Research Article
BibTex RIS Cite

DATA PRIVACY AND ETHICAL ISSUES IN EDUCATIONAL DATA MINING AND LEARNING ANALYTICS RESEARCH: A REVIEW OF RESEARCH

Year 2022, Volume: 12 Issue: 1, 113 - 146, 14.01.2022
https://doi.org/10.17943/etku.950392

Abstract

References

  • Abbasoğlu, B. (2020). Ortaokul öğrencilerinin akademik başarılarının eğitsel veri madenciliği yöntemleri ile tahmini . Veri Bilimi, 3(1), 1-10 .
  • Beattie, S., Woodley, C., & Souter, K. (2014). “Creepy analytics and learner data rights,” in Rhetoric and Reality: Critical Perspectives on Educational Techology-Conference Proceedings (Dunedin).
  • Al-Ahdal, A. A. M. H. (2020). EBook interaction logs as a tool in predicting learner performance in reading. Asiatic: IIUM Journal of English Language and Literature, 14(1), 174-188.
  • Akçapınar, G. (2014). Çevrimiçi öğrenme ortamındaki etkileşim verilerine göre öğrencilerin akademik performanslarının veri madenciliği yaklaşımı ile modellenmesi. Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi.
  • Blikstein, P., & Worsley, M. (2016). Multimodal learning analytics and education data mining: Using computational technologies to measure complex learning tasks. Journal of Learning Analytics, 3(2), 220–238.
  • Broughan, C., & Prinsloo, P. (2020). (Re) centring students in learning analytics: in conversation with Paulo Freire. Assessment & Evaluation in Higher Education, 45(4), 617-628.
  • Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş.ve Demirel, F. (2020). Bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem Akademi. Clow, D. (2012, April). The learning analytics cycle: closing the loop effectively. In Proceedings of the 2nd international conference on learning analytics and knowledge (pp. 134-138).
  • Delen, A. (2021). Türkiye’de e-öğrenme ortamlarına ilişkin yapılan araştırmalardaki eğilimler: 2004-2020 dönemi tezlerin incelenmesi. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Anabilim Dalı, Konya.
  • Demiral, G., Soba, M., & Armutlu, Ş. (2017). Kütüphane veri tabanında veri madenciliği: Uşak Üniversitesi örneği. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(16), 241-264.
  • Dyckhoff, A. L., Lukarov, V., Muslim, A., Chatti, M. A., & Schroeder, U. (2013, April). Supporting action research with learning analytics. In Proceedings of the third international conference on learning analytics and knowledge (pp. 220-229).
  • Ergin, H., ve Kırbaş, İ. (2015). E-öğrenmede yaygın kullanılan açık kaynak kodlu öğrenim yönetim sistemlerinin kıyaslamalı karşılaştırması. Akademik Bilişim Konferansı, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir.
  • Ferguson, R., Clow, D., Griffiths, D., & Brasher, A. (2019). Moving forward with learning analytics: Expert views. Journal of Learning Analytics, 6(3), 43-59.
  • Guzmán-Valenzuela, C., Gómez-González, C., Tagle, A. R. M., & Lorca-Vyhmeister, A. (2021). Learning analytics in higher education: a preponderance of analytics but very little learning?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 18(1), 1-19.
  • Gülbahar, G., & Ilgaz, H. (2014). Premise of learning analytics for educational context: Through concept to practice. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 7(3), 12-20.
  • Güre, Ö. B., Kayri, M., & Erdoğan, F. (2020). Analysis of factors effecting PISA 2015 mathematics literacy via educational data mining. Eğitim ve Bilim, 45(202).
  • Hartman-Caverly, S. (2019). Human nature is not a machine: On liberty, attention engineering, and learning analytics. Library Trends, 68(1), 24-53.
  • Heath, M. K. (2020). Buried treasure or Ill-gotten spoils: the ethics of data mining and learning analytics in online instruction. Educational Technology Research and Development, 1-4.
  • Ifenthaler, D., & Schumacher, C. (2016). Student perceptions of privacy principles for learning analytics. Educational Technology Research and Development, 64(5), 923-938.
  • Ifenthaler, D., Gibson, D., Prasse, D., Shimada, A., & Yamada, M. (2020). Putting learning back into learning analytics: actions for policy makers, researchers, and practitioners. Educational Technology Research and Development, 0123456789. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09909-8
  • International Educational Data Mining Society,(2011). International educational data mining society. Available at: https://educationaldatamining.org/ [Accessed June 26, 2017].
  • Işıklı, Ş. (2014). Büyük veri, epistemoloji ve etik tartışmalar. AJIT-e: Bilişim Teknolojileri Online Dergisi, 5(17), 89-122. Jones, K. M., & VanScoy, A. (2019). The syllabus as a student privacy document in an age of learning analytics. Journal of Documentation.
  • Jones, K. M., Asher, A., Goben, A., Perry, M. R., Salo, D., Briney, K. A., & Robertshaw, M. B. (2020). “We're being tracked at all times”: Student perspectives of their privacy in relation to learning analytics in higher education. Journal of the Association for Information Science and Technology, 71(9), 1044-1059.
  • Jones, K. M., Rubel, A., & LeClere, E. (2020). A matter of trust: Higher education institutions as information fiduciaries in an age of educational data mining and learning analytics. Journal of the Association for Information Science and Technology, 71(10), 1227-1241.
  • Keskin, S., Aydın, F., & Yurdugül, H., (2019). Eğitsel veri madenciliği ve öğrenme analitikleri bağlamında e-öğrenme verilerinde aykırı gözlemlerin belirlenmesi. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 9, 292-309. Kılınç, Ç. (2015). Üniversite öğrenci başarısı üzerine etki eden faktörlerin veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Kruse, A. N. N. A., & Pongsajapan, R. (2012). Student-centered learning analytics. CNDLS Thought Papers, 1(9). Liñán, L.C. & Pérez, Á.A.J.,(2015). Educational data mining and learning analytics: differences, similarities, and time evolution. RUSC. Universities and Knowledge Society Journal, 12(3), pp.98–112.
  • Lynch, C. F. (2017). Who prophets from big data in education? New insights and new challenges. Theory and Research in Education, 15(3), 249-271.
  • Mayer-Schönberger, K. Cukier. (2013). Büyük veri: yaşama, çalışma ve düşünme şeklimizi dönüştürecek bir devrim. (B. Erol, Çev.) İstanbul: Paloma Yayıncılık.
  • Ochoa, X., & Wise, A. F. (2021). Supporting the shift to digital with student-centered learning analytics. Educational Technology Research and Development, 69(1), 357-361.
  • Öztürk, A. (2018). Açık ve uzaktan öğrenme ortamlarında eğitsel veri madenciliği. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 4(2), 10-13.
  • Öztürk, A. (2017). Yükseköğretimde büyük veri ve öğrenme analitikleri: güncel teori ve uygulamalar. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi(AUAd), 3(1), 218–228. https://dergipark.org.tr/download/article-file/402595
  • Roberts, L., Chang, V., & Gibson, D. (2016b). Ethical considerations in adopting a university- and system-wide approach to data and learning analytics. In B. Kei Daniel (Ed.), Big data and learning analytics in higher education (pp. 89–108). Cham: Springer.
  • Roberts, L. D., Howell, J. A., & Seaman, K. (2017). Give me a customizable dashboard: Personalized learning analytics dashboards in higher education. Technology, Knowledge and Learning, 22(3), 317-333.
  • Scholes, V. (2016). The ethics of using learning analytics to categorize students on risk. Educational Technology Research and Development, 64(5), 939-955.
  • Siemens, G. (2013). Learning analytics: the emergence of a discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380–1400. https://doi.org/10.1177/0002764213498851
  • Slade, S., & Prinsloo, P. (2013). Learning analytics: ethical issues and dilemmas. American Behavioral Scientist, 57(10), 1510–1529. https://doi.org/10.1177/0002764213479366
  • Slade, S. & Prinsloo, P. (2015). Student perspectives on the use of their data: between intrusion, surveillance and care. Avro. J. Open Dist. E-Learn. 18. Available online at: http://www.eurodl.org/index.php?p=special&sp=articles&inum=6&abstract=672&article=679
  • Tutsun, E. (2020). Öğrenme analitikleri ve yükseköğretimdeki uygulama alanları. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 13(3), 243–254. https://doi.org/10.17671/gazibtd.688052
  • West, D., Tasir, Z., Luzeckyj, A., Na, K. S., Toohey, D., Abdullah, Z., ... & Price, R. (2018). Learning analytics experience among academics in Australia and Malaysia: A comparison. Australasian Journal of Educational Technology, 34(3).
  • Viberg, O., Hatakka, M., Bälter, O., & Mavroudi, A. (2018). The current landscape of learning analytics in higher education. Computers in Human Behavior, 89, 98-110.
  • Yılmaz, F. G. K. (2020). Öğrenme analitiği geribildirimleri ile desteklenmiş ters-yüz öğrenme ortamının çeşitli değişkenler açısından modellenmesi. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi/Journal of Information and Communication Technologies, 1(2), 78–94.

EĞİTSEL VERİ MADENCİLİĞİ VE ÖĞRENME ANALİTİKLERİ ARAŞTIRMALARINDA VERİ GİZLİLİĞİ VE ETİK MESELELER: ARAŞTIRMALAR ÜZERİNE BİR İNCELEME

Year 2022, Volume: 12 Issue: 1, 113 - 146, 14.01.2022
https://doi.org/10.17943/etku.950392

Abstract

Bu araştırmada eğitsel veri madenciliği (EVM) ve öğrenme analitikleri alanında etik ve gizlilik konusu üzerine hazırlanmış makaleler belirli kriterlere göre analiz edilmiştir. Araştırmanın amacı bu alanda hazırlanmış makaleleri yıllara, ülkelere, tercih edilen yöntemlere, anahtar kelimelerine, katılımcı düzeylerine ve katılımcı sayılarına, etik bağlamında ortaya çıkan sonuç ve önerilerine göre analiz etmektir. Araştırmada sistematik inceleme yapmak için içerik analizi yöntemi kullanılmıştır. Web of Science veri tabanında “educational data mining" and "ethic", "educational data mining" and"privacy","learning analytics" and "ethic", "learning analytics" and "privacy" anahtar kelimeleri ile arama yapılmış ve araştırmanın amacına uygun olan 100 makale araştırma kapsamında incelenmiştir. Araştırmada en fazla makalenin 2020 yılında yayınlandığı, araştırmacıların çalışmalarında en fazla nicel yöntemleri tercih ettiği, makalelerde en fazla analytics anahtar kelimesinin kullanıldığı, en fazla makalenin Avrupa kıtasında hazırlandığı, makalelerin katılımcılarını sıklıkla lisans öğrencilerinin oluşturduğu, katılımcı sayısının araştırmaların amacına uygun olarak az sayıda katılımcıdan oluştuğu görülmüştür. Araştırmada eğitsel veri madenciliği ve öğrenme analitikleri alanında öğrenci mahremiyetinin ihlal edilmesi ve belirli bir gizlilik politikasının uygulanmaması gibi sorunların olduğu ortaya çıkmıştır. Öğrenme analitikleri ve EVM alanının temel konularından olan etik ve gizlilik konusu için öğrencilerin verilerinin korunması alanında politikalar geliştirilmesi gerektiği önerilmektedir. Araştırmadan elde edilen bulgular doğrultusunda araştırmacılar, uygulayıcılar ve politika geliştiriciler için çeşitli önerilerde bulunulmuştur.

References

  • Abbasoğlu, B. (2020). Ortaokul öğrencilerinin akademik başarılarının eğitsel veri madenciliği yöntemleri ile tahmini . Veri Bilimi, 3(1), 1-10 .
  • Beattie, S., Woodley, C., & Souter, K. (2014). “Creepy analytics and learner data rights,” in Rhetoric and Reality: Critical Perspectives on Educational Techology-Conference Proceedings (Dunedin).
  • Al-Ahdal, A. A. M. H. (2020). EBook interaction logs as a tool in predicting learner performance in reading. Asiatic: IIUM Journal of English Language and Literature, 14(1), 174-188.
  • Akçapınar, G. (2014). Çevrimiçi öğrenme ortamındaki etkileşim verilerine göre öğrencilerin akademik performanslarının veri madenciliği yaklaşımı ile modellenmesi. Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi.
  • Blikstein, P., & Worsley, M. (2016). Multimodal learning analytics and education data mining: Using computational technologies to measure complex learning tasks. Journal of Learning Analytics, 3(2), 220–238.
  • Broughan, C., & Prinsloo, P. (2020). (Re) centring students in learning analytics: in conversation with Paulo Freire. Assessment & Evaluation in Higher Education, 45(4), 617-628.
  • Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş.ve Demirel, F. (2020). Bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem Akademi. Clow, D. (2012, April). The learning analytics cycle: closing the loop effectively. In Proceedings of the 2nd international conference on learning analytics and knowledge (pp. 134-138).
  • Delen, A. (2021). Türkiye’de e-öğrenme ortamlarına ilişkin yapılan araştırmalardaki eğilimler: 2004-2020 dönemi tezlerin incelenmesi. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Anabilim Dalı, Konya.
  • Demiral, G., Soba, M., & Armutlu, Ş. (2017). Kütüphane veri tabanında veri madenciliği: Uşak Üniversitesi örneği. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(16), 241-264.
  • Dyckhoff, A. L., Lukarov, V., Muslim, A., Chatti, M. A., & Schroeder, U. (2013, April). Supporting action research with learning analytics. In Proceedings of the third international conference on learning analytics and knowledge (pp. 220-229).
  • Ergin, H., ve Kırbaş, İ. (2015). E-öğrenmede yaygın kullanılan açık kaynak kodlu öğrenim yönetim sistemlerinin kıyaslamalı karşılaştırması. Akademik Bilişim Konferansı, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir.
  • Ferguson, R., Clow, D., Griffiths, D., & Brasher, A. (2019). Moving forward with learning analytics: Expert views. Journal of Learning Analytics, 6(3), 43-59.
  • Guzmán-Valenzuela, C., Gómez-González, C., Tagle, A. R. M., & Lorca-Vyhmeister, A. (2021). Learning analytics in higher education: a preponderance of analytics but very little learning?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 18(1), 1-19.
  • Gülbahar, G., & Ilgaz, H. (2014). Premise of learning analytics for educational context: Through concept to practice. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 7(3), 12-20.
  • Güre, Ö. B., Kayri, M., & Erdoğan, F. (2020). Analysis of factors effecting PISA 2015 mathematics literacy via educational data mining. Eğitim ve Bilim, 45(202).
  • Hartman-Caverly, S. (2019). Human nature is not a machine: On liberty, attention engineering, and learning analytics. Library Trends, 68(1), 24-53.
  • Heath, M. K. (2020). Buried treasure or Ill-gotten spoils: the ethics of data mining and learning analytics in online instruction. Educational Technology Research and Development, 1-4.
  • Ifenthaler, D., & Schumacher, C. (2016). Student perceptions of privacy principles for learning analytics. Educational Technology Research and Development, 64(5), 923-938.
  • Ifenthaler, D., Gibson, D., Prasse, D., Shimada, A., & Yamada, M. (2020). Putting learning back into learning analytics: actions for policy makers, researchers, and practitioners. Educational Technology Research and Development, 0123456789. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09909-8
  • International Educational Data Mining Society,(2011). International educational data mining society. Available at: https://educationaldatamining.org/ [Accessed June 26, 2017].
  • Işıklı, Ş. (2014). Büyük veri, epistemoloji ve etik tartışmalar. AJIT-e: Bilişim Teknolojileri Online Dergisi, 5(17), 89-122. Jones, K. M., & VanScoy, A. (2019). The syllabus as a student privacy document in an age of learning analytics. Journal of Documentation.
  • Jones, K. M., Asher, A., Goben, A., Perry, M. R., Salo, D., Briney, K. A., & Robertshaw, M. B. (2020). “We're being tracked at all times”: Student perspectives of their privacy in relation to learning analytics in higher education. Journal of the Association for Information Science and Technology, 71(9), 1044-1059.
  • Jones, K. M., Rubel, A., & LeClere, E. (2020). A matter of trust: Higher education institutions as information fiduciaries in an age of educational data mining and learning analytics. Journal of the Association for Information Science and Technology, 71(10), 1227-1241.
  • Keskin, S., Aydın, F., & Yurdugül, H., (2019). Eğitsel veri madenciliği ve öğrenme analitikleri bağlamında e-öğrenme verilerinde aykırı gözlemlerin belirlenmesi. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 9, 292-309. Kılınç, Ç. (2015). Üniversite öğrenci başarısı üzerine etki eden faktörlerin veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Kruse, A. N. N. A., & Pongsajapan, R. (2012). Student-centered learning analytics. CNDLS Thought Papers, 1(9). Liñán, L.C. & Pérez, Á.A.J.,(2015). Educational data mining and learning analytics: differences, similarities, and time evolution. RUSC. Universities and Knowledge Society Journal, 12(3), pp.98–112.
  • Lynch, C. F. (2017). Who prophets from big data in education? New insights and new challenges. Theory and Research in Education, 15(3), 249-271.
  • Mayer-Schönberger, K. Cukier. (2013). Büyük veri: yaşama, çalışma ve düşünme şeklimizi dönüştürecek bir devrim. (B. Erol, Çev.) İstanbul: Paloma Yayıncılık.
  • Ochoa, X., & Wise, A. F. (2021). Supporting the shift to digital with student-centered learning analytics. Educational Technology Research and Development, 69(1), 357-361.
  • Öztürk, A. (2018). Açık ve uzaktan öğrenme ortamlarında eğitsel veri madenciliği. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 4(2), 10-13.
  • Öztürk, A. (2017). Yükseköğretimde büyük veri ve öğrenme analitikleri: güncel teori ve uygulamalar. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi(AUAd), 3(1), 218–228. https://dergipark.org.tr/download/article-file/402595
  • Roberts, L., Chang, V., & Gibson, D. (2016b). Ethical considerations in adopting a university- and system-wide approach to data and learning analytics. In B. Kei Daniel (Ed.), Big data and learning analytics in higher education (pp. 89–108). Cham: Springer.
  • Roberts, L. D., Howell, J. A., & Seaman, K. (2017). Give me a customizable dashboard: Personalized learning analytics dashboards in higher education. Technology, Knowledge and Learning, 22(3), 317-333.
  • Scholes, V. (2016). The ethics of using learning analytics to categorize students on risk. Educational Technology Research and Development, 64(5), 939-955.
  • Siemens, G. (2013). Learning analytics: the emergence of a discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380–1400. https://doi.org/10.1177/0002764213498851
  • Slade, S., & Prinsloo, P. (2013). Learning analytics: ethical issues and dilemmas. American Behavioral Scientist, 57(10), 1510–1529. https://doi.org/10.1177/0002764213479366
  • Slade, S. & Prinsloo, P. (2015). Student perspectives on the use of their data: between intrusion, surveillance and care. Avro. J. Open Dist. E-Learn. 18. Available online at: http://www.eurodl.org/index.php?p=special&sp=articles&inum=6&abstract=672&article=679
  • Tutsun, E. (2020). Öğrenme analitikleri ve yükseköğretimdeki uygulama alanları. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 13(3), 243–254. https://doi.org/10.17671/gazibtd.688052
  • West, D., Tasir, Z., Luzeckyj, A., Na, K. S., Toohey, D., Abdullah, Z., ... & Price, R. (2018). Learning analytics experience among academics in Australia and Malaysia: A comparison. Australasian Journal of Educational Technology, 34(3).
  • Viberg, O., Hatakka, M., Bälter, O., & Mavroudi, A. (2018). The current landscape of learning analytics in higher education. Computers in Human Behavior, 89, 98-110.
  • Yılmaz, F. G. K. (2020). Öğrenme analitiği geribildirimleri ile desteklenmiş ters-yüz öğrenme ortamının çeşitli değişkenler açısından modellenmesi. Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi/Journal of Information and Communication Technologies, 1(2), 78–94.
There are 40 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Studies on Education
Journal Section Articles
Authors

Gülay Çetintav 0000-0002-1042-7660

Betül Düzenli Çil 0000-0001-6342-8627

Ramazan Yılmaz 0000-0002-2041-1750

Publication Date January 14, 2022
Published in Issue Year 2022 Volume: 12 Issue: 1

Cite

APA Çetintav, G., Düzenli Çil, B., & Yılmaz, R. (2022). EĞİTSEL VERİ MADENCİLİĞİ VE ÖĞRENME ANALİTİKLERİ ARAŞTIRMALARINDA VERİ GİZLİLİĞİ VE ETİK MESELELER: ARAŞTIRMALAR ÜZERİNE BİR İNCELEME. Eğitim Teknolojisi Kuram Ve Uygulama, 12(1), 113-146. https://doi.org/10.17943/etku.950392