Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi

Muhittin ŞAHİN, (Ege Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü, İzmir, Türkiye)
Halil YURDUGÜL (Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü, Ankara, Türkiye)
Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi
11 5
Yıl: 2022 Cilt: 0 Sayı: 54 Sayfa Aralığı: 248 - 271 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.9779/pauefd.792252 İndeks Tarihi: 29-07-2022

Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi

Öz:
Öğrenenlere öğrenme süreçlerini etkili ve verimli hale getirebilmek amacıyla geçmişten günümüze birçok teknoloji destekli öğrenme ortamı sunulmaktadır. Bu öğrenme ortamlarından son zamanlarda yükseköğretimde sıklıkla kullanılanlardan bir tanesi de Öğrenme Yönetim Sistemleridir (ÖYS). Ancak bu öğrenme ortamlarından öğrenenlerin etkili bir şekilde yararlanabilmesi için bazı özelliklere sahip olması gerekmektedir. Bu özelliklerden bir tanesi de öğrenen kontrolüdür. Araştırma kapsamında öğrenenlerin ÖYS etkileşimlerinin öğrenen kontrolünün yüksek ya da düşük olmasına göre farklılık gösterip göstermediği incelenmiştir. Bunu inceleyebilmek amacıyla 14 haftalık bir öğrenme yaşantısı geçiren öğrenenlerin etkileşim verileri irdelenmiştir. Etkileşim verileri hem genel etkileşimleri hem de temalar bağlamında incelenmiştir. Öğrenenlerin çevrimiçi öğrenme ortamlarındaki etkileşimleri; a) öğrenen-içerik, b) öğrenen-değerlendirme ve c) öğrenen-öğrenen (öğrenen-tartışma) alt temaları bağlamında irdelenmiştir. Bu amaçla standartlaştırılmış artıklar analizi işe koşulmuştur. Bu analiz ile 2x2’den daha geniş olumsallık tabloları incelenebilmektedir. Bir diğer deyiş ile ki-kare analizinin post-hoc analizleri olduğu ifade edilebilir. Elde edilen bulgulara göre öğrenenlerin sistem ile genel etkileşimlerinin öğrenen kontrolüne göre birçok haftada farklılık gösterdiği bulgusuna ulaşılmıştır. İçerik, öğrenen ve tartışma temalarına bakıldığında ise öğrenen kontrolü yüksek olan öğrenenlerin haftalık bazda daha fazla etkileşime girme eğiliminde oldukları ancak bunun genel olarak istatisiksel anlamda farklı olmadığı da bir diğer bulgudur. Araştırmada elde edilen bulgular çevrimiçi öğrenme ortamlarının nasıl daha etkili ve verimli bir hale getirilebileceği bağlamında tartışılmıştır.
Anahtar Kelime: standartlaştırılmış artıklar Çevrimiçi öğrenme ortamları etkileşim verileri öğrenen kontrolü

Examination of Online Learners' Interactions in the E-learning Environment Based on Level of Learner Control

Öz:
Instructional technologies provide significant opportunities to researchers to facilitate learners' learning and to design more effective learning environments and experiences. In this context, nowadays it is seen that LMS is being used especially in higher education institutions intensively. However, learners must have some individual characteristics in order to benefit from these learning environments effectively. One of these learner’s characteristics is learner control. Within the scope of this research, it was examined whether the LMS interactions of the learners differ according to the high or low learner control level. In order to investigate this, the interaction data of the learners who had a 14-week learning experience were examined. Interaction data were analyzed based on both general interactions and interaction themes. Interactions of learners in online learning environments were investigated such as a) learner-content, b) learner-assessment and c) learner-learner (learner-discussion) sub-themes. For this purpose, standardized residual analysis was conducted. Contingency tables larger than 2x2 can be examined via standardized residual analysis. In other words, it can be stated that this analysis is a post-hoc analysis of chi-square analysis. According to the findings, it was found that the overall interactions of the learners with the system differ in many weeks based on learner control level. Content, learner, and discussion themes are examined, it is another finding that learners who have high-level learner control tend to interact more weekly, but this is not statistically different in general. The findings were discussed how online learning environments can be made more effective and efficient.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Alsancak Sırakaya, D., & Yurdugül, H. (2016). Öğretmen Adaylarının Çevrimiçi Öğrenme Hazır Bulunuşluluk Düzeylerinin İncelenmesi: Ahi Evran Üniversitesi Örneği [Investigation of Online Learning Readiness Level of Teacher Candidates: The Sample of Ahi Evran University]. Journal of Kirsehir Education Faculty, 17(1).
  • Arnold, K. E., & Pistilli, M. D. (2012). Course signals at Purdue: Using learning analytics to increase student success. In Proceedings of the 2nd international conference on learning analytics and knowledge, 267-270.
  • Bewick, V., Cheek, L., & Ball, J. (2003). Statistics review 8: Qualitative data–tests of association. Critical Care, 8(1), 46.
  • Bloom, B. S. (1976). Human characteristics and school learning. McGraw-Hill.
  • Brown, M., Dehoney, J., & Millichap, N. (2015). The next generation digital learning environment. A Report on Research. ELI Paper. Louisville, CO: Educause April.
  • Campanizzi, J. A. (1978). Effects of locus of control and provision of overviews in a computer-assisted instruction sequence. AEDS Journal, 12(1), 21-30.
  • Chang, M. M., & Ho, C. M. (2009). Effects of locus of control and learner-control on web- based language learning. Computer Assisted Language Learning, 22(3), 189-206.
  • Cornell Statistical Consulting Unit. (2018). Adjusted standardized residuals for interpreting contingency tables (Report No. 95). [Available online at: https://cscu.cornell.edu/wp- content/uploads/95_conttableresid.pdf], Retrieved on June 28, 2021
  • Çakır, Ö., & Horzum, M. B. (2015). Öğretmen adaylarının çevrimiçi öğrenmeye hazır bulunuşluk düzeylerinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi [The examination of the readiness levels of teacher candidates for online learning in terms of various variables]. Eğitimde Kuram ve Uygulama, 11(1), 1-15.
  • Doe, R., Castillo, M. S., & Musyoka, M. M. (2017). Assessing Online Readiness of Students. Online Journal of Distance Learning Administration, 20(1), n1.
  • El-Tigi, M., & Branch, R. M. (1997). Designing for interaction, learner control, and feedback during web-based learning. Educational Technology, 37(3), 23-29.
  • Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. Sage
  • Firat, M., & Bozkurt, A. (2020). Variables affecting online learning readiness in an open and distance learning university. Educational Media International, 57(2), 112-127.
  • Garcia-Perez, M. A., & Nunez-Anton, V. (2003). Cellwise residual analysis in two-way contingency tables. Educational and Psychological Measurement, 63(5), 825-839.
  • Gray, S. H. (1987). The effect of sequence control on computer assisted learning. Journal of Computer-Based Instruction, 14(2), 54–56.
  • Holmes, B., & Gardner, J. (2006). E-learning: Concepts and practice. Sage.
  • Horzum, M. B., Demir Kaymak, Z., & Güngören, Ö. C. (2015). Structural equation modeling towards online learning readiness. Academic motivations, and perceived learning. Educational Sciences: Theory & Practice, 15(3), 759-770
  • Howell, D. C. (2012). Statistical methods for psychology. Cengage Learning.
  • Hung, M. L., Chou, C., Chen, C. H., & Own, Z. Y. (2010). Learner readiness for online learning: Scale development and student perceptions. Computers & Education, 55(3), 1080-1090.
  • Joosten, T., & Cusatis, R. (2020). Online learning readiness. American Journal of Distance Education, 34(3), 180-193.
  • Keskin, S., Şahin, M., & Yurdugül, H. (2019). Online learners’ navigational patterns based on data mining in terms of learning achievement. In Sampson D., Spector J., Ifenthaler D., Isaías P., Sergis S. (Eds) Learning technologies for transforming large-scale teaching, learning, and assessment (pp. 105-121). Springer, Cham.
  • Kiu, C. C. (2018). Supervised educational data mining to discover students’ learning process to improve students’ performance. In Tang S., Cheah S. (Eds) Redesigning learning for greater social impact (pp. 249-258). Springer, Singapore.
  • Knowles, M. S. (1975). Self-directed learning: A guide for learners and teachers. New York: Association Press.
  • Liu, J. C. (2019). Evaluating online learning orientation design with a readiness scale. Online Learning, 23(4), 42-61.
  • Means, B., Toyama, Y., Murphy, R., Bakia, M., & Jones, K. (2009). Evaluation of evidence- based practices in online learning: A meta-analysis and review of online learning https://repository.alt.ac.uk/629/1/US_DepEdu_Final_report_2009.pdf
  • Merrill, M. D. (1975). Learner control: Beyond aptitude-treatment interactions. AV Communication Review, 23(2), 217-226.
  • Merrill, M. D., & Twitchell, D. (1994). Instructional design theory. Educational Technology.
  • Moore, M. G. (1989). Editorial: Three types of interaction. American Journal of Distance Education, 3(2), 1-7.
  • Ratnapala, I. P., Ragel, R. G., & Deegalla, S. (2014). Students behavioural analysis in an online learning environment using data mining. In 7th International Conference on Information and Automation for Sustainability, 1-7. IEEE.
  • Scheiter, K., & Gerjets, P. (2007). Learner control in hypermedia environments. Educational Psychology Review, 19(3), 285-307.
  • Shyu, H. (1992). Effects of learner control and learner characteristics on learning a procedural task. Unpublished doctoral dissertation, University of Connecticut, ABD.
  • Shyu, H. Y., & Brown, S. W. (1992). Learner control versus program control in interactive videodisc instruction: What are the effects in procedural learning. International Journal of Instructional Media, 19(2), 85-95.
  • Smith, P. J. (2005). Learning preferences and readiness for online learning. Educational Psychology, 25(1), 3-12.
  • Şahin, M., & Yurdugül, H. (2019). An intervention engine design and development based on learning analytics: the intelligent intervention system (In2S). Smart Learning Environments, 6(1), 1-18.
  • Şahin, M., Keskin, S., & Yurdugül, H. (2018). Online learners’ readiness and learning interactions: A sequential analysis. Cognition and Exploratory Learning in Learning the Digital Age (CELDA 2018), 38.
  • Şahin, M., Keskin, S., Özgür, A., & Yurdugül, H. (2017). E-öğrenme ortamlarında öğrenen özelliklerine dayalı etkileşim profillerinin belirlenmesi. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 7(2), 172-192.
  • Taipjutorus, W., Hansen, S., & Brown, M. (2012). Investigating a relationship between learner control and self-efficacy in an online learning environment. Journal of Open, Flexible, and Distance Learning, 16(1), 56-69.
  • Tennyson, R. D., & Buttrey, T. (1980). Advisement and management strategies as design variables in computer-assisted instruction. Educational Communication and Technology Journal-ECTJ, 28(3), 169.
  • Tian, F., Wang, S., Zheng, C., & Zheng, Q. (2008). Research on e-learner personality grouping based on fuzzy clustering analysis. In 2008 12th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design, pp. 1035-1040. IEEE.
  • Waltz, C. F., Strickland, O. L., & Lenz, E. R. (2010). Measurement in nursing and health research. Springer publishing company.
  • Wang, L. C. C., & Beasley, W. (2002). Effects of learner control and hypermedia preference on cyber-students performance in a Web-based learning environment. Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 11(1), 71-91.
  • Warner, D., Christie, G., & Choy, S. (1998). Readiness of VET clients for flexible delivery including on-line learning. Brisbane: Australian National Training Authority. Washington, DC, U.S. Department of Education.
  • Williams, M. D. (1996). Learner-control and instructional technologies. Handbook of research for educational communications and technology, 2, 957-983.
  • Zhou, M. (2010). Data Mining and Student e-Learning Profiles. In 2010 International Conference on E-Business and E-Government, 5405-5408. IEEE
APA ŞAHİN M, Yurdugül H (2022). Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi. , 248 - 271. 10.9779/pauefd.792252
Chicago ŞAHİN Muhittin,Yurdugül Halil Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi. (2022): 248 - 271. 10.9779/pauefd.792252
MLA ŞAHİN Muhittin,Yurdugül Halil Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi. , 2022, ss.248 - 271. 10.9779/pauefd.792252
AMA ŞAHİN M,Yurdugül H Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi. . 2022; 248 - 271. 10.9779/pauefd.792252
Vancouver ŞAHİN M,Yurdugül H Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi. . 2022; 248 - 271. 10.9779/pauefd.792252
IEEE ŞAHİN M,Yurdugül H "Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi." , ss.248 - 271, 2022. 10.9779/pauefd.792252
ISNAD ŞAHİN, Muhittin - Yurdugül, Halil. "Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi". (2022), 248-271. https://doi.org/10.9779/pauefd.792252
APA ŞAHİN M, Yurdugül H (2022). Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 0(54), 248 - 271. 10.9779/pauefd.792252
Chicago ŞAHİN Muhittin,Yurdugül Halil Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi 0, no.54 (2022): 248 - 271. 10.9779/pauefd.792252
MLA ŞAHİN Muhittin,Yurdugül Halil Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, vol.0, no.54, 2022, ss.248 - 271. 10.9779/pauefd.792252
AMA ŞAHİN M,Yurdugül H Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi. 2022; 0(54): 248 - 271. 10.9779/pauefd.792252
Vancouver ŞAHİN M,Yurdugül H Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi. 2022; 0(54): 248 - 271. 10.9779/pauefd.792252
IEEE ŞAHİN M,Yurdugül H "Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi." Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 0, ss.248 - 271, 2022. 10.9779/pauefd.792252
ISNAD ŞAHİN, Muhittin - Yurdugül, Halil. "Çevrimiçi Öğrenenlerin E-öğrenme Ortamı Etkileşimlerinin Öğrenen Kontrolüne Dayalı Olarak İncelenmesi". Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi 54 (2022), 248-271. https://doi.org/10.9779/pauefd.792252
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 21:51

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları