Geri Dön

Öğrenme analitiğine dayalı kişiselleştirilmiş geri bildirimlerin öğrencilerin çevrimiçi öz düzenleme becerileri ve çevrimiçi öğrenme motivasyonuna etkisinin karşılaştırılması

Personalized feedback based on learning analytics allows students to self-comparison of the effect of editing skills and online learning motivation

  1. Tez No: 763166
  2. Yazar: METE EREN TAŞÇI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYNUR GEÇER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Eğitim Teknolojisi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu araştırmada Öğrenme Analitiklerine Dayalı Kişiselleştirilmiş geri bildirimlerin öğrencilerin çevrimiçi öz düzenleme becerileri ve çevrimiçi öğrenme motivasyon düzeylerine etkisi incelenmiştir. Araştırmada, 2020-2021 eğitim-öğretim döneminde Kocaeli Üniversitesinde Türkçe Öğretmenliği ve Okul Öncesi Öğretmenliği bölümlerinde öğrenim görmekte olan öğrenciler yer almıştır. Araştırma nicel araştırma yöntemlerinden deneysel desen ile gerçekleştirilmiştir. Yürütülen araştırmada yer alan veriler“Çevrimiçi Öz Düzenleme Becerileri Ölçeği”ve Özbaşı vd (2018) tarafından Türkçeye çevrilen“Çevrimiçi Öğrenme Motivasyon Ölçeği”ile toplanmıştır. Araştırma sonucunda, öğrenme analitiklerine dayalı kişiselleştirilmiş geri bildirimlerin öğrencilerin çevrimiçi öz düzenleme becerileri ve çevrimiçi öğrenme motivasyon düzeyleri üzerinde etkili olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this research, the effect of Personalized feedback Based on Learning Analytics on students' online self-regulation skills and online learning motivation levels was investigated. In the research, students who are studying in the departments of Turkish Teaching and Preschool Teaching at Kocaeli University in the 2020-2021 academic year took part on a voluntary basis. The research was carried out with experimental design from quantitative research methods. The data in the conducted research were collected with the“Online Self-Regulation Skills Scale”and the“Online Learning Motivation Scale”translated into Turkish by Özbaşı et al (2018). As a result of the research, it was found that personalized feedback based on learning analytics has an effect on students' online self-regulation skills and online learning motivation levels. It has been seen that it is necessary to provide hardware support to students in online learning environments.

Benzer Tezler

  1. Analyzing perceptions of artificial intelligence use among pre-service and in-service EFL teachers

    Hizmet öncesi ve hizmet içi İngilizce öğretmenlerinin yapay zekâ kullanımı hakkındaki algılarının analizi

    SEVDE AYYILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FERDANE DENKCİ AKKAŞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜMEYRA GENÇ

  2. A systematic literature review of AI in higher education: Opportunities and challenges

    Yüksek öğretimde yapay zekanın sistematik literatür incelemesi: Zorluklar ve fırsatlar

    MOHAMED DIARRA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    İşletmeAntalya Bilim Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. BÜŞRA SOUMMAKIE

  3. Uzaktan öğrenimde öğrenme analitiğinin biyometrik verilere göre değerlendirilmesi

    Evaluation of learning analytics according to biometric data in distance learning

    CEM TURAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DURMUŞ KOÇ

  4. Dynamic data-driven optimization approach for flight selection problem

    Uçuş seçimi problemi için dinamik veri odaklı optimizasyon yaklaşımı

    ERDEM AKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Veri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ

  5. Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators

    Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi

    MAHMUT SAMİ SİVRİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ