2016-2020 yılları arasında Öğrenme Analitiği ile ilgili Yapılmış SSCI İndeksli Makalelerin Sistematik Olarak İncelenmesi

Year 2021, Volume: 2 Issue: 1, 135 - 152, 30.06.2021

Ali Haydar Kıcıman , Emel Altun Tot , Erman Eren , Gülay Çetintav , Gülay Karakaş , Tugba Guler

https://doi.org/10.52911/itall.875685

Cited By: 1

Abstract

Covid-19 virüsünün tüm dünyayı hızlı bir şekilde sarması ve bu kapsamda alınan önlemlerin dünya nüfusunu büyük oranda evlere hapsetmesiyle bireysel ve sektörel ihtiyaçlarda değişimler meydana gelmiştir. Sektörlerin ayakta kalabilmeleri için kendilerine bu sürece uyum sağlayacak yenilikler katması gereklilikleri ortaya çıkmıştır. Uzaktan eğitime hızlı geçiş yapan eğitim de bu sektörlere dahildir. Öğrenme analitiği, hem öğrenme hem de öğrenme ortamı üzerinde faydalı etkilere sahip olduğuna inanılan öğrenci verilerinin analizine dayalı bu tür müdahaleler sağlayan teknolojilerden biridir. Bu çalışma ile SSCI tarafından dizinlenen çalışmalar incelenerek öğrenme analitiklerinin süreci ile ilgili çerçeve sunulması amaçlanmıştır. Bu amaçla 2016-2020 yılları arasında yayınlanmış, erişime açık olan ve SSCI indexli olarak taranan toplam 79 makaleden yola çıkarak öğrenme analitiklerinde eğilimler incelenmiştir. Elde edilen veriler üzerinde yapılan değerlendirmelerde içerik analizi yapılmıştır. Alanyazında “öğrenme analitikleri” alanındaki eğilimlerin ne olduğuna yönelik bulgular tartışılmıştır. Makalelerde çoğunlukla yöntem olarak nicel araştırmayı, örneklem grubu olarak öğrenci ve örneklem sayısı olarak da 100-500 arasını, öğrenme alanlarında ise yabancı dili tercih ettikleri belirlenmiştir. Makalelerde kullanılan anahtar kelimelerden Öğrenme Analitiği %88 oranla ilk sırada yer alırken çevrimiçi öğrenme ve analitik öğrenme ikici ve üçüncü sırayı almıştır. Elde edilen sonuçlara göre öğrenme analitikleri çalışmalarının genellikle öğrenci merkezli yapıldığı görülmüştür. Öğrenme analitiğinin hedef kitlesi düşünüldüğünde bu sonuç normal olmakla beraber eğiticilerin de araştırmalarda katılımcı olarak daha fazla kullanılması daha anlamlı sonuçlara ulaşmak için eğiticilerin de öğrenmedeki rollerinin belirlenmesi açısından faydalı olacaktır. Bu bağlamda eğiticilerin daha fazla öğrenme analitiği araştırmasında yer alması önerilmektedir.

Keywords

Öğrenme Analitikleri, Yöntem Analizi, İçerik Analizi

Systematic Review of SSCI Indexed Articles on Learning Analytics between 2016-2020

Abstract

Learning Analytics (LA) is one of the technologies that provides interventions based on the analysis of student data that are believed to have beneficial effects on both learning and learning environment. This study is aimed to present a framework related to the process of learning analytics by examining the studies indexed by SSCI. For this purpose, the trends in LA were analyzed on 79 published articles from 2016 to 2020, opened to access, and scanned as SSCI indexed. Content analysis was done in the evaluations. The findings regarding the trends in the field of LA are discussed. It was determined that they mostly preferred quantitative research, 100-500 as sample group number, student as a sample group, and foreign language in learning areas. Among the keywords in the articles, LA ranked first with 88%, while online learning and analytical learning took second and third place. According to the results, LA studies are generally student-centered. Considering the target audience of LA, this result is normal, but using the trainers more like participants will be useful in determining the roles of the trainers in learning. This context recommends trainers take part in more learning analytics research.

Keywords

Learning analytics, Method analysis, Content analysis

References

• Amigud, A., Arnedo-Moreno, J., Daradoumis, T., & Guerrero-Roldan, A. E. (2017). Using learning analytics for preserving academic integrity. International Review of Research in Open and Distance Learning, 18(5), 192–210. https://doi.org/10.19173/irrodl.v18i5.3103
• Bahçeci, F. (2015). Öğrenme yönetim sistemlerinde kullanılan öğrenme analitikleri araçlarının incelenmesi. Turkish Journal of Educational Studies, 2(1), 41–58.
• Bozkurt, A. (2016). Öğrenme analitiği : e-öğrenme , büyük veri ve bireyselleştirilmiş öğrenme. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırma Dergisi, 2, 55–81.
• Calvo-Morata, A., Alonso-Fernández, C., Pérez-Colado, I. J., Freire, M., Martínez-Ortiz, I., & Fernández-Manjón, B. (2019). Improving Teacher Game Learning Analytics Dashboards through ad-hoc Development. J. UCS, 25(12), 1507–1530.
• Choi, Y., & Cho, Y. Il. (2020). Learning analytics using social network analysis and Bayesian network analysis in sustainable computer-based formative assessment system. Sustainability (Switzerland), 12(19). https://doi.org/10.3390/SU12197950
• Franzoni, V., Milani, A., Mengoni, P., & Piccinato, F. (2020). Artificial intelligence visual metaphors in e-learning interfaces for learning analytics. Applied Sciences (Switzerland), 10(20), 1–25. https://doi.org/10.3390/app10207195
• Knobbout, J., & Van Der Stappen, E. (2020). Where is the Learning in Learning Analytics? A Systematic Literature Review on the Operationalization of Learning-Related Constructs in the Evaluation of Learning Analytics Interventions. IEEE Transactions on Learning Technologies, 13(3), 631–645. https://doi.org/10.1109/TLT.2020.2999970
• Kuromiya, H., Majumdar, R., & Ogata, H. (2020). Fostering evidence-based education with learning analytics: Capturing teaching-learning cases from log data. Journal of Educational Technology & Society, 23(4), 14–29.
• Lu, O. H., Huang, A. Y., Huang, J. C., Lin, A. J., Ogata, H., & Yang, S. J. (2018). Applying learning analytics for the early prediction of Students’ academic performance in blended learning. Journal of Educational Technology & Society. 21(2), 220-232.
• Maher, Y., Moussa, S. M., & Khalifa, M. E. (2020). Learners on Focus: Visualizing Analytics Through an Integrated Model for Learning Analytics in Adaptive Gamified E-Learning.
• Mouri, K., Uosaki, N., & Ogata, H. (2018). International forum of educational technology & society learning analytics for supporting seamless language learning using E-book with ubiquitous learning system. Journal of Educational Technology & Society, 21(2), 150–163.
• Naranjo, D. M., Prieto, J. R., Moltó, G., & Calatrava, A. (2019). A visual dashboard to track learning analytics for educational cloud computing. Sensors (Switzerland), 19(13). https://doi.org/10.3390/s19132952
• Ochoa, X., & Wise, A. F. (2020). Supporting the shift to digital with student-centered learning analytics. Educational Technology Research and Development, 0123456789. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09882-2
• Omer, U., Farooq, M. S., & Abid, A. (2020). ognitive learning analytics using assessment data and concept map: A framework-based approach for sustainability of programming courses. Sustainability, 12(17), 6990.
• Queiroga, E. M., Lopes, J. L., Kappel, K., Aguiar, M., Araújo, R. M., Munoz, R., ... & Cechinel, C. (2020). A learning analytics approach to identify students at risk of dropout: A case study with a technical distance education course. Applied Sciences, 10(11), 3998.
• Rienties, B., Herodotou, C., Olney, T., Schencks, M., & Boroowa, A. (2018). Making Sense of learning analytics dashboards: A technology acceptance perspective of 95 teachers. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 19(5), 19.
• Tosunoğlu, E. (2020). 2010- 2019 yılları arasında uyarlanabilir öğrenme ile ilgili yapılmış yüksek lisans tezlerindeki yöntemsel eğilimler üzerine bir inceleme. Instructional Technology and Lifelong Learning, 1(1), 107–121.
• Tutsun, E. (2020). Öğrenme analitikleri ve yükseköğretimdeki uygulama alanları. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 13(3), 243–254. https://doi.org/10.17671/gazibtd.688052
• Viberg, O., Wasson, B., & Kukulska-Hulme, A. (2020). Mobile-assisted language learning through learning analytics for self-regulated learning (MALLAS): A conceptual framework. Australasian Journal of Educational Technology, 36(6), 34–52.
• Wang, S. P., & Chen, Y. L. (2018). Effects of multimodal learning analytics with concept maps on college students’ vocabulary and reading performance. Journal of Educational Technology & Society, 21(4), 12-25.
• Wach, E., & Ward, R. (2013). Learning about qualitative document analysis.