Ortaokul öğrencilerinin ders başarı düzeylerinin öğrenme analitiği ile tahmini
Prediction of secondary school students' course achievement levels using learning analytics
Yazar: MEHMET HALUK KOCA
Danışman: DOÇ. DR. MİHRİBAN BETÜL YILMAZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Sanal eğitim = Virtual education ; Uzaktan eğitim = Distance education

Özet:
Günümüzde eğitim, günlük hayata giren yeni teknolojilerle birlikte her geçen gün farklılaşmakta ve bu teknolojiler eğitimde yeni fırsatlar sunmaktadır. İnternet teknolojilerinin eğitimde kullanılmaya başlamasından itibaren eğitim teknolojilerine de yeni kavramlar dahil olmaya başlamıştır. Son teknolojik gelişmelere bağlı olarak gündemde olan yeni kavramlardan birisi de Öğrenme Analitikleri'dir. Dijital öğrenme ortamlarındaki etkinliklerden üretilen kullanıcı verileri doğru kullanıldığında, bir öğretmene öğrencilerin öğrenmeleriyle alakalı geleneksel öğrenme ortamında elde edeceğinden çok daha fazla hacimde bilgiye ulaşma ve kullanma imkânı verebilir. Böyle büyük bir veri elde etme imkânı varken; öğrenciler, öğretmenler, eğitim kurumları ve eğitim politikası yapıcılar gibi tüm paydaşlar tarafından bu verilerin yol gösterici bir şekilde kullanımı önem arz etmektedir.

Bu çalışmada tahmine dayalı öğrenme analitiği uygulamaları kapsamında, 43 il, 81 ilçedeki 162 farklı özel ortaokulun 6, 7 ve 8.sınıflarında öğrenim gören ve seçilen Öğrenme Yönetim Sistemi'ni kullanan 19166 öğrencinin Matematik ve Türkçe derslerindeki başarı düzeyleri tahmin edilmekte ve tahminleme analizinde kullanılan değişkenlerden hangilerinin etkili oldukları araştırılmaktadır. Tahmin çalışması, Öğrenme Yönetimi Sistemi'nden elde edilen veriler üzerinden Decision Trees, Random Forest, Tree Ensemble ve Naive Bayes sınıflandırma algoritmaları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Tahmin sonuçları farklı algoritmalarda değişkenlik göstermekle birlikte doğruluk değerlerinde oldukça iyi başarım elde edilmiştir.
Tahmin sonuçlarına göre öğrencilerin ders başarı düzeylerinin tahmin edilmesinde en etkili değişkenlerin; öğrencilerin kendi bireysel ilgi ve istekleriyle tamamladıkları testlerdeki başarılarına dair değişkenler olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca bir dersin başarı düzeyini tahmin ederken diğer dersin başarı düzeyi değişkeni de tahminleme analizine dahil edildiğinde bilgi kazanımına katkı sağladığı görülmüştür. Öğrencilerin ÖYS ortamında çözdükleri testlerdeki performansları, çözdükleri soru sayıları ve diğer derslerdeki performanslarına dair değişkenlerin ders başarı düzeylerini tahmin etmede etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
Nowadays, education is gradually transformed by new technologies being introduced into daily life, and these technologies offer new opportunities in education. Since internet technologies have begun to be used in education, new concepts have also begun to be included in educational technologies. One of the concepts that recently became a topic of discussion with the latest technological developments is Learning Analytics. If the user data generated from activities in digital learning environments is used correctly, it could provide a teacher with the opportunity to access and use much more information related to students' learning than could be achieved in a traditional learning environment. While it is possible to obtain such large data, it is important that all stakeholders, such as students, teachers, educational institutions and educational policy makers use this data in a guiding way.

In this study within the scope of analytical prediction-based learning applications, the course achievement levels of 19166 6th, 7th and 8th grade students using the chosen Learning Management System and studying in 162 different private middle schools across 81 districts within 43 cities in Math and Turkish Language courses are predicted. Additionally, the effectiveness of the variables used in estimation analysis is researched. Prediction study is conducted via Decision Trees, Random Forest, Tree Ensemble and Naive Bayes classification algorithms with the data obtained from the Learning Managment System. Although prediction results vary across algorithms, obtained performance is satisfactory in accuracy values.
According to the prediction results, it has been determined that the most effective variables in the prediction of students' course achievement levels are the variables related to success at the tests completed through their individual interests and desires. In addition, while predicting a course's achievement level, including the other course's achievement level variable in the prediction analysis contributes to information acquisition. It was concluded that the variables related to students' performance in the tests they solved, the number of problems they solved in the LMS and their performance in other courses were effective in predicting course achievement levels.