Çevrimiçi öğrenme ortamlarında bilişsel yükün düzenlenmesi amacıyla geliştirilen öğrenme analitikleri tabanlı bir yaklaşım
A learning analytics-based approach developed for regulating cognitive load in online learning environments
- Tez No: 929031
- Danışmanlar: PROF. DR. ÜNAL ÇAKIROĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trabzon Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 174
Özet
Çevrimiçi öğrenme ortamlarında öğrenci kendi öğrenmelerinden sorumlu olduğundan, öğrenciler deneyimledikleri bilişsel yükün düzenlenmesine ihtiyaçları söz konusudur. Çevrimiçi öğrenme ortamlarında gerçekleştirilen bilişsel yük araştırmalarında bilişsel yükün ölçümü için daha çok öz-raporlamalı ölçekler ve fiziksel ölçümler gibi farklı yöntemler kullanılmaktadır. Ancak bazı durumlarda bu yöntemlerle elde edilen veriler, gerçek bilişsel yük durumlarını yansıtmayabilirler. Bu durum çevrimiçi öğrenme ortamlarında bilişsel yükün azaltılması için yapılacak çalışmaların başarısını azaltmaktadır. Bu bağlamda bu çalışmada öğrenenlerin çevrimiçi öğrenme süreçlerindeki bilişsel yük düzeylerini düzenlemeye yönelik otomatik müdahalelerde bulunacak bir sistem olarak Çevrimiçi Bilişsel Yük Düzenleme Sistemi (Ç_BYDS) geliştirilmiş, bu sistemin öğrenme sürecinde kullanılmasının bilişsel yük ve akademik performanslar üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Sistem, çevrimiçi öğrenme ortamlarında öğrenci etkileşimlerini gerçek zamanlı olarak analiz ederek öğrenenlerin bireysel ihtiyaçlarına uygun bir şekilde bilişsel yük düzeylerini optimize etmektedir. Bu işlevin gerçekleştirilmesi için Ç_BYDS'de öğrencilerin etkileşim verileri, öğrenme analitikleri yöntemleri ile işlenmiş, bu süreçte kural tabanlı karar yapısı işe koşulmuştur. Bunun yanı sıra, öğrencilerin etkileşimlerinden öğrenme süreçlerine ilişkin toplanan veriler aracılığıyla müdahale zamanlaması ve türü optimize edilerek, öğrenme deneyimlerinin iyileştirilmesi sağlanmıştır. Çalışmada, sistemin geliştirilmesi süreci, gelişimsel araştırma kapsamında; etkililiğinin araştırılması ise toplam 80 öğrencinin katıldığı yarı deneysel çalışma çerçevesinde yürütülmüştür. Sistemin kullanıldığı deney grubu ve bu sistemin kullanılmadığı kontrol grubundan elde edilen veriler, bilişsel yük ve akademik performanslar bağlamında karşılaştırılmıştır. Ayrıca deneysel sürece katılan öğrenci değerlendirmeleriyle çevrimiçi öğrenmede bilişsel yük düzenleme amacıyla geliştirilen bir sistemi kullanma deneyimleri incelenmiştir. Diğer yandan, araştırma sonunda bulanık mantık yöntemi ile aynı etkileşim verileri üzerinden bilişsel yük ölçümleri gerçekleştirilmiştir. Yapılan ölçümün başarı oranı bilişsel yük ölçeği sonuçları ve bulanık mantık sonuçlarının uyum analizi ile belirlenmiştir. Sonuç olarak çevrimiçi öğrenme sürecinde Ç_BYDS aracılığıyla yapılan müdahalelerin, deney grubundaki öğrencilerin bilişsel yük düzeylerini düzenleyerek öğrenme sürecine olumlu katkılar sağladığını göstermiştir. Kontrol grubunda bilişsel yük artışına karşın deney grubunun bilişsel yük düzeylerinde belirgin bir azalma gözlemlenmiştir. Ayrıca, sistemin kullanan öğrencilerin akademik başarılarında da sistemin olumlu etkileri ortaya çıkmıştır. Bunun yanında çevrimiçi öğrenme ortamlarında öğrencilerin deneyimlediği bilişsel yükü ölçmede bulanık mantık kullanımının da etkili bir yol olabileceği belirlenmiştir. Çalışmanın çevrimiçi öğrenme ortamlarında bilişsel yükün öğrenme analitikleri ile yönetilmesi yoluyla öğrenme deneyimlerinin iyileştirilmesi bağlamında öğretim tasarımcılarına ipuçları sunması ümit edilmektedir.
Özet (Çeviri)
Since students are responsible for their own learning in online learning environments, they need to regulate the cognitive load they experience. In cognitive load research conducted in online learning environments, various methods such as self-report scales and physiological measurements are commonly used to measure cognitive load. However, in some cases, the data obtained through these methods may not accurately reflect the actual cognitive load conditions. This situation reduces the success of efforts aimed at reducing cognitive load in online learning environments. In this context, this study developed the Online Cognitive Load Regulation System (O_CLRS) as a system that provides automatic interventions to regulate learners' cognitive load levels during online learning processes and investigated the effects of using this system on cognitive load and academic performance. The system analyzes student interactions in real-time in online learning environments and optimizes cognitive load levels according to the individual needs of learners. To achieve this function, interaction data of students were processed using learning analytics methods within O_CLRS, and a rule-based decision structure was employed in this process. Additionally, by optimizing the timing and type of interventions through the data collected on students' interactions and learning processes, the learning experience was improved. The system development process in the study was conducted within the scope of developmental research, while its effectiveness was examined through a quasi-experimental study involving a total of 80 students. The data obtained from the experimental group, in which the system was used, and the control group, in which the system was not used, were compared in terms of cognitive load and academic performance. Moreover, the experiences of students participating in the experimental process regarding the use of a system developed for regulating cognitive load in online learning were examined. On the other hand, at the end of the study, cognitive load measurements were conducted using the fuzzy logic method based on the same interaction data. The success rate of the measurement was determined through an alignment analysis of the cognitive load scale results and fuzzy logic results. As a result, the interventions provided through Ç_BYDS during the online learning process were found to have positively contributed to the learning process by regulating the cognitive load levels of students in the experimental group. While an increase in cognitive load was observed in the control group, a significant decrease in cognitive load levels was observed in the experimental group. Furthermore, the system was found to have a positive effect on the academic performance of students who used it. Additionally, it was determined that using fuzzy logic could be an effective method for measuring the cognitive load experienced by students in online learning environments. It is hoped that this study will provide instructional designers with insights into improving learning experiences by managing cognitive load through learning analytics in online learning environments.
Benzer Tezler
- Çevrimiçi çoklu öğrenme ortamlarında öğrenmeyi etkileyen bazı bilişsel özellikler ve akademik başarıyla ilişkisi
Some cognitive characteristics affecting learning in online multimedia learning environments and these characteristics' relationships with academic success
AYŞENUR TATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUKADDES ERDEM
- Karmaşık bilişsel görev performansında çalışma belleği kapasitesinin ve öğretimsel stratejinin rolü
Roles of working memory capacity and instructional strategy in complex cognitive task performance
VİLDAN ÇEVİK
Doktora
Türkçe
2012
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF ALTUN
- Farklı oyun elementleri ile zenginleştirilen çevrim içi oyunlaştırmanın ortaokul öğrencilerinin bilişsel yük, motivasyon ve eylem yeterliğine etkisi
The effect of online gamification enriched with different game elements on the cognitive load, motivation and volitional competency of middle school students
ABDURRAHMAN YILDIRIM
Doktora
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERÇİN KARATAŞ
- Developing a smart method for real -time brain tumor localization and segmentation on ct ımages using hybrid techniques and yolo
Hibrit teknikler ve yolo kullanilarak bt görüntülerinde gerçek zamanli beyin tümörü lokalizasyonu ve segmentasyonu için akilli bir yöntem geliştirilmesi
NUSAIBAH KHALID ABDULMAJEED AL-SALIHI
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUS ÇEVİK
PROF. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Çevrimiçi öğrenme ortamlarında farklı geribildirim stratejilerinin öğrencilerin sosyal bilişsel ve öğretimsel bulunuşluk algıları ile akademik başarılarına etkisi
Effects of different feedback strategies on students' perceptions of social cognitive and teaching presence and academic achievements in online learning environments
YUSUF ZİYA OLPAK
Doktora
Türkçe
2013
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU KILIÇ ÇAKMAK