Çevrimiçi öğrenme ortamındaki etkileşim verilerine göre öğrencilerin akademik performanslarının veri madenciliği yaklaşımı ile modellenmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi A.B.D., Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2014
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: GÖKHAN AKÇAPINAR
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): ARİF ALTUN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışma kapsamında çevrimiçi öğrenme ortamındaki etkileşim verileri kullanılarak öğrencilerin akademik performanslarının veri madenciliği yöntemleri ile modellenmesi amaçlanmıştır. Öğrenci performansının çevrimiçi ortamdan elde edilen değişkenlere göre modellenmesi, dersi bırakma eğilimi olan öğrencilerin ve dönem sonundaki olası başarısızlıkların erkenden tahmin edilmesi açısından önemlidir. Bu modeller uyarlanabilir öğrenme ortamlarında aktivite düzeylerine göre öğrencilerin otomatik olarak sınıflandırılmasında ya da otomatik uyarlamalar yapılması amacıyla kullanılabilir. Aynı zamanda geleneksel sınıf ortamları ile karşılaştırıldığında öğrenci sayısının çok daha fazla olduğu çevrimiçi öğrenme ortamlarında öğrencilerin akademik performanslarının izlenmesi açısından da önemlidir. Çalışmaya 2013 - 2014 ders yılı güz döneminde Hacettepe Üniversitesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi (BÖTE) bölümü 2. sınıf öğrencilerinden Bilgisayar Donanımı dersine kayıtlı 76 öğrenci katılmıştır. Öğrenciler 14 hafta süresince yüz yüze derslere ek olarak ders dışı tüm etkinlikleri (yansıma yazma, tartışmalara katılım, kaynak takibi vb.) gerçekleştirmek amacıyla araştırmacılar tarafından tasarlanan ve geliştirilen çevrimiçi öğrenme ortamını kullanmışlardır. Ortamdan toplanan veriler kullanılarak ortamdaki öğrenci davranışlarını yansıtan 28 adet değişken belirlenmiştir. Öğrencilerin akademik performansı ise geçti - kaldı şeklinde kodlanmıştır. Birinci araştırma sorusu kapsamında farklı sınıflama algoritmaları ve ön işleme yöntemleri karşılaştırılarak öğrencilerin dönem sonu akademik performanslarını en iyi tahmin edecek algoritma ve değişkenlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bir diğer araştırma problemi kapsamında bu değişkenler ve seçilen algoritma kullanılarak öğrencilerin akademik performanslarının daha önceki haftalarda tahmin edilip edilemeyeceği araştırılmıştır. Son araştırma problemi kapsamında ise çevrimiçi öğrenme ortamında benzer davranış örüntüsü sergileyen öğrenci gruplarının belirlenmesi ve bu grupların akademik performans ile ilişkisi araştırılmıştır. Verilerin analizinde veri tabanlarındaki gizli örüntü ve bilgileri ortaya çıkartmak amacıyla yaygın olarak kullanılan veri madenciliği yöntemlerinden yararlanılmıştır. Tahmin analizleri sınıflama algoritmaları yardımıyla yapılırken benzer öğrenci gruplarını belirlemek amacıyla kümeleme algoritmalarından yararlanılmıştır. Tahmin analizlerinde sonuçların genelleştirilmesi için ve kümeleme analizlerinde optimum küme sayısını belirlemek için çapraz geçerlilik yöntemi kullanılmıştır. Araştırma sonuçları öğrencilerin çevrimiçi öğrenme ortamındaki etkileşim verileri kullanılarak dönem sonundaki akademik performanslarının başarılı bir şekilde tahmin edilebileceğini göstermiştir. En yüksek doğru sınıflama oranına veriler eşit genişlik yöntemine göre kesikli hale dönüştürüldüğü durumda ve gini indeksine göre seçilen ilk 10 değişkenin kullanıldığı durumda ulaşılmıştır. Bu durumda CN2 kuralları ve kNN algoritmaları dersten kalan ve geçen öğrencilerin %86'sını doğru olarak sınıflamıştır. Öğrencilerin dönem sonu akademik performanslarının daha önceki haftalardan tahmin edilip edilemeyeceği ile ilgili analizler incelendiğinde ise üçüncü hafta gibi kısa bir sürede bunun %74 oranında doğru olarak tahmin edilebileceği görülmüştür. Kümeleme analizleri ile ilgili sonuçlar incelendiğinde ise öğrencilerin çevrimiçi öğrenme ortamında gerçekleştirdikleri aktivitelere göre ideal olarak üç farklı kümeye ayrıldığı görülmüştür. Bu kümelerin tanımlanması konusunda ise iki farklı yaklaşım izlenmiştir. İlk olarak elde edilen kümeler her bir kümede yer alan öğrencilerin aktivite düzeylerine göre Aktif Olmayan, Aktif ve Çok Aktif şeklinde adlandırılmıştır. Daha sonra bu kümelerin akademik performans ile ilişkisi incelenmiş ve ortamda daha az aktivite gösteren öğrencilerin derste düşük başarı sergiledikleri (Düşük Öğrenme), orta düzeyde aktivite gösteren öğrencilerin derste orta düzeyde başarı sergiledikleri (Orta Öğrenme) ve yüksek düzeyde aktivite gösteren öğrencilerin derste yüksek başarı (Yüksek Öğrenme) sergiledikleri sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar kelimeler: Akademik performans tahmini, erken uyarı sistemi, öğrenci gruplama, çevrimiçi öğrenme ortamı, eğitsel veri madenciliği, öğrenme analitiği.