Algoritma öğretiminde çözümlü örnek kullanımının öğrenci başarısına ve bilişsel yüke etkileri
The effects of using worked example method in teaching algorithm on students' achievement and cognitive load
Yazar: MUSTAFA TEPGEÇ
Danışman: DOÇ. DR. YASEMİN DEMİRASLAN ÇEVİK
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Algoritmik çözümler = Algorithmic solutions ; Bilişsel yüklenme = Cognitive load ; Matematik = Mathematics ; Matematik öğretimi = Mathematics teaching ; Örnek olaya dayalı öğrenme = Case based learning ; Örnekleme = Sampling ; Öğrenci başarısı = Student achievement ; Öğretim = Teaching ; Öğretim yöntemleri = Teaching methods

Özet:
Bu çalışmanın amacı, algoritma öğretiminde kullanılan geleneksel çözümlü örnek ve karartılmış çözümlü örnek yöntemlerinin üniversite öğrencilerinin başarılarına ve bilişsel yüklerine etkilerini incelemektir. Bu çalışmada, ön test – son test kontrol gruplu gerçek deneysel desen kullanılmıştır. Araştırmanın çalışma grubu, bir devlet üniversitesinde Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü 2. sınıfında öğrenim gören 24 kadın, 9 erkek olmak üzere toplam 33 öğrenciden oluşmaktadır. Çalışma için geliştirilen web tabanlı öğrenme ortamı aracılığıyla deney grubuna (n=17) karartılmış çözümlü örnekler sunulurken, kontrol grubuna (n=16) geleneksel çözümlü örnekler sunulmuştur. Öğrenme ortamının geliştirilmesinde çözümlü örnek alanyazınında etkililiği sınanmış tasarım ilkeleri kullanılmıştır. Web tabanlı öğrenme ortamında uygulama 2 hafta sürmüştür. İlk hafta sözde kod uygulaması gerçekleştirilirken, ikinci hafta akış şemaları uygulaması gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın verileri, öğrencilerin algoritma oluşturma performansını ölçmek için geliştirilen ön test - son test puanları, bilişsel yüklenme düzeylerini ölçmek için uygulanan bilişsel yük derecelendirme ölçeği puanları, uygulama ortamındaki süreç performans puanları ve öğrencilerin Programlama Dilleri I dersinden aldıkları final puanlarından oluşmuştur. Uygulanan yöntemleri öğretim verimliliği açısından karşılaştırmak için öğrencilerin ön test-son test puanları ve bilişsel yüklenme düzeyleri dikkate alınmıştır. Sonuç olarak, algoritma öğretiminde kullanılan karartılmış çözümlü örnek yönteminin geleneksel çözümlü örnek yöntemine göre başarı açısından daha etkili olduğu belirlenmiştir. Deney ve kontrol grubundaki öğrenenlerin bilişsel yüklenme düzeyleri arasında anlamlı bir farklılık olmadığı görülürken, öğretim verimliliği açısından bakıldığında karartılmış çözümlü örneklerin daha verimli bir strateji olduğu ortaya konulmuştur. Buna ek olarak dersin final sınavı puanları dikkate alınarak programlama performansının deney grubunda daha yüksek olduğu görülmüştür.

Abstract:
The aim of the study is to examine the effects of two instructional strategies (traditional and faded worked example) in teaching algorithm on university students' achievement and cognitive load. In this study, randomized pretest-posttest control group research design was used. Participants of the study consisted of 33 (24 female, 9 male) students studying at Department of Computer Education and Instructional Technologies. While faded worked examples presented to experimental group (n=17) through web based learning environment which was developed for this study, traditional worked examples presented to control group (n=16). In the development of learning environment, design principles which had been tested in worked example literature was used. The implementation lasted for 2 weeks in the web based learning environment. During first week the pseudo-code application was performed, while the flow chart application was performed in the second week. Research data consisted of pretest-posttest scores, which were developed to measure students' algorithm performances, cognitive rating scale, which was implemented to measure students' cognitive load, task performance scores in the learning environment, and final exam scores. Pre-test and post-test scores and cognitive load levels of the students were taken into account in order to determine the instructional efficiency of the methods applied. As a result, faded worked example strategy used in teaching algorithm to university students found to be more effective in terms of achievement than the traditional worked example strategy. While there was no significant difference between the cognitive load levels of the learners in the experimental and control groups, faded worked example strategy was more efficient. In addition, the results indicated that the final programming scores of the experimental group were significantly higher than those of control group.