Geri Dön

Evaluation and efficiency of e-learning systems

E-öğrenme sistemlerinin verimliliği ve değerlendirilmesi

  1. Tez No: 231937
  2. Yazar: BURCU KÖR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZUHAL TANRIKULU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eğitim ve Öğretim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 152

Özet

E-öğrenme sistemlerinin sadece başarı ve etkinliği değil değerlendirilmesi de karmaşık bir konudur. E-öğrenme uygulamalarının verimli olarak kullanılması için e-öğrenme sistemlerinin başarı ve etkinliğini ölçmek için güvenilir metotlar gereklidir. Bu tezin amacı başarı kriterlerinin belirlenerek e-öğrenme sistemlerinin başarı ve etkinliğinin ölçülmesini sağlayacak bir prototip sağlamaktır. Tezde kullanılan e-öğrenme sitemleri ve test araçları ticari olmayan, açık kaynak kodlu yazılımlar arasından seçilmiştir.Bir e-öğrenme sistemini başarılı bir şekilde değerlendirmek için sistemin değişik boyutları hesaba katılmalıdır, örneğin standartlar, kalite nitelikleri ve başka kriterler. Bu tez çalışmasında, e-öğrenme sistem yazılımlarını test etmek için bazı otomatik yazılım test araçları incelenmiş ve seçilenler kullanılmıştır. Açık kaynak kodlu Ilias, Dokeos, Docebo, Claroline ve Efront öğrenme yönetim sistemleri değerlendirilmek için seçilmiştir. E-öğrenme sistemleri değerlendirilirken yazılım testine odaklanılmış, tüm e-öğrenme süreci göz önüne alınmamıştır. Performans, işlevsellik, erişilebilirlik, güvenlik ve standart uyumluğu e-öğrenme sistemlerinin başarısı için gösterge olarak varsayılmıştır. İşlevsellik dışında diğer kriterler ticari olmayan test araçları ile değerlendirilmiştir. Sistemlerin işlevsellik testi için, işlevsellik karşılaştırma matrisi geliştirilmiştir. Matristeki her bir kritere 22 e-öğrenme uzmanının cevapladığı anket sonucuna göre ağırlık verilmiştir.Belirlenen kriterlere göre sistemlerin genel değerlendirmesi, testlerden alınan standart puanların ağırlıklı toplamları kullanılarak yapılmıştır. Kriterlerin ağırlıkları anketten alınan sonuçlar kullanılarak hesaplanmıştır. Hesaplamalar sonucunda öğrenme yönetim sistemlerinin sıralaması Docebo, Dokeos, Moodle, Claroline, Ilias ve Efront şeklinde oluşmuştur. Docebo ve Dokeos'un puanları birbirine çok yakındır.

Özet (Çeviri)

E- learning system is a complex issue not only because of its success and effectiveness but also because of its evaluation. Reliable ways to measure the success and effectiveness of the e-learning system are required for e-learning applications to be used efficiently. The purpose of this thesis is to provide a prototype to evaluate e-learning systems? success and effectiveness by addressing the success criteria. E-learning systems and testing tools used in this thesis were especially selected from among non-commercial and open source software.In order for a successful e-learning system assessment, different dimensions of the system such as standards, quality attributes and several other criteria should be taken into consideration. In this thesis study, some automated software testing tools are examined and then selected to execute to test the e-learning systems? software. Open source Learning Management Systems were selected to evaluate, namely Moodle, Ilias, Dokeos, Docebo, Claroline and Efront. Assessment of e-learning systems success was focused on software testing, the whole e-learning process was not considered. It is assumed that performance, accessibility, security and standard compliance, and functionality comparisons of the systems can be indicators of the whole e-learning system success. Some non-commercial testing tools were used to evaluate e-learning systems according to the previously defined criteria except functionality. In order for the functionality testing of the systems, functionality comparison matrix was developed. Each criterion in the matrix weighted according to the survey results, which was answered by 22 e-learning specialists.Weighted sum of the standardized scores of tests were used to evaluate systems overall success according to the defined criteria. Weights were calculated according to the third part of survey. LMSs? scores according to these calculations were figured out in the order of Docebo, Dokeos, Moodle, Claroline, Ilias and Efront, whereas the scores of Dokeos and Docebo were very close to each other.

Benzer Tezler

  1. The effect of design on e-learning environments

    E-öğrenme ortamlarında tasarımın etkisi

    FULYA ERTÜR ALKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Eğitim ve ÖğretimYeditepe Üniversitesi

    Görsel İletişim Tasarımı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DEMET KARAPINAR

  2. Küçük ölçekli bir kimya sanayi işletmesinde kalite güvence sisteminin incelenmesi ve değerlendirilmesi

    The examination and evolution of a quality assurance system from a small-scale chemical industry plant

    ZEKİ YÖRÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMRA DURMUŞOĞLU

  3. Toplam kalite yönetimi ve ISO 9000 standartları

    Başlık çevirisi yok

    BANU ÇORBACIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. MEHMET TANYAŞ

  4. Development of an intelligent tutoring system using bayesian networks and fuzzy logic

    Bayesyan ağları ve bulanık mantık kullanılarak zeki öğretim sistemi geliştirimi

    AFAF MUFTAH ADABASHI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELTEM ERYILMAZ

    PROF. DR. ALİ YAZICI

  5. Derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile görüntü hash kodlarını oluşturma

    Generating image hash codes with deep reinforcement learning method

    ELİF AKKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI