Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

2010-2019 Yılları Arasında Uyarlanabilir Öğrenme ile İlgili Yapılmış Yüksek Lisans Tezlerindeki Yöntemsel Eğilimler Üzerine Bir İnceleme

Yıl 2020, Cilt: 1 Sayı: 1, 107 - 121, 28.06.2020

Öz

Uyarlanabilir öğrenme ortamları; öğrenen hızına, ihtiyacına uygun şekilde öğrenme ortamı sağlayan bir yaklaşımdır. Ülkemizde ve dünyada bu alanda yapılan çalışmalar, teknolojinin de ilerlemesiyle son zamanlarda hız kazanmıştır. Bu araştırmada da, uyarlanabilir eğitim öğrenme konusunda, ülkemizde hazırlanan yüksek lisans tezleri incelenerek, bir alanyazın taraması yapılmıştır. Her geçen gün bu alanyazında güncel çalışmalar olduğu için, bu araştırma bundan sonraki çalışmalara alt yapı niteliği taşımaktadır. Bu araştırmada 2010-2019 yılları arasında Türkiye’de uyarlanabilir eğitim/öğrenme yaklaşımı üzerine hazırlanan yüksek lisans tezleri çalışmanın türü, yöntemi, örneklemi ve araştırma süreci kapsamında incelenmiştir. Bu çalışmada betimsel içerik analizi ve doküman analizi yöntemi kullanılmıştır. YÖK tez tarama motoru kullanılarak yapılan taramada 19 yüksek lisans tezine erişilmiş, bu tezlerin 2’si çalışmada belirlenen kriterlere uygun olmadığından, analizler 17 çalışma üzerinden gerçekleştirilmiştir. Tezlerin tür olarak çoğunlukla deneysel-uygulamalı çalışmayı, yöntem olarak nicel araştırmayı, veri toplama aracı olarak başarı testlerini, örneklem sayısı olarak da 31-100 arasını, örneklem şekli olarak da amaca uygun örneklem şeklini tercih ettikleri belirlenmiştir. Bununla beraber tasarlanan araştırma süreçlerinde veri toplama aracı olarak çoktan seçmeli ve likert tipi anket tekniklerinden sıklıkla yararlanıldığı görülmüştür. Elde edilen sonuçlara göre uyarlanabilir eğitim/öğrenme çalışmalarının yoğun bir emek ve uzun zaman isteyen çalışmalar olduğu, çalışma üzerinde genelleme yapabilmek için geniş örneklem gruplarıyla uzun süreli çalışmanın yapılması gerektiği gibi sonuçlara ulaşılarak; daha anlamlı sonuçlara ulaşmak için görüşme ve gözlem tekniklerinden de faydalanılması önerilmiştir.

Kaynakça

  • Açıkgül, K. (2019). Matematik öğretmen adaylarının mobil öğrenme hazırbulunuşluk düzeylerinin incelenmesi. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 9 (2) , 566-587.
  • Andriulli, M., Smith, M., Smith, S., Gera, R., & Isenhour, M. L. (2019). Adaptive Personalized Network Relationships in the CHUNK Learning Environment. Dudley Knox Library.
  • Aygün, E. S. (2019). Problem çözme öğretimine yönelik oyunlaştırılmış uyarlanabilir bir zeki öğretim sisteminin tasarlanması. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Trabzon Üniversitesi, Trabzon.
  • Bauer, M. W. (2000). Classical content analysis: A review. Qualitative researching with text, image and sound, 131-151.
  • Brusilovsky, P. (2001). Adaptive hypermedia. User modeling and user-adapted interaction, 11(1-2), 87-110.
  • Brusilovsky, P., & Pesin, L. (1998). Adaptive navigation support in educational hypermedia: An evaluation of the ISIS-Tutor. Journal of computing and Information Technology, 6(1), 27-38.
  • Burak, D., & Gültekin, M. (2019). Türkiye’de uyarlanabilir öğrenme yaklaşımı kapsamında yapılan tezler üzerine bir içerik analizi. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 9(2), 438-462.
  • Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2013). Research methods in education. Oxford, UK: Routledge.
  • Creswell, J. W. (2002). Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative: Prentice Hall Upper Saddle River, NJ.
  • Çelebi, F. (2014). Uyarlanabilir öğrenme ortamlarında gezinme stratejisinin gezinme süresi ve yolu ile kaybolma algısına etkisi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  • Emek, M. S. (2019). Sql öğrenimi için oyunlaştırma destekli uyarlanabilir öğrenme ortamı: geliştirme, uygulama, değerlendirme. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
  • Gökçearslan, Ş., Solmaz, E., & Kukul, V. (2017). Mobil öğrenmeye yönelik hazirbulunuşluk ölçeği: bir uyarlama çalişmasi. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 7(1), 143-157.
  • Göktaş, Y., Küçük, S., Aydemir, M., Telli, E., Arpacık, Ö., Yıldırım, G., & Reisoğlu, İ. (2012). Türkiye’de eğitim teknolojileri araştırmalarındaki eğilimler: 2000-2009 dönemi makalelerinin içerik analizi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri Dergisi, 12(1), 177-199.
  • Gündüz, Ş., Aydemir, O., & Işıklar, Ş. (2011). 3Gteknolojisi ile geliştirilmiş möğrenme ortamları hakkında öğretim elemanlarının görüşleri. Selçuk Üniversitesi Ahmet Keleşoğlu Eğitim Fakültesi Dergisi, 31, 101-113.
  • Güyer, T., & Çebi, A. (2015). Türkiye’deki uyarlanabilir eğitsel hiper ortam çalışmalarına yönelik içerik analizi. Eğitim ve Bilim, 40(178).
  • Hammami, S., Saeed, F., Mathkour, H., & Arafah, M. A. (2019). Continuous improvement of deaf student learning outcomes based on an adaptive learning system and an Academic Advisor Agent. Computers in Human Behavior, 92, 536-546.
  • Jeremic, Z., Jovanovic, J., & Gasevic, D. (2012). Student modeling and assessment in intelligent tutoring of software patterns. Expert Systems with Applications, 39(1), 210-222. 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(5), 450-461.
  • Matthews, K., Janicki, T., He, L., & Patterson, L. (2019). Implementation of an automated grading system with an adaptive learning component to affect student feedback and response time. Journal of Information Systems Education, 23(1), 7.
  • Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook. Los Angeles: Sage.
  • Mohamed, H., & Lamia, M. (2018). Implementing flipped classroom that used an intelligent tutoring system into learning process. Computers & Education, 124, 62-76.
  • Mulwa, C., Lawless, S., Sharp, M., Arnedillo-Sanchez, I., & Wade, V. (2010). Adaptive educational hypermedia systems in technology enhanced learning: a literature review.
  • Paper presented at the Proceedings of the 2010 ACM conference on Information technology education.
  • Normadhi, N. B. A., Shuib, L., Nasir, H. N. M., Bimba, A., Idris, N., & Balakrishnan, V. (2019). Identification of personal traits in adaptive learning environment: Systematic literature review. Computers & Education, 130, 168-190.
  • Özen, Y., & Gül, A. (2007). Sosyal ve eğitim bilimleri araştirmalarinda evren-örneklem sorunu. Atatürk Üniversitesi Kazım Karabekir Eğitim Fakültesi Dergisi(15), 394-422.
  • 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.
  • Ramírez-Noriega, A., Juárez-Ramírez, R., & Martínez-Ramírez, Y. (2017). Evaluation module based on Bayesian networks to Intelligent Tutoring Systems. International Journal of Information Management, 37(1), 1488-1498.
  • Riding, R., & Rayner, S. (2013). Cognitive styles and learning strategies: Understanding style differences in learning and behavior. Londra: David Fulton Publishers.
  • Ruan, S., Jiang, L., Xu, J., Tham, B. J.-K., Qiu, Z., Zhu, Y., . . . Landay, J. A. (2019). Quizbot: A dialogue-based adaptive learning system for factual knowledge. Paper presented at the Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
  • Schneider, O. (2018). A concept to simplify authoring of adaptive hypermedia eLearning structures. Interactive Learning Environments, 26(6), 760-775.
  • Serçe, F. C. (2008). Uzaktan öğrenmeye yönelik adapte olabilen çok aracılı sistem Yayınlanmamış Doktora Tezi. Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, Ankara.
  • Skinner, B. F. (1954). The science of learning and the art of teaching. (s. 99-113) içinde. Cambridge, Mass, USA.
  • Skinner, B. F. (1958). Teaching machines. Science, 128(3330), 969-977.
  • Somyürek, S. (2009). Uyarlanabilir öğrenme ortamları: Eğitsel hiper ortam tasarımında yeni bir paradigma. International journal of informatics technologies, 2(1).
  • Spector, J. M., Merrill, M. D., Elen, J., & Bishop, M. J. (2014). Handbook of research on educational communications and technology: Springer.
  • Şen, T. T. (2018). Uyarlanabilir Bir Matematik Öğrenme Platformunun Tasarlanması Ve Geliştirilmesi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Gazi Üniversitesi, Ankara.
  • Tavşancıl, E., & Aslan, A. E. (2001). Sözel, yazılı ve diğer materyaller için içerik analizi ve uygulama örnekleri. İstanbul: Epsilon.
  • 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., Chu, H.-C., Hwang, G.-J., & Tsai, C.-C. (2008). Development of an adaptive learning system with two sources of personalization information. Computers & Education, 51(2), 776-786.
  • Tuna, G., & Öztürk, A. (2015). Zeki ve uyarlanabilir e-öğrenme ortamları. Paper presented at the International Distance Education Conference (IDEC, 4-5 September), Petersburg: Rusya.
  • 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.
  • Xie, H., Chu, H.-C., Hwang, G.-J., & Wang, C.-C. (2019). Trends and development in technology-enhanced adaptive/personalized learning: A systematic review of journal publications from 2007 to 2017. Computers & Education, 140, 103599.
  • Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2013). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. (9. Baskı) Ankara: Seçkin.
  • Yılmaz, G. (2011). Karma öğrenme sistemlerinde ulaşılabilir bilgisayar teknolojilerinin kullanımı. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Anadolu Üniversitesi, Eskişehir.

A Study on the Methodological Trends in Adaptive Learning Master Theses Made Between 2010-2019

Yıl 2020, Cilt: 1 Sayı: 1, 107 - 121, 28.06.2020

Öz

Adaptive learning environments; is an approach that provides a learning environment in accordance with the learner speed and needs. Studies in this field in our country and in the world have gained speed recently with the advancement of technology. In this study, a literature review was made by examining the master theses prepared in our country on adaptive education. Since there are current studies in this literature every day, this research has the nature of infrastructure for future studies. In this study, between the years 2010-2019 in Turkey adaptive training / learning approach thesis on the type of work prepared, method, sample and examined as part of the research process. In this study, descriptive content analysis and document analysis method was used. 19 master's theses were reached in the screening made using the YÖK thesis scanning engine, and since 2 of these theses did not meet the criteria determined in the study, the analyzes were performed on 17 studies. It has been determined that theses mostly prefer experimental-applied studies, quantitative research as a method, success tests as a data collection tool, 31-100 as the number of samples, and appropriate sample form as the sample form. In addition, it was observed that multiple choice and likert type survey techniques were frequently used as data collection tool in the designed research processes. According to the results obtained, the results such as adaptive education / training are intense labor and long-time studies, and in order to generalize the study, long-term studies should be conducted with large sample groups; In order to achieve more meaningful results, it is suggested to use interview and observation techniques.

Kaynakça

  • Açıkgül, K. (2019). Matematik öğretmen adaylarının mobil öğrenme hazırbulunuşluk düzeylerinin incelenmesi. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 9 (2) , 566-587.
  • Andriulli, M., Smith, M., Smith, S., Gera, R., & Isenhour, M. L. (2019). Adaptive Personalized Network Relationships in the CHUNK Learning Environment. Dudley Knox Library.
  • Aygün, E. S. (2019). Problem çözme öğretimine yönelik oyunlaştırılmış uyarlanabilir bir zeki öğretim sisteminin tasarlanması. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Trabzon Üniversitesi, Trabzon.
  • Bauer, M. W. (2000). Classical content analysis: A review. Qualitative researching with text, image and sound, 131-151.
  • Brusilovsky, P. (2001). Adaptive hypermedia. User modeling and user-adapted interaction, 11(1-2), 87-110.
  • Brusilovsky, P., & Pesin, L. (1998). Adaptive navigation support in educational hypermedia: An evaluation of the ISIS-Tutor. Journal of computing and Information Technology, 6(1), 27-38.
  • Burak, D., & Gültekin, M. (2019). Türkiye’de uyarlanabilir öğrenme yaklaşımı kapsamında yapılan tezler üzerine bir içerik analizi. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 9(2), 438-462.
  • Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2013). Research methods in education. Oxford, UK: Routledge.
  • Creswell, J. W. (2002). Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative: Prentice Hall Upper Saddle River, NJ.
  • Çelebi, F. (2014). Uyarlanabilir öğrenme ortamlarında gezinme stratejisinin gezinme süresi ve yolu ile kaybolma algısına etkisi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  • Emek, M. S. (2019). Sql öğrenimi için oyunlaştırma destekli uyarlanabilir öğrenme ortamı: geliştirme, uygulama, değerlendirme. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
  • Gökçearslan, Ş., Solmaz, E., & Kukul, V. (2017). Mobil öğrenmeye yönelik hazirbulunuşluk ölçeği: bir uyarlama çalişmasi. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 7(1), 143-157.
  • Göktaş, Y., Küçük, S., Aydemir, M., Telli, E., Arpacık, Ö., Yıldırım, G., & Reisoğlu, İ. (2012). Türkiye’de eğitim teknolojileri araştırmalarındaki eğilimler: 2000-2009 dönemi makalelerinin içerik analizi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri Dergisi, 12(1), 177-199.
  • Gündüz, Ş., Aydemir, O., & Işıklar, Ş. (2011). 3Gteknolojisi ile geliştirilmiş möğrenme ortamları hakkında öğretim elemanlarının görüşleri. Selçuk Üniversitesi Ahmet Keleşoğlu Eğitim Fakültesi Dergisi, 31, 101-113.
  • Güyer, T., & Çebi, A. (2015). Türkiye’deki uyarlanabilir eğitsel hiper ortam çalışmalarına yönelik içerik analizi. Eğitim ve Bilim, 40(178).
  • Hammami, S., Saeed, F., Mathkour, H., & Arafah, M. A. (2019). Continuous improvement of deaf student learning outcomes based on an adaptive learning system and an Academic Advisor Agent. Computers in Human Behavior, 92, 536-546.
  • Jeremic, Z., Jovanovic, J., & Gasevic, D. (2012). Student modeling and assessment in intelligent tutoring of software patterns. Expert Systems with Applications, 39(1), 210-222. 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(5), 450-461.
  • Matthews, K., Janicki, T., He, L., & Patterson, L. (2019). Implementation of an automated grading system with an adaptive learning component to affect student feedback and response time. Journal of Information Systems Education, 23(1), 7.
  • Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook. Los Angeles: Sage.
  • Mohamed, H., & Lamia, M. (2018). Implementing flipped classroom that used an intelligent tutoring system into learning process. Computers & Education, 124, 62-76.
  • Mulwa, C., Lawless, S., Sharp, M., Arnedillo-Sanchez, I., & Wade, V. (2010). Adaptive educational hypermedia systems in technology enhanced learning: a literature review.
  • Paper presented at the Proceedings of the 2010 ACM conference on Information technology education.
  • Normadhi, N. B. A., Shuib, L., Nasir, H. N. M., Bimba, A., Idris, N., & Balakrishnan, V. (2019). Identification of personal traits in adaptive learning environment: Systematic literature review. Computers & Education, 130, 168-190.
  • Özen, Y., & Gül, A. (2007). Sosyal ve eğitim bilimleri araştirmalarinda evren-örneklem sorunu. Atatürk Üniversitesi Kazım Karabekir Eğitim Fakültesi Dergisi(15), 394-422.
  • 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.
  • Ramírez-Noriega, A., Juárez-Ramírez, R., & Martínez-Ramírez, Y. (2017). Evaluation module based on Bayesian networks to Intelligent Tutoring Systems. International Journal of Information Management, 37(1), 1488-1498.
  • Riding, R., & Rayner, S. (2013). Cognitive styles and learning strategies: Understanding style differences in learning and behavior. Londra: David Fulton Publishers.
  • Ruan, S., Jiang, L., Xu, J., Tham, B. J.-K., Qiu, Z., Zhu, Y., . . . Landay, J. A. (2019). Quizbot: A dialogue-based adaptive learning system for factual knowledge. Paper presented at the Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
  • Schneider, O. (2018). A concept to simplify authoring of adaptive hypermedia eLearning structures. Interactive Learning Environments, 26(6), 760-775.
  • Serçe, F. C. (2008). Uzaktan öğrenmeye yönelik adapte olabilen çok aracılı sistem Yayınlanmamış Doktora Tezi. Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, Ankara.
  • Skinner, B. F. (1954). The science of learning and the art of teaching. (s. 99-113) içinde. Cambridge, Mass, USA.
  • Skinner, B. F. (1958). Teaching machines. Science, 128(3330), 969-977.
  • Somyürek, S. (2009). Uyarlanabilir öğrenme ortamları: Eğitsel hiper ortam tasarımında yeni bir paradigma. International journal of informatics technologies, 2(1).
  • Spector, J. M., Merrill, M. D., Elen, J., & Bishop, M. J. (2014). Handbook of research on educational communications and technology: Springer.
  • Şen, T. T. (2018). Uyarlanabilir Bir Matematik Öğrenme Platformunun Tasarlanması Ve Geliştirilmesi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Gazi Üniversitesi, Ankara.
  • Tavşancıl, E., & Aslan, A. E. (2001). Sözel, yazılı ve diğer materyaller için içerik analizi ve uygulama örnekleri. İstanbul: Epsilon.
  • 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., Chu, H.-C., Hwang, G.-J., & Tsai, C.-C. (2008). Development of an adaptive learning system with two sources of personalization information. Computers & Education, 51(2), 776-786.
  • Tuna, G., & Öztürk, A. (2015). Zeki ve uyarlanabilir e-öğrenme ortamları. Paper presented at the International Distance Education Conference (IDEC, 4-5 September), Petersburg: Rusya.
  • 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.
  • Xie, H., Chu, H.-C., Hwang, G.-J., & Wang, C.-C. (2019). Trends and development in technology-enhanced adaptive/personalized learning: A systematic review of journal publications from 2007 to 2017. Computers & Education, 140, 103599.
  • Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2013). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. (9. Baskı) Ankara: Seçkin.
  • Yılmaz, G. (2011). Karma öğrenme sistemlerinde ulaşılabilir bilgisayar teknolojilerinin kullanımı. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Anadolu Üniversitesi, Eskişehir.
Toplam 43 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Alan Eğitimleri
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Ekrem Gülcüoğlu 0000-0002-1009-3496

Eren Özeren 0000-0001-9444-9009

Ergin Tosunoğlu 0000-0002-4345-1173

Yayımlanma Tarihi 28 Haziran 2020
Gönderilme Tarihi 27 Mayıs 2020
Kabul Tarihi 23 Haziran 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2020 Cilt: 1 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Gülcüoğlu, E., Özeren, E., & Tosunoğlu, E. (2020). 2010-2019 Yılları Arasında Uyarlanabilir Öğrenme ile İlgili Yapılmış Yüksek Lisans Tezlerindeki Yöntemsel Eğilimler Üzerine Bir İnceleme. Instructional Technology and Lifelong Learning, 1(1), 107-121.