Açık ve uzaktan öğrenme sistemlerinde kümeleme analizi yöntemiyle öğrenen gruplarının belirlenmesi
The determination of learner groups with cluster analysis method in open and distance learning systems
Yazar: AYLİN ÖZTÜRK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SİNAN AYDIN
Anadolu Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Uzaktan Eğitim Ana Bilim  Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training ; İstatistik = Statistics
Dizin: Açıköğretim = Open education ; Açıköğretim sistemi = Open education systems ; Bölümlere ayırma sistemleri = Segmentation systems ; Bölütleme = Segmentation ; Elektronik öğrenme = Electronic learning ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Uzaktan öğrenme = Distance learning ; Veri madenciliği = Data mining ; Çevrimiçi öğrenme = Online learning

Özet:
Bu araştırmanın amacı, 2014-2015 eğitim-öğretim yılında Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sistemine kayıtlı öğrenenlerin özelliklerini analiz ederek kümelere ayırmak, öğrenen türleri ve özelliklerine uygun stratejilerin belirlenmesine yön göstermektir. Açıköğretim Sisteminde öğrenim gören 43.106 öğrenene uygulanan anket verileri ile bu öğrenenlerin kurum veritabanlarındaki bilgileri birleştirilerek elde edilen veri kümesinin kullanıldığı bu çalışmada, öğrenen gruplarını elde etmek için tanımlayıcı veri madenciliği yöntemlerinden biri olan kümeleme analizi kullanılmıştır. Kümeleme analizi ile grupları elde etmek için IBM SPSS Modeler 14.2 yazılımında veriler üzerinde deneysel çalışmalar yapılmış ve veri setinin özelliklerine uygun olan algoritma TwoStep olarak belirlenmiştir.
Araştırmanın sonucunda, hazırlanan veri seti üzerinde yapılan TwoStep algoritması ile üç küme elde edilmiştir. Bu kümelerin boyutları %36,9, %35,7 ve %27,5 olarak dağılmıştır. Kümelerin belirlenmesindeki en ayırt edici özellikler akademik başarı notu, aylık gelir, çalışılan sektör, çalışma süresi, cinsiyet, internet erişim olanağı, medeni durum, iletişim araçları sahipliği ve yaş olarak belirlenmiştir. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar ile öğrenen odaklı akademik, yönetsel, kurumsal ve destek hizmetlerine yönelik kararların alınması kolaylaşabilir, bu grupların özelliklerine uygun olarak hizmetlerin farklılaştırılmasına ve tasarlanmasına destek olunabilir.



Anahtar Kelimeler: Açık ve Uzaktan Öğrenme Sistemleri, e-ÖğrenenlerinGruplandırılması, Kümeleme Analizi, Segmentasyon, TwoStep Algoritması.

Abstract:
The aim of this research is to separate the learners registered in the Open Education System of Anadolu University in 2014-2015 academic year into clusters by analyzing their features and to lead the determination of strategies appropriate for the types and features of learners. Cluster analysis, which is one of the descriptive data mining methods, was used to obtain learning groups in this study which is using the obtained data set by combining the questionnaire data applied to 43,106 learners studying in the Open Education System and the data of these learners in the institution database. With the cluster analysis, experimental studies were conducted on the data in IBM SPSS Modeler 14.2 in order to obtain the groups and the algorithm suitable to the features of the data set was specified as TwoStep.
As a result of the research, three groups were obtained with the TwoStep algorithm made on the prepared data set. The ratio of these clusters ranges from 36.9%, 35.7% to 27.5%.  The most distinctive features in the determination of the clusters were specified as academic final grade, monthly income, working sector, working hours, sex, internet access facility, marital status, media ownership, and age. It is thought that the results of this study will facilitate taking decisions for learner-based academic, administrative, corporate and support services, and support the differentiation and design of the services according to the features of these groups.


Keywords: Open and Distance Learning Systems, Grouping e-Learners, Cluster Analysis, Segmentation, TwoStep Algorithm.