Çevrimiçi uzaktan eğitim programlarında katılım örüntülerinin ve başarıya etki eden unsurların incelenmesi
Investigating participation patterns and achievement factors in online distance education programs
Yazar: KÜRŞAT ERSOLAK
Danışman: PROF. DR. HAKAN TÜZÜN
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Başarı = Success ; Derse katılım = Class participation ; Elektronik öğrenme = Electronic learning ; Uzaktan eğitim = Distance education ; Öğrenci başarısı = Student achievement

Özet:
Bu araştırmada uzaktan eğitim öğrencilerinin derslere katılımlarını değerlendirmek, bu katılımların birbirleri ile olan ilişkilerini incelemek, katılımın başarı puanı üzerindeki etkisini araştırmak ve öğrencilerin başarı durumlarını mevcut veriler ile tahmin etmek amaçlanmıştır. Verilerin toplandığı dönemde ilgili kurumun uzaktan eğitim programlarına 4724 öğrenci kayıt yaptırmış ve toplamda 21.925 adet ders almıştır. Veriler üniversitenin Öğrenme Yönetim Sistemi veri tabanından alınmıştır. Verilerin analizinde betimsel istatistikler, t testi, korelasyon analizi, çoklu doğrusal regresyon analizi ve diskriminant analizi kullanılmıştır. Öğrenciler 14 haftalık bir ders için, canlı oturumların ortalama 5'ine (maksimum=14), arşiv kayıtlarının ortalama 3'üne (maksimum=14), eğitim içeriğine ise ortalama 7 defa (maksimum=298) giriş yapmıştır. Bir öğrenci dönemde canlı oturumlarda toplam 224 dakika, arşiv kayıtlarında toplam 223 dakika, eğitim içeriklerinde toplam 220 dakika vakit geçirmiştir. Bu doğrultuda bir uzaktan eğitim öğrencisinin bir dönemde bir ders için toplam 667 dakika süre geçirdiği bulunmuştur. Lisans öğrencilerinde bu süre toplam 1096 dakika olarak, yüksek lisans öğrencilerinde ise toplam 422 dakika olarak bulunmuştur. Öğrencilerin katılım verilerinin birbirleri ile olan ilişkisi genel olarak orta ve yüksek düzeyde bulunmuş, sadece lisans seviyesinde canlı süre ile arşiv süre arasında zayıf düzeyde bir ilişki bulunmuştur. Katılım verilerinin öğrencilerin vize puanlarındaki varyansın %49'unu, lisans seviyesindeki varyansın %22'sini, yüksek lisans seviyesindeki varyansın ise %50'sini açıkladığı bulunmuştur. Final puanlarının yordanması amacıyla yapılan analizde oluşturulan modelin varyansın %43'ünü, lisans seviyesindeki varyansın %26'sını, yüksek lisans seviyesindeki varyansın ise %46'sını açıkladığı bulunmuştur. Öğrencilerin başarı durumlarını tahmin etmek için diskriminant analizi yapılmıştır. Ayırma fonksiyonunun eğitim seviyesinden bağımsız olarak %89, lisans seviyesinde %88 ve yüksek lisans seviyesinde %79 oranında doğru sınıflandırma yaptığı bulunmuştur.

Abstract:
The aim of this study is to evaluate the participation of distance education students in the courses, to examine the relations of participation to each other, to investigate the effect of participation on the achievement score and to predict the achievement status of the students with the current data. In the period when the data were collected, 4724 students had enrolled in the distance education programs of the related university and 21,925 courses were taken in total. The data were obtained from the university's Learning Management System database. Descriptive statistics, t test, correlation analysis, multiple linear regression analysis and discriminant analysis were used in the analysis of the data. For a 14-week course, students participated to an average of 5 live sessions (maximum = 14), 3 archive records (maximum = 14) and 7 times to course content (maximum = 298). A student spent a total of 224 minutes in the live sessions, 223 minutes in the archive records and 220 minutes in the training content. Accordingly, a distance education student spent a total of 667 minutes for one course at a time. This time was 1096 minutes for undergraduate students and 422 minutes for graduate students.The relationship of students' participation data to each other was generally moderate and high; only a weak relationship was found between live session time and archive record time at the undergraduate level. It was found that the participation data explained 49% of the variance in students' midterm exam scores; 22% at the undergraduate level and 50% at the graduate level. In the analysis made to predict the final scores, the model explained 43% of the variance; 26% at the undergraduate level and 46% at the graduate level. Discriminant analysis was performed to predict the achievement of students. Regardless of the level of education, the discrimination function was found to have the correct classification of 89%; 88% at the undergraduate level and 79% at the graduate level.