Öğretim Süreçlerinde Eğitsel Veri Kullanımıyla İlgili Bir Kavramsallaştırma Çalışması: Veri Destekli Öğretim

Yıl 2021, , 724 - 753, 21.12.2021

Recep Başarıcı , Süleyman Sadi Seferoğlu

https://doi.org/10.18009/jcer.886872

Cited By: 1

Öz

Bu araştırmanın amacı eğitsel verinin öğretimsel amaçlarla kullanılması olgusunun Türkçe olarak kavramsallaştırılmasıdır. Araştırmada nitel araştırma paradigması ve temel nitel araştırma yaklaşımı benimsenmiştir. Araştırmanın çalışma grubu 18 katılımcı akademisyenden oluşmaktadır. Veri toplama aracı olarak, araştırmacılar tarafından geliştirilen ve alan uzmanı görüşleri doğrultusunda şekillendirilen yapılandırılmış veri toplama formu kullanılmıştır. Veriler e-posta aracılığıyla dört haftalık süreçte toplanmıştır. Verilerin çözümlenmesinde tematik analiz kullanılmıştır. Araştırmanın bulguları, 21 kavram alternatifinin oluştuğunu göstermektedir. Araştırma sonucunda eğitsel verinin öğretimsel amaçlarla kullanılması olgusunun “veri destekli öğretim” olarak kavramsallaştırılabileceği belirlenmiştir. Araştırma sonuçlarına dayalı olarak, gelecekteki araştırmalar için öneriler sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

veri, eğitsel veri, veri destekli öğretim, veri destekli karar verme, kavramsallaştırma

Towards Conceptualization of the Use of Educational Data in Instructional Processes: Data Supported Instruction

Öz

The purpose of this study is to conceptualize the phenomenon of ‘using educational data for instructional purposes’ in Turkish. Qualitative research paradigm and basic qualitative research approach were adopted. The participants of the study consist of 18 academicians. As data collection tool, a structured data collection form developed by the researchers was used. Data were collected over a period of four weeks via email. Thematic analysis was used to analyze the data. 21 concept alternatives are formed as a result of analysis. It was concluded that the phenomenon of using educational data for instructional purposes can be conceptualized as data supported instruction (veri destekli öğretim). Recommendations for future research are presented based on the research results.

Anahtar Kelimeler

data, educational data, data supported instruction, data-driven decision making, conceptualization

Kaynakça

• Ackoff, R. (1999). From data to wisdom. Ackoff’s Best. New:York: John Wiley & Sons.
• Anadolu Üniversitesi (2016). 2016-2017 Öğretim Yılı Katalogu Eğitim Fakültesi. https://www.anadolu.edu.tr/uploads/anadolu/files/universite_katalog/egitim-fakultesi-58d8cdfa5596c.pdf adresinden 25 Şubat 2021’de erişilmiştir.
• Aristoteles (1996). Metafizik. (Çev. Ahmet Arslan). İstanbul: Sosyal Yayınları.
• Bayır, Y. (2011). Fârâbî felsefesinde insan tasavvuru (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Cumhuriyet Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sivas.
• Blink, R. J. (2007). Data-driven instructional leadership. Eye on education. New York: Routledge
• Bozkurt, A. (2016). Öğrenme analitiği: e-öğrenme, büyük veri ve bireyselleştirilmiş öğrenme. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 2(4), 55-81.
• Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101
• Braun, V., & Clarke, V. (2019). Psikolojide tematik analizin kullanımı. S. N. Şad, N. Özer ve A. Atli (Çevirenler). Eğitimde Nitel Araştırmalar Dergisi, 7(2), 873-898.
• Creswell, J. W. (2013). Nitel araştırma yöntemleri. Beş yaklaşıma göre nitel araştırma ve araştırma deseni. (Çev. Ed. M. Bütün ve S. B. Demir). Ankara: Siyasal Kitapevi.
• Creswell, J. W., & Poth, C.N. (2018). Qualitative inquiry and research design (4th ed.). CA: Sage.
• Çotuksöken, B. (1998). Kavramlara felsefe ile bakmak. İstanbul: İnsancıl Yayınları.
• Demir, K. (2009). İlköğretim okullarında verilere dayalı karar verme. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, 59(59), 367-398.
• Gibson, L. (2017). Type me your answer: Generating interview data via email. In V. Braun, V. Clarke, & D. Gray (Eds.), Collecting Qualitative Data: A Practical Guide to Textual, Media and Virtual Techniques (pp. 211-212). Cambridge: Cambridge University Press.
• Ikemoto, G. S., & Marsh, J. A. (2007). Cutting through the “Data-Driven” Mantra: Different conceptions of data-driven decision making. Yearbook of the National Society for the Study of Education, 106(1), 105–132. https://doi.org/10.1111/j.1744-7984.2007.00099.x
• James, N. (2007). The use of email interviewing as a qualitative method of inquiry in educational research. British Educational Research Journal, 33(6), 963-976
• Kaçar, H. (2018). İlkokul öğrencilerinin matematik öğrenme güçlüğünün sınıf öğretmenlerinin gözlem ve deneyimlerine göre incelenmesi. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi. Necmettin Erbakan Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Konya.
• Lai, M. K., & Schildkamp, K. (2013). Data-based decision making: An overview. In Data-based Decision Making in Education (pp. 9–21). Springer Netherlands.
• LAK (2011, February). 1st International Conference on Learning Analytics and Knowledge, Alberta, Canada, February 27–March 1, 2011. [Available at: https://tekri.athabascau.ca/analytics/, Retrieved on August 2, 2021.]
• Light, D., Wexler, D. H., & Heinze, J. (2005, March). Keeping teachers in the center: A framework of Data-Driven Decision-Making. Paper Presented at the Annual Meeting of the Society for Information Technology and Teacher Education.
• Mandinach, E. B., Honey, M., & Light, D. (2006, April). A theoretical framework for Data-Driven Decision Making. Paper Presented at the Annual Meeting of AERA.
• Merriam, S. B., & Tisdell, E. J. (2016). Qualitative research: A guide to design and implementation (4th ed.). San Francisco, CA: Jossey Bass.
• Mitchell, B. (2020). “As @ProfRedOwl has said, the terminology ‘data-driven’ instruction is flawed - if we consider, instead, ‘data-informed’ instruction, we leave plenty of room for all those other critical components of our classrooms. Data should be in the car, but not in the driver’s seat.” Twitter Post. [Available at: https://twitter.com/TeachMitch/status/1227190902579437568, Retrieved on January 31, 2021.]
• Neuman, S. B. (2016). Code red: The danger of data-driven instruction. Educational Leadership, 74(3), 24–29. Özcan, E. G., & Şeren, M. (2014). Ortaöğretim okullarındaki öğrencilerin okul yönetiminin karar verme sürecine katılımları (Beypazarı örneği). Pegem Eğitim ve Öğretim Dergisi, 4(2), 111-126.
• Öztürk, A. (2018). Açık ve uzaktan öğrenme ortamlarında eğitsel veri madenciliği. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 4(2), 10-13.
• Sahlberg, P. (2016). Next big thing in education: Small data. [Available at: https://pasisahlberg.com/next-big-thing-education-small-data/, Retrieved on July 17, 2020.]
• Saldaña, J. (2016). The coding manual for qualitative researchers (3rd ed.). London, UK: Sage.
• Schifter, C., Natarajan, U., Ketelut, D., & Kirchgessner, A. (2014). Data-driven decision making: Facilitating teacher use of student data to inform classroom instruction. Contemporary Issues in Technology and Teacher Education, 14(4), 419–432.
• The International Educational Data Mining Society (2021). Educational Data Mining [Available at: http://educationaldatamining.org, Retrieved on July 17, 2021.]
• VERBI Software. (2019). MAXQDA 2020 [bilgisayar yazılımı]. Berlin, Almanya: VERBI Software. maxqda.com adresinden erişilebilir.
• Yılmaz, M. (2009). Enformasyon ve bilgi kavramları bağlamında enformasyon yönetimi ve bilgi yönetimi. Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Dergisi, 49(1), 95-118.