Karmaşık bilişsel görev performansında çalışma belleği kapasitesinin ve öğretimsel stratejinin rolü
Roles of working memory capacity and instructional strategy in complex cognitive task performance
Yazar: VİLDAN ÇEVİK
Danışman: PROF. DR. ARİF ALTUN
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Görev performansı = Duty performance ; Strateji = Strategy ; Çalışma belleği = Working memory ; İş karmaşıklığı = Job complexity

Özet:
Bu çalışmada, çevrimiçi öğrenme ortamlarında öğretimsel stratejilerdeki manipülasyonların ve bireylerin çalışma belleği kapasitelerinin karmaşık bilişsel görevlerin performansını nasıl etkilediği incelenmiştir. Karmaşık bilişsel görev olarak; SPSS yazılımını kullanarak, iki grubun ortalamaları arasındaki farka ilişkin gerekli analizi yapma, sonuçları tabloya dökme ve bulguları kısaca raporlaştırma işlemi seçilmiştir. Bu görev, Merrill (2006b)'nin öğretimsel stratejileri kullanılarak üç farklı biçimde tasarlanan öğrenme ortamlarında en az 21 gün arayla üç kez tekrarlanmıştır. Böylelikle her birey tasarlanan her üç ortamda da eğitim almıştır. Araştırma, iki grup üzerinde tek faktörlü deneysel desenlerden tekrarlı ölçümler deseniyle planlanmıştır. 2010 / 2011 Öğretim yılı Bahar döneminde Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi BÖTE Bölümü öğrencilerinden amaçlı örnekleme yöntemi ile seçilen 35 öğrenci araştırmanın çalışma grubunu oluşturmaktadır. Amaçlı örneklem seçimi; deney grubunda farklı çalışma belleğine sahip kişilerin yer almasını sağlamak amacıyla, uygulanan çalışma belleği kapasitesi görev testinin sonuçları doğrultusunda yapılmıştır. Belirlenen düzeylere göre (Yüksek/ Düşük) bireyler, deney koşullarına seçkisiz ve eşit oranda dağıtılmıştır. Bireylerin çalışma belleği kapasitelerini ölçmede; ?Brain Workshop (v. 4.8.1)? isimli n-geri görev yazılımının Türkçe formu kullanılmıştır. Ayrıca zihinsel çaba ve görev yükü algıları ile ortamın karmaşıklığına ilişkin algının belirlenmesine yönelik olarak seçilen ve geliştirilen ölçme araçları, bu çalışmada kullanılan diğer veri toplama araçlarıdır. Görev performansını ölçmede, bireylerden göreve ilişkin raporlar oluşturmaları istenmiştir. Bireylerin öğrenme sonunda ortaya koydukları göreve ilişkin bu raporlar üzerinden, görev performansı puanları oluşturulmuştur. Araştırmanın problem ve alt problemlerinin analizinde, tekrarlı ölçümler için gruplar arası ve gruplar içi ANOVA testleri ile Pearson Momentler Çarpımı korelasyon katsayısından yararlanılmıştır. Araştırmanın temel sonuçları şu şekildedir: Karmaşık görev performansı farklı öğretimsel stratejilere göre değişmezken (F(2,54) = 0,452, p > .05; kısmi ?2 = 0,016), çalışma belleği kapasitelerine göre bireyler arasında, bellek kapasitesi yüksek olanlar lehinde anlamlı fark göstermektedir (F(1,27) = 6,245, p < .05; kısmi ?2 =0.188). Öğretimsel strateji ve çalışma belleği kapasitesinin ortak etkisi görev performansını değiştirmemektedir (F(2,27) = 0,239, p > .05; kısmi ?2 = 0,017). Ortamlara ilişkin algılanan karmaşıklık, tekrarlanan üç uygulama arasında zaman içerisinde azalırken (F(1.48, 42.93) = 8,383, p < .05; kısmi ?2 = 0,224), çalışma belleğine göre fark göstermemektedir (F(1,29) = 0,045, p > .05; kısmi ?2 = 0,002). Ortamın karmaşıklığı arttıkça bireylerin zihinsel çaba ve görev yükü algıları, görev yükü arttıkça da zihinsel çaba artmaktadır. Tekrarlanan uygulamalar arasında, bireylerin görev performansının zamanla arttığı (F(1.46, 39.48) = 16,374, p < .05; kısmi ?2 = 0,378), çalışma belleği kapasitesi yüksek olanların diğer katılımcılara göre anlamlı biçimde daha yüksek performans gösterdikleri bulunmuştur (F(1,27) = 6,245, p < .05; kısmi ?2 =0.188). Diğer taraftan; çalışma belleği kapasitesi yüksek olan katılımcılar ortamda daha uzun süre kalmıştır (F(1,31) = 6,054, p < .05; kısmi ?2 =0.163). Bir önceki uygulamadan bir sonraki uygulamaya geçildiğinde bireylerin ortamda geçirdikleri süre anlamlı olarak daha düşüktür (F(2,64) = 28,229, p < .05; kısmi ?2 = 0,454).

Abstract:
In this study it is aimed to investigate how working memory capacity and instructional strategy affect the performance in complex cognitive tasks in online environments. A complex cognitive task is designed and required participants to ?apply the necessary statistical analyses to examine the mean differences between two groups by using SPSS software, then to create results table as well as reporting the results according to APA style?. This task was applied three times at least 21 days delay between each interval. Three different learning environments were designed taking Merrill (2006b)?s instructional strategies into consideration. In this manner, each participant joined each one of the three different learning environments. The study is one factor repeated measures design for two groups. Study group included 35 undergraduate students who were purposefully sampled from Hacettepe University, Faculty of Education CEIT (Computer Education and Instructional Strategy) Department. Purposeful sampling was used because of having different levels of working memory capacities (high and low) in study group according to results of working memory tasks (n-back tasks). According to their working memory levels, the participants were assigned to experimental conditions randomly and equally proportioned. While measuring the capacity of working memory, the Turkish form of ?Brain Workshop (v. 4.8.1)? software is used. The other data collection tools are mental effort scale, task load index and perceived web complexity scale. While measuring the performance the reports which were created by participants are used. Performance scores are calculated according to their analyzing with SPSS, creating table and reporting skills for the given task. While analyzing the main problem and sub-problems of the study mixed design ANOVA, repeated measures ANOVA (within and between groups) and Pearson Product Moment Correlation techniques are used. The main results of the study are: The performance of complex cognitive task doesn?t change according to instructional strategies (F(2,54) = 0.452, p > .05; partial ?2 = 0.016) but it changes statistically significantly according to working memory levels in favor of those who have high working memory levels (F(1,27) = 6.245, p < .05; partial ?2 =0.188). The interaction effect of both instructional strategy and working memory level don?t change the performance (F(2,27) = 0.239, p > .05; partial ?2 = 0,017). Perceived web complexity according to three different learning environments in between three experiments is decreased in time (F(1.48, 42.93) = 8.383, p < .05; partial ?2 = 0,224) and it didn?t change according to working memory levels (F(1,29) = 0.045, p > .05; partial ?2 = 0,002). While the web complexity increased, both mental effort and task load levels are also increased. While task load increased, the mental effort also increased. Between repeated experiments, task performance is increased in time (F(1.46, 39.48) = 16.374, p < .05; partial ?2 = 0,378). The participants whose working memory levels are high had better performance levels than others between experiments in time (F(1,27) = 6.245, p < .05; partial ?2 =0.188). The participants whose working memory levels are high stayed online longer (as minutes) than others (F(1,31) = 6.054, p < .05; partial ?2 =0.163). From first experiment to the third one the time in which participants stayed online was decreased (F(2,64) = 28.229, p < .05; partial ?2 = 0,454).