Farklı öğrenme analitiği türlerine dayalı öğrenme panellerinin tasarımı
The design of learning analytics dashboard including different types of analytics
Yazar: MUSTAFA TEPGEÇ
Danışman: PROF. DR. HALİL YURDUGÜL
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Bağlantıcı kitlesel açık çevrimiçi ders = Connectivist massive open online course ; Etkili öğrenme = Effective learning ; Etkili öğrenme yöntemleri = Effective learning methods ; Uyarlanabilir öğrenme sistemleri = Adapvite learning systems ; Uzaktan öğrenme = Distance learning ; Öğrenme analitikleri = Learning analytics

Özet:
Bu çalışmada, farklı analitik türlerine (betimleyici, tanılayıcı, yordayıcı, yönergeli) dayalı öğrenme panelinin tasarlanması, bu tasarım sonucunda geliştirilen öğrenme paneli öğelerine ilişkin eğilimlerin veri yönelimli olarak belirlenmesi ve bu eğilimlerin öğrenen özelliklerine göre incelenmesi amaçlanmaktadır. Bu çalışma tasarım tabanlı araştırma yöntemi temele alınarak yürütülmüştür. İlk olarak odak grup görüşmeleriyle öğrenen beklentileri belirlenmiştir. Ardından bu beklentiler temelinde tasarım kararları belirlenmiştir. Tasarım kararlarının belirlenmesi sürecinde çeşitli aşamalarda uzman görüşleri alınmıştır. Tasarlanan öğrenme paneli bir kitlesel açık çevrimiçi ders platformunun yapısına uygun olarak geliştirilmiştir. Öğrenme paneli öğrenenlerin kendi istek ve ihtiyaçlarına göre ayarlanabilir öğrenme paneli olarak yapılandırılmıştır. Öğrenme panelinde yer alan öğeler için makine öğrenmesi algoritmaları ve çeşitli kural tabanlı önerilerden yararlanılmıştır. Bu öğelerin bir bölümü değerlendirme etkileşimlerine (uyarlanabilir yetkinlik testleri) yönelik bilgiler sağlarken bir bölümü zaman yönetimine, bir bölümü ise içerik etkileşimlerine (video, alternatif içerikler vb.) yönelik bilgiler sağlamıştır. Geliştirilen öğrenme paneli 121 katılımcıyla uygulanmıştır. Ayarlanabilir öğrenme panelindeki bireyselleştirmelere dayalı öğrenenlerin hangi öğrenme paneli öğelerini ve özelliklerini kullanmayı tercih ettikleri belirlenmiştir. Bu eğilimlerin öğrenen özelliklerine (öz-düzenleme ve başarı hedefi yönelimleri) göre farklılaşma durumları ortaya konulmuştur. Araştırma sonucunda öğrenenlerin bireyselleştirilebilir öğrenme panelini arzu ettikleri ve aktif olarak kullandıkları görülmüştür. Öğrenenler tüm analitik türlerini içeren bir öğrenme panelini arzu ederken en çok mevcut öğrenme durumlarını özetleyici ve gelecekteki olası başarı tahminlerini içeren öğrenme paneli öğelerini kullanmayı tercih etmişlerdir. Öz-düzenleme stratejileri yüksek öğrenenler en çok başarı tahminlerini içeren ve buna yönelik yol haritaları sunan öğrenme paneli öğelerini tercih etmişlerdir. Bu araştırmanın sonuçları eğitim kurumları, üniversiteler ve tasarımcılar için öğrenme paneli tasarımına yönelik önemli bulgular içermektedir.

Abstract:
This study aims to design a learning analytics dashboard including different analytic types (descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive), to determine learners' tendencies toward its elements in a data-driven manner, and to examine these tendencies according to learner characteristics. This study is conducted based on the design-based research method. Firstly, learner expectations are determined through focus group interviews. Then, design decisions are made based on these expectations, with expert opinions taken at various stages. The learning analytics dashboard is developed in accordance with the structure of a massive open online course platform and structured as an adaptable dashboard that learners can customize dashboard elements according to their needs and wishes. Machine learning algorithms and various rule-based recommendations are utilized for the dashboard elements, providing information for performance management (adaptive mastery tests), time management, and resource management (video, alternative content, etc.). The dashboard is implemented with 121 participants, and learners' preferences for its elements and features are determined based on their interactions. The differentiation of these preferences according to learner characteristics (self-regulated learning and achievement goal orientation) is revealed. The study finds that learners desire and actively use the adaptable learning analytics dashboard, preferring elements that summarize current learning situations and predict possible future achievement. Learners with high self-regulation strategies prefer dashboard elements that include predictions of achievement and provide recommendations for achieving it. This research has significant findings that are relevant to the design of learning analytics dashboard for educational institutions, designers, and universities.