dc.contributor.advisor | Usluel, Yasemin | |
dc.contributor.author | Yıldırım, Denizer | |
dc.date.accessioned | 2019-01-30T08:55:58Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.date.submitted | 2018-11-30 | |
dc.identifier.citation | Yıldırım, D. (2018). Uzaktan eğitim öğrencilerinin akademik başarıları, etkileşim ve gezinme örüntülerinin ilişkisel çözümlenmesi (Interreleated analysis of academic achivements, interaction and navigation patterns of distance education center). Yayımlanmamış doktora tezi, Hacettepe Üniversitesi, Ankara | tr_TR |
dc.identifier.other | YÖK Referans No: 10225934 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/5743 | |
dc.description.abstract | In this research, in the online learning environment, it is aimed; (a) to cluster interactions of learners according to frequency of usage and navigational behaviors of learners according to participation mode, (b) to examine change of academic achievement according to interaction and navigation clusters and (c) to examine the level of predicting the academic achievement of interaction data. The study group consists of 1634 students enrolled in distance education programs. Online courses in distance education programs are conducted through the Moodle. The data consisted of responses to the Personal Information Form and the system interaction log. In data analysis, two stages were followed: “data preprocessing” and “use of clustering and prediction techniques”. As a result of data analysis, it was found that learners with limited interaction, live lesson-oriented interaction and assessment-oriented interaction in the whole system were differentiated according to the registered program and courses and interaction clusters are related to the components used by the instructors in structuring the course. In the context of a course, learners are clustered as users with limited interaction, assesment-oriented, reward-oriented and diverse-intensive interaction. In addition, it was found that academic achievements of reward-oriented and diverse-intensive users are significantly higher than the limited and assessment-oriented users. As a result of the sequential pattern analysis, it was found that the majority of the learners were following the course regularly, some of them were navigated randomly, some of them were assessement-oriented and some of them were discussion-oriented. It was determined that academic achievement did not change significantly according to navigational behaviors. In addition to these, it is determined that the higher interactions with reward, the higher their probability of being successful, although the other interactions are not high. From this point of view it is advisable to apply course design models according to course content, learner characteristics instead of a single course design model in distance education institutions and to focus on how these components can be blended and how stakeholders can use its in LMS. | tr_TR |
dc.description.tableofcontents | Öz ii
Abstract iii
Teşekkür iv
Tablolar Dizini vii
Şekiller Dizini ix
Simgeler ve Kısaltmalar Dizini xi
Bölüm 1 Giriş 1
Problem Durumu 1
Araştırmanın Amacı ve Önemi 10
Araştırma Problemleri 12
Sayıltılar 13
Sınırlılıklar 13
Tanımlar 14
Bölüm 2 Araştırmanın Kuramsal Temeli ve İlgili Araştırmalar 15
Uzaktan Eğitim ve Etkileşim 15
Uzaktan Eğitimde Etkileşim ve Eğitsel Veri Madenciliği 24
Kullanım sıklığına göre etkileşim. 37
Katılım moduna göre gezinme. 40
Gezinme davranışlarının analizi. 40
Bölüm 3 Yöntem 45
Araştırma Grubu 45
Uygulamanın Yapıldığı Çevrimiçi Ortamın Özellikleri 48
Veri Toplama Araçları 52
Verilerin Analizi 54
Veri önişlemesi. 54
Hiyerarşik kümeleme. 62
Sıralı örüntü analizi. 62
Anova ve etki büyüklüğü. 64
Sınıflama analizi. 64
İç ve Dış Geçerlilik 65
Bölüm 4 Bulgular 66
Öğrenenlerin sistem genelinde etkinlikleri kullanma sıklıklarına göre etkileşimleri nasıl kümelenebilir? 66
Farklı uzaktan eğitim programlarında öğrenenlerin etkinlikleri kullanma sıklıklarına göre etkileşimleri nasıldır? 68
Farklı çevrimiçi derslerde öğrenenlerin etkinlikleri kullanma sıklıklarına göre etkileşimleri nasıl kümelenebilir? 70
Kullanım sıklığına göre kümelenen öğrenenlerin haftalara göre pasif ve aktif katılımları nasıldır? 77
Kullanım sıklığına göre kümelenen öğrenenlerin gezinme davranışları nasıldır? 79
Kullanım sıklığına göre kümelenen öğrenenlerin akademik başarıları arasında anlamlı bir fark var mıdır? 85
Öğrenenlerin katılım moduna göre gezinme davranışları nasıl kümelenebilir? 86
Gezinme davranışları benzerlik gösteren öğrenen grupları arasında akademik başarı açısından anlamlı bir fark var mıdır? 92
Öğrenenlerin sistem etkileşim verileri akademik performanslarını (başarılı - başarısız) ne düzeyde tahmin etmektedir? 92
Bölüm 5 Sonuç, Tartışma ve Öneriler 94
Sonuçlar ve Tartışma 94
Öneriler 102
Uygulamaya Dönük Öneriler 102
Araştırmaya Dönük Öneriler 104
Kaynaklar 105
EK-A: Öğrenenlerin Gezinme Davranışlarının Kümelenme Süreci 119
EK-B: Sınıflama Analizi Süreci 126
EK-C: Etik Komisyonu Onay Bildirimi 130
EK-Ç: Etik Beyanı 131
EK-D: Doktora Tez Çalışması Orijinallik Raporu 132
EK-E: Dissertation Originality Report 133
EK-F: Yayımlama ve Fikrî Mülkiyet Hakları Beyanı 134 | tr_TR |
dc.language.iso | tur | tr_TR |
dc.publisher | Eğitim Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | tr_TR |
dc.subject | Uzaktan Eğitimde Etkileşim | tr_TR |
dc.subject | Gezinme Davranışları | tr_TR |
dc.subject | Ders Tasarımı | tr_TR |
dc.subject | Öğrenenlerin Kümelenmesi | tr_TR |
dc.subject | Akademik Başarının Tahmini | tr_TR |
dc.title | Uzaktan Eğitim Öğrencilerinin Akademik Başarıları, Etkileşim ve Gezinme Örüntülerinin İlişkisel Çözümlenmesi | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | tr_TR |
dc.description.ozet | Bu araştırmada, çevrimiçi öğrenme ortamında, öğrenenlerin etkinlikleri kullanma sıklığına göre etkileşimleri ve katılım moduna göre gezinme davranışlarının kümelenmesi, etkileşim ve gezinme kümelerine göre akademik başarının değişiminin ve etkileşim verilerinin akademik başarıyı tahmin etme düzeyinin incelenmesi amaçlanmıştır. Araştırma grubu uzaktan eğitim programlarına kayıtlı olan 1634 öğrenenden oluşmaktadır. Uzaktan eğitim programları içerisindeki çevrimiçi dersler, Moodle üzerinden yürütülmektedir. Veriler, Kişisel Bilgi Formu’na verilen yanıtlardan ve sistem etkileşim kayıtlarından oluşmaktadır. Veri analizinde “verilerin önişlemesi”, “kümeleme ve tahmine dayalı tekniklerin kullanılması” olmak üzere iki aşama izlenmiştir. Verilerin analizi sonucunda, tüm sistem genelinde “sınırlı”, “canlı ders odaklı” ve “değerlendirme odaklı” etkileşimleri olan öğrenenlerin etkileşimlerinin kayıtlı olunan programa ve derslere göre farklılaştığı, etkileşim kümelerinin öğretim elemanlarının dersin yapılandırılmasında kullandıkları bileşenlerle ilişkili olduğu ortaya çıkmıştır. Diğer taraftan, bir ders bağlamında ise, öğrenenler “etkileşimleri sınırlı”, “değerlendirme odaklı”, “ödül odaklı” ve “çeşitli-yoğun” olan kullanıcılar olmak üzere kümelenmiştir. Bunun yanısıra, “çeşitli-yoğun” ve “ödül odaklı” kullanıcıların diğer kullanıcılara göre akademik başarılarının anlamlı düzeyde daha yüksek olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Öğrenenlerin gezinme davranışları ile ilgili olarak çoğunluğunun dersi düzenli takip ettiği, bazılarının rastgele, bazılarının değerlendirme odaklı bazılarının ise tartışma odaklı gezindiği ve gezinme davranışlarına göre akademik başarının anlamlı şekilde değişmediği sonuçları elde edilmiştir. Bunlara ek olarak, ödülle etkileşimleri yüksek olanların diğer etkileşimleri yüksek olmasa da başarılı olma olasılıklarının yüksek olduğu belirlenmiştir. Buradan hareketle, uzaktan eğitim kurumlarında tek bir ders tasarım modeli yerine ders içeriğine, öğrenen özelliklerine göre ders tasarım modellerinin uygulanması ve ÖYS’ler içerisinde etkinliklerle ilgili çeşitli bileşenlerin konulması ile yetinilmeyip, bu bileşenlerin nasıl harmanlanacağı ve tarafların bunları nasıl kullanabileceğine odaklanılması önerilebilir. | tr_TR |
dc.contributor.department | Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri | tr_TR |
dc.contributor.authorID | 179174 | tr_TR |
dc.embargo.terms | 6 ay | tr_TR |
dc.embargo.lift | 2019-08-04T08:55:58Z | |