Öğretimsel videolar için öğretme analitiği temelli pedagojik rehberlik sisteminin geliştirilmesi, uygulanması ve değerlendirilmesi
Development, implementation, and evaluation of a teaching analytics-based pedagogical guidance system for instructional videos
- Tez No: 971351
- Danışmanlar: PROF. DR. ENGİN KURŞUN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Öğretme Analitikleri, Video Dersler, Öğrenme Analitikleri, Veri Anlamlandırma, Teaching Analytics, Instructional Videos, Learning Analytics, Data Interpretation
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk 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: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Araştırmada öğretimsel videoları etkileşimli hale getiren ve kullanıcı deneyimi temelli analitiklerini yaparak eğitmenlere öğretimsel geri bildirimler sunan Öğretimsel Videolar İçin Öğretme Analitiği Temelli Pedagojik Rehberlik Sistemi'nin tasarım, geliştirme ve uygulama süreçleri için uygun gereksinimlerin belirlenip sistem testlerinin yapılarak doğruluk seviyesinin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Yöntem: Çalışmada tasarım temelli araştırma deseninin gelişimsel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Veri kaynakları; öğretimsel videoları öğretim sürecinde kullanan öğretim elemanları, sistem geri bildirimleri, alan uzmanları ve alanyazın dokümanlarından oluşmaktadır. Veri toplama sürecinde eğitmenlerin sisteme videolarını yüklemeleri ve etkileşimli hale getirmeleri, sonrasında öğrencilerin videoları izlemeleri sağlanmıştır. Öğrencilerin gezinim davranışları ve duygu durumu simgeleri(emojiler) sisteme kaydedilmiştir. Sonrasında veriler kümelenerek gezinme davranışları her bir video için ortaya çıkarılmıştır. Davranışlar makine öğrenmesi ile anlamlandırılmış ve eğitmenlere hem davranışların sebepleri hem de bu davranışlara yönelik video içerikleri hakkında öğretimsel dönütler sunulmuştur. Bulgular: Araştırmada, öğretimsel videolar için geliştirilen öğretme analitiği temelli öğretimsel geri dönüt sistemi tasarlanmış, geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Sistem, öğrencilerin video içi gezinme hareketlerini (duraklatma, ileri/geri sarma) ve bunların sebeplerini analiz ederek eğitmenlere gösterge panelleri üzerinden sunmaktadır. Ayrıca emojilerle duygu bildirimi, etkileşimli soru ekleme ve yapay zekâ destekli transkript/özetleme gibi özellikler sisteme entegre edilmiştir. Öğrenci verileri makine öğrenmesiyle işlenmiş, üç aşamalı geliştirme süreci sonunda tahmin doğruluğu %55,56'dan %81,48'e yükselmiştir. Bu bulgular, sistemin hem teknik olarak başarılı hem de eğitmenler açısından işlevsel bir öğrenme analitiği aracı sunduğunu göstermektedir. Sonuçlar: Bu çalışmada geliştirilen sistem, öğrencilerin videoları izlerken yaptıkları duraklatma, ileri ve geri sarma gibi hareketleri analiz ederek eğitmenlere anlamlı geri bildirimler sunmuştur. Sistem, öğrencilerin bu hareketleri neden yaptığını tahmin edebilmek için makine öğrenmesi kullanmış ve %81,48 doğruluk oranına ulaşmıştır. Tahminler sonucunda davranışların sebepleri belirlenmiş ve bu davranışlara yönelik video kalitesini artırmak amacıyla eğitmenlere öğretim tasarımı temelli geri bildirimler sunulmuştur. Eğitmenlerin, sistemin sunduğu grafikler ve yorumlarla videolarına yönelik iyileştirme alanlarını görmeleri sağlanmıştır. Ayrıca öğrencilerin videolara eklediği emojiler ve yorumlar sayesinde hangi bölümlerin ilgi çekici ya da anlaşılması zor olduğu kolayca görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Purpose: The aim of this study is to determine the appropriate requirements and to conduct system testing in order to establish the accuracy level for the Pedagogical Guidance System Based on Teaching Analytics for Instructional Videos—a system designed to make instructional videos interactive and to provide instructors with pedagogical feedback based on user experience analytics throughout its design, development, and implementation processes. Method: A design-based research approach was employed, utilizing the developmental research method. Data sources included instructors who use instructional videos in their teaching processes, system-generated feedback, subject-matter experts, and relevant literature. During the data collection phase, instructors were asked to upload their videos to the system and make them interactive, after which students viewed the videos. Students' navigation behaviors and emotional state indicators (emojis) were recorded by the system. The collected data were then clustered, and navigation patterns were extracted for each video. These behaviors were interpreted through machine learning, and pedagogical feedback was provided to instructors regarding both the reasons behind these behaviors and the related video content. Findings: Within the scope of the study, a teaching analytics-based instructional feedback system for instructional videos was designed, developed, and implemented. The system analyzes students' in-video navigation behaviors (such as pausing, forwarding, and rewinding) and the possible reasons behind them, presenting these insights to instructors through interactive dashboards. In addition, features such as emotion reporting via emojis, insertion of interactive questions, and AI-supported transcription/summarization were integrated into the system. Student data were processed using machine learning techniques, and through a three-stage development process, prediction accuracy improved from 55.56% to 81.48%. These findings indicate that the system is both technically successful and pedagogically functional as a learning analytics tool for instructors. Results: The system developed in this study provided meaningful feedback to instructors by analyzing students' behaviors while watching instructional videos, such as pausing, forwarding, and rewinding. Machine learning was used to predict the reasons behind these behaviors, achieving an accuracy rate of 81.48%. Based on these predictions, the causes of the behaviors were identified, and instructional design–based feedback was provided to instructors to improve video quality accordingly. The system's visual analytics and feedback enabled instructors to identify areas for improvement in their videos. Moreover, through students' use of emojis and comments, it became easier to determine which parts of the videos were engaging or difficult to understand.
Benzer Tezler
- Robotik kodlama öğretiminde durumlu öğrenme yaklaşımı kullanımının öğrencilerin gerçek hayat problemlerini çözme becerilerine etkisi
The effect of using situated learning on students' real life problem solving skills in teaching robotics
MUSTAFA DİZDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimTrabzon ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ÇAKIROĞLU
- Etkileşimli öğretimsel videoların video kapılma ve bilişsel yük üzerine etkisi
The effects of interactive instructional videos on video engagement and cognitive load
SALMAN AKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN KESKİN
- Sosyal bilgiler öğretmenlerinin sınıflarındaki özel gereksinimli öğrencilerine sundukları etkili öğretimsel uygulamalara ilişkin görüş ve deneyimleri
Social studies teachers' opinions and experiences regarding effective instructional practices provided to students with special needs in their classrooms
GÜLŞAH PABUÇÇU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiÖzel Eğitim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA NUR AKÇİN
- Video-içi biçimlendirici değerlendirme ortamında öğrenen-değerlendirme etkileşimlerinin incelenmesi
Investigating of interaction between learner-assessment in the in-video formative assessment environment
HALUK KUZUDİŞLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL YURDUGÜL
- Web tabanlı dinamik değerlendirme sisteminin tasarımı, geliştirilmesi ve etkililiğinin sınanması
Design, development and effectiveness of the web based dynamic assessment system
ARİF TULUK
Doktora
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL YURDUGÜL