Kitlesel çevrimiçi açık derslerde öğrenci profillerinin ve davranış örüntülerinin kümeleme analizi ile belirlenmesi: Türkçe Öğreniyorum Sitemi örneği
Detrmining learner profiles and behavioral patterns in massive open online courses using clustering analysis: The case of Learn Turkish System
- Tez No: 652407
- Danışmanlar: PROF. DR. TEVFİK VOLKAN YÜZER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Eğitim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Bu tez çalışması kapsamında, Türkçe dilinin kitlesel, açık ve çevrimiçi olarak öğrenilmesine olanak sağlayan bir dil KAÇD (DKAÇD)'indeki öğrenenlerin profillerinin belirlenmesi ve bu doğrultuda öğrenenlerin anlamlı gruplar oluşturup oluşturmadığının tespiti sağlanmıştır. Aynı zamanda, öğrenenlerin hangi özelliklerinin ve öğrenme davranışlarının, bir gruba dahil olma durumunu hangi oranda açıkladığı keşfedilmiştir. Bu bağlamda iki farklı çalışma yürütülmüştür. İlk çalışma kapsamında sistemde kayıtlı öğrenenlerin demografik özellikleri, önceki öğrenmelerine ilişkin bilgileri ve sistemdeki etkinliklere katılım durumları Keşifsel Veri Analizi (KVA) süreçleri ile keşfedilmiş ve mevcut durum görselleştirme tekniğiyle ortaya koyulmuştur. KVA ile ulaşılan ilgi çekici sonuçlardan biri, sonuçlar sistemdeki öğrenenlerin yarısından fazlasının Suriyeli, Türkiye'de yaşayan ve erkeklerden oluşmasıdır. Öğrenenlerin yarsısından fazlası lisans ve üzeri eğitim seviyesindedir ve çevrimiçi öğrenme deneyimi ile Türkçe ön bilgileri oldukça düşüktür. Her bölümde yer alan ders ve drama videolarının izlenme durumu incelendiğinde ise, dilbilgisi kurallarının sunulduğu ders videolarının daha çok tercih edildiği, video izleme hareketlerinin çoğunlukla Türkiye'den gerçekleştirildiği ve en çok video izleyen öğrenenlerin 51 yaş üzeri grupta yer aldığı tespit edilmiştir. Video ve görsel içeren etkinlikler, yazı ve klavyeden giriş içeren etkinliklerden daha fazla tercih edilmiştir. Araştırmanın ikinci aşamasında ise sistemdeki öğrenenlerin, demografik (yaş, cinsiyet, istihdam durumu, eğitim düzeyi), Türkçe dil öğrenimi ile ilgili (çevrimiçi ders deneyimi ve Türkçe dil seviyesi) ve çevrimiçi öğrenme ortamı hareketleri (video izleme, kısa sınava katılım ve bölüm etkinliklerine katılım) özellikleri bağlamında nasıl alt gruplar haline getirilebileceği üzerine çalışılmıştır. Bu aşamada kategorik ve sürekli değişkenlerinin tümünün analize dahil edilebilmesi için TwoStep kümeleme algoritmasından faydalanılmıştır. Analiz sonucunda birbirinden farklı beş alt grup ortaya çıkmıştır. Bu gruplar içerdikleri öğrenen kitlesine göre (I) en yüksek katılım ve çeşitlilik gösteren, (II) düşük katılım gösteren ve çevrimiçi öğrenmeyen, (III) çevrimiçi öğrenen ve yüksek katılım gösteren, (IV) yetişkin ve profesyonel, (V) genç ve öğrenci şeklinde isimlendirilmişlerdir. Kümeleme analizi sonuçlarının doğrulanması amacıyla iki aşamalı bir yaklaşım benimsenmiştir. Birinci aşamada, ortaya çıkan kümeler Ortalama Siluet ve tahminleyici önem derecesi değerlerinin kontrolü ile değerlendirilmiştir. İkinci aşamada ise Parametrik olmayan testlerden Bağımsız Gruplar için Kruskal-Wallis sıralamalı tek-yönlü varyans analizi testi ile normal dağılım göstermeyen sürekli ve sıralı değişkenlerin kümeler bazında ayırt edicilikleri kontrol edilmiştir. Doğrulama aşamasından sonra çevrimiçi ders deneyimi ve eğitim düzeyi değişkenlerinin ayrıştırıcılığı en yüksek olan değişkenler olduğu görülmüştür. Bu iki değişkeni sırasıyla yaş, bölüm sonu değerlendirmelerine katılım, Dinle ve Görseli Seç etkinliğine katılım, video izleme sıklığı değişkenleri takip etmektedir. Bu araştırma süreci hem bir Tükçe DKAÇD'indeki öğrenenlerin özelliklerini ve sisteme katılım durumlarının bu özelliklere göre farklılaşıp farklılaşmadığının görülmesini, hem de bu farklılıkların hangi değişkenlerden kaynaklı olduğunun tespit edilmesini sağlamıştır. Aynı zamanda, KAÇD alanyazınında Kümeleme Analizi varsayımlarının sağlanması ve bulguların doğrulanması konusunda bulunan yöntemsel boşluğu doldurularak sonraki araştırmalar için referans niteliğinde bir araştırma süreci ortaya koyulmuştur. Bu yolla öğrenen alt kümeleri belirlenmiş ve gerek ilgili alanyazına gerekse Türkçenin yabacı dil olarak öğretilmesi süreçlerinde uygulamalı çalışan tasarımcı ve eğitimcilere yol gösterici nitelikte bir araştırma gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Within the scope of this thesis, the profile of learners was determined in a language MOOC (LMOOC) that allows people all over the world to learn the Turkish language, accordingly, it was determined whether learners form meaningful groups. At the same time, it was discovered to what extent learners' characteristics and learning behaviours explain their inclusion in a group. In this context, two different studies have been conducted. Within the scope of the first study, the demographic characteristics of the learners registered in the system, their information about their previous learning and their participation in the activities in the system were discovered using Exploratory Data Analysis (EDA) processes and the current status was revealed with the visualization technique. One of the interesting results achieved as a result of EDA, the results of more than half the learners in the system are Syrians and consist of men living in Turkey. More than half of the learners are at the undergraduate and above educational level as well as their online learning experience and their prior level in the Turkish language are low. When the learners' behavioural patterns on tutorials and drama videos investigated, it is seen that the tutorials consist of grammar rules are more preferred than the drama videos. Furthermore, most of the video watchers are residing in Turkey, and they are in the +51 age group. Video and visual activities were preferred more than the activities with text and keyboard input. In the second phase of the study, it has been investigated how the learners can be subgrouped due to their demographic (age, gender, employment status, education level), language-related (online course experience and Turkish language level) and online learning environment (watching videos, participating in short exams and participation in department activities) characteristics. At this stage, TwoStep clustering algorithm was used to include all categorical and continuous variables in the analysis. As a result of the analysis, five different subgroups emerged. These groups are named as (I) the highest engagement and diversity, (II) low engagement and non-online learning, (III) online learner and high engagement, (IV) adult and professional, (V) young and student. A two-stage approach has been adopted to validate the cluster analysis results. In the first stage, the resulting clusters were evaluated by controlling the Average Silhouette and Predictor Importance values. In the second stage, the discrimination of continuous and ordered variables that do not show normal distribution was checked by using non-parametric Kruskal-Wallis sequential one-way analysis of variance for Independent Groups. After the validation phase, it is seen that online course experience and education level are the variables with the highest discrimination. These two variables are followed by age, attendance to the quizzes, participation in the Listen and Choose the Visual activity, and the frequency of watching videos, respectively. This research process has enabled both to see the characteristics of learners in a Turkish LMOOC and whether their participation in the system differs according to these characteristics, and also to determine which variables are caused by these differences. In this way, the learner subsets were determined, and it is thought that a study was conducted to guide the practitioners in both the relevant literature and the processes of teaching Turkish as a foreign language.
Benzer Tezler
- Bağlantıcı kitlesel açık çevrimiçi derslerde etkileşim örüntüleri ve öğreten-öğrenen rollerinin belirlenmesi
Identifying interaction patterns and teacher-learner roles in connectivist massive open online courses
ARAS BOZKURT
Doktora
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiUzaktan Eğitim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJGAN YAZICI
- Motivating and engaging efl learners in e-learning with game elements
İngilizce öğrencilerinin e-öğrenmede oyun ögeleriyle motive edilmesi ve derse katılımı
MAHMUT ÖZKAN
Doktora
İngilizce
2016
Eğitim ve ÖğretimÇukurova Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLDEN İLİN
- Mise en application de l'enseignement à distance sur Moodle: Etude d'un cours de grammaire pour de futurs professeurs de Français
Moodle platformuyla uzaktan eğı̇tı̇m uygulaması: Fransızca öğretmen adaylarına yönelik dı̇l bı̇lgı̇sı̇ dersı̇ çerçevesinde çevrimiçi eğitim örneği
NACİ SERHAT BAŞKAN
Doktora
Fransızca
2023
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAPRAK TÜRKÂN YÜCELSİN TAŞ
PROF. DR. FABRICE BARTHELEMY
- Çevrimiçi öğrenmede kısa videolar ile oluşturulan programlama derslerinin öğrenci akademik başarılarına ve ders katılımlarına etkisi
The effect of programming courses created with short videos in online learning on student academic success and attendance
TARIK BUĞRA KUVVET
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimÇukurova ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET CAN ŞAHİN
- An intervention framework for design and development of interactive video lectures based on video viewing behaviors: A learning analytics approach
Video izleme davranışlarına dayalı etkileşimli video derslerin tasarımı ve geliştirilmesi için bir müdahale çerçevesi: Bir öğrenme analitiği yaklaşımı
OZAN RAŞİT YÜRÜM
Doktora
İngilizce
2021
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM SONER YILDIRIM
DOÇ. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL