A CONTENT ANALYSIS ON THESIS ABOUT ADAPTIVE LEARNING LANGUAGE APPROACH IN TURKEY

Yıl 2019, Cilt: 9 Sayı: 2, 438 - 462, 31.07.2019

Mehmet Gültekin , Durmuş Burak

https://doi.org/10.17943/etku.528340

Cited By: 1

Öz

Adaptive learning is basically an approach that provides a learning environment that is appropriate to the learner's characteristics. In recent years, especially with the help of technological conveniences studies in Turkey and in the world about adaptive learning conducted has created a significant literature. In this context, there are studies on adaptive learning. However, new studies are carried out in the related literature and these studies constitute the infrastructure for future studies. Therefore, updating the studies analyzing the related literature provides important contributions to the field and future studies. The purpose of this study is to analyze methodogically the thesis about adaptive learning approach in Turkey between the years 2012-2018 and to determine the method and technique used adaptable learning environment in the process of design. For this purpose, descriptive content analysis was adopted in the study. 17 theses scanned in the national thesis center of Higher Education Council have created the documents which are the data source of the study. The data obtained from the theses were analyzed by content analysis technique. According tothe data gathered from analysis of the results, most of the thesis about adaptive learning in Turkey between 2012 and 2018 were done in order to analyze the effect of the teaching done by using the adaptive learning environment on some variables. According to the method findings of the theses, it was found that the studies were mostly carried out in quantitative patterns and experimental models, and that the samples were formed at higher education level and students. In addition, during the adaptive learning environment design process, learner modeling wasdone according to learner modeling technique. In the learning model, it was determined that the pre-knowledge levels of the learners were categorized as individual differences and the learning environment was designed according to the distance learning processes. According to these findings, it is concluded that there is no sufficient study at primary, secondary levels, process-oriented mixed and qualitative studies are needed, and current measurement tools that can be used in learner modeling are limited. In line with these results, it is recommended to design mixed and qualitative researches within the context of adaptive learning approach and to conduct studies at primary and secondary levels, use variables that define more than one learner feature in student modeling, content and navigation adaptations as well as game adaptations.

TÜRKİYE’DE UYARLANABİLİR ÖĞRENME YAKLAŞIMI KAPSAMINDA YAPILAN TEZLER ÜZERİNE BİR İÇERİK ANALİZİ

Öz

Uyarlanabilir öğrenme temelde öğrenen özelliklerine uygun öğrenme ortamı sağlayan bir yaklaşımdır. Son yıllarda özellikle teknolojinin de sağlamış olduğu kolaylıklar ile uyarlanabilir öğrenme yaklaşımı konusunda dünyada ve Türkiye’de yapılan çalışmalar oldukça önemli bir alanyazın oluşturmuştur. Bu kapsamda uyarlanabilir öğrenme konusunda alanyazının incelendiği çalışmalar bulunmaktadır. Ancak ilgili alanyazında yeni çalışmalar yapılmakta ve bu çalışmalar gelecek çalışmalara alt yapı oluşturmaktadır. Bu nedenle ilgili alanyazını inceleyen çalışmaların güncellenmesi alana ve gelecek çalışmalara önemli katkılar sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı, 2012-2018 yılları arasında Türkiye’de uyarlanabilir öğrenme yaklaşımı kapsamında yapılan tezlerin metodolojik olarak incelenmesi ve uyarlanabilir öğrenme ortamı tasarımı sürecinde kullanılan model ve tekniklerin belirlenmesidir. Bu sebeple çalışmada betimsel içerik analizi yaklaşımı benimsenmiştir. Yükseköğretim Kurumu ulusal veritabanında taranan 17 tez, çalışmanın veri kaynaklarını oluşturmuştur. Tezlerden elde edilen veriler içerik analizi tekniği ile çözümlenmiştir. Analizler sonucunda elde edilen bulgulara göre 2012-2018 yılları arasında Türkiye’de uyarlanabilir öğrenme yaklaşımı kapsamında yapılan tezlerin çoğunun, uyarlanabilir öğrenme ortamı kullanılarak yapılan öğretimin bazı değişkenler üzerindeki etkisinin incelenmesi amacıyla hazırlandığı belirlenmiştir. Tezlerin yöntem bulgularına göre çalışmaların çoğunlukla nicel desenlerde ve deneysel modelde gerçekleştirildiği, örneklemlerinin yükseköğretim düzeyinde ve öğrencilerden oluşturulduğu saptanmıştır. Ayrıca uyarlanabilir öğrenme ortamı tasarımı sürecinde öğrenen modellemesinin kurallı modelleme tekniğine göre yapıldığı, modellemede öğrenenlerin ön bilgi düzeylerinin bireysel farklılık olarak ölçüt alındığı ve öğrenme ortamının uzaktan öğrenme süreçlerine göre tasarlandığı tespit edilmiştir. Elde edilen bu bulgulara göre ilkokul, ortaokul ve ortaöğretim düzeyinde yeterli çalışmanın bulunmadığı, süreç odaklı karma ve nitel çalışmalara ihtiyaç duyulduğu, öğrenen modellemelerinde kullanılabilecek güncel ölçme araçlarının sınırlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu sonuçlar doğrultusunda uyarlanabilir öğrenme yaklaşımı kapsamında karma ve nitel araştırmaların tasarlanması ve ilkokul, ortaokul ve ortaöğretim düzeyinde çalışmaların yapılması, öğrenen modellemede birden fazla özelliği tanımlayan değişkenlerin kullanılması, içerik ve gezinme uyarlamalarının yanı sıra oyun uyarlamalarının da kullanılması önerilmektedir.

Anahtar Kelimeler

Uyarlanabilir öğrenme yaklaşımı, uyarlama, tez, içerik analizi

Kaynakça

• Abulla-Ahmet, A. A. (2017). An adaptive educational model for flipped classroom (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Atılım Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü,
• Akbulut, Y. ve Çardak, Ç. S. (2012). Adaptive educational hypermedia accommodating learning styles: A content analysis of publications from 2000 to 2011. Computers & Education, 58(2), 835-842.
• Akhras, F. N., & Self, J. A. (2000). system intelligence in constructivist earning. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 11, 344-376.
• Alessandro, A. (2006). Inferring dynamic learner behavior for user modeling in continuously adapting hypermedia (Doctoral dissertation). University of Tennessee, USA.
• Baz, F. Ç. (2016). Web tabanlı bir uyarlanabilir çevrimiçi öğrenme ortamının harmanlanmış öğretim modeline uygun olarak tasarlanması ve öğrenci başarısına etkisi (Yayımlanmamış doktora tezi). Mustafa Kemal Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Hatay.
• Biggs, J., Kember, D., & Leung, D. Y. P. (2001). The Revised Two-Factor Study Process Questionnaire: R-SPQ-2F. British Journal of Educational Psychology, 71, 133-149.
• Bloom, B. S. (1971). Mastery Learning. J.H. Block (Ed.), Mastery Learning: Theory and Practice in (47-63). New York: Holt, Rinehart and Winston.
• Özyurt, Ö. (2013). Uyarlanabilir zeki web tabanlı matematik öğrenme ortamının tasarlanması, uygulanması ve değerlendirilmesi (Yayımlanmamış doktora tezi). Karadeniz Teknik Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Trabzon.
• Brusilovsky, P., Kobsa, A., & Nejdl, W. (2007). The adaptive web: methods and strategies of web personalization. Berlin; New York: Springer.
• Brusilovsky, P., & Peylo, C. (2003). Adaptive and intelligent web-based educational systems. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 13(2-4), 159-172.
• Büyüköztürk, Ş. (2016). Deneysel desenler: Öntest-sontest, kontrol grubu, desen ve veri analizi (5. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
• Carroll, J. B. (1963). A model of school learning. Teachers College Record, 64, 723-733.
• Cesur, E. G. (2013). Uyarlanabilir öğretimin kaybolma ve bilişsel yüklenmeye etkisinin öğrencilerin bilişsel stilleri açısından incelenmesi (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Chrysafiadi, K., & Virvou, M. (2013). Student modeling approaches: A literature review for the last decade. Expert Systems with Applications, 40(11), 4715-4729.
• Çalık, M. ve Sözbilir, M. (2014). İçerik analizinin parametreleri. Eğitim ve Bilim, 39(174), 33-38.
• Çebi, A. (2016). Olasılığa dayalı uyarlanabilir hiper ortamlarda etkili olan değişkenlerin modellenmesi (Yayımlanmamış doktora tezi). Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Çelebi, F. (2014). Uyarlanabilir öğrenme ortamlarında gezinme stratejisinin gezinme süresi ve yolu ile kaybolma algısına etkisi (Yayımlanmamış doktora tezi). Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Çetinkaya, L. (2013). Uyarlanabilir eğitsel içerikle web ortamlarının tasarım ilkeleri (Yayımlanmamış doktora tezi). Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Demirören, S. (2013). Başarım Ölçütlü uyarlanabilir öğrenmenin etkililiğinin ve verimliliğinin değerlendirilmesi (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Dong, C. & Sharma, N. (2015). Flipping the classroom with adaptive learning technology, Medical Teacher, 37(10), 976-976.
• Erdoğan, B. (2013). Çevrimiçi öğrenmede öğrenme yönetim sisteminin uyarlanabilirliğinin öğrenci doyumu, motivasyonu ve başarısına etkisi (Yayımlanmamış doktora tezi). Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Eryılmaz, M. (2012). Uyarlanabilir içerik ve uyarlanabilir gezinme kullanılan hiper ortamların öğrencilerin başarıları doyumları ve bilişsel yüklenmelerine etkisi (Yayınlanmamış doktora tezi). Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Graf, S., Kinshuk, & Ives, C. (2010, July). A flexible mechanism for providing adaptivity based on learning styles in learning management systems. In Advanced Learning Technologies (ICALT), IEEE 10th International Conference on (pp. 30-34). IEEE.
• Güngören, Ö. C. (2015). Uyarlanabilir eğitsel web ortamlarının öğrencilerin akademik başarılarına ve motivasyonuna etkisi (Yayımlanmamış doktora tezi). Sakarya Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Sakarya.
• Güyer, T. ve Çebi, A. (2015). Türkiye’deki uyarlanabilir eğitsel hiper ortam çalışmalarına yönelik içerik analizi. Eğitim ve Bilim, 40(178), 61-83.
• Hopcan, S. (2013). Öğrenme güçlüğü yaşayan 1.-3. sınıf öğrencileri için web destekli uyarlanabilir öğrenme sistemi geliştirilmesi, uygulanması ve değerlendirilmesi (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Sakarya Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Sakarya.
• Hou, M., & Fidopiastis, C. (2017). A generic framework of intelligent adaptive learning systems: from learning effectiveness to training transfer, Theoretical Issues in Ergonomics Science, 18(2), 167-183.
• İnan, F. A., Flores, R., & Grant, M. M. (2010). Perspectives on the design and evaluation of adaptive web based learning environments. Contemporary Educational Technology, 1(2), 148-159.
• Jonassen, D. H., & Grabowski, B. L. (1993). Handbook of individual differences, learning and instruction. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
• Karacı, A. ve Arıcı, N. (2012). Zeki öğretim sistemleri için bilgisayar uyarlamalı test modülünün geliştirilmesi. Politeknik Dergisi, 3(15),127-134.
• Keller, F. S. (1968). Good bye teacher… . Journal of Applied Behavioral Analysis, 1, 79-89.
• Kim, J., Lee, A. & Ryu, H. (2013). Personality and its effects on learning performance: Design guidelines for an adaptive e-learning system based on a user model. International Journal of Industrial Ergonomics, 43, 450-461.
• Mampadi, F., Chen, S. Y., Ghinea, G., & Chen, M. P. (2011). Design of adaptive hypermedia learning systems: a cognitive style approach. Computers & Education, 56(4), 1003–1011.
• Mödritscher, F., Garcia-Barrios, V. M., & Gütl, C. (2004). The Past, the Present and the Future of adaptive E-Learning. Proceedings of ICL 2004.
• Mulwa, C., Lawless, S., Sharp, M., Arnedillo-Sanchez, I., & Wade, V. (2010, October). Adaptive educational hypermedia systems in technology enhanced learning: A literature review. In Proceedings of the 2010 ACM Conference on Information Technology Education (pp. 73–84). Midland, MI: Central Michigan University.
• New Media Consortium, NMC (2017). Horizon report: Higher education edition. https://www.nmc.org/publication/nmc-horizon-report-2017-higher-education-edition/ adresinden 17.08.2018 tarihinde erişilmiştir.
• Oskouei, R. J. & Kor, N. M. (2017). Proposing a novel adaptive learning management system: An application of behavior mining & İntelligent agents. Intelligent Automation & Soft Computing, 23(2), 199-205.
• Özaydın-Aydoğdu, Y. (2017). Uyarlanabilir eğitsel hiperortamlarda içerik oluşturmaya yönelik web tabanlı bir uygulama geliştirilmesi ve uygulamanın kullanılabilirliği (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Özkeskin, E. E. (2017). Uyarlanabilir açık ve uzaktan öğrenme sisteminin tasarımı, geliştirilmesi ve değerlendirilmesi (Yayımlanmamış doktora tezi). Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eskişehir.
• Özyurt, Ö., & Özyurt, H. (2015). Learning style based individualized adaptive e-learning environments: Content analysis of the articles published from 2005 to 2014. Computers in Human Behavior, 52, 349-358.
• Özyurt, Ö., Özyurt, H., Güven, B., & Baki, A. (2014). The effects of UZWEBMAT on the probability unit achievement of Turkish eleventh grade students and the reasons for such effects. Computers & Education, 75, 1-18.
• Park, O., & Lee, J. (2004). Adaptive Instructional Systems. In D. H. Jonassen (Ed.), Handbook of Research on Educational Communications and Technology. Lawrence Erlbaum Associates.
• Polat, E. (2013). Özel öğrenme güçlüğü yaşayan öğrenciler için web destekli uyarlanabilir öğretim sistemi tasarımı (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Sakarya Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Sakarya.
• Popescu, E. (2010). Adaptation provisioning with respect to learning styles in a web-based educational system: an experimental study. Journal of Computer Assisted Learning, 26(4), 243–257.
• Premlatha, K. R., Dharani, B., & Geetha, T.V. (2016) Dynamic learner profiling and automatic learner classification for adaptive e-learning environment, Interactive Learning Environments, 24(6), 1054-1075.
• Richey, R. C., Klein, J. D., & Nelson, W. A. (2003). Development Research: Studies of Instructional Design and Development. D.H. Jonassen (Ed.), Handbook of Research for Educational Communications and Technology (2. Baskı), s.1099–1130. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
• Riding, R., & Rayner, S. (1998). Cognitive styles and learning strategies. London: David Fulton Publishers.
• Schneider, O. (2018). A concept to simplify authoring of adaptive hypermedia e-Learning structures. Interactive Learning Environments.
• Serçe, F. C. (2008). Uzaktan öğrenmeye yönelik adapte olabilen çok aracılı sistem (Yayınlanmamış doktora tezi). Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, Ankara.
• Sezgin, S. (2018). Çevrimiçi dersler için uyarlanabilirliğe dayalı oyunlaştırma tasarımı ilkelerinin incelenmesi (Yayımlanmamış doktora tezi). Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eskişehir.
• Shute, V., & Towle, B. (2003). Adaptive e-learning. Educational Psychologist, 38(2), 105-114.
• Şimşek, N. (2002). BIG16 Öğrenme Biçemleri Envanteri. Eğitim Bilimleri ve Uygulama Dergisi, 1(1).
• Skinner, B. (1958). Teaching machines. Science, 128, 969-977.
• Somyürek, S. ve Atasoy, B. (2008). Gezinme adaptasyonu: Neden ve nasıl?. 8th International Educational Technology Conference (IETC2008), 6- 9 Mayıs 2008, Eskişehir, Türkiye.
• Somyürek, S. (2009). Uyarlanabilir öğrenme ortamları: Eğitsel hiper ortam tasarımında yeni bir paradigma. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 2(1), 29-38.
• Tavşancıl, E. ve Aslan, E. (2001). Sözel, yazılı ve diğer materyaller için içerik analizi ve uygulama örnekleri. İstanbul: Epsilon Yayınları.
• Thompson, J. (2013). Types of Adaptive Learning. http://www.cogbooks.com/white-papersadaptive.html adresinden 10.09.2018 tarihinde erişilmiştir.
• Triantafillou, E., Georgiadou, E., & Economides, A. A. (2006). Adaptive Hypermedia Systems: A review of adaptivity variables. Proceedings of the Fifth Panhellenic Conference on Information and Communication Technologies in Education, 75-82, Thessaloniki, Greece.
• Truong, H. M. (2016). Integrating learning styles and adaptive e-learning system: Current developments, problems and opportunities. Computers in Human Behavior, 55, 1185–1193.
• Tseng, J. C. R., Chu, H. C., Hwang, G. J., & Tsai, C. C. (2008). Development of an adaptive learningsystem with two sources of personalization information. Computers & Education, 51(2), 776–786.
• Tuna, G. ve Öztürk, A. (2015). Zeki ve uyarlanabilir e-öğrenme ortamları. International Distance Education Conference (IDEC, 4-5 September), 465-470. Petersburg: Rusya.
• Tuna-Şen, T. (2018). Uyarlanabilir bir matematik öğrenme platformunun tasarlanması ve geliştirilmesi (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Turner, M. L., & Engle, R. W. (1989). Is working memory capacity task dependent?. Journal of Memory and Language, 28(2), 127-154.
• Wenger, E. (1987). Artificial intelligence and tutoring systems. Los Altos, CA: Morgan Kaufmann Publisher.
• Witkin, H. A., Oltman, P. K., Raskin, E., & Karp, S. A. (1971). Group embeded figures test manual. Published by Mind Garden, Inc.
• Vandewaetere, M., Desmet, P., & Clarebout, G. (2011). The contribution of learner characteristics in the development of computer-based adaptive learning environments. Computers in Human Behavior, 27(1), 118-130.
• Yang, T. C., Hwang, G. J., & Yang, S. J. H. (2013). Development of an adaptive learning system with multiple perspectives based on students' learning styles and cognitive styles. Educational Technology & Society, 16(4), 185–200.