Çevrimiçi Dersler için Video Analitik Aracının Tasarlanması ve Geliştirilmesi

Yıl 2018, , 14 - 25, 15.01.2018

Alper Bayazıt , Gökhan Akçapınar

https://doi.org/10.17051/ilkonline.2018.413719

Cited By: 4

Öz

Çevrimiçi öğrenme ortamları, öğrencilerin içeriklerle ve forum, viki vb. etkinliklerle ilgili her türlü etkileşimine ilişkin (bakma, silme, ekleme, güncelleme vb.) bilgileri veri tabanlarında kayıt etmektedir. Bu veriler, öğrenme süreçlerinin daha iyi anlaşılması ve eğitsel problemlerin çözümü konusunda öğrenme analitiği ve eğitsel veri madenciliği araştırmacılarının başvurduğu önemli veri kaynaklarıdır. Çevrimiçi öğrenme ortamlarında video tabanlı öğrenme materyallerinin kullanımının artması ile birlikte bu etkileşimlerin önemli bir bölümü videolar üzerinde gerçekleşmeye başlamıştır. Ancak, mevcut öğrenme yönetim sistemleri video izleme davranışlarının kayıt edilmesine ve analiz edilmesine olanak sağlamamaktadır ya da sınırlı analizler sunmaktadır. Yapılan çalışmalar ise bu verilerin analizi ile öğrencilerin video izleme davranışlarının anlaşılması ve video tabanlı ders materyallerinin geliştirilmesi konusunda önemli bilgilerin elde edilebileceğini göstermektedir. Bu çalışmada, araştırmacılar tarafından, öğrencilerin video etkileşimlerini kaydetmeye olanak sağlayacak bir video oynatıcı geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında, geliştirilen video oynatıcının teknik özelliklerine, araç sayesinde elde edilen etkileşim verilerine ve aracın uygulaması sonucu elde edilen verilerin analizine ilişkin bilgilere yer verilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Video tabanlı öğrenme, öğrenme analitikleri, video analitik, çevrimiçi öğrenme

Design and Development of Video Analytics Tool for Online Courses

Öz

Çevrimiçi öğrenme ortamları, öğrencilerin içeriklerle ve forum, viki vb. etkinliklerle ilgili her türlü etkileşimine ilişkin (bakma, silme, ekleme, güncelleme vb.) bilgileri veri tabanlarında kayıt etmektedir. Bu veriler, öğrenme süreçlerinin daha iyi anlaşılması ve eğitsel problemlerin çözümü konusunda öğrenme analitiği ve eğitsel veri madenciliği araştırmacılarının başvurduğu önemli veri kaynaklarıdır. Çevrimiçi öğrenme ortamlarında video tabanlı öğrenme materyallerinin kullanımının artması ile birlikte bu etkileşimlerin önemli bir bölümü videolar üzerinde gerçekleşmeye başlamıştır. Ancak, mevcut öğrenme yönetim sistemleri video izleme davranışlarının kayıt edilmesine ve analiz edilmesine olanak sağlamamaktadır ya da sınırlı analizler sunmaktadır. Yapılan çalışmalar ise bu verilerin analizi ile öğrencilerin video izleme davranışlarının anlaşılması ve video tabanlı ders materyallerinin geliştirilmesi konusunda önemli bilgilerin elde edilebileceğini göstermektedir. Bu çalışmada, araştırmacılar tarafından, öğrencilerin video etkileşimlerini kaydetmeye olanak sağlayacak bir video oynatıcı geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında, geliştirilen video oynatıcının teknik özelliklerine, araç sayesinde elde edilen etkileşim verilerine ve aracın uygulaması sonucu elde edilen verilerin analizine ilişkin bilgilere yer verilmiştir.

Kaynakça

• Agnew, G., Mills, C. M., & Maher, C. A. (2010, 5-8 Jan. 2010). VMCAnalytic: Developing a Collaborative Video Analysis Tool for Education Faculty and Practicing Educators. Paper presented at the 2010 43rd Hawaii International Conference on System Sciences. Aguilar, D. A. G., Therón, R., & Peñalvo, F. G. (2008). Understanding educational relationships in Moodle with ViMoodle. Paper presented at the Advanced Learning Technologies, 2008. ICALT'08. Eighth IEEE International Conference on. Akçapınar, G., Altun, A., & Aşkar, P. (2016). Çevrimiçi Öğrenme Ortamındaki Farklı Öğrenci Profillerinin Kümeleme Yöntemi ile Belirlenmesi. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 6(2), 46-64. doi:http://dx.doi.org/10.17943/etku.91440 Aydogdu, Y., & Tanrikulu, Z. (2013). Corporate E-Learning Success Model Development by Using Data Mining Methodologies. Education & Science/Egitim ve Bilim, 38(170). Bargeron, D., Gupta, A., Grudin, J., & Sanocki, E. (1999). Annotations for streaming video on the Web: system design and usage studies. Computer Networks, 31(11), 1139-1153. Beatty, B. J., Merchant, Z., & Albert, M. (2017). Analysis of Student Use of Video in a Flipped Classroom. TechTrends, 1-10. doi:10.1007/s11528-017-0169-1 Chorianopoulos, K., Giannakos, M. N., & Chrisochoides, N. (2014). Open system for video learning analytics. Paper presented at the Proceedings of the first ACM conference on Learning @ scale conference, Atlanta, Georgia, USA. Chorianopoulos, K., Leftheriotis, I., & Gkonela, C. (2011). SocialSkip: pragmatic understanding within web video. Paper presented at the Proceddings of the 9th international interactive conference on Interactive television. Cisco. (2016). Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2015–2020. Retrieved from http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/visual-networking-index-vni/complete-white-paper-c11-481360.html Colasante, M., & Fenn, J. (2009). 'mat': A new media annotation tool with an interactive learning cycle for application in tertiary education. Paper presented at the World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecommunications (EDMEDIA) 2009. Drăgulescu, B., Bucos, M., & Vasiu, R. (2015). CVLA: integrating multiple analytics techniques in a custom moodle report. Paper presented at the International Conference on Information and Software Technologies. Engin, M., & Donanci, S. (2015). Instructional videos as part of a 'flipped' approach in academic writing. Learning & Teaching in Higher Education: Gulf Perspectives, 13(1), 1-8. doi:10.18538/lthe.v13.n1.231 Farias, F., Sales, G., Gonçalves, A., Machado, A., & Leite, E. (2017). Analyses of the Flipped Classroom Application in Discussion Forum on LMS Moodle. Paper presented at the World Conference on Information Systems and Technologies. Ferrer-Torregrosa, J., Jiménez-Rodríguez, M. Á., Torralba-Estelles, J., Garzón-Farinós, F., Pérez-Bermejo, M., & Fernández-Ehrling, N. (2016). Distance learning ects and flipped classroom in the anatomy learning: comparative study of the use of augmented reality, video and notes. BMC Medical Education, 16(1), 230-230. doi:10.1186/s12909-016-0757-3 Giannakos, M., Chorianopoulos, K., & Chrisochoides, N. (2015). Making sense of video analytics: Lessons learned from clickstream interactions, attitudes, and learning outcome in a video-assisted course. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 16(1). Giannakos, M. N., Chorianopoulos, K., Ronchetti, M., Szegedi, P., & Teasley, S. D. (2013). Analytics on video-based learning. Paper presented at the Proceedings of the Third International Conference on Learning Analytics and Knowledge, Leuven, Belgium. Guo, P. J., Kim, J., & Rubin, R. (2014). How video production affects student engagement: an empirical study of MOOC videos. Paper presented at the Proceedings of the first ACM conference on Learning @ scale conference, Atlanta, Georgia, USA. Kim, J., Guo, P. J., Seaton, D. T., Mitros, P., Gajos, K. Z., & Miller, R. C. (2014). Understanding in-video dropouts and interaction peaks inonline lecture videos. Paper presented at the Proceedings of the first ACM conference on Learning @ scale conference, Atlanta, Georgia, USA. Kleftodimos, A., & Evangelidis, G. (2016). An interactive video-based learning environment that supports learning analytics for teaching ‘Image Editing’. Liu, D. Y.-T., Froissard, J.-C., Richards, D., & Atif, A. (2015). An enhanced learning analytics plugin for Moodle: student engagement and personalised intervention. Luna, J. M., Castro, C., & Romero, C. (2017). MDM tool: A data mining framework integrated into Moodle. Computer Applications in Engineering Education, 25(1), 90-102. doi:10.1002/cae.21782 Ozan, O., & Ozarslan, Y. (2016). Video lecture watching behaviors of learners in online courses. Educational Media International, 53(1), 27-41. doi:10.1080/09523987.2016.1189255 Pardo, A., & Siemens, G. (2014). Ethical and privacy principles for learning analytics. British Journal of Educational Technology, 45(3), 438-450. doi:10.1111/bjet.12152 Romero, C., Ventura, S., & García, E. (2008). Data mining in course management systems: Moodle case study and tutorial. Computers & Education, 51(1), 368-384. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2007.05.016 Schiltz, G. (2015). Video Analytics: when and how do students use tutorial videos? Paper presented at the Proc. 23rd Int. Conf. on Computers in Education ICCE. Seaton, D. T., Bergner, Y., Chuang, I., Mitros, P., & Pritchard, D. E. (2014). Who does what in a massive open online course? Commun. ACM, 57(4), 58-65. doi:10.1145/2500876 Slade, S., & Prinsloo, P. (2013). Learning Analytics:Ethical Issues and Dilemmas. American Behavioral Scientist, 57(10), 1510-1529. doi:10.1177/0002764213479366 Swart, A. J. (2015). Student usage of a learning management system at an open distance learning institute: A case study in electrical engineering. International Journal of Electrical Engineering Education, 52(2), 142-154. doi:10.1177/0020720915575925 Wang, F. H. (2017). An exploration of online behaviour engagement and achievement in flipped classroom supported by learning management system. Computers & Education. doi:10.1016/j.compedu.2017.06.012