

çalışmasıyla bu yaklaşımın daha çok lise 

düzeyinde ve yabancı dil derslerinde daha etkili olduğunu 

söylemek mümkün olsa da bu etkinin orta 

düzeyde olduğunu unutmamak gerekir. 

Rust (1990) meta-analiz alanında en büyük problemin 

basılmış yayınların hep güçlü bir etki ya da istatistiksel 

anlamlılığa sahipse basılmaya uygun görüldüğünü 

söyler. Yapılan çalışmalar güçlü bir etki 

ya da istatistiksel anlamlılığa sahip değil ise birçoğu 

basılmaya uygun görülmemektedir. Bu durumda 

meta-analize dâhil edilecek olan çalışmalar arasında 

zıt yönlü ya da etkisi sıfır olan çalışma sonuçları 

pek nadir bulunmaktadır. Yüksek lisans ve doktora 

çalışmaları hem bu araştırmanın içeriğine uygun 

hem de gerekli veri yapısına sahip şekilde sunulduğu 

için araştırmanın sınırları çerçevesinde uygun 

olan ve ulaşılabilinen tüm yüksek lisans ve doktora 

çalışmaları alınmıştır. Bu durum meta-analiz araştırmamızdan 

elde edilmiş sonuçlardan genellemeler 

yapılma kalitesini de yüksek tutmuştur. 

Bu meta-analiz çalışmasında beyin temelli öğrenmenin 

öğrencilerin akademik başarısına olan etkisi 

incelenmiş ve bunun dışında kalan etkileri çalışma 

kapsamı dışında tutulmuştur. Bu konularda çalışma 

yapacak araştırmacıların beyin temelli öğrenmenin 

tutum, motivasyon gibi faktörler üzerine etkisi; 

cinsiyet, sosyo-ekonomik farklıların beyin temelli 

öğrenme üzerine etkisi gibi farklı konularda metaanaliz 

çalışması gerçekleştirebilirler. Araştırmacılar 

nitel çalışmaların da dâhil edildiği daha geniş kapsamlı 

meta değerlendirmeler gerçekleştirebilirler. 

Benzer yöntemle yapılabilecek bu çalışmalarda 

uygulanan anketlerdeki madde analizleri ve açık 

uçlu cevapların analizleri sonucunda beyin temelli 

öğrenmenin etki büyüklüğü haricinde, etki nedeni 

üzerinde analizler yapmak mümkün olabilir. 

Beyin temelli öğrenmenin öğrencilerin akademik 

başarısı üzerindeki etkililiğini araştıracak gelecekteki 

çalışmaların araştırmacı tarafından geliştirilen 

başarı testleri yerine ülke genelinde uygulanan 

standart testleri kullanması da önerilebilir. Ülke 

genelinde uygulanan standart testler araştırmalar 

arasında birlik ve bütünlük sağlayabilmektedir. 

Yurt dışında yapılan çalışmalarda genellikle ülke 

640


genelinde uygulanan standart testler kullanılmıştır. 

Ülkemizde ise genellikle testler araştırmacılar tarafından 

geliştirilmiş ve her biri birbirinden farklılık 

göstermektedir. Buna ek olarak, beyin temelli öğrenme 

yaklaşımının etkililiğini araştıracak gelecekteki 

deneysel çalışmalarda daha büyük örneklem 

grupları (100 ve üzeri) üzerinde çalışma yapılması 

önerilebilir. Okul öncesi düzeyinde beyin temelli 

öğrenme üzerine yapılmış araştırmaya alan yazında 

rastlanmadığı için bu eğitim kademesinde de 

araştırmalar yapılması önerilebilir. Ayrıca, araştırmalarda 

beyin temelli öğrenme uygulama çalışmalarının 

deney süresinin mümkün olduğunca uzun 

tutulması da önerilebilir. 

641

Educational Sciences: Theory & Practice • 14(2) • 642-648 

© 

2014 Educational Consultancy and Research Center 

www.edam.com.tr/estp 

DOI: 10.12738/estp.2014.2.2103 

The Effect of Brain Based Learning on Academic 

Achievement: A Meta-analytical Study * 

Eda GÖZÜYEŞİL a 

Niğde University 

Ayhan DİKİCİ b 

Niğde University 

Abstract 

This study’s aim is to measure the effect sizes of the quantitative studies that examined the effectiveness of 

brain-based learning on students’ academic achievement and to examine with the meta-analytical method if 

there is a significant difference in effect in terms of the factors of education level, subject matter, sampling 

size, and the countries where the studies were carried out. Meta-analysis is the method employed in order to 

statistically combine the quantitative data collected from many studies of the same topic, and to reach a general 

conclusion from the results. In this respect, following the literature research, 31 studies (42 effects) which 

investigated the effectiveness of brain-based learning on students’ academic achievement between the years 

1999-2011 met the inclusion criteria, were reported in English and Turkish, and were included in the metaanalytical 

research. The findings indicate that 35 out of 42 comparisons had positive effect sizes. It revealed 

that brain-based learning has a positive but medium effect (d=.640) on students’ academic achievement. In 

addition, when compared with the studies conducted in Turkey and the USA, it drew the conclusion that there is 

a significant difference between the groups while there is no difference in any effect sizes in terms of education 

level, subject matter and sampling size. 

Key Words 

Academic Achievement, Brain-Based Learning, Meta-analysis, Neuroscience, Neurophysiologic Learning. 

In recent years, electrophysiological studies, 

neuropsychological tests and the use of imaging 

techniques (Vaid & Hall, 1991; Vigliocco, Vinson, 

Druks, Barber, & Cappa, 2011; Weintraub, 2000) 

have created opportunities for researchers in the 

structural and functional studies of the human 

brain which have provided clues resulting in big 

changes for the field of education. 

By knowing how the brain works, brain-based 

learning supports learning by discovering the 

ways of maximum learning (Carolyn, 1997). This 

approach associates learning with the brain and the 

way it works, and mentions the positive effects of 

the brain’s features and its enhancing performance 

on learning. Therefore, it is mainly interested in the 

development of the brain. Through neuroscience, 

investigating the relationship between the brain, 

the neural system and our cognitive behaviors, 

brain-based learning is increasingly supported by 

studies, especially with the improvement of MRI, 

PET and MEG technologies (Hansen & Monk, 

2002). Today, tests are carried out with the use of 

these new technologies. The position of neurons 

in a living human brain can be color-imaged by 

* This study was produced from a master thesis prepared by Eda GÖZÜYEŞİL and adviser Associate Professor 

Ayhan DİKİCİ at Niğde University Institute of Educational Sciences Division of Curriculum and Instruction. 

a 

b 

Eda GÖZÜYEŞİL is a Ph.D. candidate of Curriculum and Instruction. She is working as an English instructor 

at Niğde University School of Foreign Languages. Her research interests include foreign language teaching, 

brain-based learning and meta-analysis. Correspondence: Niğde University, School of Foreign Languages, 

51200, Niğde, Turkey. Email: egozuyesil@hotmail.com 

Ayhan DİKİCİ, Ph.D., is currently an associate professor of Curriculum & Instruction. Contact: Niğde University, 

Faculty of Education, Department of Curriculum & Instruction, Niğde, Turkey. Email: adikici@nigde.edu.tr

GÖZÜYEŞİL, DİKİCİ / The Effect of Brain Based Learning on Academic Achievement: A Meta-analytical Study 

systems such as the positron emission tomography 

and Nuclear Magnetic Resonance Imaging 

(NMRI). In this way, several variables like memory, 

emotion, attention, mapping and their effects on 

learning are studied (Soylu, 2004; Taşçıoğlu, 1994; 

Thomas, 2001; Weiss, 2000). These studies, both in 

our country and around the world, provide us with 

interesting data. For instance, it is revealed that 

cell clusters examined by imaging techniques don’t 

have systematic structures as supposed, or that the 

linguistic part of a person isn’t in the same place as 

that of another person (Ergenç, 1994). 

The essential point of brain-based learning is 

meaningful learning. Mapping is required to 

maintain meaningful learning. Mapping means that 

new knowledge is linked to previous knowledge 

and the new knowledge is put into the current 

system (Keleş & Çepni, 2006). 

The phrases of brain-based learning are the ones 

that make learning meaningful and permanent 

(Hasra, 2007, p. 40). These phrases are relaxed 

alertness, orchestrated immersion, and active 

processing. Caine and Caine (1990) explain these: 

Relaxed Alertness: It means to create the optimal 

emotional and social climate for learning. A 

challenging learning environment with minimal 

threats should be provided (Gülpınar, 2005). When 

a person is interested in something, s/he is open to 

learn, or vice versa. A relaxed and open brain can 

learn more easily. Findings show that some learning 

is influenced positively in a relaxed environment, 

but it is suppressed when threat and tiredness are 

felt (Combs & Suygg, 1959 as cited in Caine, Caine, 

& Crowel, 1999). 

Orchestrated Immersion: It refers to a students’ 

concentration on the contents they encounter. 

They will have to use their memory to explore 

the content when wholeness and correlativity are 

available (Caine & Caine, 2002). 

Active Processing: A learning brain is actively 

processing. For instance, to make an experience 

meaningful, memory naturally reacts to new 

objects incompatible with the previous maps. Thus, 

the brain tests the experiences that are contrary to 

the known (Duman, 2007). 

Caine and Caine (1990), who have many books 

and articles on brain-based learning, have stated 

the core principles of brain-based learning. 

Wolfe (2001), an educational counselor, has done 

brain research which includes its application in 

the classroom. Intensely studying brain-based 

learning, brain compatible strategies, and super 

learning, Jensen (1998), after considering the 

brain researches, introduced useful strategies and 

techniques that can be applied in classrooms. Nunly 

(2002), a biology teacher, carries out brain-based 

learning researches and curriculum development 

studies at the University of Utah. However, no 

meta-analytical study has been done either in 

our country or in any other country to reveal the 

effectiveness of brain-based learning on academic 

achievement from a broader point of view. 

With regard to learning and teaching, it seems 

that brain research has a long way to go. When it 

becomes clearly defined how knowledge is formed, 

organized, and stored in the brain, it is certain that 

there will be fundamental changes (Soylu, 2004, p. 

175). 

In order to analyze the effect of brain-based 

learning, 31 research studies (42 effects) were 

identified and the main research questions that 

guided the analysis was ‘to what extent does 

brain-based learning influence students’ academic 

achievement’. In addition, it was analyzed to 

see if there is a significant, measurable difference 

between the effect sizes of brain-based learning 

studies in terms of subject matter, education level, 

sampling, and the countries where the studies were 

carried out. 

Method 

Inclusion Criteria, Literature Research and Coding 

The quantitative studies that were carried out 

between 1999 and 2012 were examined in this 

meta-analytical study. To collect data, academic 

articles, conference papers, theses and dissertations 

were reviewed online. A clear and detailed coding 

form was prepared. This form was composed of 

three sections: study identity, study content, and 

study data. 

Considering that experimental studies and quasiexperimental 

studies can be included in a metaanalytical 

study (Glass, McGaw, & Smith, 1981; 

Hunter & Schmidt, 1990), some studies were 

excluded because either they were not experimental 

studies, there was a lack of data to extract effect 

sizes, or they did not investigate the effect of 

brain-based learning on academic achievement. 

345 theses and dissertations and 108 articles were 

reviewed. However, the experimental ones with 

control groups were included. As a result, 31 studies 

(42 effects) that met the criteria were included in 

this analysis. 

643

EDUCATIONAL SCIENCES: THEORY & PRACTICE 

Variables 

The dependent variables are the effect sizes 

that were extracted from the studies included 

in this meta-analysis. Effect sizes were given 

standardized values since every study used different 

measurement tools (Tarım, 2003). The study 

characteristics (independent variables) are subject 

matter, education level, sampling and the countries 

where the studies were carried out. 

Meta-analysis Procedures and Inter-rater 

Reliability 

In order to carry out the calculations for metaanalysis, 

the Comprehensive Meta Analysis (CMA) 

statistics package and MetaWin were used. The 

current study used “study effect” meta-analysis for 

the analysis of the data. The aim of this method is 

to calculate the difference between the mean values 

of the control and the experimental groups in 

experimental studies represented by the formula d= 

(Xe-Xc)/SD (Hunter & Schmidt, 2004). The effect 

size ‘d’ is just the standardized mean difference 

between the two groups (Cooper, 1989). The 

significance level for the analysis was chosen as .05. 

In order to test if there is heterogeneity between the 

studies, the (Q-statistic) chi-square heterogeneity 

test with degree of freedom (k-1), being the 

simplest and most common one, was used. The test 

of heterogeneity tests the null hypothesis that all 

studies assess the same effect (Higgins, Thompson, 

Deeks, & Altman, 2003). 

The model of meta-analysis is essential in gathering 

the different effect sizes via meta-analysis. These 

models are the fixed effects model and the random 

effects model. Under the fixed effects model we 

assume that there is one true effect size which is 

shared by all the included studies. By contrast, 

under the random effects model we allow that 

the true effect could vary from study to study. 

Accordingly, the standard deviations of the effect 

sizes for all of the studies are different from zero 

(Ellis, 2010). 

For inter-rater reliability analysis, 25% of the studies 

(n=7) were selected randomly. They were coded 

by two raters who know English at an advanced 

level. Following this, their forms were compared. 

Reliability of the analyzed studies was calculated 

according to the following formula: [agreement 

/ (agreement + disagreement) x 100] (Miles & 

Huberman, 1994) and the reliability was found to 

be at 100%. 

Study Characteristics 

Findings 

42 independent effect sizes could be abstracted 

from the study corpus of 31 studies. Of the studies 

included in the analysis, only the immediate posttest 

results of the longitudinal study by Erland 

(1999) were included in the comparison. The total 

number of students in the studies included in the 

meta-analysis was 3194, 1473 of whom are in the 

experimental groups and 1721 of whom are in 

the control groups. The types of learners in these 

studies were mostly students in K-12 schools. Most 

of the studies involved quantitative subjects like 

math and physics as subject matter, and in terms 

of the countries where the studies were conducted, 

Turkey contributed 19 studies to the analysis, 9 

studies came from the USA, and Taiwan, Pakistan, 

and Malaysia each contributed 1 study. 

The Entire Distribution of Effect Sizes 

The studies included in this meta-analysis were 

combined into effect sizes with standard error 

and variance. 35 of the studies have positive effect 

sizes (Figure 1). This shows that the performance 

is in favor of experimental groups. If an estimated 

effect size is found to be negative, it means the 

performance is in favor of the control group at 

the effect size level (Wolf, 1986, p. 26). As a result, 

83.34% of the studies indicated that the effectiveness 

of brain-based learning is positive. 

In Figure 1, the center of the shape indicates the 

average effect, and the width of the shape indicates 

the average confidence interval (Ried, 2006). While 

the largest confidence interval is İnci (2010), the 

smallest ones are Pennigton (2010) and Tremarche, 

Robinson, and Graham (2007). In the classification 

of Cohen, Welkowitz, and Ewen (2000) 18 effect 

sizes were found to be medium while 9 effect sizes 

were medium in the classification of Thalheimer 

and Cook (2002). The results of the meta-analysis 

conducted based on the fixed effects model indicate 

that academic achievement was higher in brainbased 

learning. The standard deviation was 0.037, 

the upper limit of the 95% confidence interval was 

0.560 and the lower limit was 0.414. The mean 

effect size was ES= 0.487. The mean effect size, 

calculated as 0.487, was accepted to be medium in 

the classifications of both Thalheimer and Cook 

(2002) and Cohen et al. (2000). Z test calculations 

were revealed as statistically significant at .05 level 

(z= 13.030; p


Figure 1. 

Forest Plot of the Meta-analysis 

333.166. As found on the χ 2 table, 42 degrees of 

freedom at a 95% significance level was 56.942 

(Kmietowicz & Yannoulis, 1988). The Q-statistical 

value was found to exceed the critical value of chisquare 

distribution. These values indicated that the 

distribution of the effect sizes of the studies were 

heterogeneous in terms of the fixed effects model. 

The studies being heterogeneous as indicated by 

the Q-statistical value means that the effect size 

variance is bigger than the variance that could be 

expected as a result of any sampling error (Özcan, 

2008). Thus, the assumption that there is only one 

true effect which is estimated from the findings 

of different studies cannot be warranted (Akgöz, 

Ercan, & Kan, 2004). As a result, through analyses 

based on the random effects model, illusions caused 

by the heterogeneous sample can be eliminated 

(Demirel, 2005; Yıldız, 2002). For this reason, the 

645


effectiveness of brain-based learning was compared 

based on the random effects model. 

According to the random effects model, data 

from the 42 effects yielded the standard error of 

0.110, with 95% confidence intervals of 0.419 and 

0.861, and an effect size of 0.649. The magnitude 

of the effect size is medium according to both 

Thalheimer and Cook (2002) and Cohen et al.’s 

(2000) classification. Thus, it can be concluded that 

brain-based learning has a positive contribution to 

academic achievement. 

Effectiveness of Brain-based Learning by Subject 

Matters 

As a result of the homogeneity test, the Q-statistic 

is calculated at 2.757. According to the chi-square 

table with 4 degrees of freedom and confidence 

intervals of 95%, the critical value is considered to 

be about 9.488. In this study, since the Q-statistic 

(2.757) is smaller than the critical value of 9.488, 

the hypothesis of homogeneity of the distribution 

of effect sizes has been accepted according to the 

fixed effects model. In other words, the distribution 

is homogeneous and there are no significant 

differences in the effect sizes (Q B 

=2.757; p= 0.599) 

among different subject matters. 

Effectiveness of Brain-based Learning by Education 

Levels 







the hypothesis of homogeneity of the distribution 

of effect sizes has been accepted according to the 

fixed effects model. In other words, the distribution 

is homogeneous and there is no significant 

difference in the effect sizes (Q B 

=6.568; p= 0.087) 

among different education levels. 

Effectiveness of Brain-Based Learning by Sampling 

Size 







the hypothesis of homogeneity of the distribution of 

effect sizes has been accepted according to the fixed 

effects model. In other words, the distribution is 

homogeneous and there is no significant difference 

in the effect sizes in terms of sampling size. 

Effectiveness of Brain-Based Learning by Country 



table with 1 degree of freedom and confidence 



(17.986) is bigger than the critical value of 3.841, 

the distribution is heterogeneous and there is a 

significant difference in the effect sizes in terms of 

the countries where the studies were carried out. 

Discussion and Conclusion 

The results of the meta-analysis suggest that 

brain-based learning leads to greater academic 

achievement than traditional teaching methods. 

This finding is consistent with the results of 

other national and international studies (Ali, 

Hukammad, Shahzad, & Khan, 2010; Aydın, 2008; 

Baş, 2010; Baştuğ, 2007; Çelebi, 2008; Çengelci, 

2005; Demirel, Erdem, Koç, Köksal, & Şendoğdu, 

2002; Erland, 1999; Griffee, 2007; Hasra, 2007; İnci, 

2010; Özden, 2005; Peder, 2009; Sünbül, Arslantaş, 

Keskinkılıç, & Yağız, 2004; Tüfekçi, 2005). 

The findings revealed that there was no significant 

difference in the effect sizes in terms of subject 

matter, education level, and sampling size. However, 

it was found that there was a significant difference 

in effect sizes in terms of the countries where the 

studies were conducted. That difference was in 

favor of Turkey. The quality of a meta-analytical 

generalization depends on how the studies included 

in the meta-analysis are presented. A convenient 

study is related to both the research environment 

and the presentation of the study’s content (Rust, 

1990). In some of the included studies, unknown 

information such as the experiment time and the 

treatment process hinders the ability to determine 

the source of the heterogeneity. Nevertheless, it 

is meaningful that the effect sizes of the studies 

conducted in Turkey are larger than the ones done 

in the USA. 

646


References/Kaynakça 

Studies marked with asterisk (*) are included in the metaanalysis 

/ Yıldız (*) ile işaretli çalışmalar meta-analize 

alınmıştır. 

Akgöz, S., Ercan, İ. ve Kan, İ. (2004). Meta analizi. Uludağ 

Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, 30(2), 107-112. 

*Ali, R., Hukammad, G. S. R., Shahzad, S., & Khan, H. N. 

(2010). The impact of brain based learning on students 

academic achievement. Interdisciplinary Journal of 

Contemporary Research in Business, 2(2), 542-556. 

*Avcı, D. E. (2007). Beyin temelli öğrenme yaklaşımının 

ilköğretim 7. sınıf öğrencilerinin fen bilgisi dersindeki başarı, 

tutum ve bilgilerinin kalıcılığı üzerine etkisi (Doktora tezi, 

Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara). 

http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir. 

*Aydın, S. (2008). Beyin temelli öğrenme kuramına dayalı 

biyoloji eğitiminin akademik başarı ve tutum üzerine etkisi 

(Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri 

Enstitüsü, Ankara). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden 

edinilmiştir. 

*Baş, G. (2010). Beyin temelli öğrenme yönteminin 

İngilizce dersinde öğrencilerin erişilerine ve derse yönelik 

tutumlarına etkisi. İlköğretim Online, 9(2), 488-507. 

*Baştuğ, M. (2007). Beyin temelli öğrenme kuramının 

ilköğretim 5. sınıf sosyal bilgiler öğretiminde kullanılması 

(Yüksek lisans tezi, Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimleri 

Enstitüsü, Konya). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden 


*Blackburn, C. A. S. (2009). The effect of brain-based 

instruction techniques on the reading skills of elementary 

school students (Doctoral dissertation, Walden University, 

College of Education, Minnesota). Available from 

ProOuest Dissertations and Theses database. (UMI No. 

3359879). 

Caine, G., & Caine, R. N. (2002). Making connections: 

Teaching and the human brain (trans. G. Ülgen). Ankara: 

Nobel Yayınları. 

Caine, G., Caine, R. N., & Crowel, S. (1999). Mindshifts: A 

brain-based process for restructuring schools and renewing 

education (rev. ed.). Tucson: Zephyr Press. 

Caine, R. N., & Caine, G. (1990). Understanding a brain 

based approach to learning and teaching. Educational 

Leadership, 48(2), 66-70. 

Carolyn, R. P. (1997). Brain-based learning and students. 

The Education Digest Ann Arbor, 63(3), 10-15. 

*Cengiz, Y. (2004). Yabancı dilde sözcük öğretimine 

müzik kullanımının etkilerinin beyin temelli öğrenme 

kuramı ışığında araştırılması (Yüksek lisans tezi, Ankara 

Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Ankara). http:// 

tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir. 

*Chang, S. (2004). A brain-compatible vocabulary teaching 

strategy applied to underachieving EFL learners (Master’s 

thesis, Ming Chuan University, College of Applied 

Languages, Department of Applied English, Taipei City). 

Retrieved from http://ethesys.lib.mcu.edu.tw /ETD-db / 

ETD – search / view_etd URN= etd-0305105- 124054. 

Cohen, J., Welkowitz, J., & Ewen, R. B. (2000). Introductory 

statistics for the behavioral sciences. Orlando: Harcourt 

Brace College Publishers. 

Cooper, H. M. (1989). Integrating research: A guide for 

literature reviews. Newbury Park, CA: Sage. 

*Çelebi, K. (2008). Beyin temelli öğrenme yaklaşımının 

öğrenci başarısı ve tutumuna etkisi (Yüksek lisans tezi, 

Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya). 


*Çengelci, T. (2005). Sosyal bilgiler dersinde beyin temelli 

öğrenmenin akademik başarıya ve kalıcılığa etkisi (Yüksek 

lisans tezi, Anadolu Üniversitesi, Eğitim Bilimleri 

Enstitüsü, Eskişehir). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden 


Demirel, D. (2005). Klinik çalışmalarda meta analiz 

uygulamaları (Yüksek lisans tezi, Ondokuz Mayıs 

Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Samsun). http://tez2. 

yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir. 

*Demirel, Ö., Erdem, E., Koç, F., Köksal, N., ve Şendoğdu, 

M. C. (2002). Beyin temelli öğrenmenin yabancı dil 

öğretiminde yeri. Marmara Üniversitesi Atatürk Eğitim 

Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 15, 123-136. 

*Duman, B. (2006, July). The effect of brain-based 

instruction to improve on students’ academic achievement 

in social studies instruction. Paper presented at the 9th 

International Conference on Engineering Education, San 

Juan, Puerto Rico. 

Duman, B. (2007). Neden beyin temelli öğrenme Ankara: 

Pegem A Yayıncılık. 

Ellis, P. (2010). The essentials of effect sizes. New York: 

Cambridge University Press. 

Ergenç, İ. (Ocak, 1994). Beyindeki dil. TÜBİTAK Bilim ve 

Teknik Dergisi, 314, 36-39. 

*Erland, J. (1999). Brain-based accelerated learning and 

cognitive skills training using interactive media expedites 

high academic achievement. ERIC Digest No. ED 437 650. 

Glass, G. V., McGaw, B., & Smith, M. L. (1981). Metaanalysis 

in social research. Beverly Hills, CA: Sage. 

*Griffee, D. T. (2007). Connecting theory to 

practice: evaluating a brain-based writing 

curriculum. Learning Assistance Review, 12(1) 17-27. 

doi:10.1080/10573560500455778. 

Gülpınar, M. A. (2005). Beyin/zihin temelli öğrenme 

ilkeleri ve eğitimde yapılandırmacı modeller. Kuram ve 

Uygulamada Eğitim Bilimleri, 5, 271-306. 

Hansen, L., & Monk, M. (2002). Brain development, 

structuring of learning and science education: Where are 

we now A review of some recent research. International 

Journal of Science Education, 24(4), 343-356. doi: 

10.1080/09500690110049105. 

*Hasra, K. (2007). Beyin temelli öğrenme yaklaşımıyla 

öğrenme stratejilerinin okuduğunu anlama becerisi 

üzerindeki etkisi (Yüksek lisans tezi, Muğla Üniversitesi, 

Sosyal Bilimler Enstitüsü, Muğla). http://tez2.yok.gov.tr/ 

adresinden edinilmiştir. 

Higgins, J. P., Thompson, S. G., Deeks, J. J., & Altman, 

D. G. (2003). Measuring inconsistency in meta-analyses. 

British Medical Journal, 2, 557-560. doi: 10.1136/ 

bmj.327.7414.557. 

Hunter, J. E., & Schmidt, F. L. (1990). Methods of metaanalysis: 

Correcting error and bias in research findings. 

Beverly Hills, CA: Sage. 

Hunter, J. E., & Schmidt, F. L. (2004). Methods of metaanalysis: 

Correcting error and bias in research findings (2nd 

ed.). California: Sage. 

*İnci, N. (2010). Fen ve teknoloji dersinde beyin temelli 

öğrenmenin akademik başarı, tutum ve hatırlama düzeyine 

etkisi (Yüksek lisans tezi, Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri 

Enstitüsü, Elazığ). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden 


Jensen, E. (1998). Teaching with the brain in mind. 

Alexandria, Virginia: ASCD Publications. 

Keleş, E. ve Çepni, S. (2006). Beyin ve öğrenme. Türk Fen 

Eğitimi Dergisi, 3(2), 66-82. 

647


Kmietowicz, Z. W., & Yannoulis, Y. (1988). Statistical tables 

for economic, business, and social studies (2nd ed.). UK: 

Longman. 

*Mcnamee, M. M. (2011). The impact of brain-based 

instruction on reading achievement in a second grade 

classroom (Doctoral dissertation, Walden University, 

College of Education, Minnesota). Available from 

ProOuest Dissertations and Theses database. (UMI No. 

3443383) 

Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative 

data analysis: An expanded sourcebook. Thousand Oaks, 

California: Sage. 

Nunly, K. (2002). How do I begin brain layered curriculum. 

Retrieved from http://help4teachers.com 

*Omotunde, M. B. (2006). Impact of selected PALMS 

learning strategies in 9 th grade science classrooms to reach 

NCLB science standards (Doctoral dissertation, Union 

University, School of Education, Germantown). Available 

from ProOuest Dissertations and Theses database. (UMI 

No. 3253155) 

*Outhouse, D. F. (2008). Vocabulary acquisition through 

interactive read-alouds of nonfiction material (Doctoral 

dissertation, Walden University, College of Education, 

Minnesota). Available from ProOuest Dissertations and 

Theses database. (UMI No. 3337326) 

*Öner, E. (2008). Fen ve teknoloji öğretiminde beyin temelli 

öğrenme yaklaşımının ilköğretim öğrencilerinin başarısına, 

tutumuna ve hatırda tutma düzeyine etkisi (Yüksek lisans 

tezi, Muğla Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Muğla). 


Özcan, Ş. (2008). Eğitim yöneticisinin cinsiyet ve hizmet 

içi eğitim durumunun göreve etkisi: Bir meta analitik etki 

analizi (Doktora tezi, Marmara Üniversitesi, Eğitim 

Bilimleri Enstitüsü, İstanbul). http://tez2.yok.gov.tr/ 


*Özden, M. (2005). Fen bilgisi dersinde beyin temelli 

öğrenmenin akademik başarıya ve hatırlama düzeyine etkisi 

(Yüksek lisans tezi, Anadolu Üniversitesi Eğitim Bilimleri 

Enstitüsü, Eskişehir). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden 


*Peder, P. (2009). Türkçe dersinde beyin temelli öğrenme 

modelinin öğrenci akademik başarısı üzerine etkisi (Yüksek 

lisans tezi, Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, 

Ankara). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir. 

*Pennington, E. (2010). Brain based learning theory; 

the incorporation of movement to increase the learning of 

grammar by high school students (Doctoral dissertation, 

Liberty University, the Faculty of the School of Education, 

USA). Available from ProOuest Dissertations and Theses 

database. (UMI No. 3389881) 

Ried, K. (2006). Interpreting and understanding metaanalysis 

graphs. Australian Family Physician, 35(8), 635-638. 

Rust, R. (1990). Estimating publication bias in meta 

analysis. Journal of Marketing Research. 27, 220-226. 

doi:10.2307/3172848. 

*Saleh, S. (2011). The effectiveness of brain-based teaching 

approach in dealing with the problems of students’ 

conceptual understanding and learning motivation. 

Educational Studies, 38(1), 19-29. doi:10. 1080/ 

03055698.2011 .570004. 

*Samur, Y., & Duman, B. (2011). How an awareness of the 

biology of learning may have an effect on performance. 

Education as Change, 15(2), 257-270. doi:10.1080/168232 

06.2011.619139. 

Soylu, H. (2004). Keşif yoluyla öğrenme: Fen öğretiminde 

yeni yaklaşımlar. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım. 

*Sünbül, A. M., Arslantaş, S., Keskinkılıç, G. ve Yağız, D. 

(2004, Temmuz). İlköğretim 4. sınıf fen bilgisi derslerinde 

uygulanan bellek destekleyici tekniklerin öğrenci erişilerine 

etkisi. XIII. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı’nda sunulan 

bildiri, İnönü Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Malatya. 

Tarım, K. (2003). Kubaşık öğrenme yönteminin matematik 

öğretimindeki etkinliği ve kubaşık öğrenme yöntemine 

ilişkin bir meta analiz çalışması (Doktora tezi, Çukurova 

Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana). http://tez2. 

yok.gov.tr/ adresinden edinilmiştir. 

Taşçıoğlu, A. (1994). Beyin işlevlerinin aydınlatılmasında 

yeni görüntüleme teknikleri. TÜBİTAK Bilim ve Teknik 

Dergisi, 314, 36-38. 

Thalheimer, W., & Cook, S. (2002). How to calculate effect 

size from published research: A simplified spreadsheet. 

Retrieved from http://worklearning. com/effect_sizes.htm. 

Thomas, P. B. (2001). The Implication of brain research 

in preparing young children to enter school ready to learn 

(Doctoral dissertation, The Florida Agricultural and 

Mechanical University College of Education, Florida, 

USA). http://search.proquest.com. 

*Tilton, W. (2011). Adult professional development: Can 

brain-based teaching strategies increase learning effectiveness 

(Doctoral dissertation, Fielding Graduate University, 

California). Available from ProOuest Dissertations and 

Theses database. (UMI No. 3464876) 

*Tremarche, P. V., Robinson, E. M., & Graham, L. B. (2007). 

Physical education and its effect on elementary testing 

results. Phi Epsilon Kappa Fraternity, 64(2), 58-64. 

*Tüfekçi, S. (2005). Beyin temelli öğrenmenin erişiye, 

kalıcılığa, tutuma ve öğrenme sürecine etkisi (Doktora tezi, 

Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Ankara). 


*Usta, İ. (2008). Öğrenme stillerine göre düzenlenen beyin 

temelli öğrenme uygulaması (Yüksek lisans tezi, Süleyman 

Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Isparta). 


Vaid, J., & Hall, D. (1991). Neuropsychological perspectives on 

bilingualism: Right, left and center. In A. G. Reynolds (Ed.), 

Bilingualism, multiculturalism and second language learning 

(pp. 81-112). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. 

Vigliocco, G., Vinson, D. P., Druks, J., Barber, H., & Cappa, 

S. F. (2011). Nouns and verbs in the brain: A review of 

behavioural, electrophysiological, neuropsychological and 

imaging studies. Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 

35, 407-426. doi:10.1016/j.neubiorev.2010.04.007. 

Weintraub, S. (2000). Neuropsychological assessment 

of mental state. In M.M. Mesulam (Ed.), Principles of 

behavioral and cognitive neurology (2nd ed., pp. 121-173). 

New York: Oxford University Press. 

Weiss, R. P. (2000). Brain-based learning: The wave of the 

brain. Training & Development, July, 20-24. Retrieved from 

http://www.dushkin.com/ text-data/articles/32638/body.pdf. 

Wolf, F. M. (1986). Meta-analysis: Quantitative methods for 

research synthesis. London: Sage. 

Wolfe, P. (2001). Brain Matters: Translating research into 

classroom practice. Virginia: Association for Supervision 

and Curriculum Development. 

*Yağlı, Ü. (2008). Beyin temelli öğrenme yaklaşımının 

İngilizce dersinde akademik başarı ve tutuma etkisi (Yüksek 

lisans tezi, Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Sosyal 

Bilimleri Enstitüsü, Zonguldak). http://tez2.yok.gov.tr/ 


Yıldız, N. (2002). Verilerin değerlendirilmesinde meta analiz 

(Yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri 

Enstitüsü, İstanbul). http://tez2.yok.gov.tr/ adresinden 


648

9fb0a3b9ecab91bfdc99114100bae788siltr

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?