Research Article
BibTex RIS Cite

Fuzzy Logic Based Individualised Learning Model for Mathematics Learning Process

Year 2024, Volume: 13 Issue: 3, 156 - 175, 31.12.2024

Abstract

In this study, a fuzzy logic-based learning model was developed to provide an individualized approach to mathematics learning. The model is based on the evaluation of the scores obtained from mathematics self-efficacy scale, mathematics learning motivation scale and mathematics anxiety scale through a triangular membership function and the type of learning style. Students' self-efficacy, motivation to learn and anxiety levels were classified as low, medium and high, and learning strategies tailored to student characteristics were identified. The results of the study provide valuable information to improve the effectiveness of individualized learning approaches.

References

  • Aktaş H., Çağman N., 2005. Bulanık ve Yaklaşımlı Kümeler. Çankaya Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi, Journal of Arts and Sciences, Sayı: 3
  • Ascari, S. R., Pimentel, A. R., Gottardo, E., 2021. Tutorial intervention’s affective model based on learner’s error identification in intelligent tutoring systems. In International Conference on Intelligent Tutoring Systems, 453-465.
  • Baloğlu, M. 2001. Matematik korkusunu yenmek. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri Dergisi, 1(1), 59-76. Başar, M. ve Doğan, M.C., 2020. Öğrencilerin matematik korkusunun incelenmesi. Turkish Journal of Educational Studies, 7(3) , 1-26.
  • Başaran, B. I., 2004. Etkili öğrenme ve çoklu zekâ kurami: Bir inceleme. Ege Eğitim Dergisi, 5(1).
  • Biggs, J., 1996. Enhancing Teaching Through Constructive Alignment. Higher Education, 32, 347-364. Cung, B., Xu, D., Eichhorn, S., Warschauer, M. , 2019 . Getting Academically Underprepared Students Ready through College Developmental Education: Does the Course Delivery Format Matter American Journal of Distance Education, 33(3), 178-194.
  • Dubois, D. ve Prade, H., 1980. Fuzzy Sets and Systems: Theory and Applications, Academic Press, New York. Erol, E., 1989. Prevalence and Correlates of Math Anxiety in Turkish High School Students.‟(Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü).
  • Ertunç, H. M., 2012. Introductıon to Fuzzy Logıc. Kocaeli Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği.
  • Githua, B.N. ve Mwangi, J.G. , 2003. Students‟ mathematics self-concept and motivation to learn mathematics: relationship and gender differences among Kenya‟s secondary-school students in Nairobi and Rift Valley provinces, International Journal of Educational Development, 23, 487-499.
  • Jang, J.-S. R., 1993. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 665-685.
  • Kaufmann, A. and Gupta, M.M., 1991. Introduction to Fuzzy Arithmetic Theory and Applications, Van Nostrand Rienhold, New York.
  • Klir, J. G, and Folger, T. A., 1988. Fuzzy Sets, And Information, New Jersey.
  • Luttenberger,S. ,Wimmer, S. & Paechter, M., 2018. Spotlight on math anxiety. Psychology Research and Behavior Management, 11,311–322.
  • Özseven, E. , Çağman, N. , 2021. Uzaktan Eğitimde Kullanılan Bulanık Mantık Tabanlı Öğrenme Modelleri, Platformlar, Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (25), 406-416.
  • Phillips, A., Pane, J. F., Reumann-Moore, R., Shenbanjo, O., 2020. Implementing an adaptive intelligent tutoring system as an instructional supplement. Educational Technology Research and Development, 68(3), 1409-1437.
  • Sevgi, S., Sarı, A.N. ve Işık, C., 2021. Ortaokul öğrencilerinin matematik dersine bağlılığının ve matematik kaygılarının bazı değişkenlere göre incelenmesi. Anadolu Journal of Educational Sciences International, 11(1), 45-62.
  • Şen, Z., 2009. Bulanık Mantık İlkeleri ve Modelleme, Su Vakfı Yayınları: İstanbul.
  • Umay, A. , 2001. İlköğretim matematik öğretmenliği programının matematiğe karşı özyeterlik algısına etkisi, Journal of Qafqaz University, Number 8, Volume 1.
  • Zimmermann, H.J., 1991. Fuzzy Set Theory and Its Applications, Kluwer.

Bulanık Mantık Tabanlı Bireyselleştirilmiş Matematik Öğrenim Modeli

Year 2024, Volume: 13 Issue: 3, 156 - 175, 31.12.2024

Abstract

Bu çalışmada, matematik öğreniminde bireyselleştirilmiş bir yaklaşım sunmak amacıyla, bulanık mantık tabanlı bir öğrenim modeli geliştirilmiştir. Model, matematik özyeterlik ölçeği, matematik öğrenme motivasyonu ölçeği ve matematik kaygısı ölçeğinden elde edilen puanların üçgen üyelik fonksiyonu aracılığıyla değerlendirilmesine ve öğrenme stilinin türüne dayanmaktadır. Öğrencilerin özyeterlik, öğrenme motivasyonu ve kaygı seviyeleri, düşük, orta ve yüksek olarak sınıflandırılarak, öğrenci özelliklerine göre uyarlanmış öğrenim stratejileri belirlenmiştir. Çalışmanın sonuçları, bireyselleştirilmiş öğrenme yaklaşımlarının etkinliğini artırmak için değerli bilgiler sunmaktadır.

References

  • Aktaş H., Çağman N., 2005. Bulanık ve Yaklaşımlı Kümeler. Çankaya Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi, Journal of Arts and Sciences, Sayı: 3
  • Ascari, S. R., Pimentel, A. R., Gottardo, E., 2021. Tutorial intervention’s affective model based on learner’s error identification in intelligent tutoring systems. In International Conference on Intelligent Tutoring Systems, 453-465.
  • Baloğlu, M. 2001. Matematik korkusunu yenmek. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri Dergisi, 1(1), 59-76. Başar, M. ve Doğan, M.C., 2020. Öğrencilerin matematik korkusunun incelenmesi. Turkish Journal of Educational Studies, 7(3) , 1-26.
  • Başaran, B. I., 2004. Etkili öğrenme ve çoklu zekâ kurami: Bir inceleme. Ege Eğitim Dergisi, 5(1).
  • Biggs, J., 1996. Enhancing Teaching Through Constructive Alignment. Higher Education, 32, 347-364. Cung, B., Xu, D., Eichhorn, S., Warschauer, M. , 2019 . Getting Academically Underprepared Students Ready through College Developmental Education: Does the Course Delivery Format Matter American Journal of Distance Education, 33(3), 178-194.
  • Dubois, D. ve Prade, H., 1980. Fuzzy Sets and Systems: Theory and Applications, Academic Press, New York. Erol, E., 1989. Prevalence and Correlates of Math Anxiety in Turkish High School Students.‟(Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü).
  • Ertunç, H. M., 2012. Introductıon to Fuzzy Logıc. Kocaeli Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği.
  • Githua, B.N. ve Mwangi, J.G. , 2003. Students‟ mathematics self-concept and motivation to learn mathematics: relationship and gender differences among Kenya‟s secondary-school students in Nairobi and Rift Valley provinces, International Journal of Educational Development, 23, 487-499.
  • Jang, J.-S. R., 1993. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 665-685.
  • Kaufmann, A. and Gupta, M.M., 1991. Introduction to Fuzzy Arithmetic Theory and Applications, Van Nostrand Rienhold, New York.
  • Klir, J. G, and Folger, T. A., 1988. Fuzzy Sets, And Information, New Jersey.
  • Luttenberger,S. ,Wimmer, S. & Paechter, M., 2018. Spotlight on math anxiety. Psychology Research and Behavior Management, 11,311–322.
  • Özseven, E. , Çağman, N. , 2021. Uzaktan Eğitimde Kullanılan Bulanık Mantık Tabanlı Öğrenme Modelleri, Platformlar, Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (25), 406-416.
  • Phillips, A., Pane, J. F., Reumann-Moore, R., Shenbanjo, O., 2020. Implementing an adaptive intelligent tutoring system as an instructional supplement. Educational Technology Research and Development, 68(3), 1409-1437.
  • Sevgi, S., Sarı, A.N. ve Işık, C., 2021. Ortaokul öğrencilerinin matematik dersine bağlılığının ve matematik kaygılarının bazı değişkenlere göre incelenmesi. Anadolu Journal of Educational Sciences International, 11(1), 45-62.
  • Şen, Z., 2009. Bulanık Mantık İlkeleri ve Modelleme, Su Vakfı Yayınları: İstanbul.
  • Umay, A. , 2001. İlköğretim matematik öğretmenliği programının matematiğe karşı özyeterlik algısına etkisi, Journal of Qafqaz University, Number 8, Volume 1.
  • Zimmermann, H.J., 1991. Fuzzy Set Theory and Its Applications, Kluwer.
There are 18 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Mathematical Logic, Set Theory, Lattices and Universal Algebra
Journal Section Araştırma Makaleleri
Authors

Mahmut Elmalı 0000-0001-8000-7146

Naim Cagman 0000-0003-3037-1868

Publication Date December 31, 2024
Submission Date October 31, 2024
Acceptance Date November 25, 2024
Published in Issue Year 2024 Volume: 13 Issue: 3

Cite

APA Elmalı, M., & Cagman, N. (2024). Bulanık Mantık Tabanlı Bireyselleştirilmiş Matematik Öğrenim Modeli. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, 13(3), 156-175.
AMA Elmalı M, Cagman N. Bulanık Mantık Tabanlı Bireyselleştirilmiş Matematik Öğrenim Modeli. GBAD. December 2024;13(3):156-175.
Chicago Elmalı, Mahmut, and Naim Cagman. “Bulanık Mantık Tabanlı Bireyselleştirilmiş Matematik Öğrenim Modeli”. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi 13, no. 3 (December 2024): 156-75.
EndNote Elmalı M, Cagman N (December 1, 2024) Bulanık Mantık Tabanlı Bireyselleştirilmiş Matematik Öğrenim Modeli. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi 13 3 156–175.
IEEE M. Elmalı and N. Cagman, “Bulanık Mantık Tabanlı Bireyselleştirilmiş Matematik Öğrenim Modeli”, GBAD, vol. 13, no. 3, pp. 156–175, 2024.
ISNAD Elmalı, Mahmut - Cagman, Naim. “Bulanık Mantık Tabanlı Bireyselleştirilmiş Matematik Öğrenim Modeli”. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi 13/3 (December 2024), 156-175.
JAMA Elmalı M, Cagman N. Bulanık Mantık Tabanlı Bireyselleştirilmiş Matematik Öğrenim Modeli. GBAD. 2024;13:156–175.
MLA Elmalı, Mahmut and Naim Cagman. “Bulanık Mantık Tabanlı Bireyselleştirilmiş Matematik Öğrenim Modeli”. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, vol. 13, no. 3, 2024, pp. 156-75.
Vancouver Elmalı M, Cagman N. Bulanık Mantık Tabanlı Bireyselleştirilmiş Matematik Öğrenim Modeli. GBAD. 2024;13(3):156-75.