- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Ejosat Special Issue: (ISMSIT) Special Issue
- Big Data Technology in Today’s Education Systems: Learning Analytics
Big Data Technology in Today’s Education Systems: Learning Analytics
Authors : Elif Dülger
Pages : 353-361
Doi:10.31590/ejosat.824182
View : 9 | Download : 3
Publication Date : 2020-11-30
Article Type : Research
Abstract :Öğrenme analitiği kavramı, öğrenmenin kalitesini artırmak için eğitim alanında büyük veri teknolojisinin bir yansıması olarak ortaya çıkmaktadır. Öğrenciler, özellikle e-öğrenme etkinlikleri sırasında dijital izlerden büyük miktarda veri bırakırlar. Bu veriler, e-öğrenme süreçlerini kolaylaştırmak veya diğer eğitimsel ve idari amaçlar için kullanmak için işlenebilir. Tahmine dayalı modelleme, sosyal ağ analizi (SNA), kullanıcı, kullanım takibi, içerik analizi, anlam analizi, öneri sistemleri gibi teknikler öğrenme analitiği teknikleri arasında yer alırken, mevcut öğrenme süreci performansını belirlemek ve iyileştirmek için öğrenme analitiği kullanılır. Günümüz öğrenme ortamlarının dijitalleşmesi nedeniyle öğrenciler daha yalnızdır, e-öğrenme etkinlikleri sırasında motivasyonları daha düşüktür, bu nedenle öğrenme sürecini yönetmek daha zordur. Bu nedenle öğrenme analitiği uygulamaları tıpkı sanal mentorlar gibi günümüz eğitim sistemlerinde ön plana çıkmaktadır. Sanal mentorlarla daha bireyselleşen e-öğrenme sürecini geleneksel eğitime göre iyileştirmek ve yönetmek daha kolay olacak. Bu çalışmada, öğrenme analitiğinin eğitim kurumlarına nasıl uyarlanabileceği açısından daha önce yapılan bir uygulama çalışması tartışılacak ve öğrenme analitiği uygulama tasarımı (Learning Analytics Application Design, LAID) ilkelerinin uyarlanması araştırma soruları ile tartışılacaktır. LAID, kavramsal ve lojistik koordinasyonun yanı sıra koordinasyon, karşılaştırma ve özelleştirme ilkesinden oluşur. Uygulama verileri, Sakarya Üniversitesi Elektronik Teknolojisi uzaktan öğretim öğrencilerinin 2010-2011 eğitim öğretim yılı güz döneminde ön lisans düzeyinde Matematik dersinde uyguladıkları öğrenme testlerine verdikleri cevaplardan oluşmaktadır. Geliştirilen öğrenme testleri önce benzer özelliklere sahip Bilgisayar Programlama öğrencilerine uygulanmış ve madde analizi tamamlandıktan sonra Elektronik Teknolojisi öğrencilerine en iyi sorulardan oluşan güncelleştirilmiş testler uygulanmıştır. Testlere katılım zorunlu olmadığı için yayınlanan testlere kendi öğrenme performansları hakkında bilgi edinmek isteyen öğrenciler katılmıştır ve katılımcı sayısı 88 ile 107 arasında değişmektedir. Sırasıyla 107 öğrenci kümeler testine, 93 öğrenci sayılar testine, 101 öğrenci cebir testine, 89 öğrenci eşitsizlikler ve denklemler testine, 105 öğrenci fonksiyonlar testine ve 88 öğrenci logaritma ve trigonometri testine katılmıştır. Elde edilen bulgular, uygulamanın öğrenme analitiği perspektifi açısından değerlendirilmesi, geliştirme önerilerine sonuçlar bölümünde yer verilmiştir.Keywords : Öğrenme analitiği, Büyük veri, Öğrenme süreci, Süreç kalitesi, E-öğrenme