Açık ve uzaktan öğrenmede öğrenenlerin davranış örüntülerinin ve profillerinin modellenmesi, akademik performanslarının tahmin edilmesi ve performans değerlendirme panelinin etkilerinin incelenmesi
Modeling learners' behavioral patterns and profiles, predicting the academic performance and investigating the effects of a dashboard in open and distance learning
Yazar: AYLİN ÖZTÜRK
Danışman: PROF. DR. ALPER TOLGA KUMTEPE
Anadolu Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Uzaktan Eğitim Ana Bilim  Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Akademik başarı = Academic achievement ; Açıköğretim sistemi = Open education systems ; Derin öğrenme = Deep learning ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Performans değerlendirme = Performance evaluation ; Sanal öğrenme ortamları = Virtual learning environments ; Uzaktan öğrenme = Distance learning ; Çevrimiçi öğrenme = Online learning ; Öğrenme analitikleri = Learning analytics

Özet:
Bu araştırmanın amacı, kitlesel açık ve uzaktan öğrenme sisteminde öğrenme yönetim sistemini kullanan öğrenenlerin öğrenme malzemeleri kullanım örüntülerinin ve öğrenen profillerinin belirlenmesi, akademik performanslarına yönelik tahmin modeli geliştirilmesi, öğrenme yönetim sistemine entegre olarak çalışabilen öğrenme analitikleri tabanlı bir performans değerlendirme panelinin tasarımlanması ve bu panelin öğrenme sürecindeki etkilerinin incelenmesidir. Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sisteminde gerçekleştirilmiş olan bu çalışmada, sisteme kayıtlı olan ve Anadolum eKampüs Öğrenme Yönetim Sistemini kullanan öğrenenlere ait verilerden yararlanılmıştır. Bu kapsamda çalışmada, öğrenenlerin demografik özellikleri, akademik performans puanları, öğrenme yönetim sistemindeki gezinme davranışlarından elde edilen veriler ve anket verileri kullanılmıştır.
Öğrenme malzemeleri kullanım örüntülerinin belirlenmesi için birliktelik kuralları kullanılmıştır. Kuralların çıktılarında çıkmış sınav soruları ve ünite özeti yer almıştır. Öğrenen profillerinin belirlenmesi için kümeleme analizi kullanılmıştır. k-Means algoritması ile öğrenenlerin dönem sonu ortalama puanları ve ortalama malzeme erişimleri göz önüne alınarak 5 küme elde edilmiştir. Öğrenenlerin akademik performanslarına yönelik tahmin modelinin geliştirilmesi için makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Öğrenenlerin harf notları, GBT algoritmasıyla %72,16 doğrulukla tahmin edilmiştir. Tahmin modelinin geliştirilmesindeki en önemli değişkenler ise, ara sınav puanı ve sınava girme oranı olarak belirlenmiştir. Performans değerlendirme panelinin öğrenme sürecindeki etkilerinin belirlenmesi için deneysel bir çalışma yürütülmüştür. Yapılan testler sonucunda, deney ve kontrol gruplarının ortalama oturum açma sayıları, oturum açtıkları gün sayıları, öğrenme malzemeleri erişim sayıları ve akademik performansları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
This research aims to determine the patterns of learning materials use, and profiles of learners utilizing learning management system (LMS) in a massive open and distance education system. This research also seeks to develop a prediction model for academic performance, and design, develop and evaluate a learning-analytics-based learner performance dashboard integrated with the LMS. Conducted within the Open Education System of Anadolu University, the study utilized data belonging to enrolled learners that utilize the Anadolum eKampüs Learning Management System. The study used various data resources including learner demographic data, academic performance grades, data from navigation behaviors on the LMS, and finally self-report questionnaire data. 
Association rules were used to map the patterns of learning materials use. The outcome of the rules included previous exam questions and chapter summaries. Cluster analysis was utilized to map learner profiles. k-Means algorithm revealed 5 clusters depending on end-of-term average grades and average materials access. Machine and deep learning algorithms were used to develop prediction models for academic performance. Learner letter grades were predicted using the gradient boosted tree algorithm with an accuracy of 72.16%. The most important variables in developing the prediction model were mid-term grades and the rate of exam taking. Experimental study was conducted to investigate the effect of learner performance dashboard on learning processes. The tests revealed significant differences between the control and the experimental group in session time count, session day count, learning materials access count and academic performance.