Solo Taksonomisi (Structure of The Oberved Learnin Outcame) Gözlemlenen Öğrenme Çıktısının Yapısı

Öz (Abstract)

Bu çalışmada, öğrencilerin öğrenme çıktılarının kalitesini ve karmaşıklığını değerlendirmek amacıyla geliştirilen Gözlemlenen Öğrenme Çıktısının Yapısı (SOLO taksonomisi) taksonomisi incelenmiştir. Çalışma kapsamında SOLO taksonomisinin teorik temelleri, Piaget’nin bilişsel gelişim evreleri ile ilişkisi ve beş hiyerarşik düşünme evresi (Yapı Öncesi, Tekli Yapısal, Çoklu Yapısal, İlişkilendirilmiş Yapı, İleri Soyut Yapı) detaylandırılmıştır. Ayrıca, taksonominin sınıf içi değerlendirmeler, müfredat tasarımı ve geri bildirim süreçlerindeki uygulamaları ile öğrenci başarısı üzerindeki etkileri tartışılmıştır. Sonuç olarak, SOLO taksonomisinin eğitimcilere öğrencilerin yüzeysel öğrenmeden derin öğrenmeye geçişlerini izleme ve destekleme konusunda sistematik bir çerçeve sunduğu, Bloom taksonomisi gibi diğer modellere kıyasla daha nesnel ve uygulanabilir bir ölçme aracı olduğu değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler: SOLO taksonomisi, öğrenme çıktıları, derin öğrenme, bilişsel gelişim, eğitimde ölçme ve değerlendirme.

1. Giriş

John B. Biggs ve K. Collis tarafından 1982 yılında önerilen ve zaman içinde popülerlik kazanan SOLO modeli, öğrenim çıktılarının karmaşıklığı dikkate alınarak sınıflandırılması aracılığı ile anlamlandırılmasında ve öğrencilerin çalışmalarının nitelik açısından değerlendirilmesine imkân sağlar. Öğrenci çalışmasının değerlendirilmesinde dikkate alınması gereken, yaptığı çalışmanın niceliksel yönünden ziyade niteliksel yönüdür.

SOLO taksonomisinde öğrencilerin belirli bir konuya ilişkin kavrama becerilerini değerlendirmek için öğrencilerin sorulara vermiş olduğu cevapların niteliğine ve yapısına bakılır. Verilen cevaplar oluşturulan belli kriterlere göre analiz edilir ve kavramanın düzeyi belirlenir.

2. SOLO Taksonomisi ve Bilişsel Gelişim Evreleri

SOLO Taksonomisi, beş düşünce evresinden oluşmaktadır. Bu evreler, Piaget’nin bilişsel gelişim evrelerine (duyusal-motor evre, işlem öncesi evre, somut işlemler evresi, soyut işlemler evresi) karşılık gelmektedir. Piaget, Biggs ve Collis’in gelişim modelleri bilişsel gelişimin belli evrelerden geçtiğini benimsemeleri açısından benzerdir. İki modeldeki gelişim evreleri hemen hemen aynıdır. Biggs ve Collis, Piaget’nin modelindeki işlem öncesi evresini imgesel evre olarak adlandırırken, bu evrelere soyut dönem sonrası (post formal) olarak adlandırdıkları yeni bir evre eklemişlerdir. Piaget, Biggs ve Collis’in modellerindeki evrelerin karşılıkları Tablo 1’de verilmiştir.

Tablo 1

Bilişsel Gelişimde Piaget ve SOLO Evrelerinin Karşılaştırılması

Piaget’in Evreleri	SOLO Evreleri
Duyusal Motor (Sensori motor)	Duyusal Motor (Sensor motor)
İşlem Öncesi (Pre-operational)	İmgesel (İkonic)
Somut İşlemler (Concrete operational)	Somut Sembolik (Concrete sembolic)
Soyut İşlemler (Formal operational)	Soyut (Formal)
–	Soyut Sonrası (Post Formal)

SOLO taksonomisi Piaget’in bilişsel gelişim evreleri göz önüne alınarak geliştirilmiş, her bir evre, kendi özelliğini gösteren mantıksal bir yapıya göre tanımlanmıştır (Biggs ve Collis, 1991; Pegg ve Tall, 2005).

Ayrıca SOLO Taksonomisi evreleri ve Piaget’nin bilişsel gelişim evrelerinin her ikisinde de yaş durumu dikkate alınmıştır. Ancak bazen aynı evrede yer alabilen etkinliklerde, çocuklar farklı evrede görülebilmektedirler (Biggs ve Collis, 1991; Pegg ve Tall). SOLO Taksonomisi, Piaget’nin bilişsel gelişim modelinin bu durumlara ait yetersizliğinden dolayı ortaya çıkmıştır. Biggs ve Collis, bu sorunu çözebilmek için geliştirdikleri SOLO Taksonomisinde bireylerin bilişsel gelişim düzeylerine değil, verdikleri cevaplara yoğunlaşmışlardır (Pegg ve Tall, 2005).

3. SOLO Modelinde Düşünme Evreleri

SOLO modelinde yer alan her bir düşünme evresi beş alt seviyeyi içermektedir. Bu seviyelerin temel prensipleri; eksik anlamadan (yapı öncesi), basit bağlantılara (tekli yapısal), çoklu bağımsız yönlerin anlaşılmasına (çoklu yapısal), yönler arasındaki bağlantıların kurulmasına (ilişkilendirme) ve son olarak bağlamın ötesinde üst düzey düşünme ve genellemeye (soyutlama) doğru ilerler.

Tablo 2

SOLO Modelinde Yer Alan Düşünme Evreleri

Boyut	Düzey Kodu	Düzey Adı	Özellikler
Niceliksel	SOLO 1	Yapı Öncesi	Alanla ilgili hiçbir bilgiye sahip olmayan.
	SOLO 2	Tekli Yapısal	Bir ilgili yönü bilir.
	SOLO 3	Çoklu Yapısal	Birkaç ilgili bağımsız yön bilinir.
Niteliksel	SOLO 4	İlişkilendirme	Bilginin özellikleri yapıda birleştirilir.
	SOLO 5	Soyutlama	Bilgi yeni bir etki alanı içine genelleştirilmiştir.

SOLO taksonominin beş seviyesi aşağıda sıralanmış ve açıklanmıştır (Brabrand ve Dahl, 2009; Ivanitskaya, Clark, Montgomery ve Primeau, 2002; Minogue ve Jones, 2009).

3.1. Yapı Öncesi (Pre-structural)

Öğrenci konu dışı yönlerle veya bilgilerle engellenir. Uygun olmayan, ilgisiz ya da hatalı içerik veya yöntem/süreç kullanılır. Öğrenen konuyu anlamakta zorlanır, anlamlı bir şey öğrenilmez. Burada öğrenciler herhangi bir anlayışa sahip değillerdir. Fakat alakasız olan bilgiyi kullanırlar ve/veya bir şeyin ana noktasını (esasını) tamamen anlayamazlar. Dağınık bilgi parçacıkları kazanılmış olabilir. Fakat bunlar düzensiz, şekillendirilmemiş (yapılandırılmamış) ve aslında gerçek içerikten ya da bir konu veya problemle ilişkili olmaktan yoksundurlar.

3.2. Tek Yönlü Yapı (Uni-structural)

Öğrenen ilgili alana odaklanır ve çalışacağı bir alan seçer. En az bir bilgi parçasına tek bir yöntem (işlem) ya da kavram uygulanır. Anlam düşüktür ve belirli bir şey öğrenilir. Öğrenci olayla tek bir bakımdan ilgilenebilir ve bariz bağlantılar kurabilir. Terminolojiyi kullanabilir, bilgiyi aktarabilir (hatırlayabilir), basit yönergeleri/algoritmaları yerine getirebilir, bir şeyi başka sözcüklerle (kendi sözcükleriyle) anlatabilir, ayırt edebilir (teşhis edebilir), isimlendirebilir ve sayabilirler.

3.3. Çok Yönlü Yapı (Multi-structural)

Öğrenen daha uygun veya doğru özellikleri alır fakat bunları birleştirmez, eklemlemez. Bir ya da daha fazla bilgi parçalarında bilginin sentezi olmadan birçok yöntem veya kavram kullanılır. Birkaç ilgili, anlamlı ve bağımsız yönler öğrenilir. Bu seviyede öğrenci, olaya birkaç açıdan bakabilir, fakat bunlar birbirinden bağımsız ve bağlantısız olarak göz önüne alınır. Mecaz olarak söyleyecek olursak, öğrenci birçok ağacı görebiliyorken ormanı göremez. Öğrenci bir listede bulunanların isimlerini tek tek sayabilir, tanıtabilir, sınıflandırabilir, birleştirebilir, yöntemleri uygulayabilir, yapılandırabilir ve prosedürleri yerine getirebilir.

3.4. İlişkilendirilmiş Yapı (Relational)

Öğrenen bu aşamada parçaları bir diğeriyle birleştirir. Böylece bütün tutarlı bir yapıya ve anlama sahip olur. İlişkilendirilmiş bir tepki, bilginin sentezi, işlemleri ve sonuçları ile karakterize edilir. Sonucu başarmak için, diğer bilgi ya da işlemlerle ilgili olan geçici durumlar verilerek kavramlar bazı bilgilere uygulanır.

Öğrenilenler yapı içerisinde birleştirilir. Bu seviyede öğrenci, çeşitli görüşler arasındaki ilişkileri ve bunların bir bütün oluşturacak şekilde nasıl bir araya geldiklerini anlayabilir. Bu anlayış bir yapı meydana getirir ve şimdi öğrenci birçok ağacın nasıl da bir orman oluşturduğunu anlayabilir. İşte öğrenci bu şekilde karşılaştırma yapabilecek, ilişkilendirebilecek, analize edebilecek, kuram uygulanabilecek ve sebep sonuç ilişkisine göre ifade edebilecek yeterliliği geliştirebilir.

3.5. İleri Soyut Yapı (Extended Abstract)

Öğrenen bu aşamada yapıyı yeni ve eylemin daha yüksek bir biçimini temsil eden daha soyut özellikleri de ele almak için geneller. İleri soyut tepkiler yapısal olarak ilişkilendirilmiş tepkilere benzerler. Fakat burada bilgi, işlem ve kavramlar, soruda var olan deneyim ve bilgi alanının dışından elde edilir. En üst düzey olan bu basamakta, öğrenci yapıyı verilenin ötesinde genelleyebilir, yapıyı birçok farklı bakış açısından algılayabilir ve fikirleri yeni alanlara aktarabilir. Genelleme yapabilecek, varsayımlarda bulunabilecek (hipotezler kurabilecek), eleştiri yapabilecek ve kuramlar oluşturabilecek yeterliliği sahip olabilir.

4. SOLO Taksonomisinin Sınıf İçi Değerlendirmelerde Uygulanması

Eğitimciler, SOLO taksonomisini sınıf içi değerlendirmelere entegre ederek öğrenci öğrenme çıktılarının daha kapsamlı ve nitelikli bir şekilde değerlendirilmesini sağlayabilirler.

Uygulama Adımları:

1. SOLO Düzeylerini Anlamak: Eğitimciler öncelikle öğrenci yanıtlarının niteliğini ayırt etmelidir. Öğrenci konuyu kaçırıyor mu (yapı öncesi), tek bir yöne mi odaklanıyor (tekli yapısal), birkaç yönü bağımsız mı ele alıyor (çoklu yapısal), bütünleştiriyor mu (ilişkilendirilmiş) yoksa yeni bağlamlara mı aktarıyor (ileri soyut)?
2. Değerlendirme Görevlerinin Tasarlanması: Sorular ve görevler aşamalı olarak karmaşıklaşacak şekilde tasarlanmalıdır.
   • Matematik Örneği: Basit hesaplamalardan (tekli yapısal) başlayarak, çoklu kavramların entegrasyonunu gerektiren (ilişkilendirilmiş) ve yeni bağlamlara uygulama içeren (ileri soyut) problemlere geçiş yapılmalıdır (Aesa ve Retnowati, 2024).
   • Bilgisayar Bilimleri Örneği: Öğrencilerin önce bireysel kod parçalarını anladığı (çoklu yapısal), ardından bunları karmaşık problemleri çözmek için entegre ettiği (ilişkilendirilmiş) kodlama egzersizleri kullanılabilir (Lister vd., 2006).
3. Rubrik (Dereceli Puanlama Anahtarı) Oluşturma: Tutarlı ve şeffaf bir notlandırma için SOLO düzeyleriyle uyumlu rubrikler geliştirilmelidir. Örneğin, bir matematik problemi için tekli yapısal düzeyde sadece formülün doğru tanımlanması beklenirken, ilişkilendirilmiş düzeyde formüllerin entegrasyonu beklenebilir (Rembach ve Dison, 2016; Fernandez ve Guzon, 2025).
4. Biçimlendirici Değerlendirmeler: Süreç boyunca öğrenci gelişimini izlemek için kısa sınavlar ve sınıf içi etkinlikler kullanılmalıdır. Bu, öğrenme boşluklarının erken tespit edilmesini ve öğrencilerin SOLO düzeylerinde ilerlemesini sağlar (Shuhidan ve Mohamad, 2013; Yichong vd., 2020).
5. Teknoloji Kullanımı: SOLO tabanlı değerlendirmeleri destekleyen mobil öğretim araçları ve platformlar entegre edilmelidir. Bu araçlar, değerlendirmelerin oluşturulmasını, uygulanmasını ve analizini kolaylaştırır (Yichong vd., 2020; Herrera vd., 2024).
6. Mesleki Gelişim: Eğitimciler için SOLO taksonomisinin uygulanması, uygun görevlerin tasarlanması ve rubriklerin etkin kullanımı konularında eğitimler ve çalıştaylar düzenlenmelidir (Rembach ve Dison, 2016; Wong vd., 2007).

Uygulamanın Faydaları:

• Gelişmiş Anlayış: Bilişsel karmaşıklık düzeylerini ayırt ederek üst düzey düşünme becerilerini tanımlamaya ve teşvik etmeye yardımcı olur (Stålne vd., 2016; Ilgüy vd., 2014).
• Tutarlılık ve Şeffaflık: Farklı konular arasında değerlendirme için ortak bir çerçeve sağlayarak öğrenci performansının değerlendirilmesinde tutarlılık sağlar.
• İyileştirilmiş Geri Bildirim: Ayrıntılı ve yapılandırılmış geri bildirim sağlayarak öğrencilerin öğrenme süreçlerini ve gelişim alanlarını anlamalarına yardımcı olur.

5. Sonuç ve Değerlendirme

Yukarıda görüldüğü üzere, SOLO taksonomisinin ilerletilmesiyle öğrenme artırılır. Çünkü daha yüksek seviyelerde öğrenilenler daha kaynaştırılmış ve anlamlı hale getirilmiştir. En alt üç seviye (yapı öncesi, tek yönlü yapı ve çok yönlü yapı) niceliksel olarak, en üst iki olan üst seviyede öğrenme (ilişkilendirilmiş yapı ve ileri soyut yapı) ise niteliksel ve derinlemesine öğrenme seviyeleri olarak ifade edilir. Derinlemesine öğrenenler, öğrenmelerini derin kişisel anlam ve kavrayış elde etmek için biçimlendirirler. Tablo 3’te SOLO taksonomi düzeyleri için fiil örnekleri verilmiştir.

Tablo 3

SOLO Düzeyleri İçin Örnek Fiiller

Yapı Öncesi	Tekli Yapısal	Çoklu Yapısal	İlişkilendirme	Soyutlama
–	– tarif etmek – teşhis/ayırt etmek – saymak – isimlendirmek – okumak/aktarmak – basit yönergeleri takip etmek	– birleştirmek – sınıflandırmak – yapılandırmak – tanımlamak/nitelendirmek – listedekilerin isimlerini saymak – yöntemleri uygulamak	– analiz etmek – karşılaştırmak – birleştirmek – bütünleştirmek – ilişkilendirmek – sebeplerini açıklamak – teoriyi alana uygulamak	– kuram oluşturmak – genelleme yapmak – tahmin etmek – yargılamak – yansıtmak – teoriyi yeni bir alana uygulamak

Tabloda incelenen programdan SOLO taksonomisinin düzeylerine örnek kazanımlar verilmiştir.

Tablo 4

Örnek Kazanımlar ve Düzeyleri

Örnek Kazanımlar	Düzeyler
Kütleye etki eden yerçekimi kuvvetini ağırlık olarak adlandırır. (İlköğretim Fen Bilgisi dersi F.7.3.1.1.)	Tekli Yapısal
Karışımların ayrılması için kullanılabilecek yöntemlerden uygun olanı seçerek uygular. (İlköğretim Fen Bilgisi dersi F.7.4.4.1.)	Çoklu Yapısal
Üçgenin kenar uzunlukları ile bu kenarların karşılarındaki açıların ölçülerini ilişkilendirir. (Ortaöğretim Matematik 9.4.1.2.)	İlişkilendirme
Biyoteknolojik uygulamalar kapsamında oluşturulan ikilemlerle bu uygulamaların insanlık için yararlı ve zararlı yönlerini tartışır. (İlköğretim Fen Bilgisi F.8.2.5.2.)	Soyutlama

İlk kazanımda öğrenmeyle ilgili bir bilgi parçası tek bir yönden ele alındığından tekli yapı düzeyinde yer almıştır. İkinci kazanım birden fazla bilgi parçalarına birkaç açıdan bakılmayı gerektirdiğinden çoklu yapıdadır. Üçüncü kazanım, birden fazla öğrenmeler arasında ilişkileri ve bunların nasıl bir bütün oluşturduklarını anlamasını içerdiğinden ilişkilendirme düzeyindedir. Dördüncü kazanım, öğrenilenleri farklı bakış açısından algılamayı, yargılama yapmayı gerektirdiğinden soyutlama düzeyindedir.

KAYNAKÇA

Aesa, L. K., & Retnowati, E. (2024). Developing an assessment based on solo taxonomy for junior high school. AIP Conference Proceedings.

Arı, A. (2013). Bilişsel Alan Sınıflamasında Yenilenmiş Bloom, SOLO, Fink, Dettmer Taksonomileri ve Uluslararası Alanda Tanınma Durumları. Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(2), 259-260. https://doi.org/10.12780/UUSBD223

Bhattacharyya, T., Bhattacharya, B., & Mitra, T. (2012). Impact of SOLO taxonomy in computer aided instruction to qualitative outcome of learning for secondary school children. Proceedings – 2012 IEEE 4th International Conference on Technology for Education, 119-122. https://doi.org/10.1109/T4E.2012.35

Biggs, J. B., & Collis, K. F. (1982). Evaluating the quality of learning: The SOLO Taxonomy. New York: Academic Press.

Brabrand, C., & Andersen, J. (2006). Teaching Teaching & Understanding Understanding [Film]. Aarhus University Press. http://www.daimi.au.dk/~brabrand/short-film/

Caridade, C. M. R., & Pereira, V. (2023). SOLO taxonomy to assessment of skills and competencies required to students: Comparison between online versus face-to-face exam. Smart Innovation, Systems and Technologies.

Caro, M. F., Flórez, E. P., & Muñoz, I. C. (2026). A formal model for assessing the learning outcomes of academic programs. Evaluation and Program Planning.

Çelik, D. (2007). Öğretmen Adaylarının Cebirsel Düşünme Becerilerinin Analitik İncelenmesi (Doktora Tezi). Karadeniz Teknik Üniversitesi, Trabzon.

Das, S., Mandal, S. K. D., & Basu, A. (2020). Identification of cognitive learning complexity of assessment questions using multi-class text classification. Contemporary Educational Technology.

De la Hoz Serrano, A., Álvarez-Murillo, A., Fernández Torrado, E. J., & Melo Niño, L. V. (2025). A case study of computational thinking analysis using SOLO taxonomy in scientific–mathematical learning. Computers.

Dikananda, A. R., Anwar, S., Kurnia, D. A., & Bahtiar, A. (2023). Clustering of critical thinking skills by SOLO taxonomy using machine learning techniques. AIP Conference Proceedings.

Fernandez, P. J. M., & Guzon, A. F. H. (2025). A SOLO Taxonomy-based rubric for assessing conceptual understanding in applied calculus. Journal on Mathematics Education.

Gabalán-Coello, J., & Huggins, K. (2018). From the institutional mission to the evaluation instrument using an ABET accreditation approach. ACM International Conference Proceeding Series.

Herrera, O. A., Mejias, P., & Cid, A. (2024). Innovating the Design of University Learning Modules through ICT Integration. Proceedings – International Conference of the Chilean Computer Science Society, SCCC.

Hook, P. (2012). Teaching and learning: Tales from the ampersand. Transformative Approaches to New Technologies and Student Diversity in Futures Oriented Classrooms: Future Proofing Education.

Ilgüy, M., Ilgüy, D., Fisekçioğlu, E., & Oktay, I. (2014). Comparison of case-based and lecture-based learning in dental education using the SOLO taxonomy. Journal of Dental Education. https://doi.org/10.1002/j.0022-0337.2014.134.11.tb

Ilhan, M., & Gezer, M. (2017). A comparison of the reliability of the SOLO- and revised Bloom’s taxonomy-based classifications in the analysis of the cognitive levels of assessment questions. Pegem Egitim ve Ogretim Dergisi, 7(3), 321-344. https://doi.org/10.14527/pegegog.2017.027

Ivanitskaya, L., Clark, D., Montgomery, G., & Primeau, R. (2002). Interdisciplinary Learning: Process and Outcomes. Innovative Higher Education, 27, 95–111. https://doi.org/10.1023/A:1021105309984

Jørgensen, J. T., Malm, R. H., Gammelgaard, B., & Christiansen, F. V. (2024). What denotes progression in laboratory learning? Analysing a pharmaceutical bachelor programme. Pharmacy Education.

Karvounidis, T., Ladias, A., & Douligeris, C. (2022). Assessment of data carriers with the SOLO taxonomy in Scratch. SEEDA-CECNSM 2022.

Kõlamets, L., Kasuk, H., Holbrook, J., & Mamlok-Naaman, R. (2023). The relevance of learning outcomes included in Estonian grade 7-9 science subject curricula associated with the concept of energy. Journal of Baltic Science Education.

Lister, R., Simon, B., Thompson, E., Whalley, J. L., & Prasad, C. (2006). Not seeing the forest for the trees: Novice programmers and the SOLO taxonomy. Proceedings of the 11th Annual SIGCSE Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education. https://doi.org/10.1145/1140124.1140157

Lucander, H., Bondemark, L., Brown, G., & Knutsson, K. (2010). The structure of observed learning outcome (SOLO) taxonomy: A model to promote dental students’ learning. European Journal of Dental Education, 14(3), 145-150. https://doi.org/10.1111/j.1600-0579.2009.00604.x

Minogue, J., & Jones, G. (2009). Measuring the Impact of Haptic Feedback Using the SOLO Taxonomy. International Journal of Science Education, 31(10), 1359–1378. https://doi.org/10.1080/09500690801992862

Nasrulloh, A., Ashadi, & Yamtinah, S. (2019). Analysis of items using the assessment instrument based on the structure of observed learning outcome. Journal of Physics: Conference Series. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1157/4/042017

Pegg, J., & Tall, D. (2005). The fundamental cycles of concept construction underlying various theoretical frameworks. International Reviews on Mathematical Education, 37(6), 468-475. https://doi.org/10.1007/s11858-005-0036-6

Prakash, E. S., Narayan, K. A., & Sethuraman, K. R. (2010). Student perceptions regarding the usefulness of explicit discussion of “Structure of the Observed Learning Outcome” taxonomy. American Journal of Physiology – Advances in Physiology Education, 34(3), 145-149. https://doi.org/10.1152/advan.00018.2010

Rembach, L., & Dison, L. (2016). Transforming taxonomies into rubrics: Using SOLO in Social Science and Inclusive Education. Perspectives in Education, 34(2). https://doi.org/10.18820/2519593X/pie.v34i2.6

Saruhan Musan, M. (2012). Dinamik Matematik Yazılımı Destekli Ortamda 8. Sınıf Öğrencilerinin Denklem ve Eşitsizlikleri Anlama Seviyelerinin Solo Taksonomisine Göre İncelenmesi (Yüksek Lisans Tezi). Pamukkale Üniversitesi.

Schade, M., Terkowsky, C., Boettcher, K., & Wilkesmann, U. (2025). A jug goes so often to the well until it breaks: Refurbishing the thirteen fundamental objectives of instructional laboratories by integrating the SOLO taxonomy. Lecture Notes in Networks and Systems.

Shuhidan, S. M., & Mohamad, A. (2013). Dahlia: Online formative assessment for theoretical course. International Conference on Research and Innovation in Information Systems, ICRIIS. https://doi.org/10.1109/ICRIIS.2013.6716766

Sirri, D., Harper, A., & Brown, G. T. L. (2025). Revised Bloom’s taxonomy and the structure of the observed learning outcome taxonomy for classifying multiple-choice questions: A study using the bookmark procedure. Asia-Pacific Science Education.

Stålne, K., Kjellström, S., & Utriainen, J. (2016). Assessing complexity in learning outcomes – a comparison between the SOLO taxonomy and the model of hierarchical complexity. Assessment and Evaluation in Higher Education. https://doi.org/10.1080/02602938.2015.1052369

Sudaria, C. M., & Sanchez, J. M. P. (2024). SOLO-based formative assessments in teaching and learning earthquakes. Science Education International.

Wong, C. S. P., Briguglio, C., Singh, S., & Collins, M. (2007). Implementing criterion-referenced assessment. Enhancing Teaching and Learning through Assessment.

Yaacoub, A., Assaghir, Z., & Da-Rugna, J. (2025). Cognitive depth enhancement in AI-driven educational tools via SOLO taxonomy. Lecture Notes in Networks and Systems.

Yichong, Z., Xiaoniu, L., Ke, Z., & Chunhong, L. (2020). Classroom learning assessment: Modeling and tool design based on the SOLO classification theory. Proceedings of 2nd International Conference on Computer Science and Educational Informatization, CSEI 2020.