EĞİTSEL VERİ MADENCİLİĞİ VE ÖĞRENME ANALİTİKLERİ BAĞLAMINDA  E-ÖĞRENME VERİLERİNDE AYKIRI GÖZLEMLERİN BELİRLENMESİ
THE DETERMINING OF OUTLIERS ON E-LEARNING DATA IN THE CONTEXT OF EDUCATIONAL DATA MINING AND LEARNING ANALYTICS
Yazar: Keskin, Sinan; Aydın, Furkan; Yurdugül, Halil
Dergi: Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, Vol. 9 No. 1, 2018
Anahtar kelimeler: e-learning,outlier,data preprocessing,anomaly detection,learning analytics,educational data mining ; e-öğrenme,aykırı gözlem,veri ön işleme,öğrenme analitikleri,eğitsel veri madenciliği

E-öğrenme teknolojilerinin sağladığı en önemli yararlardan biriside öğrenme verilerinin kayıt edilmesidir. Bu veriler eğitsel veri madenciliğibağlamında analiz edilmekte ve aynı zamanda öğrenme analitikleri olarak dakullanılmaktadır. Ancak kayıt edilen her veri sağlıklı bir öğrenme verisianlamına gelmemektedir. Bu nedenle analiz aşamasından önce aykırı gözlemlerinbelirlenmesi ve düzeltmelerin yapılması doğru sonuçlara ulaşılmasında önemlibir yere sahiptir. Aykırı gözlemler, verilerin oluşma sürecinde (real-time)belirlenebileceği gibi süreç sonunda elde edilen veri kümelerinden debelirlenebilmektedir. Bu araştırmada bir e-öğrenme ortamından elde edileneğitsel veriler üzerinde aykırı gözlem belirleme yöntemlerinin kullanımı elealınmıştır. Araştırmada bir ders dönemi süresinde kullanılan Moodle öğrenme yönetimsistemi (ÖYS) log kayıtları veri kümesi olarak kullanılmıştır. Veri kümesi 65öğrencinin hiper-metin, video, değerlendirme, scorm ve forum etkileşimlerine ilişkin toplam etkileşimsüresinden oluşmaktadır. Aykırı gözlem verilerinin belirlenmesinde Z, Grubbs,Rosner, kutu grafiği veHampel yöntemi kullanılmıştır. Bu çalışmada aykırı gözlem verileri hazır paketprogramlar kullanılmadan hesaplama çizelgeleri üzerinden işlemler yapılarakbelirlenmiştir. Yapılan analizlerin sonucunda yöntemlere göre aykırı (anormal)gözlem sayılarının değiştiği görülmüştür. Buradan elde edilen deneyimler veveri tabanı yapısı göz önünde bulundurulduğunda Z yöntemi ve kutu grafiğiyöntemlerinin bir e-öğrenme sisteminde uygulama anında aykırı gözlemlerintespiti amacıyla diğer yöntemlere göre daha kolay uygulanabilir olduğu, birbaşka ifadeyle bu yöntemlerin makineye öğretiminin daha işlevsel olduğugörülmüştür. Bununla birlikte diğer yöntemlerin ise bir hipotez sınamasıgerektirmesi ve daha duyarlı sonuçlar vermesi yönünden önemli bir avantajasahip olduğu göz önünde bulundurulmalıdır.

In the process of learning analytics, the determination of outliers andmaking smoothing before the analysis stage has an important place in reachingthe right patterns. The outliers can be determined in the real-time, as wellas, at the end of the data collection process. In this study, the use ofoutlier detection methods is discussed using educational data from ane-learning environment. Also, the methods were tested on a real-time system.The Moodle, Learning Management System (LMS) log records were used as the dataset. The study group consists of 65 students. In this study, the totalinteraction times in hypertext, video, assessment, scorm, and forum themes wereused as data set. Box-plot, Z, Grubbs, Rosner and Hampel methods were used todetermine the outliers. Outliers are determined by processing through manualcalculations without using the existing packaged software. At the same time, inorder to evaluate integrability of these methods into the e-learning environment,some PHP script examples are coded by researchers. As a result of analyzes, itwas shown that outlier numbers changed according to the methods. When theexperiences obtained therefrom and database structure are considered; Z andBox-Plot methods are easier to implement in e-learning systems, for thereal-time outlier detection than other methods. In other words, it has beenseen that these methods are more functional in machine teaching. However, itshould be noted that other methods have significant advantages, for that theyrequire hypothesis test and give more sensitive results. In the context ofmachine learning, the positive and negative characteristics of these methodsare discussed.