Görev temelli bir e-öğrenme ortamında algoritmik kaybolma ölçümünün gezinme metrikleri bağlamında incelenmesi
Examining algorithmic loss measurement in the context of navigaton metrics in a task-based e-learning environment
Yazar: MÜGE VURAN
Danışman: PROF. DR. TOLGA GÜYER
Gazi Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Çevrimiçi ortamlar, öğrencilerin gezinme yollarını seçerek kendi öğrenmeleri üzerinde daha fazla kontrole sahip olmalarını sağlayan, doğrusal olmayan yapıya sahip ortamlardır. Yapılan birçok araştırmada çevrimiçi ortamlarda kaybolma önemli bir problem olarak karşımıza çıkmaktadır. Kaybolma, çevrimiçi ortamlarda kullanıcıların doğrusal olmayan gezinmelerde bulunduğu yön ve konumunu kaybetme durumudur. Öğrenme analitiği öğrenenlere ilişkin olarak, öğrenme ile ilişkilendirilmiş bütün analitik verileri temsil eder. E-öğrenme ortamlarında öğrenme analizi ise genel olarak bu verilerin toplanması, değerlendirilmesi, analiz edilmesi ve raporlanması süreci olarak tanımlanmaktadır. Dolayısıyla gezinme metrikleri, öğrenen davranışını nesnel yollarla ölçmeyi amaçladıklarından birer öğrenme analitiği adayı olarak düşünülebilirler. Bu çalışmada, görev temelli e-öğrenme ortamlarında, öğrenenlerin kaybolmalarını saptayan algoritmik ölçümün bazı gezinme metrikleri ile ilişkisini incelemek amacıyla ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır. İncelenen metrikler gezinme dallanması, gezinme yoğunluğu, gezinme sıklığı, geri dönüş oranı ve tekrarlı ziyaret ölçümleri gibi öğrenenlerin gezinmelerini karakterize eden metriklerdir. Araştırmanın bağımlı değişkeni algoritmik olarak ölçülen kaybolma, bağımsız değişkenleri ise sözü edilen gezinme metrikleridir. Temel amacı gezinme metriklerinin algoritmik kaybolma düzeylerini nasıl yordadıklarını belirlemek olan vii araştırmanın çalışma grubunu, Ankara ilinde 2021-2022 öğretim yılında biri resmi ve ikisi özel okulda olmak üzere 9. sınıfta eğitim görmekte olan 125 öğrenci oluşturmaktadır. Söz konusu öğrenciler, bu tez çalışması kapsamında gerçekleştirilen uygulama öncesinde öğrenim görmekte oldukları okullarda 9. sınıf matematik dersinde üçgenler konusunu işlemiştir ve bu konu ile ilgili temel düzeyde bilgileri bulunmaktadır. Beş hafta süren uygulama sürecinde, hazırlanan e-öğrenme ortamında haftalık olarak geometri problemleri biçiminde bazı görevler tanımlanmış ve öğrencilerin ilgili hafta içerisinde bu görevleri yerine getirmesi istenmiştir. Her bir görev e-öğrenme ortamında yer alan içerikteki belirli alt konularla ilişkilendirilmiş, dolayısıyla bu görevlerin çözümüne ilişkin ziyaret edilebilecek içeriklerle ilgili alt konu sayfalarından oluşan en iyi yollar tanımlanmıştır. Öğrencilerin uygulama boyunca e-öğrenme ortamındaki gezinme verilerine dayalı olarak metrik temelli ölçümleri, sayfalarda yer alan konuların birbirleri ile ilgi düzeyinin belirlendiği ilişki matrisi ve görev için en iyi yollar kullanılarak Needleman-Wunsch algoritmasına dayalı kaybolma ölçümleri hesaplanmıştır. Araştırma verileri analiz edilirken ana metotlar olarak korelasyon ve regresyon analizleri, t-testi, frekans dağılımları ve betimsel istatistikler kullanılmıştır. Sonuç olarak görev temelli e-öğrenme ortamlarında kaybolma değerinin nesnel olarak belirlenmesine olanak verecek metrik-odaklı bir regresyon denklemi elde edilmiştir.

Abstract:
The propose of this study is Online environments are environments with a non-linear structure that allow students to have more control over their own learning by choosing their navigation paths. In many studies, getting lost in online environments emerges as an important problem. Getting lost is the situation where users lose their direction and location during non-linear navigation in online environments. Learning analytics represents all analytical data associated with learning, regarding learners. Learning analysis in e-learning environments is generally defined as the process of collecting, evaluating, analyzing and reporting this data. The purpose of this research, in which the relational scanning model is used, is to examine the algorithmic measurement of the state of loss encountered by learners in task-based e-learning environments, and the learning curve calculated by some metrics that characterize the navigation of these learners (navigation branching, navigation intensity, navigation frequency, return rate and repeated visit measurements). To examine its relationship with analytics. The dependent variable of the research is the algorithmic loss measurement in task-based e-learning environments, and the independent variable is the ix learning analytics. The study group of the research consists of 125 students studying in the 9th grade, one in a public school and two in a private school, in the 2021-2022 academic year in Ankara.The students in question had studied the 9th grade triangles subject in the schools they were studying before the application carried out within the scope of this thesis study and they had basic knowledge about this subject. During the five-week application process, some weekly tasks in the form of geometry problems were defined in the prepared e-learning environment and students were asked to fulfill these tasks within the relevant week. Each task is associated with certain sub-topics in the content in the e-learning environment, so the best (optimal) ways to solve these tasks are defined, consisting of subtopic pages related to the content that can be visited. Based on the students' navigation data in the e-learning environment throughout the application, loss measurements based on the Needleman-Wunsch algorithm were calculated using the relationship matrix and optimum paths with metric-based learning analytics. Correlation and regression analyses, t-test, frequency distributions and descriptive statistics were used as the main methods when analyzing the research data. As a result, a metric-oriented regression equation was obtained that will allow objective determination of the disappearance value in task-based e-learning environments.