ÇEVRİMİÇİ ÖĞRENME ORTAMINDAKİ BENZER ÖĞRENCİ GRUPLARININ KÜMELEME YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ

Volume: 6 Number: 2 July 27, 2016

ÇEVRİMİÇİ ÖĞRENME ORTAMINDAKİ BENZER ÖĞRENCİ GRUPLARININ KÜMELEME YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ

Öz

Bu çalışmanın amacı, çevrimiçi öğrenme ortamında benzer davranış örüntüsü sergileyen farklı öğrenci gruplarının belirlenmesidir. Çalışmaya Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü’nde Bilgisayar Donanımı dersine kayıtlı 76 üniversite ikinci sınıf öğrencisi katılmıştır. Öğrenciler, 14 hafta süresince yüz yüze derslere ek olarak ders dışı tüm etkinlikleri (yansıma yazma, tartışmalara katılım, kaynak takibi vb.) gerçekleştirmek amacıyla çevrimiçi öğrenme ortamı kullanmışlardır. Analizlerde kullanılan veriler bu ortamın veri tabanından elde edilmiştir. Veriler iki farklı kümeleme algoritması ile analiz edilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Aynı zamanda elde edilen farklı öğrenci gruplarının akademik performansları incelenerek etkileşim düzeyi ile ders başarısı arasındaki ilişki analiz edilmiştir. Araştırma sonuçları öğrencilerin çevrimiçi öğrenme ortamındaki davranış örüntülerine göre ideal olarak üç farklı kümeye ayrılabileceğini göstermiştir. Bu kümelerin tanımlanması konusunda ise iki farklı yaklaşım izlenmiştir. Kümeler, her bir kümede yer alan öğrencilerin aktivite düzeylerine göre (Çok Aktif, Aktif, Aktif Olmayan) ve öğrencilerin akademik performanslarına (Yüksek Öğrenme, Orta Öğrenme, Düşük Öğrenme) göre tanımlanmıştır.

References

  1. Akçapınar, G., Cosgun, E., & Altun, A. (2011). Prediction of Perceived Disorientation in Online Learning Environment with Random Forest Regression. Paper presented at the Proceedings of the 4th International Conference on Educational Data Mining., July 6-8, Eindhoven, Netherlands.
  2. Ali, L., Asadi, M., Gašević, D., Jovanović, J., & Hatala, M. (2013). Factors influencing beliefs for adoption of a learning analytics tool: An empirical study. Computers & Education, 62(0), 130-148. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2012.10.023
  3. Amershi, S., & Conati, C. (2009). Combining Unsupervised and Supervised Machine Learning to Build User Models for Exploratory Learning Environments. Journal of Educational Data Mining, 1(1), 71-81.
  4. Baker, R. J. d., Corbett, A., Koedinger, K., & Roll, I. (2006). Generalizing Detection of Gaming the System Across a Tutoring Curriculum. In M. Ikeda, K. Ashley & T.-W. Chan (Eds.), Intelligent Tutoring Systems (Vol. 4053, pp. 402-411): Springer Berlin Heidelberg.
  5. Beal, C. R., Qu, L., & Lee, H. (2006). Classifying learner engagement through integration of multiple data sources. Paper presented at the Proceedings of the 21st national conference on Artificial intelligence - Volume 1, Boston, Massachusetts.
  6. Bienkowski, M., Feng, M., & Means, B. (2012). Enhancing Teaching and Learning Through Educational Data Mining and Learning Analytics: An Issue Brief. Washington, D.C.
  7. Bouchet, F., Harley, J., Trevors, G., & Azevedo, R. (2013). Clustering and profiling students according to their interactions with an intelligent tutoring system fostering self-regulated learning. Journal of Educational Data Mining, 5(2).
  8. Cavalcanti, E. R., Pires, C. E. S., Cavalcanti, E. P., & Pires, V. F. (2012). Detection and Evaluation of Cheating on College Exams using Supervised Classification. Informatics in Education, 11(2), 169-190.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

-

Journal Section

-

Publication Date

July 27, 2016

Submission Date

February 25, 2016

Acceptance Date

-

Published in Issue

Year 2016 Volume: 6 Number: 2

APA
Akçapınar, G., Altun, A., & Aşkar, P. (2016). ÇEVRİMİÇİ ÖĞRENME ORTAMINDAKİ BENZER ÖĞRENCİ GRUPLARININ KÜMELEME YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ. Eğitim Teknolojisi Kuram Ve Uygulama, 6(2), 46-64. https://doi.org/10.17943/etku.91440

Cited By