Geri bildirim süreçlerinde öğrenme analitikleri: Bibliyometrik bir inceleme
Learning analytics in feedback processes: A bibliometric review
- Tez No: 941837
- Danışmanlar: PROF. DR. SİBEL SOMYÜREK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Bu araştırmanın amacı, geri bildirim süreçlerinde öğrenme analitiklerinin kullanımına odaklanan akademik çalışmaların bibliyometrik analiz yöntemiyle incelenmesidir. Bu doğrultuda, ilgili alandaki eğilimleri, gelişim sürecini ve mevcut araştırma durumunu kapsamlı bir şekilde ortaya koymak hedeflenmiştir. Araştırmanın veri seti, Web of Science (WoS) veri tabanında yürütülen sistematik bir tarama süreciyle oluşturulmuş ve süreç Sistematik Derlemeler ve Meta-Analizler için Tercih Edilen Raporlama Öğeleri (PRISMA/ Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) kılavuzuna uygun şekilde raporlanmıştır. Literatür taramasında, öğrenme analitiklerinin geri bildirim süreçleri bağlamında ele alındığı çalışmaları kapsayacak biçimde uygun anahtar kelimeler ve filtreleme kriterleri belirlenmiştir. Tanımlanan dâhil edilme ve hariç bırakma ölçütleri doğrultusunda yapılan eleme süreci sonunda örneklem, ölçüt örnekleme yöntemiyle yapılandırılmıştır. Bu ölçütler, araştırmanın kapsamını net biçimde belirlemek ve alanyazındaki temsil gücünü artırmak amacıyla açık bir şekilde tanımlanmıştır. Veri toplama ve seçilen yayınların analiz sürecinde çalışmanın güvenilirliğini sağlamak üzere ikinci bir araştırmacı sürece dâhil edilmiştir. Tarama sonucunda elde edilen yayınların %14'ü, ikinci araştırmacı tarafından bağımsız biçimde kodlanarak analiz edilmiştir. Kodlamalar arasındaki tutarlılık Cohen's Kappa katsayısı ile değerlendirilmiş ve .93 olarak hesaplanan bu değer, iki araştırmacı arasında yüksek düzeyde bir görüş birliğine işaret etmiştir. PRISMA akış şeması aracılığıyla, tarama, eleme, uygunluk ve dâhil etme aşamaları görsel olarak da sunulmuş ve çalışmanın şeffaflığı desteklenmiştir. Veri toplama ve analiz süreçlerinin ardından, Ocak 2013 ile Aralık 2023 tarihleri arasında yayımlanmış 425 çalışma bibliyometrik analiz kapsamında incelenmiştir. Bu çalışmalar; yayımlandıkları yıllar, aldıkları atıflar, yayımlandıkları dergiler, yazarlar, kurumlar ve ülkeler/bölgeler açısından değerlendirilmiştir. Ayrıca ülkeler/bölgeler, kurumlar ve yazarlar arasındaki bilimsel işbirliği ağları; ortak atıf analizleri; anahtar kelimelerin zaman içindeki evrimi ve çalışmaların gerçekleştirildiği disiplinler ayrıntılı biçimde analiz edilmiştir. Çalışmanın sonuçlarına göre, yayınların yıllara göre dağılımı incelendiğinde en fazla sayıda yayının (f=65) 2022 yılında, en az sayıda yayının ise (f=4) 2014 yılında yayımlandığı belirlenmiştir. Yıllara göre artan bir yayın trendi göze çarpmaktadır, ancak 2017'den sonra belirli bir noktada durağanlaşmış bir eğilim fark edilmektedir. Araştırmalarda en çok atıf alan yazar 866 atıf ile Dragan Gasevic olmuştur. Yazarlara göre dağılım bulguları incelendiğinde araştırma kapsamında en çok yayın yapan yazarın 26 yayın ile yine Dragan Gasevic olduğu belirlenmiştir. Araştırmalarda en çok atıf alan kurum 650 atıf ile Monash Üniversitesidir. Aynı zamanda yayınların kurumlara göre dağılım bulgularına göre 30 yayın ile Monash Üniversitesi ilk sırada yer almıştır. En çok yayın hazırlayan kurumun (Monash Üniversitesi) bünyesinde en çok yayın hazırlayan yazarın (Gasevic) çalışmalarını yürüttüğü görülmüştür. Yayınların Web of Science veri tabanındaki yayınevi adresleri doğrultusunda belirlenen ülkelere göre dağılımları incelendiğinde, 204 yayın ile 1. sırada ABD'nin yer aldığı görülmüştür. Yayınların dergilere göre dağılımı incelendiğinde Lecture Notes In Computer Science dergisinin bu alanda yayınlanan 24 çalışma ile en çok yayın yapılan dergi olduğu görülmüştür. Ülkelerin ortak yazarlık ağı analizine göre, en fazla yayına sahip ülke olan ABD (101 yayın), 9 farklı kümede yer alan ülkelerle 24 bağlantı kurarak toplam 65 bağlantı gücüne ulaşmıştır. Bu bulgu, ABD'nin bilimsel iş birliklerinde merkezi ve çok yönlü bir rol üstlendiğini göstermektedir. En fazla bağlantı gücüne sahip üniversite 42 bağlantıyla Monash Üniversitesi olmuştur. Yayınlara göre ortak atıf analizi bulguları incelendiğinde, alanyazında öncü isimlerden olan Hattie (2007)“The Power of Feedback”başlıklı çalışmasıyla 341 bağlantı gücü 68 atıfla birinci sırada yer almıştır. Öğrenme analitikleri alanında önemli çalışmaları bulunan Gasevic ve arkadaşlarının 2015 yılında yayınladığı“Let's not forget: Learning analytics are about learning”başlıklı çalışmanın ise, 246 bağlantı gücü ve 45 atıfla ikinci sırada olduğu görülmüştür. En sık tekrar eden anahtar kelimelere bakıldığında, 276 tekrar ile öğrenme analitikleri (learning analytics), 94 tekrar ile geri bildirim (feedback), 55 tekrar ile yüksek öğretim (higher education), 35 tekrar ile performans (performance), 30 tekrar ile model (model) ifadeleri öne çıkmaktadır. Toplam bağlantı gücü açısından en güçlü ifadeler“Learning Analytics, Feedback, Performance, Model, Students”olmuştur. Çalışmaların disiplinlere göre dağılımına bakıldığında, neredeyse yarısının (%49,6) Eğitim ve Eğitim Araştırmaları alanında yapıldığı, diğer alanların ise sırasıyla Bilgisayar Bilimi (%39,1), Mühendislik (%27) ve Sağlık Bilimleri ve Hizmetleri (%8) olduğu belirlenmiştir. En fazla ortak atıf yapılan kaynağın Computers and Education olduğu, en fazla ortak atıf yapılan yazarların ise Siemens (121), Gasevic(113), Pardo (97), Winne (92), Hattie (90) olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The purpose of this study is to conduct a bibliometric analysis of academic research focusing on the use of learning analytics in feedback processes. The aim is to comprehensively identify trends, development processes, and the current state of research in this field. The study's dataset was created through a systematic search conducted in the Web of Science (WoS) database, and the process was reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. During the literature review, appropriate keywords and filtering criteria were established to capture studies addressing learning analytics in the context of feedback processes. Following the elimination process based on predefined inclusion and exclusion criteria, the sample was structured using the criterion sampling method. These criteria were explicitly defined to clearly demarcate the scope of the study and enhance its representativeness in the literature. To ensure the reliability of the study, a second researcher was involved in the data collection and analysis process of the selected publications. The second researcher independently coded and analyzed 14% of the publications resulting from the review. The consistency between the codings was evaluated using Cohen's Kappa coefficient, which was calculated as .93, indicating a high level of consensus between the two researchers. The screening, eligibility, and inclusion stages were visually represented through the PRISMA flowchart, enhancing the transparency of the study. Following the data collection and analysis processes, 425 studies published between January 2013 and December 2023 were examined through bibliometric analysis. These studies were evaluated in terms of publication years, citations, journals, authors, institutions, and countries/regions. Additionally, the scientific collaboration networks between countries/regions, institutions, and authors; co-citation analyses; the evolution of keywords over time; and the disciplines in which the studies were conducted were analyzed in detail. According to the study's results, an analysis of the distribution of publications by year revealed that the highest number of publications (f=65) was published in 2022, while the lowest number (f=4) occurred in 2014. Although there is an overall increasing trend in publications, a stagnation in growth was observed after 2017. The most cited author was Dragan Gasevic, with 866 citations. Regarding author distribution, Dragan Gasevic also emerged as the most prolific author in this research, with 26 publications. Monash University was the most cited institution, with 650 citations. Dragan Gasevic, the author with the highest number of publications, conducted his research at Monash University, the institution with the most publications. An analysis of publication distribution by country, based on publisher addresses in the Web of Science database, revealed that the USA ranked first with 204 publications. In terms of journal distribution, Lecture Notes in Computer Science emerged as the journal with the highest number of publications in this field, publishing 24 studies. The co-authorship network analysis showed that the USA, which had the highest number of publications (101), had 24 links with countries across 9 different clusters, yielding a total link strength of 65. This highlights the central and multifaceted role of the US in scientific collaborations. Monash University had the highest link strength among institutions, with 42 links. In the co-citation analysis, Hattie (2007), a leading figure in the field, ranked first with his study The Power of Feedback, which received 341 links and 68 citations. Gasevic et al. (2015), who have made significant contributions to the field of learning analytics, ranked second with their article Let's Not Forget: Learning Analytics is About Learning, which received a link strength of 246 and 45 citations. The most frequently occurring keywords were learning analytics (276 occurrences), feedback (94 occurrences), higher education (55 occurrences), performance (35 occurrences), and model (30 occurrences). In terms of total link strength, the strongest expressions were Learning Analytics, Feedback, Performance, Model, and Students. When examining the distribution of studies by discipline, it was found that nearly half of the studies (49.6%) were conducted in the field of Education and Educational Research, followed by Computer Science (39.1%), Engineering (27%), and Health Sciences and Services (8%). The most frequently cited journal was Computers and Education, while the most frequently cited authors were Siemens (121 citations), Gasevic (113), Pardo (97), Winne (92), and Hattie (90).
Benzer Tezler
- Mobil tabanlı bir öğrenme ortamının tasarlanması, uygulanması ve etkililiğinin incelenmesi
Design, implementation and investigation of a mobile based learning environment
ÇİĞDEM ÇAVUŞ EZİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimBartın ÜniversitesiYaşam Boyu Öğrenme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN YILMAZ
- Tıp Fakültesi öğrencilerinin klinik akıl yürütme süreçlerinin öğrenme analitikleri entegre edilmiş bir sanal hasta uygulaması ile incelenmesi
Investigation of clinical reasoning processes of medical students viA learning analytics integrated virtual patient application
ALPER BAYAZIT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiTıp Eğitimi ve Bilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İPEK GÖNÜLLÜ
- Fen bilimleri dersinin öğretme-öğrenme süreçlerinde kullanılan geri bildirim türlerinin ve uygulamalarının incelenmesi
Examination of the feedback types and applications used in the teaching -learning processes of the science course
ŞEYMA SARAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimKafkas ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATAMAN KARAÇÖP
- Probleme dayalı öğrenme süreçlerinde beden eğitimi öğretmeninin kolaylaştırıcı roldeki eylemlerinin keşfedilmesi
Discovering physical education teacher's actions as a facilitator role in problem-based learning processes
GÜVEN CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERDA GÜRSEL
- Mimarlık eğitiminde farklı medyalar için bütünleşik bir model önerisi
An integrated model for different media in architectural education
MEHMET SARPER TAKKECİ
Doktora
Türkçe
2024
Eğitim ve Öğretimİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARZU ERDEM