Bilgisayar ve öğretim teknolojileri eğitimi lisansüstü öğrencileri için danışman seçimine yönelik öneri sisteminin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR VE ÖĞRETİM TEKNOLOJİLERİ EĞİTİMİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AKBAR RASIRAHIMI
Danışman: Sibel Somyürek
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu araştırmanın amacı, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi alanında lisansüstü öğrenciler için tez danışmanı seçim sürecini destekleyen veri temelli bir öneri sisteminin geliştirilmesi ve değerlendirilmesidir. Tasarım tabanlı araştırma yöntemiyle gerçekleştirilen çalışmanın ilk aşamasında, danışman seçimine etki eden faktörleri belirlemek amacıyla 1997–2025 yılları arasındaki ulusal ve uluslararası çalışmalar sistematik literatür taraması yöntemiyle incelenmiştir. Literatür taraması sonucunda, danışman seçimini etkileyen 36 faktör olduğu belirlenmiş bu faktörler, akademik uzmanlık ve tez konusunun uyumu, erişilebilirlik ve iletişim, destek ve mentörlük, rehberlik ve yönlendirme, statü ve saygınlık, geri bildirim ile akademik süreci izleme ve yönetme rehberlik temaları altında sınıflandırılmıştır. İkinci aşamada, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi alanındaki lisansüstü öğrencileri için tez danışmanı seçimi ve danışmanla uyumlu çalışmak için önemli ve öncelikli faktörleri belirlemek için paydaş görüşlerine başvurulmuştur. Bu amaçla bir anket geliştirilmiş, katılımcılardan literatür taraması sonucunda belirlenen faktörleri puanlamaları ve eklemek istedikleri yeni faktörleri belirtmeleri istenmiştir. Nicel analiz sonuçlarına göre faktörlerin büyük bölümü yüksek önem düzeyinde değerlendirilmiş; özellikle danışmanın erişilebilirliği, zamanında geri bildirim sağlaması, öğrenciye karşı saygılı ve destekleyici tutumu, akademik rehberlik sağlaması ve uzmanlık alanı uyumu öne çıkan kriterler olmuştur. Öğrencilerin en yüksek puan verdiği 10 faktör, öneri sisteminde danışmanlık ve rehberlik boyutundaki öznitelikleri oluşturmuştur. Akademisyenlerin araştırma konularındaki uzmanlıkları teknik/mesleki becerilerinin bir yansıması olarak kabul edilmekte olup öğrenci–danışman araştırma alanı uyumu, akademik hedeflere ulaşmada kritik rol oynamaktadır. Bu nedenle bu çalışmada BÖTE alanındaki temel araştırma konularını belirlemek amacıyla bibliyometrik analiz ve konu modelleme çalışma sonuçlarından yararlanılarak bir tema listesi oluşturulmuştur. Bunu takiben bu temaların alanı ne ölçüde temsil ettiğini değerlendirmek için alan uzmanlarının görüşüne başvurarak temalara ve temalara ilişkin kodlara nihai şekli verilmiştir. Sistemde yer alacak tez danışmanı seçimi ve danışmanla uyumlu çalışmak için belirlenen faktörler ve araştırma konularının netleşmesinin ardından, AdvisorFlow adı verilen web tabanlı öneri sistemi geliştirilmiştir. Bu sistemde danışman profilinin akademik araştırma boyutu, danışmanların PDF formatındaki özgeçmişlerinden araştırma alanlarını otomatik çıkarabilen yapay zeka destekli bir içerik analizi modülü ile oluşturulmuştur. Danışman profilinin danışmanlık ve rehberlik boyutu ise geçmiş öğrencilerin değerlendirmeleriyle belirlenmiştir. Öğrenci profillerinin danışmanlık ve rehberlik tercihleri, ilk 10 faktöre yönelik önem düzeyine göre yaptıkları puanlamayla; akademik araştırma boyutu ise tezde çalışmak istedikleri araştırma konusu veya konularına dayalı olarak oluşmaktadır. Sistem, bu iki boyutu çok kriterli bir eşleştirme yaklaşımıyla bir araya getirerek en uygun danışman–öğrenci eşleşmesini önermektedir. Geliştirilen öneri sisteminin değerlendirilmesinde, öncelikle öğrencilerin kendi danışmanlarına ilişkin danışmanlık ve rehberlik boyutu ile akademik araştırma boyutundaki uyum değerlendirmelerinin, algoritmalar tarafından hesaplanan uyum skorlarıyla ne ölçüde örtüştüğü incelenmiştir. Ardından öğrenciye sunulan beş danışman önerisinin öğrenciler tarafından ne ölçüde uygun bulunduğu analiz edilmiştir. Son olarak, öğrencilerin geliştirilen öneri sisteminin kullanılabilirliğine ilişkin görüşleri değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, öğrencilerin danışmanlarına yönelik değerlendirmeleri ile algoritmik uyum skorları arasında anlamlı ve tutarlı bir ilişki bulunduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca sonuçlar, sunulan danışman önerilerinin öğrencilerin büyük çoğunluğu tarafından uygun olarak değerlendirildiğini ve sistemin yüksek isabet ve kesinlik değerlerine sahip olduğunu göstermektedir. Bunlara ek olarak öğrenciler, AdvisorFlow sisteminin kullanımının kolay ve anlaşılır olduğunu, danışman seçim sürecinde yol gösterici bir rol üstlendiğini ifade etmişlerdir. Bu bulgular, geliştirilen veri temelli öneri sisteminin danışman–öğrenci eşleşme sürecini desteklemede işlevsel, geçerli ve uygulanabilir bir karar destek aracı olduğunu göstermektedir.