Show simple item record

dc.contributor.advisorYurdugül , Halil
dc.contributor.authorKeskin , Sinan
dc.date.accessioned2019-07-26T08:28:40Z
dc.date.issued2019-06-20
dc.date.submitted2019-06-20
dc.identifier.citationKeskin, S. (2019). Uyarlanabilir Dönüt Sistemi Tasarımı İçin Kullanıcı Profillerinin Belirlenmesi (Doktora Tezi). Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/8050
dc.description.abstractThis research aims to create feedback adaptation models and rules for e-assessment systems according to the characteristics of the learner and the learning task. Accordingly, e-assessment tasks that require different types of knowledge are given to learners, the types of feedback that the learners prefer when performing these assessment tasks are investigated. The patterns related to the classification of learner feedback preferences are revealed based on the learner characteristics and type of knowledge required by the assessment task. Moreover, inter-feedback interactions were examined with sequential analysis methods in the context of feedback seeking strategies. The research is designed according to descriptive and correlational research methods. Firstly, the examination of the experiences of the learners in the e-learning environment shows that e-assessment is an important component of e-learning. Secondly, when learner e-assessment/e-feedback interactions were examined, it was seen that the knowledge of correct response and elaborated feedback types were preferred primarily. Besides, three different decision tree models have been created based on learner characteristics. When the decision trees are examined, it is seen that the level of learner knowledge is the most important classifier variable. While students with low prior knowledge tend to receive the knowledge of correct response feedback, those with a high level of prior knowledge tend to receive elaborated feedback. Lastly, lag sequential analysis results show that the learner sequential feedback patterns differ according to their prior knowledge, task value, self-efficacy, cognitive style, and cognitive learning strategies.tr_TR
dc.description.tableofcontentsÖz ii Abstract iii Teşekkür iv Tablolar Dizini viii Şekiller Dizini xi Simgeler ve Kısaltmalar Dizini xiv Bölüm 1 Giriş 1 Problem Durumu 1 Araştırmanın Amacı ve Önemi 3 Araştırma Problemi 6 Sayıltılar 7 Sınırlılıklar 7 Tanımlar 8 Bölüm 2 Araştırmanın Kuramsal Temeli ve İlgili Araştırmalar 10 Öğretimsel Değerlendirme 10 Dönüt ve Öğrenme 14 E-Değerlendirme 23 E-Değerlendirme Sistemleri 24 Uyarlanabilir Değerlendirme 27 Bilgi Uzayı ve E-Sistemler 29 İlgili Araştırmalar 36 Bölüm 3 Yöntem 53 Araştırma Deseni 53 Çalışma Grubu 53 E-Öğrenme (Araştırma) Ortamının Yapılandırılması 53 E-Değerlendirme Ortamının ve Görevlerinin Yapılandırılması 59 Veri Toplama Araçları 62 Veri Toplama Süreci 66 Verilerin Analizi 69 Bölüm 4 Bulgular ve Yorumlar 72 Alt Problem 1: Öğrenenlerin e-öğrenme yaşantılarına ilişkin etkileşim örüntüleri nasıldır? 72 Alt Problem 2: Öğrenenlerin e-öğrenme sistemindeki e-değerlendirme etkileşimleri ve e-dönüt tercihleri nasıldır? 78 Alt Problem 3: Öğrenenlerin öz bildirime dayalı verilere göre dönüt tercihleri nasıl sıralanmaktadır? 83 Alt Problem 4: Değerlendirme görevinin gerektirdiği bilgi türü ve öğrenenlerin psiko-eğitsel özellikleri ile dönüt tercihi arasında bir örüntü var mıdır? 86 Alt Problem 5: Öğrenenlerin farklı dönüt yaşantıları öğrenen ve görevin niteliği göz önünde bulundurulduğunda ardışık bir örüntü göstermekte midir? 96 Bölüm 5 Sonuç, Tartışma ve Öneriler 133 Sonuç ve Tartışma 134 Öneriler 142 Kaynaklar 147 EK-A: Grup Saklı Figürler Testi Örnek Maddeler 161 EK-B: Grup Saklı Figürler Testi Kullanım Lisansı 162 EK-C: Analitik Hiyerarşi Süreci Veri Toplama Aracı 163 EK-Ç: Framework for decision-making about feedback in computer-based instruction (Mason & Bruning, 2001). 166 EK-D: Etik Komisyonu Onay Bildirimi 167 EK-E: Etik Beyanı 168 EK-F: Doktora Tez Çalışması Orijinallik Raporu 169 EK-G: Thesis/Dissertation Originality Report 170 EK-H: Yayımlama ve Fikrî Mülkiyet Hakları Beyanı 171tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherEğitim Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesstr_TR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectE-değerlendirmetr_TR
dc.subjectE-öğrenmetr_TR
dc.subjectDönüttr_TR
dc.subjectBilgi türütr_TR
dc.subjectÖğrenen özellikleritr_TR
dc.subjectUyarlanabilir dönüttr_TR
dc.subjectArdışık analiztr_TR
dc.subjectLag sequential analysistr_eng
dc.subjectKarar ağacı algoritmasıtr_TR
dc.subject.lcshKonu Başlıkları Listesi::Eğitimtr_TR
dc.subject.lcshKonu Başlıkları Listesi::Eğitimtr_TR
dc.titleUyarlanabilir Dönüt Sistemi Tasarımı İçin Kullanıcı Profillerinin Belirlenmesitr_TR
dc.title.alternativeDetermining User Profiles For Adaptive Feedback System Designtr_eng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesistr_TR
dc.description.ozetUyarlanabilir e-öğrenme ve e-değerlendirme sistemlerinin en önemli uyarlama bileşenlerinden biri de dönütlerdir. Bu araştırma; dönütün, öğrenen özelliklerine ve görevin niteliğine göre uyarlanmasında kullanılabilecek model ve kurallar oluşturmayı hedeflemektedir. Bu doğrultuda öğrenenlere farklı bilgi türünü gerektiren e-değerlendirme görevleri verilmiş ve öğrenenlerin bu değerlendirme görevlerini gerçekleştirirken tercih ettikleri dönüt türleri incelenmiştir. Öğrenen dönüt tercihlerinin, değerlendirme görevinin gerektirdiği bilgi türü ve öğrenen özelliklerine dayalı sınıflandırılmasına ilişkin örüntüler ortaya konulmuştur. Araştırmada ayrıca dönütler arası etkileşimler dönüt arama stratejileri bağlamında ardışık analiz yöntemleriyle incelenmiş ve buna ilişkin örüntüler oluşturulmuştur. Araştırma deseni; öğrenenlerin e-öğrenme yaşantılarına ve dönüt tercihlerine ilişkin mevcut durumu ortaya koyması yönüyle betimsel, yapılar arası ilişkileri ortaya koyması ve örüntüleri incelemesi yönüyle de ilişkisel araştırma desenlerine göre yapılandırılmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu lisans düzeyinde 64 öğrenci oluşturmaktadır. Araştırmada öğrenenlerin gerçekleştirmiş oldukları e-öğrenme yaşantılarının bütüncül bir bakış açısıyla ele alınmasının sonucunda; e-değerlendirmenin, e-öğrenme yaşantısının önemli bir bileşeni olduğu ortaya konulmuştur. Öğrenen e-değerlendirme/e-dönüt etkileşimleri incelendiğinde, öncelikle doğru yanıt ve yanıt odaklı ayrıntılandırılmış dönütlerin tercih edildiği görülmüştür. Öğrenenlerin dönütten faydalanma durumlarına ilişkin araştırma bulguları incelendiğinde öz bildirime dayalı verilerden elde edilen sonuçlar ile gerçek davranışlarının birbirinden farklı olduğu belirlenmiştir. Araştırmada ayrıca öğrenen özelliklerine dayalı olarak dönütün sınıflandırılmasına yönelik karar ağacı modelleri oluşturulmuştur. Modeller incelendiğinde öğrenen ön bilgi düzeyinin en önemli sınıflayıcı değişken olduğu görülmektedir. Düşük ön bilgi düzeyindeki öğrenenler özellikle doğru yanıt dönütüne yönelirken yüksek ön bilgi düzeyine sahip öğrenenler ayrıntılı dönütlere yönelmektedir. Ardışık analizler sonucunda; ön bilgi, görev değeri, öz yeterlik, bilişsel stil ve bilişsel öğrenme stratejilerine göre öğrenenlerin dönütler arası gezinim örüntülerinin farklılaştığı ortaya konulmuştur.tr_TR
dc.contributor.departmentBilgisayar ve Öğretim Teknolojileritr_TR
dc.embargo.termsAcik erisimtr_TR
dc.embargo.lift-
dc.identifier.ORCIDhttps://orcid.org/0000-0003-0483-3897tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/restrictedAccess