Çokluortam öğrenme materyallerinin (ÇÖM) duygusal tasarımı ile öğrenenlerde belirli bir duygu oluşturma (olumlu-olumsuz), öğrenenlerin motivasyonlarını düzenleme, bilişsel özelliklerini ve öğrenme çıktılarını etkileme gibi hedefler güdülmektedir. Bununla birlikte, ÇÖM’lerin duygusal niteliğini sağlamak için belirli yönergelerin geliştirilmesi önemlidir. Bu çalışmada, metinleri açısından olumlu ve olumsuz duygusal tasarıma sahip iki ÇÖM’ün duygu salınımını belirlemek için duygu haritası modeli (DHM) kullanılmıştır. DHM sözlük (lexicon) tabanlı bir metin duygu analizi (sentiment analysis) aracıdır. DHM sürecine göre; öncelikle olumlu ve olumsuz ÇÖM’ler cümle cümle ayrılmış ve her bir cümlenin duygu tonu hesaplanmıştır. Ardından olumlu ve olumsuz ÇÖM’ler için hesaplanan duygu ton değerleri Shewhart Kontrol Diyagramı üzerine yerleştirilerek metinlerin duygu salınımları görselleştirilmiştir. Duygu salınımı içerisinde; istikrarlı, belirgin, baskın, şiddetli duyguların yer aldığı bölgeleri belirlemek için analiz kuralları uygulanmış ve bu bölgeler diyagram üzerinde belirginleştirilmiştir. Sonuç olarak, olumlu ÇÖM’deki duygu salınımlarında olumsuz ÇÖM’e göre daha fazla istikrarlı bölgenin yer aldığı görülmüştür. Bu bağlamda, ÇÖM’lerde yer alan metinlerin DHM ile duygu analizinin yapılması, ÇÖM’lerin duygusal tasarımı ve öğrenme-öğretme süreçlerinde kullanımı tartışılmıştır.
With the emotional design of multimedia learning materials (MLM), goals such as creating a certain emotion in learners (positive-negative), regulating learners' motivation, influencing their cognitive characteristics, and learning outcomes are pursued. Thus, it is important to develop certain guidelines to ensure the affective quality of the MLMs. In this study, the Sentiment Map Model (SMM) was used to detect the sentiment fluctuations of two MLMs with positive and negative emotional designs in terms of their texts. SMM is a lexicon-based sentiment analysis tool. As the first step in the SMM process, the sentences of positive and negative MLMs were determined. Then, using SWNetTR++ lexicon, the sentiment tones of the sentences were calculated. The calculated sentiment tone values for positive and negative MLMs were placed on the Shewhart Control Diagram and sentiment fluctuations of the sentences were visualized. Four analysis rules (stable, significant, strong and violent) were applied to find consistency regions in the sentiment fluctuations and those regions were highlighted in the diagram. As a result, it was observed that there were more stable sentiment fluctuation regions in the positive MLM than in the negative MLM. In this context, the sentiment analysis of the texts in the MLMs with SMM, the emotional design of the MLMs and their use in learning-teaching processes were discussed.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Early Pub Date | July 18, 2023 |
Publication Date | January 15, 2024 |
Submission Date | September 22, 2022 |
Acceptance Date | July 3, 2023 |
Published in Issue | Year 2024 Issue: 60 |