Dikkat ağlarının ve göz hareketlerinin hata ayıklama performansı üzerine etkisinin incelenmesi
The investigation of the effect of attention networks and eye movements on debugging performance
Yazar: ARİF AKÇAY
Danışman: PROF. DR. ARİF ALTUN
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Bilişim teknolojisi = Information technology ; Dikkat ağı = Attention network ; Göz hareketleri = Eye movements ; Göz izleme = Eye tracking ; Hata ayıklama = Debugging ; Lise öğrencileri = High schools students

Özet:
Bu araştırmanın amacı Türkiye'de mesleki ve teknik liselere bağlı Bilişim Teknolojileri bölümlerinde okuyan öğrencilerin dikkat ağlarının hata ayıklama performanslarına etkisi ve hata ayıklarken göz hareketlerinin incelenmesidir. Bu çalışmada katılımcıların hata ayıklama performanslarını belirlemek üzere üç derleme zamanı hatası, üç çalışma zamanı hatası ve dört mantık hatası içeren on maddeden oluşan "Hata Ayıklama Performans Testi (HAPT)" geliştirilmiştir. Öğrencilerin dikkat ağları düzeyleri "Dikkat Ağı Testi" ve hata ayıklama performansları geliştirilen HAPT ile ölçülmüştür. Dikkat ağları düzeylerinin hata ayıklama performanslarını yordama durumunun incelendiği çalışmaya 108 öğrenci katılım göstermiştir. Daha sonra öğrencilerin hata ayıklarken göz hareketlerini belirlemek için Gazepoint GP3 göz izleme aracı kullanılmıştır. Göz izleme uygulamasına 51 öğrenci katılmıştır. Veriler Basit Doğrusal Regresyon, Çoklu Doğrusal Regresyon, Bilgi Kazancı, Kazanç Oranı ve Gini Katsayısı analiz yöntemleri ile incelenmiştir. Yapılan analizler sonucunda genel dikkat ağı ve farklı dikkat ağları (uyarıcı dikkat ağı; yönlendirici dikkat ağı ve yürütücü dikkat ağı) düzeylerinin hata ayıklama performansının yordayıcısı olmadığı görülmüştür. Ayrıca, öğrencilerin hata ayıklama performanslarında önemli göz izleme davranışlarının hata türlerine göre değişiklik gösterdiği görülmüştür. Öğrencilerin sergiledikleri göz izleme davranışları incelendiğinde hata türlerinin yapısal özelliklerini yansıttığı söylenebilir.

Abstract:
The purpose of this research is to determine the effects of high school students' attention network on debugging performance. Additionally, eye movements were examined while debugging. In this study, a "Debug Performance Test (DEPT)" consisting of ten items including three compiler time bugs, three run time bugs, and four logic bugs was designed to determine participants' debugging performances. Students' attention network scores were measured with "Attention Network Test" and debugging performances were measured with DEPT. 108 students participated in the study, in which the levels of attention networks predicted their debugging performance. In addition, Gazepoint GP3 eye tracking device was used to determine the eye movements of students while debugging. Eye movements data were collected from 51 students. Data were analyzed with simple linear regression, multiple linear regression, Information Gain, Gain Ratio and Gini Index. As a result of the analysis, it has been found that general attention network and different attention network (alerting attention network, orienting attention network and executive attention network) levels do not predict debugging performance. Besides, it was observed that students' eye-movement behaviors vary across bug types during their debugging performances. When eye movements of students are examined, it is observed that there is a relationship between structural characteristics of the bug types and eye movements.