Aralıklı tekrar yönteminin akademik başarıya etkisinin makine öğrenim ve derin öğrenme modelleriyle incelenmesi
Examining the effect of spaced repetition method on academic success with machine learning and deep learning models
Yazar: TUĞBA ÇIRDAKLI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİN BORANDAĞ
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Öğrenilen bilgiler doğası gereği zamanla bozulmaya uğrar. Bellekte meydana gelen bu bozulmaların önüne geçmek, bilginin bellekte uzun süre tutulmasını sağlamak ve böylece öğrenilen bilgilerin hatırlanma olasılığını arttırmak için düzenli tekrarlar yapılması gerekmektedir. Aralıklı tekrar, öğrenilen bilgilerin farklı zamanlarda gözden geçirilmesi ile bellekte tutulma süresinin arttırılmasını kapsayan bir yöntemdir.

Bu çalışmada, aralıklı tekrar yönteminin Java programlama dersi akademik başarısına etkisi araştırılmıştır. Araştırma kapsamında, 2021-2022 akademik yılında Java programlama dersi alan kontrol grubu öğrencileri quiz sınavı ile değerlendirilmiş, sınavın geçerlik ve güvenirlik analizleri yapılarak 24 sorudan oluşan çoktan seçmeli bir başarı testi geliştirilmiştir. 2022-2023 akademik yılında aynı dersi alan deney grubu öğrencilerine aralıklı tekrar yöntemi kullanılmış ve geliştirilen başarı testi uygulanmıştır. İki grup klasik ölçme değerlendirme yaklaşımları ile karşılaştırıldığında deney grubunun daha başarılı olduğu görülmüştür. Makine öğrenim algoritmaları ile değerlendirildiğinde en yüksek doğruluk oranının %93.44 ile J48'e ait olduğu saptanmıştır. Derin öğrenme algoritmaları ile değerlendirildiğinde ise % 84.43 ile LSTM en yüksek doğruluk oranını vermiştir. Araştırmanın geleneksel ölçme ve değerlendirme yaklaşımlarına farklı bir bakış açısı kazandırdığı ve geliştirilen Java Programlama Başarı Testinin literatüre katkı sağladığı düşünülmektedir.

Abstract:
The information learned inherently deteriorates over time. In order to prevent these deteriorations in memory, to ensure that information is kept in memory for a long time, and thus to increase the probability of remembering the learned information, regular repetitions are necessary. Spaced repetition is a method that involves increasing the retention time in memory by reviewing learned information at different times.

In this study, the effect of the spaced repetition method on the academic success of the Java programming course was investigated. Within the scope of the research, control group students who took Java programming courses in the 2021-2022 academic year were evaluated with a quiz exam, and a multiple-choice achievement test consisting of 24 questions was developed by analyzing the validity and reliability of the exam. The spaced repetition method was used and the developed achievement test was applied to the experimental group students who took the same course in the 2022-2023 academic year. When the two groups were compared with classical measurement and evaluation approaches, it was seen that the experimental group was more successful. When evaluated with machine learning algorithms, it was determined that the highest accuracy rate belonged to J48 with 93.44%. When evaluated with deep learning algorithms, LSTM gave the highest accuracy rate of 84.43%. It is thought that the research brings a different perspective to traditional measurement and evaluation approaches and the developed Java Programming Achievement Test contributes to the literature.