Bilgisayar Mühendisliği Öğrencilerinin Algoritma Sorusu Çözümlerinin Göz İzleme Yöntemi ile İncelenmesi ve Öğrenci Görüşleri

Öz

Programlama eğitiminde temel noktayı algoritma oluşturmaktadır. Ancak algoritma yazma sürecinde birtakım sorunlar yaşanmaktadır. Bu nedenle araştırmanın amacı bilgisayar mühendisliği öğrencilerinin algoritma sorularını çözerken yaşadıkları sorunları ortaya çıkarabilmektir. Araştırma bir üniversitenin bilgisayar mühendisliği programından 12 öğrencinin gönüllü katılımıyla gerçekleştirilmiştir. Araştırma bir durum çalışmasıdır. Bu bağlamda algoritma konusuyla ilgili biri metinsel biri akış diyagram içeren iki soru sorulmuştur. Araştırmada göz izleme yöntemiyle bilgisayar mühendisliği öğrencilerinin algoritma sorularını çözmeleri incelenmiş sonrasında algoritma dersi ve yapılan uygulama hakkındaki görüşleri görüşme formuyla alınmıştır. Araştırma verileri betimsel analiz teknikleriyle analiz edilmiştir. Göz izleme cihazından elde edilen sonuçlarda; öğrencilerin metinsel soruyu doğru cevaplama yüzdesi %25, ortalama çözme süresi 63.08 saniye, akış diyagramı içeren soruyu doğru cevaplama yüzdeleri %83,33, ortalama çözme süresi ise 41.25 saniye bulunmuştur. Araştırmanın görüşme sorularından elde edilen bulgularına göre öğrencilerin daha önce göz izleme cihazı kullanmadıkları (N=12), öğrencilerin algoritma dersine karşı ilgilerinin yüksek olduğu (N=12), algoritma sorularını çözerken en çok soruda istenilenlere odaklandıkları (N=12), algoritma sorularını sadece teorik anlatım olması yerine (N=5) uygulamalı (N=7) görmeyi tercih ettikleri, araştırma kapsamında sorulan soruların kolay olduğu (N=10), algoritma sorularını çoğunlukla açık uçlu soru (N=9) görmeyi tercih ettikleri, göz izleme yöntemiyle soru çözmenin onları çoğunlukla olumlu etkilediği (N=10) sonuçlarına ulaşılmıştır. Göz izleme cihazından elde edilen bulgular doğrultusunda öğrencilerin metinsel içerikli soruyu çözerken akış diyagramlı içeriğe sahip soruya göre daha fazla zaman ve çaba harcadıkları sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Algoritma dersi
• Bilgisayar mühendisliği öğrencileri
• Göz izleme yöntemi
• Yarı yapılandırılmış görüşme

Investigation of Computer Engineering Students' Algorithm Problem Solutions by Eye Tracking Method and Student Opinions

Öz

The algorithm is the main point in programming education. However, there are some problems in the algorithm writing process. For this reason, the research aims to reveal the problems experienced by computer engineering students while solving algorithm questions. The research was carried out with the voluntary participation of 12 students from the computer engineering program. The research is a case study. In this context, two textual and flow diagram questions were asked about the subject of an algorithm. The research examined the solution of algorithm questions by computer engineering students with the eye-tracking method. Then their opinions about the algorithm lesson and the application were taken with the interview form. Research data were analyzed with descriptive analysis techniques. In the results obtained from the eye tracking device, the percentage of students answering the textual question correctly was 25%, the average solving time was 63.08 seconds, and the correct answering rate for the question containing the flowchart was 83.33%, and the average solving time was 41.25 seconds. According to the research interview questions, the students did not use an eye-tracking device before (N=12), and the students were highly interested in the algorithm lesson (N=12). They primarily focused on the desired questions (N=12) while solving the algorithm questions. They answered the algorithm questions instead of theoretically (N=5), applied (N=7), the questions asked within the scope of the research are easy (N=10), they mostly prefer to see algorithm questions as open-ended questions (N=9), and the eye-tracking method affects them positively (N=10) results were reached. In line with the findings obtained from the eye tracking device, it was concluded that the students spent more time and effort in solving the textual question than the question with flow diagram content.

Anahtar Kelimeler

• Algorithm lesson
• Computer engineering students
• Eye tracking method
• Semi-structured interview

Kaynakça

1. Akçay, A. (2020). Dikkat ağlarının ve göz hareketlerinin hata ayıklama performansı üzerine etkisinin incelenmesi. (Yayımlanmamış doktora tezi). Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
2. Akkaya, A., & Öztürk, G. (2020). Algoritma yazma ve öğrenimi hakkında meslek yüksekokulu öğrencilerinin görüşleri. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 22(1), 367-380.
3. Andrzejewska, M., Stolińska, A., Błasiak, W., Pęczkowski, P., Rosiek, R., Rożek, B., ve diğerleri (2015). Eyetracking verification of the strategy used to analyse algorithms expressed in a flowchart and pseudocode. Interactive Learning Environments, 1-15.
4. Aytaçlı, B. (2012). Durum çalışmasına ayrıntılı bir bakış. Adnan Menderes Üniversitesi Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 3(1), 1-9.
5. Başer, M. (2013). Bilgisayar programlamaya karşı tutum ölçeği geliştirme çalışması. The Journal of Academic Social Science Studies, 6(6), 199 - 215.
6. Erol, O. & Kurt, A. A. (2017). BÖTE bölümü öğrencilerinin programlamaya karşı tutumlarının incelenmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 1(41), 314-325.
7. Genç, Z. ve Karakuş, S. (2011, Eylül). Tasarımla öğrenme: Eğitsel bilgisayar oyunları tasarımında Scratch kullanımı. 5. Internatiol Computer & Instructional Technologies Symposium’da sunulan bildiri, Fırat Üniversitesi, Elazığ.
8. Geriş, A., Elibol, M., & Özdener Dönmez, N. (2017). Algoritma Çözümünde Öğrenci Tercihlerinin Göz İzleme Tekniği ile İncelenmesi: Akış Şeması ve Sözde Kod. 11. Uluslararası Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Sempozyumu, Malatya.

9. Goldberg, J. H., & Kotval, X. P. (1999). Computer interface evaluation using eye movements: methods and constructs. International journal of industrial ergonomics, 24(6), 631-645.
10. Gomes, A., & Mendes, A. (2007, September). Learning to program – difficulties and solutions. Paper presented at International Conference on Engineering Education (ICEE), Coimbra, Portugal.
11. Gökoğlu, S. (2017). Programlama eğitiminde algoritma algısı: Bir metafor analizi. Cumhuriyet Uluslararası Eğitim Dergisi, 6(1), 1-14.
12. Gökoğlu, S., & Yüksel, D. (2016). Bilgisayar Programcılığı Öğrencilerinin Algoritma ile İlgili Metaforları. In 10th International Computer and Instructional Technologies Symposium (ICITS).
13. Güneş, F. (2016). Eğitimde sorgulamanın gücü. Bartın University Journal of Faculty of Education, 5(2), 188-204.
14. Gürer, M. D., & Tokumacı, S. (2020). Mühendislik Fakültesi Öğrencilerinin Programlamaya Yönelik Tutumları. Cumhuriyet Uluslararası Eğitim Dergisi, 9(4), 1064-1082.
15. Hafiz, K. (2008). Case study ecmple. The qualitative report, 13(4), 544-559.
16. Ho, H.N.J., Tsai, M.J., Wang, C.Y. & Tsai, C.C. (2014). Prior knowledge and online inquiry-based science reading: Evidence from eye tracking. International Journal of Science and Mathematics Education, 12: 525-554.
17. Karaoğlan Yılmaz, F. G., & Yılmaz, R. (2019, Mart, 21-24). 2018 KPSS eğitim bilimleri sınavında öğretim teknolojisi ve materyal tasarımı kapsamında sorulan soruların göz izleme yöntemi ile incelenmesi. III. International Congress on Science and Education’ da sunulan bildiri, Afyonkarahisar.
18. Maio, G.ve Haddock, G. (2009). The psychology of attitudes and attitude change. SAGE Publications Limited.
19. Majaranta P., Bulling A. (2014) Eye Tracking and Eye-Based Human–Computer Interaction. In: Fairclough S., Gilleade K. (eds) Advances in Physiological Computing. Human–Computer Interaction Series. Springer, London.
20. Özçelik, E., Kurşun, E., & Çağıltay, K. (2006). Göz hareketlerini izleme yöntemiyle üniversite web sayfalarının incelenmesi. Akademik Bilişim 2006 Bildiriler Kitapçigi.
21. Paker, T. (2015). Durum çalışması. F. N. Seggie ve Y. Bayyurt (Ed.). Nitel Araştırma: Yöntem, Teknik, Analiz ve Yaklaşımlar. Ankara: Anı. 119-134.
22. Petty, R. E., & Brinol, P. (2010). Attitude change. In R. F. Baumeister & E. J. Finkel (Eds.), Advanced social psychology: The state of the science (pp. 217–259). Oxford University Press.
23. Rodemer, M., & Brinol, P. (2010). Attitude change In R. F. Baumerister & E. J. Finkel (Eds.), Advanced social psychology: The state of the science (pp, 217-259). Oxford University Press. https://dx.doi.org/10.1021/arc.jchemed.0c00418.
24. Tsai, M. J., Hou, H. T., Lai, M. L., Liu, W. Y., & Yang, F. Y. (2012). Visual attention for solving multiple-choice science problem: An eye-tracking analysis. Computers & Education, 58(1), 375-385.
25. Türkoğlu, H. (2014). Dinamik geometri yazılımı kullanarak göz izleme yöntemi ile alan bağımsız bilişsel stile sahip matematik öğretmen adaylarının problem çözme becerilerinin öğrenme stilleri açısından incelenmesi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Başkent Üniversitesi, Ankara.
26. White, G. ve Sivitanides, M.(2003) En Empirical Investigation of the Relationship Between Success in Mathematics and Visual Programming Courses, Journal of Information Systems Education, 14(4), 409-416.