Harezmi eğitim modeli uygulama verisinin metin madenciliği teknikleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of Harezmi education model application data with text mining techniques
Yazar: ALİ ÇİMEN
Danışman: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı / Enformatik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Dokümantasyon ve Enformasyon = Documentation and Information ; Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Duygu analizi = Sentiment analysis ; Eğitim bilimleri = Educational science ; Harezmi Eğitim Modeli = Harezmi Education Model ; Konu modelleme = Subject modeling

Özet:
Harezmi Eğitim Modeli (HEM) 2019-2020 öğretim yılında İstanbul genelinde 411 okulda 4195 öğrencinin katılımıyla, 32 haftalık bir süreç boyunca uygulanmıştır. Öğrencilerin ders süreçlerini değerlendirmeleri amacıyla deneyimlerine yönelik farkındalıklarını açık uçlu sorulardan oluşan bir forma yansıtmaları istenmiş, çalışma kapsamında ise bu verilerin anlamlandırılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda Gizli Dirichlet Ataması (Latent Dirichlet Allocation – LDA) yöntemi kullanılarak veri içerisindeki gizli desenler ortaya çıkarılmıştır. Ders ortamından alınan "Ne yaptın?" (S1), "Ne öğrendin?" (S2) ve "Ne hissettin?" (S3) başlıklarına sahip üç derleme ait konu sayıları Perplexity (şaşkınlık) ve Röder vd. (2015) tarafından CV olarak isimlendirilen başarım değerlerine göre tespit edilmiş ve veri modellenmiştir. S1 derleminde bulunan 63938 belge için model 54 konu sayısında 2000 tekrarda eğitilmiş ve 0.73 tutarlılık değerine ulaşılmıştır. S2 derleminde bulunan 69482 belge için ise model 47 konu sayısında 2000 tekrarla eğitildiğinde 0.79 tutarlılık değerine ulaştığı görülmüştür. S3 derleminde bulunan 36465 belge için model 54 konu sayısında 2000 tekrarda eğitilmiş ve 0.70 tutarlılık değerine ulaşılmıştır. 
Yorum uzunluğuna göre yapılan analizlerde tüm derlemler için en uzun yorumları ortaokul öğrencilerinin yazdıkları, liselilerin sonraki en uzun yorumları yazdıkları ve ilkokul öğrencilerinin en kısa yorumları yazdıkları görülmüştür. S3 derlemi üzerinde yapılan sözlük tabanlı duygu kutbu analizlerinde ise ilkokul öğrencilerinin yorumlarının en yüksek seviyede olumlu olduğu, bu durumun liseye doğru gidildikçe tersine döndüğü görülmüştür. S1 konu etiketleri incelendiğinde 5E öğretim modeli basamakları (dikkat çekme, keşfetme, açıklama, derinleştirme, değerlendirme) ve o basamaklara ek olarak "bilgi işlemsel düşünme (computational thinking)" basamağının da alan uzmanları tarafından etiketlendiği görülmüştür. S2 sorusu konu etiketleri incelendiğinde derslerin genel olarak çevre, bilgi işlemsel düşünme ve problem çözme konularına odaklandığı değerlendirilebilir. S3 derlemi bulguları değerlendirildiğinde ise öğrencilerin temel duyguların dışında temel değerleri de duygu olarak yansıttıkları değerlendirilmiştir.
Tez kapsamında metin madenciliği ön işlem ve modelleme metotları derinlemesine analiz edilmiş ve bir yol haritası ortaya koyulmaya çalışılmıştır. Ortaya çıkarılan veri setiyle gerçekleştirilen çalışma sonucunda gerek konu modelleme gerekse sonrasında yapılan keşifsel analizlerde ortaya çıkan bulgular öğrencilerin bakış açısıyla derste ne işlendiğini ve öğrencilerin duygu durumlarını ortaya koymakta olduğundan ortaya çıkarılan gizli örüntülerin bu alanda yapılacak gelecek çalışmalara temel olacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Lessons designed around a new education model called Harezmi Education Model (HEM) were implemented in 411 schools in Istanbul, involving 4195 students, for a period of 32 weeks during 2019-2020 academic year. Students were asked to reflect upon their experiences they had in these lessons on a form consisting of open-ended questions and the present study aims to examine and analyze the data in which students reflected their experiences of HEM practices. The hidden patterns acquired from data were revealed through Latent Dirichlet Allocation (LDA) method. The number of topics consisting of three corpuses determined around "What did you do? (Q1)", "What did you learn?" (Q2) and "How did you feel? (Q3)" questions were extracted with the Perplexity and Cv, a coherence score announced by Röder et al.  (2015). The corpus of Q1 which has 63,938 documents was modeled for 54 subjects with 2,000 iterations and reached a coherence value of 0.73. The corpus of Q2 which has 69,482 documents was modeled for 47 subjects with 2,000 iterations and reached a coherence value of 0.79. The corpus of Q3 which has 36,465 documents was modelled for 54 subjects with 2,000 iterations and reached a coherence value of 0.70.
Analyzing the length of the reflections of the students, it is revealed that the longest reflections were made by secondary school students and the second longest reflections were made by high school students. The shortest comments, on the other hand, were made by primary school students. Based on dictionary-based sentiment polarity analysis on Q3 corpus, primary school students are the happiest group followed by middle and high school students. In addition, analyzing Q1 topic labels, it is acknowledged that 5E Instructional model phases (engagement, exploration, explanation, elaboration and evaluation) as well as Computational Thinking Phase were labeled by experts. Furthermore, analyzing Q2 topic labels, it is ascertained that the main focus points of the lessons were environment, computational thinking and problem solving. Finally, analyzing the findings of Q3, it is discovered that students reflected upon their feelings as well as social norms. 
Within the scope of the current study, text mining and modeling methods were analyzed comprehensively in order to create a road map. By the revealed dataset which is the product of the study carried out and the patterns which are the reflection of students' perspective it can be conceivable that the study could be a basis for future studies in this field.