Psikoeğitsel verilerle desteklenmiş e-öğrenme verilerinin öğrencilerin matematik başarılarının kestiriminde kullanılması: Eğitim bilişim ağı örneği
The use of e-learning data supported with psychoeducational data in the prediction of students' mathematics achi̇evement: Education information network sample
- Tez No: 940042
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BAHADIR YILDIZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: eğitsel veri madenciliği, matematik başarısı tahmini, e-öğrenme ortamı, educational data mining, mathematics achievement prediction, e-learning environment
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik ve Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırmada, e-öğrenme ortamındaki etkileşim verileri, öğrencilerin bilgilerini içeren anket verileri ve matematiğe yönelik tutum ve kaygı ölçeklerinden elde edilen veriler kullanılarak matematik performansının modellenmesi amaçlanmıştır. Araştırmanın katılımcılarını, gönüllülük esasına dayalı olarak bir devlet ortaokulunda öğrenim gören 112 öğrenci oluşturmuştur. Öğrencilere dönem başında bilişsel giriş davranışlarını ölçmek için hazırbulunuşluk testi uygulanmıştır. Araştırma katılımcıları, dönem boyunca yüz yüze derslere ek olarak ders dışı etkinlikleri gerçekleştirmek amacıyla e-öğrenme ortamını kullanmışlardır. Ayrıca öğrencilerin sosyo-demografik durumları anket ile, matematiğe yönelik tutum ve kaygıları ölçekler aracılığıyla belirlenmiştir. E-öğrenme ortamı ve veri toplama araçlarından elde edilen veriler kullanılarak öğrenci başarısını modellemek amacıyla 19 değişken belirlenmiştir. Elde edilen veriler, veri madenciliği teknikleri kullanılarak hem ayrı ayrı hem de bütüncül olarak analiz edilerek regresyon modelleri oluşturulmuştur. Araştırma bulgularına göre; psikoeğitsel verilerle oluşturulan regresyon modellerinde en iyi parametre değerlerine rastgele orman algoritması ile sınıflama modellerinde ise yapay sinir ağları algoritmasıyla ulaşılmıştır. EBA metrikleri ve demografik veriler kullanılarak oluşturulan sınıflama ve regresyon modellerinde, en iyi parametre değerlerine sahip algoritmanın rastgele orman algoritması olduğu belirlenmiştir. Tüm verilerin kullanılmasıyla oluşturulan bütünleşik regresyon modelinde ise rastgele orman algoritması, diğer regresyon türlerine kıyasla en iyi parametre değerlerine sahip algoritma olmuştur. Bu modelde, hazırbulunuşluk sınavı puanı, bir önceki yılın akademik başarı ortalaması ve çevrimiçi ortamda öğrenciye gönderilen içeriklerin tamamlanma yüzdesi değişkenleri modelde en yüksek öneme sahip değişkenler olarak belirlenmiştir. Sınıflandırma probleminde ise, yapay sinir ağları algoritmasıyla oluşturulan model, diğer algoritmalara kıyasla daha iyi parametre değerlerine sahip olmuştur. Bu algoritmayla oluşturulan sınıflama modeli, öğrencilerin dönem sonu geçme veya kalma durumlarını %96 doğruluk oranıyla tahmin etmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, it was aimed to model mathematics performance by using interaction data in the e-learning environment, survey data including students' information, and data obtained from attitude and anxiety scales towards mathematics. The participants of the study consisted of 112 students studying in a public secondary school on a voluntary basis. Students were administered a readiness test at the beginning of the semester to measure their cognitive entry behaviors. The research participants used the e-learning environment to perform extracurricular activities in addition to face-to-face lessons throughout the semester. In addition, the socio-demographic status of the students was determined through a questionnaire, and their attitudes and anxieties towards mathematics were determined through scales. Using the data obtained from the e-learning environment and data collection tools, 19 variables were identified to model student achievement. The data obtained were analyzed both separately and holistically using data mining techniques and regression models were created. According to the research findings, the best parameter values in regression models created with psychoeducational data were obtained with the random forest algorithm and with the artificial neural networks algorithm in classification models. In the classification and regression models created using EBA metrics and demographic data, it was determined that the algorithm with the best parameter values was the random forest algorithm. In the integrated regression model created by using all data, the random forest algorithm was the algorithm with the best parameter values compared to other regression types. In this model, the readiness exam score, the previous year's academic achievement average and the percentage of completion of the content sent to the student in the online environment were determined as the variables with the highest importance in the model. In the classification problem, the model created with the artificial neural network algorithm had better parameter values compared to other algorithms. The classification model created with this algorithm predicted the pass or fail status of the students at the end of the semester with 96% accuracy.
Benzer Tezler
- Das Bild der türkischen Migrantenkinder in der deutschsprachigen Kinderliteratur
Başlık çevirisi yok
BİNNAZ BAYTEKİN
- Yurt dışında öğrenim gören öğrencilere uygulanan Türk dili öğretimi
Başlık çevirisi yok
ÇETİN BAYTEKİN
- Zihin engelli çocuklar için düzenlenen değerlendirme raporlarının öğretmen görüşlerine göre değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
ALİ KESKİNER
- Şizofrenik hasta ailelerinin hastalık semptomlarını ele alma ve stresle başetmelerine psikoeğitimsel yaklaşımın etkisinin incelenmesi
The Evaluation of the effects of psychoeducational implication about handling of disease symptoms and coping with stress at the families of schizophrenic patients
HAVVA TEL
- İlköğretim okullarında piyano ve diğer klavyeli çalgıların müzik öğretmenleri tarafından kullanımı ve eğitime katkıları
The use of the piano and the other musical instruments with keyboard by music teachers and its contribution on the education
MAKBULE SELİN MİLLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Güzel SanatlarPamukkale ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. RAİF GÜLCAN
