Uyarlanabilir dönüt sistemi tasarımı için kullanıcı profillerinin belirlenmesi
Determining user profiles for adaptive feedback system design
Yazar: SİNAN KESKİN
Danışman: PROF. DR. HALİL YURDUGÜL
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Ardışık analiz = Sequential analysis ; Elektronik öğrenme = Electronic learning ; Eğitsel değerlendirme = Educational assessment ; Geri bildirim = Feedback ; Karar ağacı = Decision tree ; Uyarlanabilir öğrenme sistemleri = Adapvite learning systems ; Uyarlanabilirlik = Adaptivity ; Çevrimiçi değerlendirme = Online assessment ; Çevrimiçi öğrenme = Online learning

Özet:
Uyarlanabilir e-öğrenme ve e-değerlendirme sistemlerinin en önemli uyarlama bileşenlerinden biri de dönütlerdir. Bu araştırma; dönütün, öğrenen özelliklerine ve görevin niteliğine göre uyarlanmasında kullanılabilecek model ve kurallar oluşturmayı hedeflemektedir. Bu doğrultuda öğrenenlere farklı bilgi türünü gerektiren e-değerlendirme görevleri verilmiş ve öğrenenlerin bu değerlendirme görevlerini gerçekleştirirken tercih ettikleri dönüt türleri incelenmiştir. Öğrenen dönüt tercihlerinin, değerlendirme görevinin gerektirdiği bilgi türü ve öğrenen özelliklerine dayalı sınıflandırılmasına ilişkin örüntüler ortaya konulmuştur. Araştırmada ayrıca dönütler arası etkileşimler dönüt arama stratejileri bağlamında ardışık analiz yöntemleriyle incelenmiş ve buna ilişkin örüntüler oluşturulmuştur. Araştırma deseni; öğrenenlerin e-öğrenme yaşantılarına ve dönüt tercihlerine ilişkin mevcut durumu ortaya koyması yönüyle betimsel, yapılar arası ilişkileri ortaya koyması ve örüntüleri incelemesi yönüyle de ilişkisel araştırma desenlerine göre yapılandırılmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu lisans düzeyinde 64 öğrenci oluşturmaktadır. Araştırmada öğrenenlerin gerçekleştirmiş oldukları e-öğrenme yaşantılarının bütüncül bir bakış açısıyla ele alınmasının sonucunda; e-değerlendirmenin, e-öğrenme yaşantısının önemli bir bileşeni olduğu ortaya konulmuştur. Öğrenen e-değerlendirme/e-dönüt etkileşimleri incelendiğinde, öncelikle doğru yanıt ve yanıt odaklı ayrıntılandırılmış dönütlerin tercih edildiği görülmüştür. Öğrenenlerin dönütten faydalanma durumlarına ilişkin araştırma bulguları incelendiğinde öz bildirime dayalı verilerden elde edilen sonuçlar ile gerçek davranışlarının birbirinden farklı olduğu belirlenmiştir. Araştırmada ayrıca öğrenen özelliklerine dayalı olarak dönütün sınıflandırılmasına yönelik karar ağacı modelleri oluşturulmuştur. Modeller incelendiğinde öğrenen ön bilgi düzeyinin en önemli sınıflayıcı değişken olduğu görülmektedir. Düşük ön bilgi düzeyindeki öğrenenler özellikle doğru yanıt dönütüne yönelirken yüksek ön bilgi düzeyine sahip öğrenenler ayrıntılı dönütlere yönelmektedir. Ardışık analizler sonucunda; ön bilgi, görev değeri, öz yeterlik, bilişsel stil ve bilişsel öğrenme stratejilerine göre öğrenenlerin dönütler arası gezinim örüntülerinin farklılaştığı ortaya konulmuştur.

Abstract:
This research aims to create feedback adaptation models and rules for e-assessment systems according to the characteristics of the learner and the learning task. Accordingly, e-assessment tasks that require different types of knowledge are given to learners, the types of feedback that the learners prefer when performing these assessment tasks are investigated. The patterns related to the classification of learner feedback preferences are revealed based on the learner characteristics and type of knowledge required by the assessment task. Moreover, inter-feedback interactions were examined with sequential analysis methods in the context of feedback seeking strategies. The research is designed according to descriptive and correlational research methods. Firstly, the examination of the experiences of the learners in the e-learning environment shows that e-assessment is an important component of e-learning. Secondly, when learner e-assessment/e-feedback interactions were examined, it was seen that the knowledge of correct response and elaborated feedback types were preferred primarily. Besides, three different decision tree models have been created based on learner characteristics. When the decision trees are examined, it is seen that the level of learner knowledge is the most important classifier variable. While students with low prior knowledge tend to receive the knowledge of correct response feedback, those with a high level of prior knowledge tend to receive elaborated feedback. Lastly, lag sequential analysis results show that the learner sequential feedback patterns differ according to their prior knowledge, task value, self-efficacy, cognitive style, and cognitive learning strategies.