Öğretimsel videolar için öğretme analitiği temelli pedagojik rehberlik sisteminin geliştirilmesi, uygulanması ve değerlendirilmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ARİF DAŞ
Danışman: Engin Kurşun
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Amaç: Araştırmada öğretimsel videoları etkileşimli hale getiren ve kullanıcı deneyimi temelli analitiklerini yaparak eğitmenlere öğretimsel geri bildirimler sunan Öğretimsel Videolar İçin Öğretme Analitiği Temelli Pedagojik Rehberlik Sistemi'nin tasarım, geliştirme ve uygulama süreçleri için uygun gereksinimlerin belirlenip sistem testlerinin yapılarak doğruluk seviyesinin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Yöntem: Çalışmada tasarım temelli araştırma deseninin gelişimsel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Veri kaynakları; öğretimsel videoları öğretim sürecinde kullanan öğretim elemanları, sistem geri bildirimleri, alan uzmanları ve alanyazın dokümanlarından oluşmaktadır. Veri toplama sürecinde eğitmenlerin sisteme videolarını yüklemeleri ve etkileşimli hale getirmeleri, sonrasında öğrencilerin videoları izlemeleri sağlanmıştır. Öğrencilerin gezinim davranışları ve duygu durumu simgeleri(emojiler) sisteme kaydedilmiştir. Sonrasında veriler kümelenerek gezinme davranışları her bir video için ortaya çıkarılmıştır. Davranışlar makine öğrenmesi ile anlamlandırılmış ve eğitmenlere hem davranışların sebepleri hem de bu davranışlara yönelik video içerikleri hakkında öğretimsel dönütler sunulmuştur. Bulgular: Araştırmada, öğretimsel videolar için geliştirilen öğretme analitiği temelli öğretimsel geri dönüt sistemi tasarlanmış, geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Sistem, öğrencilerin video içi gezinme hareketlerini (duraklatma, ileri/geri sarma) ve bunların sebeplerini analiz ederek eğitmenlere gösterge panelleri üzerinden sunmaktadır. Ayrıca emojilerle duygu bildirimi, etkileşimli soru ekleme ve yapay zekâ destekli transkript/özetleme gibi özellikler sisteme entegre edilmiştir. Öğrenci verileri makine öğrenmesiyle işlenmiş, üç aşamalı geliştirme süreci sonunda tahmin doğruluğu %55,56'dan %81,48'e yükselmiştir. Bu bulgular, sistemin hem teknik olarak başarılı hem de eğitmenler açısından işlevsel bir öğrenme analitiği aracı sunduğunu göstermektedir. Sonuçlar: Bu çalışmada geliştirilen sistem, öğrencilerin videoları izlerken yaptıkları duraklatma, ileri ve geri sarma gibi hareketleri analiz ederek eğitmenlere anlamlı geri bildirimler sunmuştur. Sistem, öğrencilerin bu hareketleri neden yaptığını tahmin edebilmek için makine öğrenmesi kullanmış ve %81,48 doğruluk oranına ulaşmıştır. Tahminler sonucunda davranışların sebepleri belirlenmiş ve bu davranışlara yönelik video kalitesini artırmak amacıyla eğitmenlere öğretim tasarımı temelli geri bildirimler sunulmuştur. Eğitmenlerin, sistemin sunduğu grafikler ve yorumlarla videolarına yönelik iyileştirme alanlarını görmeleri sağlanmıştır. Ayrıca öğrencilerin videolara eklediği emojiler ve yorumlar sayesinde hangi bölümlerin ilgi çekici ya da anlaşılması zor olduğu kolayca görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Öğretme Analitikleri, Video Dersler, Öğrenme Analitikleri, Veri Anlamlandırma.