E-öğrenme ortamlarına yönelik öğrenme analitiklerine dayalı müdahale motoru tasarımı ve geliştirilmesi
Design and development of the intervention engine based on learning analytics for e-learning environments
Yazar: MUHİTTİN ŞAHİN
Danışman: PROF. DR. HALİL YURDUGÜL
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Akıllı öğretim sistemleri = Intelligent instruction systems ; Elektronik öğrenme = Electronic learning ; Makine mühendisliği = Mechanical engineering ; Müdahale programları = Intervention programs ; Veri madenciliği = Data mining ; Öğrenme analitikleri = Learning analytics ; Üniversite öğrencileri = University students

Özet:
Bu çalışmada öğrenme analitiklerine dayalı bir müdahale motoru ve buna dayalı bir eğitsel müdahale çerçevesi tasarlanmıştır. Müdahale motoru kapsamında öğretimsel, destekleyici ve motivasyonel müdahaleler yer almıştır. Müdahale motoru Moodle Öğrenme Yönetim Sistemi'ne eklenti biçiminde entegre edilmiştir. Geliştirilen sistemde var olan durumun daha iyi ortaya konulabilmesi ve ileriye dönük kestirimlerde bulunabilmek amacıyla makine öğrenmesi işe koşulmuştur. Bu sayede sistem zeki öğrenme yönetim sistemine dönüşmüştür. Geliştirilen sistem; hem zeki olması hem de öğrencilere müdahalede bulunabilmesinden dolayı Zeki Müdahale Sistemi (Intelligent Intervention System – In2S) olarak adlandırılmıştır. Müdahale motoru içerisinde üç farklı müdahale türü yer almıştır. Öğretimsel müdahale öğrencilerin değerlendirme görevlerine dayalı olarak yapılandırılmıştır. Öğrencilerin değerlendirme görevlerindeki performansları SATO uyarı indeksine göre hesaplanarak öğrenciler tanılanmıştır. Bu tanılamaya göre öğrencilere sinyal lambaları, metinsel ifadeler ve konu başlığına yönlendirmeler şeklinde geri bildirimlerde bulunmuştur.  Destekleyici müdahale kapsamında öğrencilere sistem ile etkileşimlerine ilişkin bulgular öğrenme panelleri ile sunulmuştur. Öğrenme panellerinde etkileşimler; içerik, değerlendirme, tartışma (öğrenci), öğretici ve genel durum olmak üzere beş farklı tema altında yer almıştır. Bu temalar içerisinde öğrencilere günlük bireysel etkileşim durumları, etkileşim durumlarının grup ile karşılaştırılması ve etkileşim durumuna göre ders başarı durumlarının kestirimi yapılmıştır. Sisteme motivasyonel müdahalede bulunabilmek amacıyla oyunlaştırma ögelerinden olan lider tablosu ve rozetler entegre edilmiştir. ZMS'nin uygulaması 79 lisans öğrencisi ile gerçekleştirilmiştir. Sistemi kullanan on altı öğrenci ile odak grup görüşmeleri yapılmıştır. Elde edilen bulgulara göre, sistem tarafından öğrencilere yapılan müdahalelerin etkili olduğu görülmüştür. Öğrenciler sistemi yararlı bulmuşlar ve başka dersler de kullanmak istediklerini belirtmişlerdir.

Abstract:
In this study an intervention engine based on learning analytics for e-learning environments was designed. The intervention engine includes instructional, supportive and motivational interventions.  The intervention engine is integrated into the Moodle Learning Management System as an add-on. In the system machine learning has been applied in order to be able to better understand the current situation and making predictions for the future. Thus the system has evolved into intelligent learning management system. The system is entitled Intelligent Intervention System (In2S) because of it's both intelligent and able to intervene to the students. There are three types of intervention in the intervention engine. Instructional intervention, is structured based on the assessment tasks of the students. The students diagnosed via the SATO caution index. According to this diagnosis; signal lights, textual expressions and topic contingent gave to the students as a type of feedback. In the context of supportive intervention, the findings of the students' interactions with the system were presented via dashboards. The interactions of the students presented with five themes which are content, discussion, assessment, instructor and general. The students could see the their daily individual interaction situations ve comparison of interaction situations with groups. And also, the system could be able to predict course successes according to the interaction situations.  In order to be able to make motivational intervention, leader board and badges which are elements of gamification, have been integrated in the system.  The implementation of In2S was applied with 79 undergraduate students. Then focus group interviews were conducted with sixteen students. According to the findings, it was seen that the interventions which are made to the students by the system were effective. The students found the system useful and indicated that they wanted to use this system for the other courses.