Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Öğrenme Analitikleri

No description
by

Elif Ünsal

on 28 May 2015

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Öğrenme Analitikleri

Öğrenme Analitikleri
Öğrenme Analitikleri
Her toplum daima bir değişim süreci içindedir ve toplumsal yapılar, kurumlar, ilişkiler sürekli olarak değişmektedir (Eskicumalı, 2003).
Bilgi ve iletişim teknolojilerinin gelişmesiyle verilerin saklanması, toplanması ya da bu verilerin kullanılması aşamalarında bazı değişimler meydana gelmiştir.
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte eğitim kurumlarında bir değişim söz konusu olmaktadır. Bununla birlikte yenilikçi kavramlar önem kazanmaya başlamıştır. Öğrenme analitikleri de bu kavramlardan birisidir.
Öğrenme Analitikleri
Öğrenme Analitikleri
Öğrenme Analitikleri
Siemens’ e (2010) göre öğrenme analitikleri, bilgi ve sosyal bağlantıları keşfetmek, öğrenci gelişimi ve performansını tahmin etmek ve öğrenme üzerinde bilgi vermek için öğrenen-üretilen verilerin ve analiz modellerinin akıllı veri kullanımıdır.
Öğrenme Analitikleri ve Bilgi (2011 LAK) ve Öğrenme Analitikleri Araştırma Derneği (SOLAR) uluslararası konferanslarında öğrenme analitikleri: Öğrenmelerin anlaşılması amacıyla ortaya çıktığı ortamlar için öğrenciler ve onların bağlamları hakkında ölçüm yapılması, verilerin toplanması, analiz edilmesi ve veri raporlaması olarak tanımlanmaktadır (LAK & SOLAR’dan aktaran Ferguson, 2012).
Öğrenme Analitikleri
Öğrenme analitikleri kavramı bireysel veri analizinin yapılmasının dışında, çevrim içi ve ya çevrim dışı öğrenme ortamlarını da analiz etme olanağı sağlamaktadır.
Örneğin öğrencinin çevrim içi içerik okumada geçirdiği zaman, öğrenciyi izleme işlevi olan LMS ve CMS platformları ile kolaylıkla belirlenebilmektedir (Elias, 2011).
Öğrenme Analitikleri
Öğrenme Analitikleri
Öğrenme Analitikleri
Öğrenme Analitikleri
Öğrenme analitikleri sadece öğrenciyle ilgili verilerin analiziyle ilgili bir kavram gibi gözükse de tek odak noktası bu değildir (Baran, 2013). Bireysel verilerin analiziyle birlikte ders, program ya da kurum kapsamında veriler toplanmakta ve analiz edilebilmektedir (Baran, 2013).

Brown (2011)’a göre öğrenme analitiklerinin amacı, öğrenenin öğrenme davranışlarını gözlemlemek ve davranışlara uygun müdahaleleri sağlamak için bu davranışları anlamaktır.


Öğrenme Analitikleri verilerin kapsamlı analizi ile öğrenme ortamlarını geliştirilmesine ve öğrenmelerin iyileştirilmesine yardımcı olmaktadır (Baran, 2013).
Değişen şartlara uyum sağlamak, toplumun ilerlemesini sağlamak, bireyleri yetiştirmek ancak eğitim aracılığıyla gerçekleştirildiğinden (Eskicumalı,2003), öğrenme analitikleri kavramı eğitim kurumlarında önemini arttırmaktadır.
Öğrenme Analitikleri
Öğrenme Analitikleri
Brown (2011)’a Göre
Öğrenme Analitikleri Unsurları
Öğrenme Analitikleri Süreci
Örneğin:

Khan Academy platformu öğrencilerine, video izleme, alıştırmalar yapma ya da rozetler kazanma imkânları sunarak etkili çevrimiçi kurslar sağlamaktadır. Bu platform kullanışlı görselleri ile gelişmiş öğrenme analitikleri modülü sağlamakta ve etkili öğrenmeler gerçekleştirmektedir (Ruipérez-Valiente, Muñoz-Merino , Leony ve Kloos, 2015).
Columbia üniversitesi, Eğitimde Büyük Veriler başlığı altında eğitimde veri madenciliğinin ve öğrenme analitiklerinin veriler üzerinde ne zaman ve nasıl kullanıldığını ders olarak vermektedir (Coursera, 2015).
Veri Toplama: Tek bir kaynaktan ya da çeşitli kaynaklardan veriler toplanabilir. Bu veriler yapılandırılmamış veriler, çok büyük miktarda veriler de olabilmektedir.
Analiz: Yapılandırılmamış veriler analiz edilmekte ve sonuçlar tablolar, grafikler vb. yöntemler kullanarak rapor edilmektedir.
Brown (2011)’a Göre
Öğrenme Analitikleri Unsurları
Brown (2011)’a Göre
Öğrenme Analitikleri Unsurları
Veri Toplama
Analiz
Öğrenci Öğrenmeleri
Hedef Kitle
Müdahaleler

Öğrenci Öğrenmeleri: Öğrenciler zamanını nerede geçiriyor, hangi içeriklere erişiyor, onların söylem niteliği nedir ve ne kadar ilerlediği vb. durumlar hakkında sorular cevaplandırılmaktadır.
Müdahaleler: Öğrenme analitiklerinin uygulanmasının nedeni bireysel, bölüm ya da kurumsal düzeyde uygun müdahaleler sağlamaktır. Öğrenciler analiz edilmekte ve öğrencilerin ilerlemesini gözlemek mümkün olmaktadır (Brown, 2011).
Hedef Kitle: Öğrenme analitiklerinde kullanılan veri ve analiz çeşitleri hedef kitleye bağlıdır.
Baker’e göre analitik öğrenme süreçleri:
Ham veri, kendi başına anlamlı olmayan sembollerden, karakterlerden ve diğer girdilerden oluşmaktadır.
Bu veriler birbiriyle ilişkili olduğunda enformasyon haline gelir. Enformasyon kim, ne, ne zaman, nerede sorularını cevaplandırır.
Enformasyon analiz ve sentez yoluyla, neden ve nasıl sorularını cevaplandıran bilgi haline gelir
Bilginin uygulanmasıyla da bilgi, uzmanlık kavramına dönüşür (Elias, 2011).
Öğrenme Analitikleri Süreci
Öğrenme analitikleri tekrarlı bir döngü olmakla birlikte genellikle üç önemli adımda yürütülür. Bunlar veri toplama ve ön işleme, analitik ve eylem, bilgi verme-işleme kavramlarıdır ( Chatti, Schroeder, Dyckhoff ve Thüs, 2012).
Öğrenme Analitikleri Süreci
Öğrenme Analitikleri Süreçleri ( Chatti, Schroeder, Dyckhoff ve Thüs, 2012)
Öğrenme Analitikleri Süreci
Öğrenme Analitikleri Süreci
• Analitik ve Eylem: Tüm analitik sürecin temel amacı eylemlerin alınmasıdır. Bu eylemler ise şunlardır: izleme, analiz, tahmin, müdahale, değerlendirme, adaptasyon, kişiselleştirme( Chatti, Schroeder, Dyckhoff ve Thüs, 2012).
• Bilgi Verme-İşleme: Analitik sürecin sürekli iyileştirilmesi için kullanılmaktadır. İyileştirme için gerekli olan yeni özelliklerin, yeni göstergelerin ve ölçümlerin belirlendiği, analiz değişkenlerini değiştirildiği veya yeni analitik yöntemlerin seçildiği adımdır( Chatti, Schroeder, Dyckhoff ve Thüs, 2012).
• Veri Toplama ve Ön İşleme: Öğrenme analitikleri sürecinin temelini eğitim verileri oluşturmaktadır. Bu süreçteki ilk adım, çeşitli eğitim ortamlarında ve sistemlerden veri toplamaktır ( Chatti, Schroeder, Dyckhoff ve Thüs, 2012). Bu aşamada açıklayıcı veri özetleme, veri temizleme, veri entegrasyonu ve dönüşümü, veri indirgeme, veri ayrıklaştırılması ve konsept hiyerarşisi işlemleri kullanılabilmektedir( Han ve Kamber, 2006).
Öğrenme Analitikleri Süreci
Şekildeki Clow ve Doug (2012)'un öğrenme analitikleri döngüsü öğrenenler ile başlamaktadır. Örneğin bu öğrenenler bir derste okuyan veya çevrim içi derse katılan öğrenciler, bir araştırma konferansı katılımcıları, açık eğitim kaynaklarını gezen geçiçi öğrenenler olabilirler.
Öğrenme Analitikleri Süreci
Öğrenme Analitikleri Süreci
Öğrenme Analitikleri Süreci
Öğrenme Analitikleri
İçin Bir Referans Modeli
Sonraki diger adım ise öğrenenler hakkında veri toplanmasıdır. Örneğin VLE/LMS oluşturduğu giriş ve tıklama akış verileri, foruma kayıtlar, değerlendirme sonuçları. Verilerin toplanması otomatik olabildiği gibi uzun ekip çalışması gerektirebilir.
Üçüncü adım çoğu öğrenme analitikleri projelerinin kalbidir. Bu aşamada analitikler ve metriklerle veriler işlenir, bu işlemler öğrenme süreciyle ilgili bilgi sağlar. Bunlar görselleştirme, gösterge panoları, riskli öğrenci listeleri, önceki verilerle ölçümlerin karşılaştırılması vb. işlemlerdir. Bu işlemlerden bazıları otomatik olarak oluşturulabilir, bazıları ise büyük çabalar gerektirebilir.
Dördüncü adım ise öğrenenler üzerinde etkiye sahip olan müdehale işlemidir. Örneğin burada okulu bırakma riski yüksek olan bir öğrenciyle görüşmeler yapılabilir. Öğrenme analitikleri mutlaka tüm dört adımı içermek zorunda değildir.
Örneğin: Öğrenci hakkında rapor oluşturan bir proje olabilir fakat gelişmiş bir öğrenme deneyimi için herhangi bir makanizma olmadan hala bir öğrenme analitik projesi olacaktır fakat çok etkili değildir (Clow ve Doug, 2012).
Chatti, Dyckhoff, Schroeder ve Thüs (2012) çalışmalarında öğrenme analitikleri için bir referans modeli tanımlamışlardır. Bu modelde öğrenme analitiklerinin çeşitli zorluklarını ve araştırma fırsatlarını belirlemişlerdir.
Öğrenme analitikleri için tanımlanmış referans modelinde dört boyut vardır. Bunlar:
• Ne? Sistemi analiz etmek ve yönetmek için ne tür veri kullanır?
• Kim? Analiz ile hedeflenen kimdir?
• Neden? Sistem analizinde neden veriler toplanır?
• Nasıl? Sistemde toplanan verilerin analizi nasıl gerçekleşir?

Öğrenme Analitikleri
İçin Bir Referans Modeli
Öğrenme Analitikleri
İçin Bir Referans Modeli
Öğrenme Analitikleri
İçin Bir Referans Modeli
Öğrenme Analitikleri
İçin Bir Referans Modeli
• Veri ve Ortamlar: Veri temelli bir yaklaşım olan öğrenme analitiklerinde eğitim verilerinin nereden geldiği ilgi çekici bir soru olmuştur. Öğrenme analitikleri eğitim verilerinde çeşitli kaynaklar kullanır. Bu kaynaklar iki büyük kategoriye ayrılır.
Bunlar: Merkezileştirilmiş eğitim sistemleri ve dağıtık öğrenme ortamlarıdır. Merkezileştirilmiş eğitim sistemlerini, öğrenme yönetim sistemleri (LMS) ve dağıtık öğrenme ortamlarını, kişisel öğrenme ortamları (PLE) temsil etmektedir.
• Paydaşlar: Öğrenme analitiklerinde Öğrenenler, Öğreticiler, Danışmanlar, Öğretmenler, Kurumlar, Araştırmacılar, Sistem tasarımcıları paydaş olabilirler. Örneğin paydaşlar öğrenciler ise, öğrencilerin başarısını arttırılması, öğrencilere kişisel öğrenme ortamları hazırlanması vb. durumlar için öğrenme analitikleri kullanılabilir.
• Hedefler: Burada amaç tüm öğrenme ortamlarından toplanan verilerin derlenerek bir profilleme yapılmasıdır.
• Metot: Öğrenme analitikleri eğitim veri setlerindeki gizli ilginç kalıpları algılamak için farklı teknikleri kullanmaktadır. Bu teknikler, istatistik ve son yıllarda dikkatleri çeken eğitimde veri madenciliği, sosyal ağ analizi ve bilgi görselleştirme kavramlarıdır.
Öğrenme Analitikleri
İçin Bir Referans Modeli
Öğrenme Analitikleri Çerçevesi
Öğrenme Analitikleri Çerçevesi
Öğrenme Analitikleri Çerçevesi
Öğrenme Analitikleri
Resimde Greller ve Drachsler (2012) tarafından önerilen model altı kritik boyutu dikkate alır.
Boyutların herbiri için bu boyuta giren örnekler bulunmaktadır. Örneğin, paydaşlar boyutu öğrenciler ve öğretmenler gibi değerlere sahip olabilir.
Öğrenme analitiğinin tasarımında bu altı kritik boyut içerisinde mevcut en az bir örneğin olması gerekmektedir.paydaşlar öğretmenler kurumlar öğrenciler olabilir.burada diğer paydaşlarında ise paydaşların illa örgün eğitimde olması gerekmez,örgün yaygın ve örgün olmayan ortamlarda olabilir.
Hedefler ise öğrenme analitikleri için ana fırsatları açıklar vefarklı paydaşlar için eğitim verilerin dışında şimdiye kadar gizli bilgileri bağlamsallaştırmasını hazırlar. Buradaki yansıma kritik öz-değerlendirme anlamına gelmektedir.Örneğin makine öğrenme teknikleri kullanılarak öğrenciler profillenebilir.
Kapsamı oldukça geniş olan öğrenme analitiklerinin çeşitli alanlarla güçlü ilişkileri bulunmaktadır.
Bunlar:
iş zekâsı,
web analitiği,
eğitimde veri madenciliği(Ferguson,2012),
sosyal ağ analizi ( Siemens ve Baker, 2010),
eylem araştırması,
akademik analitik,
bilgi görselleştirme( Chatti, Schroeder, Dyckhoff ve Thüs, 2012) kavramlarıdır.
Öğrenme Analitikleri ile ilgili Kavramlar
Akademik Analitik:
Öğrenme analitikleriyle ilgili olan akademik analitikleri, işletme analitiklerinin akademik ortamlarda kullanılmasıyla (Baran, 2013) ve iş analitiğine benzer olarak organizasyonel etkinliğinin arttırılması ile ilgilidir (Siemens ve diğerleri, 2011).
Akademik analitik öğrenci, akademisyen ve kurumsal verilerin kullanılarak, iş akışları, kaynak tahsisi ve örgütsel süreçlerin iyileştirilmesi olarak da tanımlanmaktadır (Siemens ve diğerleri, 2011).
Öğrenme Analitikleri ile ilgili Kavramlar
Öğrenme Analitikleri ile ilgili Kavramlar
Öğrenme Analitikleri ve Akademik Analitikler (Siemens ve diğerleri, 2011)
Eğitimde Veri Madenciliği:
Veri madenciliği, diğer bir adla veritabanında bilgi keşfi (Kaya ve Köymen, 2008), büyük miktarlardaki veriler içerisinden geleceğin tahmin edilmesine yardımcı olacak anlamlı ve yararlı bağlantı ve kuralların bilgisayar programlarının aracılığıyla aranması ve analizidir (Savaş, Topaloğlu ve Yılmaz, 2012).
Öğrenme analitikleri ise eğitimde veri madenciliğine nazaran daha yüksek seviyeli olan, öğretmenlerin ya da okulların etkinliği, eğitim metot ve teknolojilerinin ortaya çıkardığı büyük çaplı sorunlar gibi konulara odaklanmaktadır.
Eğitimde veri madenciliği daha mikro, öğrenme analitikleri daha makro bir ölçeğe odaklansa bile, iki alan arasındaki ayrımın kesin olarak yapılması güçtür. Bu iki kavram arasındaki ayrımın yapılması zor olduğundan iki alanın beraber incelenmesi mümkün olmaktadır (Güzey, 2013).
Öğrenme Analitikleri ile ilgili Kavramlar
Öğrenme Analitikleri ile ilgili Kavramlar
Öğrenme Analitikleri ile ilgili Kavramlar
Öğrenme Analitikleri ile ilgili Kavramlar
Öğrenme Analitikleri ile ilgili Kavramlar
Her iki kavramda da büyük ölçekli eğitim verilerinin araştırılması ve bu verilerin analiz kalitesinin iyileştirilmesi amaçlanmaktadır ( Siemens ve Baker, 2010).
Veri madenciliği genel anlamda tahmin edici model ve tanımlayıcı model olarak iki modele ayrılabilir (Sevindik, Kayışlı ve Ünlükahraman, 2012).


Tahmin edici model: Bu modelde sonuçları bilinen verilerden hareket edilerek bir model geliştirilmesi ve geliştirilen bu modelden yararlanılarak sonuçları bilinmeyen veri kümeleri için sonuç değerlerinin tahmin edilmesi amaçlanmaktadır (Sevindik, Kayışlı ve Ünlükahraman, 2012).
Tanımlayıcı model: Tanımlayıcı modellerde karar vermeye rehberlik etmede kullanılabilecek mevcut verilerin örüntülerinin tanımlanması sağlanmaktadır (Sevindik, Kayışlı ve Ünlükahraman, 2012).
Öğrenme Analitiklerinde ve Eğitsel Veri Madenciliği Karşılaştırması (Siemens ve Baker, 2010)
Öğrenme Analitikleri ile ilgili Kavramlar
Öğrenme Analitikleri ile ilgili Kavramlar
Öğrenme Analitikleri ile ilgili Kavramlar
Neden Öğrenme Analitikleri?
Sosyal Ağ Analizi:
Birbirleri ile etkileşim içerisinde olan insanların sosyal ağ yapısı içerisinde gerçekleştirdikleri her türlü etkileşimin detaylı olarak incelenmesi ve analiz edilmesi sonucunda söz konusu yapıyla ve içerdiği düğümlerle ilgili bilgiler elde edilebilmektedir (Karcı ve Boy, 2011).
Bilgi görselleştirmede amaç bilgiyi görünür ve kullanılabilir hale getirerek, enformasyonun anlamlandırılmasını sağlamaktır (Akkoyunlu ve Nuhoğlu Kibar, 2015).Bilgi görselleştirme ile ilgili yeni gelişmeler öğrencilerin dijital ve kritik yetkinliklerini geliştirmek için yeni fırsatlar sağlamaktadır (Sorapure ve Barbara, 2010).
Öğrenme Analitikle ilgili Çalışmalar
Öğrenme Analitikle ilgili Çalışmalar
Öğrenme Analitikle ilgili Çalışmalar
Fernández-Gallegoa, Lamaa, Vidala ve Mucientes (2013)’in yaptıkları çalışmada öğrenme akışlarını keşfetmekte üç boyutlu eğitsel sanal dünyalar ve süreç madenciliği teknikleri aracılığıyla uygunluğunun denetimi için öğrenme analitikleri çerçevesi hazırlamışlardır.
Eğitsel video oyunları gibi yeni teknolojilerin kullanımına teşvik etmek için Serrano-Laguna, Torrente, Moreno-Ger ve Fernández-Manjón(2014) çalışma yapmışlardır. Bu çalışmada öğrencilerin oyun ile etkileşimlerinin nasıl olduğunu incelemişler ve değerlendirme amacıyla öğrenme analitiklerinin nasıl uygulanacağını tartışmışlardır.
Sonucunda eğitsel oyunlara genellikle uygulanabilecek oyun tabanlı öğrenme için öğrenme analitikleri modeli oluşturmuşlardır.
Lonn, Aguilar ve Teasley (2015)’in yapmış oldukları çalışmada öğrencilerin akademik motivasyon değişimlerini incelemişler, öğrenme analitileri temelli akademik danışmanlarca müdehalelerde bulunulmuşlar ve öğrencilerle yüz yüze görüşmeler yapmışlardır.
Takım çalışması değerlendirmesi geliştirmede Fidalgo-Blanco, Sein-Echaluce, García-Peñalvo ve Conde (2015) öğrenme analitiklerini kullanmışlardır.
Sonuçlar
Literatürde öğrenme analitikleri ile ilgili kaynaklar ve çalışmalar mevcut olsa da Simon (2012) yaptığı çalışmada analitik açığı kapatmak için kurumların öğrenme analitiklerinin tasarımı ve değerlendirilmesi amacıyla personel ve araştırmacılar yetiştirilmesi gerektiğini vurgulamaktadır.
Sonuçlar
Baran ( 2013) ise öğrenme analitikleri konusunun henüz gelişen ve tanımlanmaya çalışılan bir alan olduğunu ve araştırmacılara pek çok araştırma alanları sunduğunu ve öğrenme analitiklerinin eğitim ortamlarında daha etkili bir şekilde kullanılabilmesi için uygulama ve araştırma çalışmalarının birlikte yürütülmesi gerektiğini belirtmektedir.
Kaynakça
Toplanan verilerle öğrencilerin davranışlarının daha iyi tanınmasını, bireyde daha verimli öğrenmeler gerçekleşmesini sağlamaktadır. Varsa eksiklikler belirlenip önceden önlemler de alınabilmektedir.
Verilerin kapsamlı analizi ile öğrenme ortamlarını geliştirilmesine ve öğrenmelerin iyileştirilmesine yardımcı olmaktadır (Baran, 2013).
Full transcript