|
Derginin Adı:
|
Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama
|
|
Cilt:
|
2016/6
|
|
Sayı:
|
2
|
|
Makale Başlık:
|
WEB-TABANLI ÖZ-DEĞERLENDİRME SİSTEMİNDE ÖĞRENCİ UYARI İNDEKSİNİ TEMEL ALAN ÖĞRENME ANALİTİĞİ MODÜLÜNÜN TASARLANMASI
|
|
Makale Alternatif Dilde Başlık:
|
DESIGNING AT THE MICRO LEVEL LEARNING ANALYTICS MODULE FOR WEB-BASED SELF-ASSESSMENT SYSTEM
|
|
Makale Eklenme Tarihi:
|
15.09.2016
|
|
Okunma Sayısı:
|
3
|
|
Makale Özeti:
|
Bu çalışmanın amacı öğrenenlerin kendini test edebilmeleri amacıyla hazırlanan web tabanlı öz-değerlendirme sistemi için mikro düzeyde bir öğrenme analitiği modülünün tasarlanmasıdır. Web-tabanlı öz-değerlendirme sistemi öğrenci merkezli bir sistemdir ve öğrenenlerin kendilerini test ettikten sonra var olan durumları hakkında bilgi (dönüt) sağlayan öğrenme analitiği modülü sistemin en önemli bileşenidir. Buna bağlı olarak bu modülün tasarlanmasında madde tepki kuramının aksine, gözlem sayısı az olan sınıf içi değerlendirme uygulamalarında öğrencinin var olan durumunu tanılamak için kullanılması önerilen SATO öğrenci uyarı indeksleri temel alınmıştır. Öğrenci uyarı indeksi, öğrencinin sınıf içi durumuna ve maddelerin güçlük indekslerine bağlı olarak hesaplanmaktadır. Öğrenci uyarı indeksi ve cevaplama oranına bağlı olarak öğrencinin sınıflandırılması yapılabilmektedir. Bu sınıflamada altı kategori bulunmaktadır. Bu kategorilere bağlı olarak öğrencinin etkili bir öğrenme gerçekleştirip gerçekleştirmediği, dikkatsizlik sonucu yanlış cevaplandırdığı soruların olup olmadığı, eksik olduğu konuların olup olmadığı belirlenebilmektedir. Araştırma kapsamında bu kategorinin gösterge panelinde nasıl gösterileceği tasarlanmıştır.
|
|
Alternatif Dilde Özet:
|
The aim of this study was to design at the micro level a learning analytics module for the prepared web-based self-assessment system that allows learners to test themselves. The most important component of this student-centered web-based self-assessment system is a learning analytics module that is provided by information about the learners’ existing situation (feedback) gathered after the learners have tested themselves. In contrast to the item response theory, the SATO student caution index, suggested in order to define learners’ status, was taken as a base in the design of this model for classroom assessments with a low number of observations. The student caution index was calculated based on learners’ in-class performance and the item difficulty index. Student classification can be made based on the student caution index and correct response rate. The classification includes 6 categories that can determine the effectiveness of the learners’ learning, whether or not there were incorrect answers that were the result of carelessness, and what, if any, subjects need further attention. In addition, the way in which these categories were shown on the dashboard will be designed as part of this research.
|