Açık ve uzaktan öğrenmede öğrenenlerin davranış örüntülerinin ve profillerinin modellenmesi, akademik performanslarının tahmin edilmesi ve performans değerlendirme panelinin etkilerinin incelenmesi
Modeling learners' behavioral patterns and profiles, predicting the academic performance and investigating the effects of a dashboard in open and distance learning
- Tez No: 718464
- Danışmanlar: PROF. DR. ALPER TOLGA KUMTEPE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Eğitim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 293
Özet
Bu araştırmanın amacı, kitlesel açık ve uzaktan öğrenme sisteminde öğrenme yönetim sistemini kullanan öğrenenlerin öğrenme malzemeleri kullanım örüntülerinin ve öğrenen profillerinin belirlenmesi, akademik performanslarına yönelik tahmin modeli geliştirilmesi, öğrenme yönetim sistemine entegre olarak çalışabilen öğrenme analitikleri tabanlı bir performans değerlendirme panelinin tasarımlanması ve bu panelin öğrenme sürecindeki etkilerinin incelenmesidir. Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sisteminde gerçekleştirilmiş olan bu çalışmada, sisteme kayıtlı olan ve Anadolum eKampüs Öğrenme Yönetim Sistemini kullanan öğrenenlere ait verilerden yararlanılmıştır. Bu kapsamda çalışmada, öğrenenlerin demografik özellikleri, akademik performans puanları, öğrenme yönetim sistemindeki gezinme davranışlarından elde edilen veriler ve anket verileri kullanılmıştır. Öğrenme malzemeleri kullanım örüntülerinin belirlenmesi için birliktelik kuralları kullanılmıştır. Kuralların çıktılarında çıkmış sınav soruları ve ünite özeti yer almıştır. Öğrenen profillerinin belirlenmesi için kümeleme analizi kullanılmıştır. k-Means algoritması ile öğrenenlerin dönem sonu ortalama puanları ve ortalama malzeme erişimleri göz önüne alınarak 5 küme elde edilmiştir. Öğrenenlerin akademik performanslarına yönelik tahmin modelinin geliştirilmesi için makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Öğrenenlerin harf notları, GBT algoritmasıyla %72,16 doğrulukla tahmin edilmiştir. Tahmin modelinin geliştirilmesindeki en önemli değişkenler ise, ara sınav puanı ve sınava girme oranı olarak belirlenmiştir. Performans değerlendirme panelinin öğrenme sürecindeki etkilerinin belirlenmesi için deneysel bir çalışma yürütülmüştür. Yapılan testler sonucunda, deney ve kontrol gruplarının ortalama oturum açma sayıları, oturum açtıkları gün sayıları, öğrenme malzemeleri erişim sayıları ve akademik performansları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık olduğu belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
This research aims to determine the patterns of learning materials use, and profiles of learners utilizing learning management system (LMS) in a massive open and distance education system. This research also seeks to develop a prediction model for academic performance, and design, develop and evaluate a learning-analytics-based learner performance dashboard integrated with the LMS. Conducted within the Open Education System of Anadolu University, the study utilized data belonging to enrolled learners that utilize the Anadolum eKampüs Learning Management System. The study used various data resources including learner demographic data, academic performance grades, data from navigation behaviors on the LMS, and finally self-report questionnaire data. Association rules were used to map the patterns of learning materials use. The outcome of the rules included previous exam questions and chapter summaries. Cluster analysis was utilized to map learner profiles. k-Means algorithm revealed 5 clusters depending on end-of-term average grades and average materials access. Machine and deep learning algorithms were used to develop prediction models for academic performance. Learner letter grades were predicted using the gradient boosted tree algorithm with an accuracy of 72.16%. The most important variables in developing the prediction model were mid-term grades and the rate of exam taking. Experimental study was conducted to investigate the effect of learner performance dashboard on learning processes. The tests revealed significant differences between the control and the experimental group in session time count, session day count, learning materials access count and academic performance.
Benzer Tezler
- 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
HİLAL SEDA YILDIZ
Doktora
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiUzaktan Eğitim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEVFİK VOLKAN YÜZER
- Bilgisayar ve internet destekli uzaktan eğitim programlarının tasarım, geliştirme ve değerlendirme aşamaları (SUZEP örneği)
Design, development and evaluating stages of computer and internet supported distance education program (on the model of SUZEP)
BİROL GÜLNAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Radyo-TelevizyonSelçuk ÜniversitesiRadyo Televizyon Ana Bilim Dalı
PROF.DR. AHMET HALUK YÜKSEL
- Kitlesel açık çevrimiçi derslerde öğrencilerin davranış ve tercihleri ile bireysel özellikleri arasındaki ilişki
Relationship between learners' behaviours, preferences and their individual differencess in massive open online courses
BUKET KİP KAYABAŞ
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiUzaktan Eğitim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HAKAN AYDIN
- Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi uzaktan öğretim çalışmaları ve radyonun kullanımına ilişkin bir model geliştirimi
Başlık çevirisi yok
MEDİHA SAĞLIK
- Sınıf öğretmenlerinin pandemi döneminde yaşanan öğrenme kayıplarına ilişkin görüş ve önerileri
Opinions and suggestions of classroom teachers regarding the learning losses experienced during the pandemic period
AYÇA ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SABAN