Öğrencilerin işlemsel uzaklık algılarının farklı değişkenlerle ilişkisinin yapay sinir ağları ile incelenmesi
Investigation of the relationship of students' transactional distance perceptions with different variables by artificial neural networks
Yazar: MUHAMMED ÖZBEY
Danışman: PROF. DR. MURAT KAYRİ
Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; Elektronik öğrenme = Electronic learning ; Sosyal kaygı = Social anxiety ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Ölçekler = Scales ; Üniversite öğrencileri = University students ; İşlemsel uzaklık = Transactional distance

Özet:
Bu tezde 2020-2021 eğitim-öğretim yıllarında Covid-19 pandemi sürecinden
dolayı derslerine uzaktan eğitimle devam eden üniversite öğrencilerinin işlemsel
uzaklık düzeylerini etkileyen faktörler incelenmiştir. İşlemsel uzaklık üzerinde etkili
olan faktörler, veri madenciliği yöntemlerinden Yapay Sinir Ağları ile modellenmiştir.
Araştırma verileri Türkiye'deki çeşitli üniversitelerde öğrenim gören 546 erkek ve
1092 kadın olmak üzere toplam 1638 öğrenciden kişisel bilgi formu, İşlemsel Uzaklık
Ölçeği ve E-Öğrenme Ortamlarında Sosyal Kaygı Ölçeği kullanılarak toplanılmıştır.
Öğrencilerin işlemsel uzaklık düzeyleri bağımlı değişken ve işlemsel uzaklık ile
kuramsal olarak ilişkisi olduğu düşünülen sosyal kaygı ve 17 değişken, bağımsız
değişken olarak modele dâhil edilmiştir. Araştırma verileri Çok katmanlı Yapay Sinir
Ağları ve Radyal Tabanlı Fonksiyonlar Yapay Sinir Ağları yöntemleri kullanılarak
analiz edilmiştir. Ayrıca bu yöntemler tahminleme performansı açısından
karşılaştırılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre Çok katmanlı Yapay Sinir Ağları
yönteminin, Radyal Tabanlı Fonksiyonlar Yapay Sinir Ağları yöntemine göre daha
düşük hatalar ile modeli tahminlediği görülmüştür. Bu nedenle çalışmada Çok
Katmanlı Yapay Sinir Ağları yöntemi sonuçları dikkate alınmıştır. Bu yöntem ile
gerçekleştirilen analizler sonucunda işlemsel uzaklık bağımlı değişkeni üzerinde en
çok etkisi bulunan değişken öğretim elemanının mesajlara dönüt verme süresi
olarak belirlenmiştir. İşlemsel uzaklığı etkileyen diğer faktörlerin ise sırasıyla; baba
eğitim düzeyi, ders içeriğinin türü (işlemsel, uygulamalı, teorik), öğretim elemanının
üslubu (samini, resmi), sınıf düzeyi, öğretim elemanının etkileşim ve paylaşım
yapabilmeleri için öğrencilere öğrenme yönetim sistemi dışındaki uygulamalara
(Whatsapp, Messenger, e-mail vb.) teşvik ve yönlendirme yapması, internete erişim
imkânı, anne eğitim düzeyi, yaş ve öğretim elemanının sınav dışında ölçme ve
değerlendirme yapması (öz değerlendirme, akran değerlendirmesi, portfolyo vb.)
olduğu görülmüştür. Bu bulgular sonucunda, e-öğrenme ortamında ders veren
öğretim elemanları, öğrencilerin işlemsel uzaklık algılarının hangi değişkenlerden
etkilenebileceğine dikkat ederek ders içeriği ve yapısını ona göre hazırlamalıdırlar.

Abstract:
Within the scope of this thesis, the factors affecting the transactional distance
levels of university students who continue their classes with distance education due
to the Covid-19 pandemic process between the academic years of 2020-2021 were
examined. Factors affecting transactional distance were modeled by Artificial Neural
Networks, one of the data mining methods. Within the scope of the study, Multilayer
Perceptron and Radial Based Functions architectures of Artificial Neural Networks
were used comparatively. Within the scope of the research, information was
collected from a total of 1638 students, 546 males and 1092 females, studying at
various universities in Turkey, using the Transactional Distance Scale and the Social
Anxiety Scale in e-learning environments. The students' transactional distance
levels were included in the model as the dependent variable, and 18 variables that
were thought to be theoretically related to the transactional distance were included
as independent variables. In the study, Multilayer Artificial Neural Networks and
Radial Based Functions Artificial Neural Networks methods were compared in terms
of estimation performance and it was seen that the Multilayer Artificial Neural
Networks method predicted the model with lower errors compared to the Radial
Based Functions Artificial Neural Networks method. For this reason, Multi Layer
Neural Networks method has been taken into consideration in the study. As a result
of the analyzes carried out with this method, the variable that has the greatest effect
on the transactional distance dependent variable is the instructor's response time to
the messages. Other factors affecting the transactional distance are respectively
father's education level, type of course content (operational, practical, theoretical),
the style of the instructor (sincere, formal), class level, Instructor's encouragement
and guidance to applications (Whatsap, Messenger, e-mail vb.) outside the learning
management system in order to enable students to interact and share, internet
access, mother education level, age, and lecturer assessment and evaluation (selfassessment, peer assessment, portfolio, etc.) other than classic exam. As a result
of these findings, the instructors teaching in the e-learning environment should pay
attention to which variables may affect students' transactional distance perceptions
and prepare the course content and structure accordingly.