Uzaktan Eğitimi Tercih Etme Nedenleri ve Başarı Arasındaki İlişkinin Kümeleme Analizi İle İncelenmesi

Year 2017, Volume: 8 Issue: 2, 37 - 48, 20.12.2017

Mehmet Aksaraylı Osman Pala

Abstract

Türkiye’de
artan genç nüfus ve bu nedenle yaşanan iş dünyasındaki yoğun rekabet ortamı, iş
hayatında kariyer yapmak isteyen bireylerin yükseköğretim düzeyindeki eğitime
olan talebini arttırmıştır. Sadece iş arayanlarla sınırlı kalmayan bu talep,
işinde yükselme arzusu duyan çalışanlar tarafından da oluşturulmaktadır. Eğitim
almak isteyen fakat mekan, zaman ve mali sınırlamalara sahip kişiler,
teknolojinin gelişmesiyle ortaya çıkan “Uzaktan Eğitim” programlarına rağbet
göstermeye başlamışlardır. Uzaktan eğitim programları, öğrencilerin belirli bir
zaman diliminde belirli bir mekanda bulunma zorunluluğunu ortadan kaldırarak,
süre, iş, yaş, mali veya engel kısıtı nedeniyle örgün eğitime devam edemeyen
kişiler için etkin bir eğitim çözümü haline gelmiştir. Birbirinden farklı
nedenlerle tercih edilen uzaktan eğitimin önemli hale geldiği günümüzde,
uzaktan öğrenimde başarıya etki eden faktörlerin incelenmesi önemli bir araştırma
konusudur. Çalışmada, uzaktan eğitimi tercih sebepleri ve demografik
değişkenler açısından kişilerin uzaktan eğitimde başarılı olma durumları
araştırılmıştır. Dokuz Eylül Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma
Merkezi bünyesinde yer alan programlarda kayıtlı olan öğrencilerle anket
yapılmıştır. Çalışma kapsamında, 285 adet uzaktan eğitim öğrencisinin anket
verileri değerlendirilmiş ve istatistiksel analizlere dahil edilmiştir. Veri
madenciliği teknikleri olan kümeleme ve sınıflama analizleri ile elde edilen
sonuçlar, uzaktan eğitimde başarılı olmaya etki eden faktörler açısından
faydalı çıkarımlar yapılmasını sağlamıştır. Çalışmanın, uzaktan eğitim
programına kayıtlı kişilerin özelliklerine uygun eğitim planları oluşturmada
yol gösterici olacağı düşünülmektedir.

Keywords

Uzaktan Eğitim, Kümeleme Analizi, Birliktelik Kuralı

Analysis of Relations Between Reasons of Preference and Success of Distance Education With Clustering Analysis

Abstract

People who want to have education degree but who have limitations on location, time and financial
are beginning to favor the "Distance Education" programs that are arised by the development of technology. In
today's world, distance learning is important issue which is preferred for different reasons and it is also an
important research topic to examine the factors that affect success in distance education in terms of students
and distance education institutions. In the study, the success of people in distance education was investigated
according to reasons of preference for distance education and demographic variables. An e-mail was sent to all
of the 1952 students who were enrolled in the programs of Dokuz Eylül University Distance Education
Application and Research Center. A questionnaire was sent to the students questioning their success status and
reasons for preference in distance education. The study included 285 students who answered the online
questionnaire and did not have any problems with the questionnaire responses. With the clustering and
classification analyzes, which are data mining techniques, students who prefer distance education because of
"high academic benefit expectation" and "interest to the technological and innovation" have the highest
success in distance education. 

Keywords

Distance Learning, Clustering Analysis

References

• Aksaraylı, M. ve Pala, O. (2017). Türk Bankacılık Sektöründe Sermaye Yapısına Göre Performans Sıralama, Kümeleme Ve Verimlilik Analizi. International Journal of Academic Values. Sayı 11, s.39-54
• Bower, B. L. ve Kamata, A. (2000). Factors influencing student satisfaction with online courses. Academic Exchange Quarterly. 4(3): 52–56.
• Cantelon, J. E. (1995). The evolution and advantages of distance education. New Directions for Adult and Continuing Education. (67): 3-10.
• Chiu, C. M., Hsu, M. H., Sun, S. Y., Lin, T. C. ve Sun, P. C. (2005). Usability, quality, value and e-learning continuance decisions. Computers and Education, 45(4): 399–416.
• Deuzem“Hakkımızda”http://deuzem.deu.edu.tr/hakkimizda/(14.06.2016).
• Doherty, W. (2006). An analysis of multiple factors affecting retention in web-based community college courses. The Internet and Higher Education, 9(4): 245–255.
• Liaw, S. S. (2008). Investigating students’ perceived satisfaction, behavioral intention, and effectiveness of e-learning: A case study of the blackboard system. Computers and Education. 51(2): 864–873.
• Liaw, S. S., Huang, H. M. ve Chen, G. D. (2007). Surveying instructor and learner attitudes toward e-learning. Computers and Education. 49(4): 1066–1080.
• Limayem, M. ve Cheung, C. M. K. (2008). Understanding information systems continuance: The case of internet-based learning technologies. Information & Management. 45(4): 227–232.
• Martinez, R. A., Bosch, M. M., Herrero, M. H. ve Nunoz, A. S. (2007). Psychopedagogical components and processes in e-learning. Lessons from an unsuccessful on-line course. Computers in Human Behavior. 23: 146–161.
• Özçakir, F. C., ve Çamurcu, A. Y. (2007). Birliktelik kuralı yöntemi için bir veri madenciliği yazılımı tasarımı ve uygulaması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 6(12), 21-37.
• Richards, C. N. ve Ridley, D. R. (1997). Factors affecting college students’ persistence in on-line computer-managed instruction. College Student Journal, 31:490–495.
• Satish, S. M., ve Bharadhwaj, S. (2010). Information search behaviour among new car buyers: A two-step cluster analysis. IIMB Management Review, 22(1), 5-15.
• Sherry, L. (1995). Issues in distance learning. International journal of educational telecommunications, 1(4), 337-365.
• Udo, G. J., K. K. Bagchi, ve Kirs, P. J. (2011). Using SERVQUAL to assess the quality of e-learning experience. Computers in Human Behavior 27.3: 1272-1283.
• Wang, Y. S. (2003). Assessment of learner satisfaction with asynchronous electronic learning systems. Information and Management, 41: 75–86.
• Welsh, E. T., Wanberg, C. R., Brown, K. G. ve Simmering, M. J. (2003). E‐learning: emerging uses, empirical results and future directions. International Journal of Training and Development, 7(4): 245-258.