Artificial intelligence based gamification in open and distance learning

Yıl 2023, , 386 - 407, 31.01.2023

Nedime Selin Çöpgeven , Hüseyin Özkaya , Sinan Aydın

https://doi.org/10.51948/auad.1203700

Öz

In open and distance learning, when learners feel alone or are not guided, their motivation may decrease, and they may tend to leave the system. For this reason, gamification can be included in online learning environments to involve learners in their learning processes and increase their motivation. Gamification provides a more engaging and interactive learning experience. It can offer a more interactive and motivating learning environment to increase the academic success of learners. This study is aimed at determining the gamification components to be integrated into Anadolum eKampus, developed by the Anadolu University Open Education System, and the artificial intelligence technologies to be used. For this purpose, appropriate gamification components have been determined for learners to benefit from learning resources efficiently and effectively. A framework has been developed to guide the use of artificial intelligence technologies in tracking learners’ learning processes and in-system interactions. Past learners' logs from Anadolum eKampus were used for this paper. Data warehouse was used in the steps of determining the components, integrating processes, and determining artificial intelligence techniques. It is thought that giving individualized feedback to learners through gamification, which includes artificial intelligence, will guide the effective use of gamification components. The important reason for the study is that there is no gamification component in Anadolum eKampüs. The original value of the study is to determine and guide artificial intelligence-supported gamification components for Anadolum eKampus.

Anahtar Kelimeler

Open and distance learning, Artificial Intelligent, Gamification

Açık ve uzaktan öğrenmede yapay zeka destekli oyunlaştırma

Öz

Açık ve uzaktan öğrenmede öğrenenler kendilerini yalnız hissettiklerinde veya yönlendirilmediklerinde motivasyonları düşebilir ve sistemden ayrılma eğilimi gösterebilirler. Bu nedenle öğrenenleri öğrenme süreçlerine dahil etmek ve motivasyonlarını artırmak için çevrimiçi öğrenme ortamlarına oyunlaştırma dahil edilebilir. Oyunlaştırma daha ilgi çekici ve etkileşimli bir öğrenme deneyimi sağlamaktadır. Öğrenenlerin akademik başarısının artması için daha etkileşimli ve motive edici bir öğrenme ortamı sunabilir. Bu çalışmada, Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sistemi tarafından geliştirilen Anadolum eKampüs’e entegre edilecek oyunlaştırma bileşenlerinin ve kullanılacak yapay zeka teknolojilerinin belirlenmesi amaçlanmaktır. Bu amaçla, öğrenenlerin öğrenme kaynaklarından verimli ve etkili bir şekilde yararlanmaları için uygun oyunlaştırma bileşenleri belirlenmiştir. Öğrenenlerin öğrenme süreçleri ve sistem içi etkileşimlerini takip edebilmek için hangi yapay zeka teknolojilerinin kullanılması gerektiğine dair çerçeve çizilmiştir. Bunun için Anadolum eKampüs’e ait geçmiş öğrenen loglarından yararlanılmıştır. Bileşenlerin belirlenmesi, entegre edilme süreci ve yapay zeka tekniklerinin belirlenmesi adımlarında veri ambarından faydalanılmıştır. Yapay zeka dahil edilerek oyunlaştırma ile öğrenenlere bireyselleştirilmiş geri bildirimlerin verilmesi ve bu kapsamda oyunlaştırma bileşenlerinin etkili bir şekilde kullanılmasına rehber olacağı düşünülmektedir. Anadolum eKampüs’te herhangi bir oyunlaştırma bileşeni bulunmaması önemli bir gerekçedir. Anadolum eKampüs için yapay zeka destekli oyunlaştırma bileşenlerinin belirlenmesi ve rehberlik etmesi bu çalışmanın özgün değerini oluşturmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Açık ve uzaktan öğrenme, Yapay zeka, Oyunlaştırma

Kaynakça

• Barata, G., Gama, S., Jorge, J., & Gonçalves, D. (2015). Gamification for smarter learning: tales from the trenches. Smart Learning Environments, 2(1), 1-23.
• Barata, G., Gama, S., Jorge, J., & Gonçalves, D. (2016). Early prediction of student profiles based on performance and gaming preferences. IEEE Transactions on Learning Technologies, 9(3), 272-284.
• Bilgili, A. (2022). Comparison of Machine Learning Algorithms in Predicting the COVID-19 Outbreak. In Ş. Omeraki Çekirdekci, Ö. İngün Karkış, & S. Gönültaş (Eds.), Handbook of Research on Interdisciplinary Perspectives on the Threats and Impacts of Pandemics (pp. 320-336). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-7998-8674-7.ch017
• Bozkurt, A., & Genç-Kumtepe, E. (2014). Oyunlaştırma, oyun felsefesi ve eğitim: Gamification. Akademik Bilişim, 14, 147-156.
• Caporarello, L., Magni, M., & Pennarola, F. (2019). One game does not fit all. gamification and learning: Overview and future directions. Organizing for digital innovation, 179-188.
• Creswell, J. W. (2007). Qualitative inquiry & research design: Choosing among five approaches (2. Baskı). USA: SAGE Publications.
• Çöpgeven, N.S. (2021). E-öğrenmede gösterge paneli kullanımının öğrenenin arayüz etkileşimi ve akademik başarısına etkileri. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Dalmazzo, D., & Ramirez, R. (2017, November). Air violin: a machine learning approach to fingering gesture recognition. In Proceedings of the 1st ACM SIGCHI international workshop on multimodal interaction for education (pp. 63-66).
• Di Lena, P., Mirri, S., Prandi, C., Salomoni, P., & Delnevo, G. (2017). In-vehicle human machine interface: an approach to enhance eco-driving behaviors. In Proceedings of the 2017 ACM workshop on interacting with smart objects (pp. 7-12).
• González-Fernández, A., Revuelta-Domínguez, F. I., & Fernández-Sánchez, M. R. (2022). Models of Instructional Design in Gamification: A Systematic Review of the Literature. Education Sciences, 12(1), 44.
• Jaiswal, A., & Arun, C. J. (2021). Potential of Artificial Intelligence for Transformation of the Education System in India. International Journal of Education and Development using Information and Communication Technology, 17(1), 142-158.
• Khakpour, A., & Colomo-Palacios, R. (2021). Convergence of gamification and machine learning: a systematic literature review. Technology, Knowledge and Learning, 26(3), 597-636.
• Leech, N. L., & Onwuegbuzie, A. J. (2009). A typology of mixed methods research designs. Quality & quantity, 43(2), 265-275.
• Merriam, S. B. (2013). Nitel araştırma: Desen ve uygulama için bir rehber (3. Baskıdan Çeviri, Çeviri Editörü: S. Turan). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım
• Merriam, S. B., & Tisdell, E. J. (2015). Qualitative research: A guide to design and implementation. John Wiley & Sons. Nah, F., Zeng, Q., Telaprolu, V., Ayyappa, A., & Eschenbrenner, B. (2014). HCI in Business. Cham: Springer.
• Özkan, Z., & Samur, Y. (2017). Oyunlaştırma yönteminin öğrencilerin motivasyonları üzerine etkisi. Ege Eğitim Dergisi, 18(2), 857-886.
• Plano Clark, V. L., & Ivankova, N. V. (2018). Karma yöntemler araştırması: alana yönelik bir kılavuz (Ö. Çokluk-Bökeoğlu, Çev.). Ankara: Nobel Publishing.
• Popenici, S., Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning. https://doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8, 15.10.2021
• Pujolà, J.-T. (2021). Gamification: motivating language learning with gameful elements. In T. Beaven & F. Rosell-Aguilar (Eds), Innovative language pedagogy report (s. 109-114). Research-publishing.net. https://doi.org/10.14705/rpnet.2021.50.1244
• Ramírez-Verdugo, M. D., & López, M. (2021). Gamification and Augmented Reality to Upgrade Elementary Bilingual Education Students' Health and Engagement: An Innovation and Research Proposal for Teacher Education. In M. Ramírez-Verdugo, & B. Otcu-Grillman (Ed.), Interdisciplinary Approaches Toward Enhancing Teacher Education (s. 95-118). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-7998-4697-0.ch006
• Rivera-Trigueros, I., & Sánchez-Pérez, M. D. (2020). Classcraft as a Resource to Implement Gamification in English-Medium Instruction. In M. Sánchez-Pérez (Ed.), Teacher Training for English-Medium Instruction in Higher Education (s. 356-371). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-7998-2318-6.ch017
• Simoes, J., Redondo, D. R. & Vilas, F. A. (2013). A social gamification framework for K-6 learning platform. Computers in Human Behavior, 29, 345-353.
• Tan, D. Y. & Cheah, C. W. (2021). Developing a gamified AI-enabled online learning application to improve students’ perception of university physics. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100032.
• Uzun, Y., Tümtürk, A. Y., & Öztürk, H. Günümüzde ve Gelecekte Eğitim Alanında Kullanılan Yapay Zekâ.
• Werbach, K., & Hunter, D. (2012). For the win: how game thinking can revolutionize your business. Wharton Digital Press
• Yin, R. (1984). Case study research: design and methods. (3. Basım). California: Sage Publications.
• Zou, D., Huang, Y., & Xie, H. (2021). Digital game-based vocabulary learning: where are we and where are we going?. Computer Assisted Language Learning, 34(5-6), 751-777.
• Yüzer, T. V., ve Öztürk Kamışlı, Ö. (2012). İnternet-tabanlı ortamlarda bilgiye ulaşmak. İçinde Eby, G., Yamamoto, G. T., ve Demiray, U. (Eds.), Türkiye’de e-Öğrenme: Gelişmeler ve Uygulamalar-III (ss. 181-192). Eskişehir: Anadolu Üniversitesi.