Pandemi Sürecinde Uzaktan Eğitimde Senkron, Asenkron Ve Hibrit Yapılmış Derslerde Veri Madenciliği İle Öğrenci Performans Analizi-Reference-Cited by-同舟云学术

Pandemi Sürecinde Uzaktan Eğitimde Senkron, Asenkron Ve Hibrit Yapılmış Derslerde Veri Madenciliği İle Öğrenci Performans Analizi

Published:2024-01-26 Issue:1 Volume:12 Page:89-111
ISSN:2148-2446
Container-title:Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
language:
Short-container-title:

Author:

KIRIŞOĞLU Serdar¹^ORCID,YILDIRIM Mehmet²^ORCID

Affiliation:

1. DÜZCE ÜNİVERSİTESİ

2. DÜZCE ÜNİVERSİTESİ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Abstract

Günümüzde üniversite öğrencilerinin eğitime ve eğitim materyallerine internetten erişim oranları oldukça artmıştır. Eğitimde internetin kullanılması ve ders materyallerine erişimin artmasına bağlı olarak analiz edilebilecek veri setinde artış meydana gelmiştir. Bu veri setlerinden bir tanesi de (planlı veya acilen) uzaktan eğitim sürecine geçen üniversitelerin, uzaktan eğitim sistemlerinde biriken ödev, sınav, proje, performans, devam notları ve benzeridir. Yeni Korona Virüs (Covid-19) pandemisinde Yüksek Öğretim Kurumu’nun (YÖK) tavsiyesi ile üniversiteler eğitimlerine uzaktan Asenkron, Senkron ve Hibrit yöntemlerini kullanarak devam etmiş, hatta sınavları uzaktan eğitim sisteminde yapmak zorunda kalmışlardır. Bu araştırmada, Kayseri Üniversitesinin Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi (KAYUZEM) sisteminden alınmış veriler kullanılmıştır. Araştırma kapsamında 8319 işlenmiş veri bulunmaktadır. Bu veriler üzerinde Veri Madenciliği (VM) alanında kullanılan RapidMiner programının otomatik modelleme özelliği kullanılarak varsayılan algoritmalarla geleceğe yönelik tahminleme işlemi yapılmıştır. Varsayılan algoritmalar arasından en iyi sonucu veren Derin Öğrenme, Naive Bayes, Gradient Boosted Trees, Lojistik Regresyon kullanılmış ve bu otomatik modelleme de yer almayan k-En Yakın Komşu (k-NN) algoritması da çalışmaya dahil edilmiştir. Bu 5 algoritmanın parametreleri üzerinde değişiklikler yapılarak daha iyi sonuçlar elde edilmeye çalışılmıştır. Öğrenci başarısına göre en iyi tahminleme sonucunu, Lojistik Regresyon ile kurulan model vermiştir. Derse katılma yöntemlerinin tümünün (Senkron, Asenkron ve Hibrit) öğrenci başarısına etkisi Karışıklık Matrisi yöntemiyle karşılaştırılmıştır ve en güvenilir yöntemin Hibrit olduğu görülmüştür. Bu çalışma ile üniversitelerde derse katılma yöntemlerinden hangisinin, öğrenciler açısından daha güvenilir olacağına yönelik çıkarımlarda bulunulmuştur. Dolayısıyla yapılan çıkarımlar ile birlikte bir dahaki akademik dönem için öğrenci başarı düzeyinin artması yönünde, derse katılma yöntemlerinden hangisinin daha güvenilir olduğu konusunda tahminleme mümkün olmuştur.

Publisher

Duzce Universitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi

Reference30 articles.

1. Referans 1:WHO. “Rolling updates on coronavirus disease (COVID-19).” who.int. https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/events-as-they-happen (accessed Nov. 26, 2021).

2. Referans 2:T.C. Sağlık Bakanlığı. “Pandemi.” saglik.gov.tr. https://covid19.saglik.gov.tr/TR-66494/pandemi.html (erişim tarihi Kasım. 26, 2021).

3. Referans 3:T.C. Yükseköğretim Kurulu. “Koronavirüs (Covid-19) Bilgilendirme Notu: 1.” yok.gov.tr. https://covid19.yok.gov.tr/Documents/alinan-kararlar/02-coronavirus-bilgilendirme-notu-1.pdf (erişim tarihi: Kasım. 26, 2021).

4. Referans 4:T.C. Yükseköğretim Kurulu. “Basın Açıklaması Yükseköğretim Kurulu Başkanı Prof. Dr. M. A. Yekta Saraç.” yok.gov.tr. https://covid19.yok.gov.tr/Documents/alinan-kararlar/03-uzaktan-egitime-iliskin-alinan-karar.pdf (erişim tarihi: Kasım. 26, 2021).

5. Referans 5:T.C. Yükseköğretim Kurulu. “Basın Açıklaması Yükseköğretim Kurulu Başkanı Prof. Dr. M. A. Yekta Saraç.” yok.gov.tr. https://covid19.yok.gov.tr/Documents/alinan-kararlar/04-uzaktan-egitim-ve-yks-ertelenmesine-iliskin.pdf (erişim tarihi: Kasım. 26, 2021).