Öğrenme analitikleri çerçevesinde veri madenciliği yöntemleri ile anlık geri bildirim sisteminin tasarlanması
Design of instant feedback system with data mining methods in the framework of learning analytics
Yazar: SABRİ SERKAN TAN
Danışman: PROF. DR. YÜKSEL GÖKTAŞ
Atatürk Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Otomatik geri bildirim = Automated feedback

Özet:
Amaç: Eğitimde öğrencilere gerçek zamanlı geri bildirim sağlamak, bilgi ve beceri edinimlerini geliştirmelerine yardımcı olduğu için önemlidir. Ancak, sınırlı öğretim kaynakları nedeniyle öğretmenlerin bireyselleştirilmiş geri bildirim sağlaması genellikle zordur. Otomatik geri bildirim sistemleri, otomatik olarak kişiselleştirilmiş geri bildirim oluşturarak bu zorluğun üstesinden gelmeye yardımcı olabilir ve bu da öğrencileri herhangi bir yerde ve zamanda destekleyebilir. Bu araştırmanın amacı, öğrenme analitikleri çerçevesinde veri madenciliği yöntemleri kullanılarak öğrencilere anlık ve otomatik olarak geri bildirim sağlayacak bir sistem tasarlanmasıdır.
Yöntem: Bu araştırma 2 aşamada gerçekleştirilmiştir. Birinci aşamada bireyselleştirilmiş anlık geri bildirim sisteminin eğitimi için gerekli olan verilerin elde edilmesi amacıyla ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır. İkinci aşamada ise bireyselleştirilmiş anlık geri bildirim sisteminin değerlendirilmesi için ön test - son test kontrol gruplu yarı deneysel desen kullanılmıştır.
Bulgular: Araştırmanın birinci aşamasında oluşturulan karar ağacı modeli geri bildirim tercihlerini tahmin etmede %88.84 doğruluğa ve doğru cevap geri bildirimi için %80.00, kısa cevap geri bildirimi için %99.80, ayrıntılı geri bildirim için %83.68 duyarlılığa sahip olduğu görülmüştür. Bireyselleştirilmiş anlık geri bildirim verilen öğrencilerin %66.86'sı verilen bireyselleştirilmiş anlık geri bildirimi kullanarak doğru cevabı bulmuş, %33.14'ü ise bu geri bildirimi tercih etmeyerek farklı tür geri bildirim tercihinde bulunmuştur. Geliştirilen uygulamada bireyselleştirilmiş anlık geri bildirim alan öğrenciler, geri bildirim tercihini kendi yapan öğrencilere göre daha başarılı olmuşlardır.
Sonuçlar: Geri bildirim tercihlerini belirlemek amacıyla, çevrim içi öğrenme stilleri ölçeği, öğrenme yaklaşımları ölçeği ve çevrim içi öz-düzenleyici öğrenme becerileri ölçeğinin birlikte kullanıldığında karar ağacı modelinin daha başarılı tahminde bulunduğu, bireyselleştirilmiş anlık geri bildirimin, akademik başarı üzerinde olumlu bir etkiye sahip olduğu, bireyselleştirilmiş anlık geri bildirim ve bireysel olarak tercih edilen geri bildirimin öğrencilerin çevrim içi öğrenme stilleri, öğrenme yaklaşımları, çevrim içi öz-düzenleyici öğrenme becerileri üzerinde bir etkisi olmadığı sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Purpose: Providing real-time feedback to students in education is important, as it helps them improve their knowledge and skill acquisition. However, it is often difficult for teachers to provide individualized feedback due to limited teaching resources. Automated feedback systems can help overcome this challenge by automatically generating personalized feedback, which can support learners at any place and time. The aim of this research is to design a system to provide instant and automatic feedback to students using data mining methods within the framework of learning analytics.
Method: This research was conducted in two stages. In the first stage, the relational survey model was used to obtain the data necessary for the training of the individualized instant feedback system. In the second stage, a pretest-posttest control group quasi-experimental design was used to evaluate the individualized instant feedback system.
Findings: The decision tree model created in the first phase of the study was found to have 88.84% accuracy in predicting feedback preferences and 80.00% sensitivity for correct answer feedback, 99.80% sensitivity for short answer feedback, and 83.68% sensitivity for detailed feedback. 66.86% of the students who were given individualized instant feedback found the correct answer using the individualized instant feedback, while 33.14% did not prefer this feedback and preferred different types of feedback. In the developed application, students who received individualized instant feedback were more successful than students who preferred their own feedback.
Conclusions: It was concluded that when the online learning styles scale, learning approaches scale, and online self-regulated learning skills scale were used together to determine feedback preferences, the decision tree model made more successful predictions; individualized instant feedback had a positive effect on academic achievement; individualized instant feedback and individually preferred feedback had no effect on students' online learning styles, learning approaches, or online self-regulated learning skills.