Geri bildirim süreçlerinde öğrenme analitikleri: Bibliyometrik bir inceleme
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: CANSU AYANOĞLU
Danışman: Sibel Somyürek
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu araştırmanın amacı, geri bildirim süreçlerinde öğrenme analitiklerinin kullanımına odaklanan akademik çalışmaların bibliyometrik analiz yöntemiyle incelenmesidir. Bu doğrultuda, ilgili alandaki eğilimleri, gelişim sürecini ve mevcut araştırma durumunu kapsamlı bir şekilde ortaya koymak hedeflenmiştir. Araştırmanın veri seti, Web of Science (WoS) veri tabanında yürütülen sistematik bir tarama süreciyle oluşturulmuş ve süreç Sistematik Derlemeler ve Meta-Analizler için Tercih Edilen Raporlama Öğeleri (PRISMA/ Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) kılavuzuna uygun şekilde raporlanmıştır. Literatür taramasında, öğrenme analitiklerinin geri bildirim süreçleri bağlamında ele alındığı çalışmaları kapsayacak biçimde uygun anahtar kelimeler ve filtreleme kriterleri belirlenmiştir. Tanımlanan dâhil edilme ve hariç bırakma ölçütleri doğrultusunda yapılan eleme süreci sonunda örneklem, ölçüt örnekleme yöntemiyle yapılandırılmıştır. Bu ölçütler, araştırmanın kapsamını net biçimde belirlemek ve alanyazındaki temsil gücünü artırmak amacıyla açık bir şekilde tanımlanmıştır. Veri toplama ve seçilen yayınların analiz sürecinde çalışmanın güvenilirliğini sağlamak üzere ikinci bir araştırmacı sürece dâhil edilmiştir. Tarama sonucunda elde edilen yayınların %14'ü, ikinci araştırmacı tarafından bağımsız biçimde kodlanarak analiz edilmiştir. Kodlamalar arasındaki tutarlılık Cohen's Kappa katsayısı ile değerlendirilmiş ve .93 olarak hesaplanan bu değer, iki araştırmacı arasında yüksek düzeyde bir görüş birliğine işaret etmiştir. PRISMA akış şeması aracılığıyla, tarama, eleme, uygunluk ve dâhil etme aşamaları görsel olarak da sunulmuş ve çalışmanın şeffaflığı desteklenmiştir. Veri toplama ve analiz süreçlerinin ardından, Ocak 2013 ile Aralık 2023 tarihleri arasında yayımlanmış 425 çalışma bibliyometrik analiz kapsamında incelenmiştir. Bu çalışmalar; yayımlandıkları yıllar, aldıkları atıflar, yayımlandıkları dergiler, yazarlar, kurumlar ve ülkeler/bölgeler açısından değerlendirilmiştir. Ayrıca ülkeler/bölgeler, kurumlar ve yazarlar arasındaki bilimsel işbirliği ağları; ortak atıf analizleri; anahtar kelimelerin zaman içindeki evrimi ve çalışmaların gerçekleştirildiği disiplinler ayrıntılı biçimde analiz edilmiştir. Çalışmanın sonuçlarına göre, yayınların yıllara göre dağılımı incelendiğinde en fazla sayıda yayının (f=65) 2022 yılında, en az sayıda yayının ise (f=4) 2014 yılında yayımlandığı belirlenmiştir. Yıllara göre artan bir yayın trendi göze çarpmaktadır, ancak 2017'den sonra belirli bir noktada durağanlaşmış bir eğilim fark edilmektedir. Araştırmalarda en çok atıf alan yazar 866 atıf ile Dragan Gasevic olmuştur. Yazarlara göre dağılım bulguları incelendiğinde araştırma kapsamında en çok yayın yapan yazarın 26 yayın ile yine Dragan Gasevic olduğu belirlenmiştir. Araştırmalarda en çok atıf alan kurum 650 atıf ile Monash Üniversitesidir. Aynı zamanda yayınların kurumlara göre dağılım bulgularına göre 30 yayın ile Monash Üniversitesi ilk sırada yer almıştır. En çok yayın hazırlayan kurumun (Monash Üniversitesi) bünyesinde en çok yayın hazırlayan yazarın (Gasevic) çalışmalarını yürüttüğü görülmüştür. Yayınların Web of Science veri tabanındaki yayınevi adresleri doğrultusunda belirlenen ülkelere göre dağılımları incelendiğinde, 204 yayın ile 1. sırada ABD'nin yer aldığı görülmüştür. Yayınların dergilere göre dağılımı incelendiğinde Lecture Notes In Computer Science dergisinin bu alanda yayınlanan 24 çalışma ile en çok yayın yapılan dergi olduğu görülmüştür. Ülkelerin ortak yazarlık ağı analizine göre, en fazla yayına sahip ülke olan ABD (101 yayın), 9 farklı kümede yer alan ülkelerle 24 bağlantı kurarak toplam 65 bağlantı gücüne ulaşmıştır. Bu bulgu, ABD'nin bilimsel iş birliklerinde merkezi ve çok yönlü bir rol üstlendiğini göstermektedir. En fazla bağlantı gücüne sahip üniversite 42 bağlantıyla Monash Üniversitesi olmuştur. Yayınlara göre ortak atıf analizi bulguları incelendiğinde, alanyazında öncü isimlerden olan Hattie (2007) "The Power of Feedback" başlıklı çalışmasıyla 341 bağlantı gücü 68 atıfla birinci sırada yer almıştır. Öğrenme analitikleri alanında önemli çalışmaları bulunan Gasevic ve arkadaşlarının 2015 yılında yayınladığı "Let's not forget: Learning analytics are about learning" başlıklı çalışmanın ise, 246 bağlantı gücü ve 45 atıfla ikinci sırada olduğu görülmüştür. En sık tekrar eden anahtar kelimelere bakıldığında, 276 tekrar ile öğrenme analitikleri (learning analytics), 94 tekrar ile geri bildirim (feedback), 55 tekrar ile yüksek öğretim (higher education), 35 tekrar ile performans (performance), 30 tekrar ile model (model) ifadeleri öne çıkmaktadır. Toplam bağlantı gücü açısından en güçlü ifadeler "Learning Analytics, Feedback, Performance, Model, Students" olmuştur. Çalışmaların disiplinlere göre dağılımına bakıldığında, neredeyse yarısının (%49,6) Eğitim ve Eğitim Araştırmaları alanında yapıldığı, diğer alanların ise sırasıyla Bilgisayar Bilimi (%39,1), Mühendislik (%27) ve Sağlık Bilimleri ve Hizmetleri (%8) olduğu belirlenmiştir. En fazla ortak atıf yapılan kaynağın Computers and Education olduğu, en fazla ortak atıf yapılan yazarların ise Siemens (121), Gasevic(113), Pardo (97), Winne (92), Hattie (90) olduğu tespit edilmiştir.