Information and Communication Technology (ICT) engagement, as a multidimensional construct, plays an increasingly important role in education. The main purpose of this research was to explore the effects of ICT engagement factors on science performance across Singapore and Turkey conditional to the sufficient degree of measurement invariance of ICT engagement scale. The multi-group confirmatory factor analysis results demonstrated strong factorial invariance of ICT engagement scale across Singapore and Turkey, so we were able to use ICT engagement scale to meaningful and valid comparisons between these countries. After obtaining measurement invariance, a multi-group structural equation modeling was used for the comparison of the effects of ICT engagement factors on student’s performance of science between these two countries. While interest in ICT, perceived ICT competence and perceived autonomy in using ICT have significant positive direct effect on science performance in both countries, the direct effect of social relatedness in using ICT on science performance is negative in both Singapore and Turkey. Also, when compared with Singapore, the effects of all ICT engagement constructs on student’s performance are higher in Turkey. Keywords: ICT engagement, measurement invariance, multi-group SEM, science performance, PISA 2018

ÖzÜlkelerin gelişmişlik düzeyleri ile ekonomik açıdan kalkınma düzeyleri arasında çok yakın bir ilişki söz konusudur. Ülkeler, çeşitli ölçütlere göre incelenerek, gelişmişlik düzeylerine göre az gelişmişten çok gelişmişe doğru farklı gruplarda değerlendirilebilirler. Ülkelerin gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesinde, genellikle sosyo-ekonomik faktörler belirleyici rol oynamaktadır. Gelişmişlik düzeyi her ne kadar sosyo-ekonomik değişkenler yardımıyla belirlense de, ülkelerin sınıflandırılması farklı organizasyonlar (Birleşmiş Milletler, Uluslararası Para Fonu vb.) tarafından farklı yöntemlerle yapılabilmektedir. Bu durum bir ülkenin gelişmişlik düzeyinin yönteme ve organizasyona göre farklı kategoride yer almasına sebep olmaktadır. Bu çalışmanın amacı, 193 ülke için gelişmişlik düzeyini tahmin eden bir makine öğrenmesi modeli geliştirmektir. Gelişmişlik düzeyi, "Yüksek Gelir", "Üst Orta Gelir", "Alt Orta Gelir" ve "Düşük Gelir" kategorilerinden oluşmaktadır. Ülkelerin gelişmişlik seviyesini etkileyen 26 değişken ise, Dünya Gelişmişlik İndeksi (World Development Indicators -WDI) veri tabanından elde edilmiştir. İlk olarak özellik seçimi olarak gelişmişlik düzeyini etkileyen en önemli değişkenlerin belirlenmesinde, rastgele orman metodu yardımıyla değişken önemi kullanılmıştır. Önemli bulunan bağımsız değişkenler yardımıyla, karar ağaçları ve rastgele orman algoritmaları kullanılarak gelişmişlik düzeyleri sınıflandırılmıştır. Rastgele orman algoritmasıyla oluşturulan modelin ülkelerin gelişmişliklerini %70 oranında doğru sınıflandırdığı belirlenmiştir. Ayrıca, bulgular Ergen Doğurganlık Hızı, Toplam Doğurganlık Oranı ve Tarım, Orman ve Balıkçılık'ın GSYİH (Gayri Safi Yurtiçi Hasıla) daki payının ülkelerin gelişmişliklerini etkileyen en önemli değişkenler olduğunu göstermektedir.