Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Öğrenme Yönetim Sistemi Üzerindeki Öğrenci Hareketliliğinin Veri Madenciliği Yöntemleriyle Analizi

Yıl 2017, Cilt: 37 Sayı: 2, 523 - 558, 21.08.2017

Öz

Bu çalışmada lisans mezunu öğrencilerin Öğrenme Yönetim Sistemi (ÖYS)
üzerindeki hareketliliği ile akademik başarı düzeyleri arasındaki ilişki veri
madenciliği yöntemleri kullanılarak incelenmiştir. Bu bağlamda bu çalışma,
tarama modellerinden ilişkisel tarama modeline uygun olarak düzenlenmiş
betimsel ve nicel bir çalışmadır. Çalışmanın örneklemini, Başkent Üniversitesi
Eğitim Bilimleri Enstitüsü Pedagojik Formasyon Sertifika Programı 2012–2013
eğitim - öğretim yılı bahar dönemi Öğretim Teknolojileri ve Materyal Tasarımı
dersini alan 40 öğrenci oluşturmaktadır. Çalışmada veri kaynağı olarak
öğrencilerin ilgili eğitim öğretim yılına ait Moodle (Modular Object Oriented
Dynamic Learning Environment), ÖYS üzerindeki hareketliliğini içeren log
kayıtları ve yılsonu akademik başarı notları kullanılmıştır. Çalışma sonucunda
elde edilen bulgulara bağlı olarak öğrencilerin ÖYS üzerindeki hareketliliği ve
akademik başarı düzeyleri arasında anlamlı bir ilişkinin olduğu ortaya
konulmuştur. 

Kaynakça

  • Akçapınar, G. (2014).Çevrimiçi Öğrenme Ortamındaki Etkileşim Verilerine Göre Öğrencilerin Akademik Performanslarının Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Modellenmesi. Yayımlanmamış Doktora Tezi. Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
  • 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.
  • Arslan, H. (2008). Sakarya Üniversitesi Web Sitesi Erişim Kayıtlarının Web Madenciliği ile Analizi. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Sakarya Üniversitesi, Sakarya.
  • Aydın, S. (2007). Veri Madenciliği ve Anadolu Üniversitesi Uzaktan Eğitim Sisteminde Bir Uygulama. Yayımlanmış Doktora Tezi. Anadolu Üniversitesi, Eskişehir.
  • Aydın, D. (2011). Malzeme Bilgisi Dersinin Moodle Açık Kaynak Kodlu Öğrenim Yönetim Sisteminde İşlenişinin Öğrenci Üzerindeki Etkinliğinin Değerlendirilmesi. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Bahçeşehir Üniversitesi, İstanbul.
  • Aydın, C.Ç. ve Biroğul, S. (2008). E- Öğrenmede Açık Kaynak Kodlu Öğretim Yönetim Sistemleri ve Moodle. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 1( 2), 31-36.
  • Aynekin, G. (2006). İnternet İçerik Madenciliğinde Yapay Sinir Ağları ve Bir Uygulama. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Uludağ Üniversitesi, Bursa.
  • Beer, C.,Clark, K. & Jones, D. (2010). Indicators of Engagement. Australasian Society for Computers in Learning in Tertiary Education, Proceedings, s.75-86, Sydney, Australia.
  • Bienkowski, M., Feng, M. & Means, B. (2012). Enhancing Teaching and Learning Through Educational Data Mining and Learning Analytics-An Issue Brief. Erişim Tarihi: 15 Eylül 2015, http://tech.ed.gov/learning-analytics
  • Bozkır, A. S. (2009). OLAP ve Veri Madenciliği Teknolojilerinden Yararlanılarak Web Tabanlı Bir Karar Destek Sisteminin Gerçekleştirilmesi. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
  • Büyüköztürk, Ş., Çakmak, K.E., Akgün, Ö.E, Karadeniz, Ş. ve Demirel F. (2012). Bilimsel Araştırma Yöntemleri(13. baskı).Ankara: Pegem Akademi.
  • Dunham, M.H. (2003). Data Mining Introductory and Advanced Topics (1st edition).New Jersey: Prentice Hall, Pearson Education Inc.
  • Ergül, E. (2013). Bilişim Teknolojileri Öğretmen Adaylarının Moodle İle Ders İşlenmesi Hakkındaki Görüşleri. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta.
  • Erten, H. (2015). Veri Madenciliği Teknikleri İle Organ Nakli İçin Uygun Donör Oranının Hesaplanması. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Gazi Üniversitesi, Ankara.
  • Floyd, C.,Schultz, T. and Fulton, S. (2012). Security Vulnerabilities in The Open Source Moodle E-learning System.Proceedings of the 16th Colloquium for Information Systems Security Educations. 42-47, Lake Buena Vista, Florida.
  • Halees, A. (2008). Mining Students Data to Analyze Learning Behavior: A Case Study. The 2008 International Arab Conference of Information Technology (ACIT2008), Conference Proceedings, University of Sfax, Tunisia.
  • Han, J. and Kamber, M. (2006). Data Mining: Conceptsand Techniques (2nd edition). San Francisco: Morgan Kaufmann.
  • Hand, D., Mannila, H., and Smyth, P. (2001). Principles of Data Mining (1st edition). London: The MIT Press. Johnson, L., Smith, R., Willis, H., Levine, A., & Haywood, K. (2011). The 2011 Horizon Report. Erişim Tarihi: 14 Eylül 2015, http://www.nmc.org/pdf/2011-Horizon-Report.pdf
  • Kalikov, A. (2006). Veri Madenciliği ve Bir E-Ticaret Uygulaması. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Gazi Üniversitesi, Ankara.
  • Karasar, N. (2012). Bilimsel Araştırma Yöntemi (24. baskı). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
  • Kurt, Ç. ve Erdem, O.A. (2012). Öğrenci Başarısını Etkileyen Faktörlerin Veri Madenciliği Yöntemleriyle İncelenmesi. Politeknik Dergisi, 15( 2), 111-116.
  • Leony, D.,Pardo, A., Valentin, L. F., Quinones, I. & Kloos, C.D. (2012). Learning Analytics In The LMS: Using Browser Extensions To Embed Visualizations Into A Learning Management System. CEUR Workshop Proceedings. Erişim Tarihi: 11 Kasım 2015, http://ceur-ws.org/Vol-894/paper6.pdf.
  • Lonn, S.,Teasley, S.D. & Krumm, A. E. (2011). Who Needs To Do What Where?: Using Learning Management Systems On Residential vs. Commuter Campuses. Computers & Education, 56(1), 642–649.
  • Lopez, M. I.,Luna, J. M., Romero, C., & Ventura, S. (2012). Classification Via Clustering for Predicting Final Marks Based On Student Participation in Forums. Paperpresented at the 5th International Conference on Educational Data Mining, EDM 2012, Chania, Greece.
  • Macfadyen, L. & Dawson, S. (2010). Mining LMS Data to Develop An Early Warning System For Educators: A Proof of Concept.Computers & Education, 54( 2), 588-599.
  • Osmanbegović, E.,& Suljić, M. (2012). Data Mining Approach for Predicting Student Performance. Economic Review, 10(1), 3-12.
  • Reis, A.Z., Baktır, H.Ö., Çelik, B., Erkoç, M.F., Özçakır, F.C., Özdemir, Ş. ve Şahin, K. (2012). Açık Kaynak Kodlu Öğrenme Yönetim Sistemleri Üzerine Bir Karşılaştırma Çalışması. Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 1(2), 42-58.
  • Romero, C. & Ventura, S. (2013). Data Mining In Education. Wiley Data Mining and Knowledge Discovery, 3(1), 12-27. Romero, C.,Ventura, S., Herv´as, C., & Gonzales, P. (2008). Data Mining Algorithms to Classify Students. Paper presented at the Proc. Int. Conf. Educ. Data Mining, Montreal, Canada.
  • San Diego, J.P.,Ballard, J., Hatzipanagos, S., Webb, M., Khan, E., Blake, P., Dore, T., Konstantinidis, A., & Barrett , I. (2012). Do Moodle analytics have a role to play in learning design, assessment and feedback? 1st Moodle Research Conference, September, 14-15, Heraklion, Greece.
  • Sarıman, G. (2011). Veri Madenciliğinde Kümeleme Teknikleri Üzerine Bir Çalışma: K-Means ve K-Medoids Kümeleme Algoritmalarının Karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(3),192-202.
  • Seven, M. F. (2009). Veri tabanlarından Bilgi Keşfi: Veri Madenciliği ve Bir Sağlık Uygulaması. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. İstanbul Üniversitesi, İstanbul.
  • Şeker, Ş.E. (2013). İş Zekası ve Veri Madenciliği (1.baskı).İstanbul: Cinius Yayınları.
  • Thuarisingham, B.M. (2003). Web Data Mining and Applications in Business Intelligence and Counter Terrorism (1st edition).Florida: CRC Press LLC.
  • Türker, A.Y. (2012). Uzaktan Eğitim Öğretim Yönetim Sisteminin Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Seçimi. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli.
  • Ünal, T.A. (2014). Büyük Veri ve Eğitimsel Veri Madenciliğinin Eğitim Alanına Katkılarının İncelenmesi.8th International Computer & Instructional Technologies Symposium, Trakya Üniversitesi, Edirne.
  • Whitmer, J.,Fernandes, K. &Allen, W.R. (2012). Analytics in Progress: Technology Use, Student Characteristics, and Student Achievement. Erişim Tarihi: 30 Aralık 2015 http://www.educause.edu/ero/article/analytics-progress-technology-use-student-characteristics-and-student-achievement
  • Yapıcı, Ü.İ. ve Akbayın, H. (2012). Harmanlanmış Öğrenme Ortamında Moodle Kullanımı. Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 1(2), 2146-9199.
  • Yıldız, E., Bahçeci, F. (2014). Öğrenme Yönetim Sistemlerinde Kullanılan Öğrenme Analitikleri Araçlarının İncelenmesi. 8th International Computer & Instructional Technologies Symposium, Trakya Üniversitesi, Edirne.
Yıl 2017, Cilt: 37 Sayı: 2, 523 - 558, 21.08.2017

Öz

Kaynakça

  • Akçapınar, G. (2014).Çevrimiçi Öğrenme Ortamındaki Etkileşim Verilerine Göre Öğrencilerin Akademik Performanslarının Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Modellenmesi. Yayımlanmamış Doktora Tezi. Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
  • 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.
  • Arslan, H. (2008). Sakarya Üniversitesi Web Sitesi Erişim Kayıtlarının Web Madenciliği ile Analizi. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Sakarya Üniversitesi, Sakarya.
  • Aydın, S. (2007). Veri Madenciliği ve Anadolu Üniversitesi Uzaktan Eğitim Sisteminde Bir Uygulama. Yayımlanmış Doktora Tezi. Anadolu Üniversitesi, Eskişehir.
  • Aydın, D. (2011). Malzeme Bilgisi Dersinin Moodle Açık Kaynak Kodlu Öğrenim Yönetim Sisteminde İşlenişinin Öğrenci Üzerindeki Etkinliğinin Değerlendirilmesi. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Bahçeşehir Üniversitesi, İstanbul.
  • Aydın, C.Ç. ve Biroğul, S. (2008). E- Öğrenmede Açık Kaynak Kodlu Öğretim Yönetim Sistemleri ve Moodle. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 1( 2), 31-36.
  • Aynekin, G. (2006). İnternet İçerik Madenciliğinde Yapay Sinir Ağları ve Bir Uygulama. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Uludağ Üniversitesi, Bursa.
  • Beer, C.,Clark, K. & Jones, D. (2010). Indicators of Engagement. Australasian Society for Computers in Learning in Tertiary Education, Proceedings, s.75-86, Sydney, Australia.
  • Bienkowski, M., Feng, M. & Means, B. (2012). Enhancing Teaching and Learning Through Educational Data Mining and Learning Analytics-An Issue Brief. Erişim Tarihi: 15 Eylül 2015, http://tech.ed.gov/learning-analytics
  • Bozkır, A. S. (2009). OLAP ve Veri Madenciliği Teknolojilerinden Yararlanılarak Web Tabanlı Bir Karar Destek Sisteminin Gerçekleştirilmesi. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
  • Büyüköztürk, Ş., Çakmak, K.E., Akgün, Ö.E, Karadeniz, Ş. ve Demirel F. (2012). Bilimsel Araştırma Yöntemleri(13. baskı).Ankara: Pegem Akademi.
  • Dunham, M.H. (2003). Data Mining Introductory and Advanced Topics (1st edition).New Jersey: Prentice Hall, Pearson Education Inc.
  • Ergül, E. (2013). Bilişim Teknolojileri Öğretmen Adaylarının Moodle İle Ders İşlenmesi Hakkındaki Görüşleri. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta.
  • Erten, H. (2015). Veri Madenciliği Teknikleri İle Organ Nakli İçin Uygun Donör Oranının Hesaplanması. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Gazi Üniversitesi, Ankara.
  • Floyd, C.,Schultz, T. and Fulton, S. (2012). Security Vulnerabilities in The Open Source Moodle E-learning System.Proceedings of the 16th Colloquium for Information Systems Security Educations. 42-47, Lake Buena Vista, Florida.
  • Halees, A. (2008). Mining Students Data to Analyze Learning Behavior: A Case Study. The 2008 International Arab Conference of Information Technology (ACIT2008), Conference Proceedings, University of Sfax, Tunisia.
  • Han, J. and Kamber, M. (2006). Data Mining: Conceptsand Techniques (2nd edition). San Francisco: Morgan Kaufmann.
  • Hand, D., Mannila, H., and Smyth, P. (2001). Principles of Data Mining (1st edition). London: The MIT Press. Johnson, L., Smith, R., Willis, H., Levine, A., & Haywood, K. (2011). The 2011 Horizon Report. Erişim Tarihi: 14 Eylül 2015, http://www.nmc.org/pdf/2011-Horizon-Report.pdf
  • Kalikov, A. (2006). Veri Madenciliği ve Bir E-Ticaret Uygulaması. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Gazi Üniversitesi, Ankara.
  • Karasar, N. (2012). Bilimsel Araştırma Yöntemi (24. baskı). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
  • Kurt, Ç. ve Erdem, O.A. (2012). Öğrenci Başarısını Etkileyen Faktörlerin Veri Madenciliği Yöntemleriyle İncelenmesi. Politeknik Dergisi, 15( 2), 111-116.
  • Leony, D.,Pardo, A., Valentin, L. F., Quinones, I. & Kloos, C.D. (2012). Learning Analytics In The LMS: Using Browser Extensions To Embed Visualizations Into A Learning Management System. CEUR Workshop Proceedings. Erişim Tarihi: 11 Kasım 2015, http://ceur-ws.org/Vol-894/paper6.pdf.
  • Lonn, S.,Teasley, S.D. & Krumm, A. E. (2011). Who Needs To Do What Where?: Using Learning Management Systems On Residential vs. Commuter Campuses. Computers & Education, 56(1), 642–649.
  • Lopez, M. I.,Luna, J. M., Romero, C., & Ventura, S. (2012). Classification Via Clustering for Predicting Final Marks Based On Student Participation in Forums. Paperpresented at the 5th International Conference on Educational Data Mining, EDM 2012, Chania, Greece.
  • Macfadyen, L. & Dawson, S. (2010). Mining LMS Data to Develop An Early Warning System For Educators: A Proof of Concept.Computers & Education, 54( 2), 588-599.
  • Osmanbegović, E.,& Suljić, M. (2012). Data Mining Approach for Predicting Student Performance. Economic Review, 10(1), 3-12.
  • Reis, A.Z., Baktır, H.Ö., Çelik, B., Erkoç, M.F., Özçakır, F.C., Özdemir, Ş. ve Şahin, K. (2012). Açık Kaynak Kodlu Öğrenme Yönetim Sistemleri Üzerine Bir Karşılaştırma Çalışması. Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 1(2), 42-58.
  • Romero, C. & Ventura, S. (2013). Data Mining In Education. Wiley Data Mining and Knowledge Discovery, 3(1), 12-27. Romero, C.,Ventura, S., Herv´as, C., & Gonzales, P. (2008). Data Mining Algorithms to Classify Students. Paper presented at the Proc. Int. Conf. Educ. Data Mining, Montreal, Canada.
  • San Diego, J.P.,Ballard, J., Hatzipanagos, S., Webb, M., Khan, E., Blake, P., Dore, T., Konstantinidis, A., & Barrett , I. (2012). Do Moodle analytics have a role to play in learning design, assessment and feedback? 1st Moodle Research Conference, September, 14-15, Heraklion, Greece.
  • Sarıman, G. (2011). Veri Madenciliğinde Kümeleme Teknikleri Üzerine Bir Çalışma: K-Means ve K-Medoids Kümeleme Algoritmalarının Karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(3),192-202.
  • Seven, M. F. (2009). Veri tabanlarından Bilgi Keşfi: Veri Madenciliği ve Bir Sağlık Uygulaması. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. İstanbul Üniversitesi, İstanbul.
  • Şeker, Ş.E. (2013). İş Zekası ve Veri Madenciliği (1.baskı).İstanbul: Cinius Yayınları.
  • Thuarisingham, B.M. (2003). Web Data Mining and Applications in Business Intelligence and Counter Terrorism (1st edition).Florida: CRC Press LLC.
  • Türker, A.Y. (2012). Uzaktan Eğitim Öğretim Yönetim Sisteminin Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Seçimi. Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi. Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli.
  • Ünal, T.A. (2014). Büyük Veri ve Eğitimsel Veri Madenciliğinin Eğitim Alanına Katkılarının İncelenmesi.8th International Computer & Instructional Technologies Symposium, Trakya Üniversitesi, Edirne.
  • Whitmer, J.,Fernandes, K. &Allen, W.R. (2012). Analytics in Progress: Technology Use, Student Characteristics, and Student Achievement. Erişim Tarihi: 30 Aralık 2015 http://www.educause.edu/ero/article/analytics-progress-technology-use-student-characteristics-and-student-achievement
  • Yapıcı, Ü.İ. ve Akbayın, H. (2012). Harmanlanmış Öğrenme Ortamında Moodle Kullanımı. Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 1(2), 2146-9199.
  • Yıldız, E., Bahçeci, F. (2014). Öğrenme Yönetim Sistemlerinde Kullanılan Öğrenme Analitikleri Araçlarının İncelenmesi. 8th International Computer & Instructional Technologies Symposium, Trakya Üniversitesi, Edirne.
Toplam 38 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Bölüm Makaleler
Yazarlar

Özkan Özbay

Halil Ersoy

Yayımlanma Tarihi 21 Ağustos 2017
Yayımlandığı Sayı Yıl 2017 Cilt: 37 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Özbay, Ö., & Ersoy, H. (2017). Öğrenme Yönetim Sistemi Üzerindeki Öğrenci Hareketliliğinin Veri Madenciliği Yöntemleriyle Analizi. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 37(2), 523-558.
AMA Özbay Ö, Ersoy H. Öğrenme Yönetim Sistemi Üzerindeki Öğrenci Hareketliliğinin Veri Madenciliği Yöntemleriyle Analizi. GEFAD. Ağustos 2017;37(2):523-558.
Chicago Özbay, Özkan, ve Halil Ersoy. “Öğrenme Yönetim Sistemi Üzerindeki Öğrenci Hareketliliğinin Veri Madenciliği Yöntemleriyle Analizi”. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi 37, sy. 2 (Ağustos 2017): 523-58.
EndNote Özbay Ö, Ersoy H (01 Ağustos 2017) Öğrenme Yönetim Sistemi Üzerindeki Öğrenci Hareketliliğinin Veri Madenciliği Yöntemleriyle Analizi. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi 37 2 523–558.
IEEE Ö. Özbay ve H. Ersoy, “Öğrenme Yönetim Sistemi Üzerindeki Öğrenci Hareketliliğinin Veri Madenciliği Yöntemleriyle Analizi”, GEFAD, c. 37, sy. 2, ss. 523–558, 2017.
ISNAD Özbay, Özkan - Ersoy, Halil. “Öğrenme Yönetim Sistemi Üzerindeki Öğrenci Hareketliliğinin Veri Madenciliği Yöntemleriyle Analizi”. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi 37/2 (Ağustos 2017), 523-558.
JAMA Özbay Ö, Ersoy H. Öğrenme Yönetim Sistemi Üzerindeki Öğrenci Hareketliliğinin Veri Madenciliği Yöntemleriyle Analizi. GEFAD. 2017;37:523–558.
MLA Özbay, Özkan ve Halil Ersoy. “Öğrenme Yönetim Sistemi Üzerindeki Öğrenci Hareketliliğinin Veri Madenciliği Yöntemleriyle Analizi”. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, c. 37, sy. 2, 2017, ss. 523-58.
Vancouver Özbay Ö, Ersoy H. Öğrenme Yönetim Sistemi Üzerindeki Öğrenci Hareketliliğinin Veri Madenciliği Yöntemleriyle Analizi. GEFAD. 2017;37(2):523-58.