Bölüm 13 Çok Modlu Öğrenme Analitiği

Alyssa Friend Wise, Jovita Vytasek

Öğrenme Analitiği Araştırma Ağı, New York Üniversitesi, ABD Eğitim Fakültesi, Simon Fraser Üniversitesi, Kanada

DOI: 10.18608 / hla17.013

ÖZ

Bu bölüm, öğrenme analitiği uygulamalarının tasarımını ele almaktadır: analitik araçların, verilerin ve raporların eğitsel bir çalışmanın parçası olarak alınması ve kullanılmasıyla ilgili beşerî süreçlerin amaca hizmet edecek şekilde şekillendirilmesi. Bu biçimlendirme, öğrenme analitiği sistemlerinin oluşturulmasında yapılanlardan farklı ancak eşit derecede önemli bir tasarım seçeneğidir. Bölümün ilk kısmı, analitik kullanımında yorumlamanın ve eylemin temel zorluklarını ele almaktadır. Üç prensip (Eş güdüm, Karşılaştırma ve Kişiselleştirme) öğrenme analitiği uygulamalarının tasarımı hakkında düşünmeye yönelik kılavuzlar olarak sunulmuştur. Bu bölümün geri kalanı (yansıtıcı ve öz yönetimli öğrenme döngüsünün bir parçası olarak) öğretmenler ve öğrenciler için öğrenme analitiği uygulamasının teorik temeline ve (öğrenme tasarımı uygulamaları ve yönetimi ile ilgili) var olan araştırmalara değinmektedir. Analitik tasarımcılarının ve araştırmacıların ve daha fazla araştırma gerektiren alanların öğrenilmesinin etkileri vurgulanır.

Anahtar Kelimeler: Öğrenme tasarımı, analitik uygulama, analitik uygulama zorluklarını öğrenme, öğretmenlere yönelik öğrenme analitiği, öğrencilere yönelik öğrenme analitiği

Öğrenme analitiği araştırmacı ve tasarımcılarının çalışmalarının önemli kısmı, çeşitli eğitim paydaşları için yararlı olacak şekilde verilerin seçimi, işlenmesi ve sunulmasının zorlukları üzerine odaklanır. Bununla birlikte, tedbirler oluşturulduktan ve tasarlanan gösterimlerden sonra, analitiklerin eğitim sistemlerinde yapıcı bir rol oynaması için hâlen gerekli olan ilave çalışmalar bulunmaktadır. Sistem tasarımı tek başına başarılı bir alımı garantilememektedir (Ertmer, 1999; Hall, 2010; Donnelly, McGarr ve O’Reilly, 211) çünkü “analitik, insan karar vermesinin ve devamındaki eylemlerin teknik bileşenler kadar her başarılı analitik çözümünün bir bileşeni olduğu sosyoteknik sistemin bir parçası olarak var olmaktadır” (van Harmelen ve Workman, 2012, s. 4). Bu nedenle, öğrenme analitiği araştırmacıları ve uygulayıcıları, insanların bu araçlarla çalışma etkinliğine katılmalı ve öğrenme analitiği uygulamalarının tasarımı için (tecrübe kazanmalıdırlar) bir bilgi tabanı geliştirmelidir (bk. Şekil 13.1).

Şekil 13.1. Görselleri okuma a) bir öğrenme analitiği sistemi (ürün) ve b) öğretenler ve öğrenciler (süreç) tarafından sistemin bilinçli kullanımı. Eski tasarım önlemlerde, algoritma ve görüntü konularını ele alırken, yeni tasarım da zamanlama, yorumlayıcı objektif ve eylem parametreleri konularını ele alır. Kaynak: ABD Eğitim Bakanlığın Creative Commons Attribution 2.0 Lisansı altında lisanslı b) fotoğrafı. (www.flickr.com/photos/departmen-tofed/9610345404) adresinden kırpılarak alınmıştır.

ÖĞRENME ANALİTİĞİ UYGULAMALARININ TANIMI

Bu bölüm öğrenme analitiğinin, öğretim görevlileri, öğretim tasarımcıları ve öğrenciler tarafından verimli kullanım için nasıl motive edildiğini ve harekete geçirildiğini şekillendiren unsurlara odaklanmaktadır. Öğrenme analitiklerinin bir eğitim ortamına alınması eylemine öğrenme analitiği uygulaması denir. Geçmişte “öğrenme analitiği müdahalesi” terimi kullanılmışsa da (Lonn, Aguilar ve Teasley, 2015; Wise, 2014), bu tanım bir problemi çözmek için belirli bir zamanda öğrenme analitiklerinin gerçekleşen düzenli öğrenme uygulamalarının bir bölümü olarak kullanımı anlamına gelen daha dar bir tanımdır. Uygulama, alışılmış öğrenme uygulamalarına dâhil edilen sürekli bir faaliyet olarak devam eden öğrenme analitiklerini de içeren daha genel bir terim olarak tercih edilir (Wise, Vytasek, Hausknecht ve Zhao, 2016). Daha sonra, öğrenme analitiği uygulama tasarımının küresel olarak, analitik araçların, verilerin ve raporların eğitsel çabaların bir parçası olarak nasıl alındığını ve kullanıldığını çevreleyen faaliyetlerin amaçlı bir çerçevesi olarak tanımlanmıştır. Özel olarak, belirli analitik verilere kimlerin erişebileceği, analitiklere ne zaman başvurulması gerektiği, hangi amaçlarla ve analitiklerin daha büyük eğitsel süreçlerden nasıl geri beslendiği ile ilgili soruları ele almaktadır.

ÖĞRENME ANALİTİĞİ ZORLUKLARINI GİDERMEK İÇİN UYGULAMA TASARIMINI KULLANMA

Öğrenme analitiklerini kullanma süreci sunulan bilgiyi anlamayı ve buna bağlı olarak harekete geçmeyi ifade eder (Siemens, 2013; Clow, 2012). Analitikler genellikle çok çeşitli durumlarda genel kullanım için geliştirilirken, anlam ve eylem sorularına cevap doğal olarak yereldir. Buna uygun olarak, öğrenme analitiği uygulama tasarımının, doğrudan öğrenme bağlamına, öğrenme analitiği araçlarının tasarımından daha duyarlı olması gerekir. Bu yorumlama düzeyinde ve sonraki eylem aşamalarında eğitsel karar verme sürecini bilgilendirmek için analitiği kullanma konusundaki iyi belgelenmiş çeşitli zorluklarda görülmektedir (Wise ve Vytasek, hazırlık aşamasında; Wise vd., 2016).

Yorum düzeyinde, iki önemli zorluk bağlam ve önceliklerdir. Bağlamın zorluğu, analitiklerin doğal olarak geçmiş etkinliğin temsilleri olduğu gerçeğini ifade eder. Gelecekteki etkinliği bilgilendirmek için bu gösterimleri yorumlamak, üretildikleri öğrenme etkinliğinin amaçlarını, süreçlerini ve analitiği bunlara bağlayabilecekleri bir aracı gerektirir (Lockyer, Heathcote ve Dawson, 2013; Ferguson, 2012). Önceliklerin zorluğu, kullanıcıların mevcut analitik geri bildirim çeşitliliğine göreceli değeri nasıl atadıklarını ifade eder. Analitik geri bildirimin belirli yönleri, öğrenme sürecindeki farklı noktalarda az çok önemli olabilir ve farklı analitikler uzlaştırılması gereken farklı yorumlara işaret eden bilgiler sağlayabilir (Wise, 2014).

Harekete geçme aşamasında, iki önemli sorun olası seçeneklerin ve değişikliklerin yapılması ile ilgilidir. Olası seçeneklerin zorluğu, analitiklerin geçmiş etkinliği değerlendirmek için geriye dönük bir bakış sağladığı gerçeğine işaret eder ancak bu her zaman, durumu değiştirmek için gelecekte ne gibi önlemler alınabileceğini doğrudan göstermez. Değişimi yürürlüğe koyma mücadelesi, bu eylemlerin (bir zamanlar tanımlandığında) ne zaman ve nasıl gerçekleşmesi gerektiğine ilişkin soruya atıfta bulunur. Değişim anında artırımlı bir gelişme ile olmaz ve ilerlemenin ara aşamalarının göz önünde bulundurulması gerekir.

Uygulama tasarımı, sunulan analitik ve yerelleştirilmiş ders bağlamı arasındaki aracılık düzeyinde rehberlik sağlayarak bu zorlukların ele alınmasına yardımcı olur. Bu bilgiyi uygulanabilir hale getirmek için gereken ek desteği sağlar ve belirli öğrenme bağlamlarının ihtiyaçlarını karşılamak için analitik kullanımının uyarlanmasına izin verir.

UYGULAMA TASARIMI DEĞERLENDİRMELERİ

Öğrenme analitiği uygulamaları öğrenme etkinlikleri (veri üreten pedagojik olaylar) ve öğrenme analitiği (bu verilerin tasarlanmış gösterimleri) arasındaki arayüzde çalışır. Bu ilişki üç yol gösterici ilkeyle göz önünde bulundurulabilir: Yapılandırmacılık, üst biliş ve öz yönetimli öğrenme kuramlarına dayanan Eş güdüm, Karşılaştırma ve Kişiselleştirme (Wise ve Vytasek) (Duffy ve Cunningham, 1996; Schunk ve Zimmerman, 2012).

Eş Güdüm İlkesi

Eş güdüm ilkesi, analitik araçların, verilerin ve raporların alındığı çevredeki faaliyet çerçevesinin, analitik kullanımı hedef ve beklentilerine bağlı eğitim deneyiminin ayrılmaz bir parçası olarak konumlandırması gerektiğini belirten öğrenme analitiği uygulama tasarımının temelidir (Wise, 2014). Öğrenme etkinliği ile koordine olabilmek için, öğrenme analitiğinin kullanımı, öğrenme tasarımının ana unsurlarından biri olarak düşünülmelidir (Lockyer vd., 2013; Pardo, Ellis ve Calvo, 2015; Persico ve Pozzi, 2015) öyle ki kullanıcı için analitiklerin öğrenme sürecine düzenli katılımında nasıl bir rol oynayacağı açıktır.

Kavramsal Eş güdüm, mevcut analitiklerin hangisine odaklanılacağı (eğitim faaliyetinin hedeflerine dayanarak) ve bu metriklerde hangi üretken ve verimsiz örüntülerin görünmesinin beklendiği konusunda ileri bir değerlendirme anlamına gelir (Brooks, Greer ve Gutwin, 2014; Macfadyen ve Dawson, 2010; Persico ve Pozzi, 2015). Bir öğrenme etkinliği sırasındaki değerli eylemlerin derinliğini temsil etmek için çeşitli analitik önlemlerin kullanılması tavsiye edilir (Suthers ve Rosen, 2011; Winne ve Baker, 2013). Analitik kullanıcılarına pedagojik hedefler ile öğrenme eylemleri ve veri tabanlı geri bildirimler arasındaki bağlantıyı mantıksal olarak açıklamak önemlidir (Wise,2014) çünkü ilk kanıtlar, öğrenme bağlantısını açık bir şekilde anladıklarında kullanıcıların ölçümlere daha fazla değer verdiklerini göstermektedir (Wise,Zhao ve Hausknecht, 2014).

Lojistik Eş güdüm, kullanıcıların seçilen analitiklerle öğretme veya öğrenme etkinliğinin bir parçası olarak çalışmasının ne zaman ve nasıl anlamlı olacağına dikkat etmeleri anlamına gelir. Deneyimli öğrenme analitiği kullanıcıları veya güçlü bir öz düzenleme becerisine sahip kişilerle, yalnızca Kavramsal Eşgüdüm sağlamak ve analitiklere ne zaman danışılacağı konusunda bireysel kararlar için açık kapı bırakmak iyi olabilir (van Leeuwen, 2015). Bununla birlikte, birçok durumda, öğrenmeyi veya öğretmeyi destekleyici bir araç olarak analitikle ne zaman ve nasıl çalışılacağına dair açık rehberlik gereklidir (Koh, Shibani, Tan ve Hong, 2016). Genel stratejiler arasında, analitik kullanım ritmi (Wise, Zhao ve Hausknecht, 2013) veya kontrol noktaları için bir zaman çizelgesi önerilmesi (Lockyer vd., 2013); öğreten ve öğrenen kullanımı için özel yaklaşımlar, 5 ve 6. bölümlerde ele alınmaktadır.

Karşılaştırma İlkesi

Karşılaştırma ilkesi, bir analitik anlamını değerlendirmek için bir veya daha fazla uygun referans çerçevesine olan ihtiyacı ele almaktadır. Örneğin, belirli bir bilgi değerlendirmesi alan bir öğrenenin yorumu (“25” diyelim ), mümkün olan en yüksek puana, sınıfın geri kalanının performansına ve önceki başarılarının seviyesine bağlı olarak değişir.

Öğrenme analitikleri için mutlak referans çerçeveleri, önceden belirlenmiş karşılaştırmalar için sabit bir standart sağlar; örneğin, bir dizi ders beklentisi (Wise, Zhao ve Hausknecht, 2014). Mutlak referans çerçeveleri, bir metrik veya istenen değerler aralığı için tam bir hedef sağlayarak, standart kümenin özelliğine göre değişebilir.

Göreceli referans çerçeveleri zaman içinde değişen değişken bir standart sağlar. Bir göreceli referans çerçevesi akran etkinliğidir. Bu yaygın olarak kullanılan referans çerçevesi (Corrin ve de Barba, 2015; Govaerts, Verbert, Duval ve Pardo, 2012) bireyler arasında merkezi eğilim ya da dağılım ölçüsüne dayalı karşılaştırmalar kurar. Bir başka nispi referans çerçevesi, bir kurs içindeki ya da kurslardaki öğrenme olayları arasında karşılaştırmaların yapıldığı paralel etkinliktedir (Bakharia vd., 2016). Bu durumda, karşılaştırılan faaliyetlerin önemli yollarla gerçekten paralel olması kritik önem taşır (ör. süre, niyet, beklentiler), aksi halde yapılan karşılaştırmalar geçersiz çıkarımlara yol açabilir. Son olarak, daha az kullanılan ancak güçlü bir referans çerçevesi, aynı birey (ler) için zaman içinde karşılaştırmalar yapılarak, ilerleme ve değişimin izlenmesine olanak veren ön etkinliktir (Wise, Zhao ve Hausknecht, 2014).

Kişiselleştirme İlkesi

Kişiselleştirme ilkesi, farklı öğrenme analitiği kullanıcıları için çoklu, farklı ve eşit derecede geçerli ihtiyaçlar ve yollar (ve potansiyel olarak son noktalar) olduğunun tanınmasından kaynaklanmaktadır. Bu farklı ihtiyaçları karşılamak için öğrenme analitiğinin kişiselleştirilmesi iki şekilde düşünülebilir. İlk yaklaşım bilgi işlemsel olarak yönlendirilir ve uyarlanabilir öğrenme analitiği olarak düşünülebilir (bk. Brusilovsky ve Peylo, 2003). Bu konu öğrenme analitiği uygulaması yerine öğrenme analitiği sisteminin tasarımıyla ilgili olduğu için burada daha fazla ele alınmamaktadır. Kişiselleştirmeye ikinci bir yaklaşım kullanıcı odaklı olup uyarlanabilir öğrenme analitiği olarak düşünülebilir (bk. Brooks vd., 2014). Bu durumda, analitik arayüzü, hangi analitiklere hangi şekilde katılacaklarını belirleyen farklı kişilerin farklı türlerde kullanım şekillerine izin verir. Ancak bu durumda kullanıcıların, hangi seçeneklerin tercih edebileceği net bir şekilde belirlemeden, olası birçok seçenek içerisinde boğulma tehlikesi ve vardır. Bu nedenle, uygulama tasarımı, kendi ihtiyaçlarını ve bağlamlarını karşılamak için sağlanan öğrenme analitiklerini nasıl kullanacaklarına dair etkili kararlar alma sürecinde etkin bir şekilde rehberlik ederek kullanıcının eyleme geçebilirliğini aktif olarak desteklemelidir.

ÖĞRETENLER İÇİN ÖĞRENME ANALİTİĞİ UYGULAMA TASARIMI

Öğretenler, öğrenme analitiğinin doğal bir hedef kitlesidir, çünkü çoğu zaman uygulamaları hakkında bilgi vermek amacıyla gayriresmî olarak öğrenenlerin öğrenmelerini incelemeyle meşgul olurlar. Bu tür öğretmen sorgulamaları, geleneksel olarak dergiler, röportajlar, akran gözlemleri, öğrenci gözlemleri ve öğrenme ürünlerinin incelenmesi (Lytle ve Cochran-Smith, 1990) yoluyla yapılan niteliksel yansıma yöntemlerine dayanmaktadır; ancak öğretmen verilerinin bu süreci bilgilendirmek için kanıt olarak kullanılmasına olan ilgi artmaktadır (Wasson, Hanson ve Mor, 2016). Öğrenme analitiği kararlarının öğrenme etkinliği üzerindeki etkisini değerlendirmede yardımcı olacak verileri kullanarak, bu yansıtıcı döneme yaklaşma konusunda öğretenleri destekleyebilir (Mor, Ferguson ve Wasson, 2015). Farklı yazılı kaynaklar bütünü, öğretenin öğrenme tasarımı, düzenleme ve değerlendirme uygulamaları ile ilgili olarak analitik kullanımının belirli bir sürecini araştırmıştır.

Bir bakış açısı, öğrenme tasarımını bilgilendirmek için analitik kullanımına odaklanır. Bu açıdan bakıldığında, öğretenler pedagojik niyetlerini tasarım yoluyla belgelendirir; bu da daha sonra soru sorma ve analitik tarafından sağlanan bilgileri anlamlandırma için kavramsal çerçeve sağlar (Dawson, Bakharia, Lockyer ve Heathcote, 2011). Bu bir öğrenme tasarımının (veya özel öğretim yaklaşımının) öğrenen etkinliği ve öğrenmesi üzerindeki etkilerinin anlaşılmasını kolaylaştırabilir (Dietz- Uhler ve Hurn, 2013), daha sonra tasarımın geliştirilmesine geri besleme yapabilir (Persico ve Pozzi, 2015; Mor vd., 2015). Süreç, analitiklerin öğrenciler tarafından üstlenilen öğrenme süreçlerini görünür kıldığı döngüsel bir süreçtir (Martinez-Mones, Harrer ve Dimitriadis, 2011). Öğrenme analitiği kullanımını öğrenme tasarımı ile hizalamak için özel bir model, öğretenlerin tasarımları tarafından desteklenen öğrenme sürecini ilk önce nasıl haritalandırabileceğini, pedagojik tasarıma başarılı (veya başarısız) bir öğrenen katılımını gösteren etkinlik örüntülerini önceden tanımlayan ve öğrenenlerin istenen sonuçlara doğru ilerleyişini izlemek için analitiği kullanan Lockyer vd. (2013) tarafından geliştirilmiştir. Eylemdeki bu döngünün ilk örneği Brooks vd. (2014), öğretenlerin, öğrencileri konuşma ve dinleme etkinliklerinden oluşturulan sosyogramlara¹ dayanan tartışma forumu uygulamalarındaki değişikliklerine bakmaktadır. Bir KAÇD dersinin tasarımcıları tarafından gerçekleştirilen benzer bir döngü Roll, Harris, Paulin, MacFadyen ve Ni (2016) ‘da verilmektedir. Lockyer vd., (2013) modeli, Eş güdüm ilkesinin güçlü bir uygulamasını temsil eder; çünkü analitik kullanımının, öğrenme hedeflerine ve beklentilerine nasıl entegre olduğunu açıkça ortaya koyar. Ayrıca, analitiklerin bir öğretenin faaliyet akışında, örneğin kontrol noktaları ayarlayarak çalışılmasının yollarını da önerir. Karşılaştırma ilkesine, önceden tanımlanmış etkinlik örüntülerinin istenen bir duruma doğru ilerlemeyi ölçmek için mutlak bir referans çerçevesi görevi gördüğü anlamında da katılmaktadır. Örneğin, ek hedefler, -yol boyunca hedeflenen kademeli aşamaları ayarlamak veya ilerleme hakkında bir karar vermek için önceki faaliyeti -kullanmak da düşünülebilir. Öğrenme analitiğinin bu kullanımı küresel olarak bir öğrenme tasarımının etkilerine yönelik olduğundan, mevcut durumda kişiselleştirme ilkesine verilen önem sınırlıdır. Bununla birlikte, farklı öğrenme tasarımlarının nasıl farklı şekilde çalışabileceğini ve farklı türdeki öğrenenler ve öğrenme bağlamları için daha az etkili olabileceklerini düşünmek gelecek için heyecan verici bir alandır.

Öğretenlerin analitik kullanımının alternatif bir kavramsallaştırması, odağı bir kursun veri örüntülerine bakmaktan öğrenciler veya öğrenci grupları arasındaki farklara bakmaya kaydırır. Bu açıdan, analitik (nispeten) gerçek zamanlı olarak faaliyeti izlemek, dikkat gerektiren durumların teşhisini desteklemek ve gerektiğinde müdahale etmek için öğretenleri teşvik edici bir araç olarak kullanılır. Bu öğretenlerin öğrenen etkinlikleri konusundaki farkındalıklarını desteklemek için analitik kullandıkları ve öğretimlerini öğrenen ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarladıkları (Feldon, 2007) bir orkestrasyon biçimi olarak düşünülmüştür (Rodríguez-Triana, Martínez-Monés, Asensio-Pérez ve Dimitriadis, 2015). Bunu yaparken doğabilecek zorlukları ele almak için (Dyckhoff, Lukarov, Muslim, Chatti ve Schroeder, 2013), van Leeuwen (2015), öğretenlerin bu kapasitede analitiklerle nasıl çalışabileceğini gösteren iki bölümlü bir model önermektedir. İlk olarak, öğretenler analitiği öğrenen etkinliğini izlemek, özellikle bireyler veya gruplar arasındaki önemli farkları ayırt etmek için kullanırlar. Bu analitik bilgilerin yönetilebilir sunum için bilgi toplama yetenekleriyle desteklenir. İkinci olarak, öğretenler bilgileri, dikkat gerektiren durumlara, bireylere veya gruplara tanı koymak için kullanır. Bilgisayar destekli iş birliğine dayalı öğrenme ortamı için bir öğrenme analitiği uygulaması bağlamında çalışan van Leeuwen (2015), analitik kullanımının hem öğreten tanılarının özgüllüğünü artıracağı hem de onların aldıkları eylemleri bilgilendireceği hipotezini destekleyen ilk kanıtı bulmuştur. Bu model, Kişiselleştirme ilkesinin güçlü bir uygulamasını temsil eder; çünkü öğretenlerin analitik kullanım amacı, belirli öğrenen veya grup ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş eylemlerdir. Karşılaştırma ile ilgili olarak, orijinal kavramsallaştırmada, bir grup veya bireyin önceki faaliyeti de göz önünde bulundurulurken, akran faaliyetinin göreceli çerçevesine güçlü bir güven vardır. Etkinliğin karşılaştırılacağı mutlak bir standardın eklenmesi de düşünülebilir. Gelecekte gelişim için bir alan, bu tür analitiklerin daha geniş bir amaçla kullanımı ve işbirlikli öğrenme etkinlik akışının koordinasyonudur.

Öğrenme analitiklerinin öğreten tarafından kullanımı için son bir model değerlendirme için bir araç olarak sunulmuştur. Bu tür uygulamalarda dikkatli olunmasına rağmen, öğrenme durumlarının şu anki nokta-zaman değerlendirmelerini, öğrenme gelişiminin dinamik değerlendirmeleri ile değiştiren yeni bir değerlendirme paradigmasına doğru ilerlemek için (Molenaar ve Wise, 2016)(izleme verilerinin zamana dayalı özelliklerini yakalayan) zamansal analitiği kullanmanın heyecan verici olasılıkları vardır. Böyle bir yaklaşım, önceki faaliyetlerle karşılaştırmaya dayanır ve öğretenlere bireysel ve gelişen öğrenme ihtiyaçlarına cevap vermeleri için fırsatlar sunar. Normal öğrenme süreçleri sırasında elde edilen analitikleri, yerinde öğrenme anlayışını geliştirmeyi değerlendirmek için kullanmak hem toplu ihtiyaçları karşılayabilen hem de biçimlendirici amaçlara hizmet edebilecek değerlendirme için cazip bir fırsat sunar. Ancak öğrenme analizlerinin bu değerlendirme amaçları için nasıl kullanıldığına dair kavramsal ve lojistik koordinasyon, değerlendirme faaliyetlerine sıklıkla verilen kararların önemi göz önüne alındığında, benimseme açısından önemlidir.

ÖĞRENCİLER İÇİN ÖĞRENME ANALİTİĞİ UYGULAMA TASARIMI

Öğrenciler, birkaç nedenden dolayı analitik kullanımı için önemli bir hedef kitledir. İlk olarak, öğrencinin öğrenmesi eğitim sistemlerinin nihai hedefi olduğundan, öğrenme analitiği sistemlerinde toplanan verilerin çoğu, öğrenciler tarafından veya öğrenciler hakkında üretilen bilgilerdir. Etik açıdan bakıldığında, öğrenciler kendi verilerini gözden geçirme hakkına (ve belki de sorumluluğuna) sahiptir (Pardo ve Siemens, 2014; Slade ve Prinsloo, 2013). İkincisi, öğretenlere benzer şekilde, öğrenciler de öğrenmenin “ön saflarında” yer alırlar ve bu nedenle yerel bağlamı analitik yorumlamada göz önünde bulundurmaları ve bunlara dayanarak öğrenme süreçlerinde ani ayarlamalar yapmaları için potansiyel olarak iyi donanımlıdırlar. Ancak öğretenlerden farklı olarak, öğrenciler öğrenme ve analitik kullanımına yönelik ortak hedefler ve kendi kişisel hedefleri arasında müzakere etmelidirler (Wise, 2014). Bu açıkça Karşılaştırma için ek bir kişiselleştirilmiş referans çerçevesi getirdiği için Kişisellleştirmeye izin verir.

Öğrencilerin analitik kullanımı, öncelikle öğrencilerin bireysel öğrenme süreçlerini bildirmek için kendi analitik verilerini kullandıkları yansıtıcı bir döngü olarak kavramsallaştırılmıştır. Schon (1983) ve Kolb (1984) teorilerine dayanarak, Clow (2012), genel olarak analitik kullanımı fikrinin, öğrencilerin öğrenme etkinliklerinde değişiklikleri ayarlamak veya denemek için kullanabilecekleri geri bildirimleri sağladığı bir yansıtıcı uygulama unsuru olarak ortaya koyar. Ayrıca, “küçük deneyciler” olarak hareket etmek için analitiği kullanan öğrencilerin kavramı, öz yönetimli öğrenme literatüründe de tartışılmıştır (Winne, basım aşamasında). Üst biliş kuramlarına dayanan bu alan, öğrencilerin öz denetimli bir sürecin parçası olarak öğrenmelerini izleme ve eylem yapma yollarını inceleme ve destekleme konusunda uzun bir geçmişe sahiptir (Zimmerman ve Schunk, 2011; Schunk 2008; Boekaerts, Pintrich ve Zeidner, 2000). Pozitif ÖYÖ stratejilerini benimseyen öğrenciler, daha zengin öğrenme etkileşimlerine sahip olma ve çalışmalarında daha iyi performans gösterme eğilimindedir. (Zimmerman, 2008; Pintrich, 2004; Pardo, Han ve Ellis, 2016). Bu tür çabalar geleneksel olarak insan hafızası ve hatırlama zorlukları ve yanlışlıkları ile sınırlı kalsa da (Winne, 2010; Azevedo, Moos, Johnson ve Chauncey, 2010) analitikler, öğrenenin faaliyetini daha kolay ve doğru bir şekilde onlara yansıtma konusunda heyecan verici bir potansiyel sunmaktadır. (Winne ve Baker, 2013). Bu perspektiften, öğrenme analitiği, öğrencilerin öğrenmelerini etkin bir şekilde izleme ve bu konuda önlem almalarına teşvik etmenin bir yolu olarak düşünülmektedir (Roll ve Winne, 2015).

Bu fikirleri genişleterek, Wise ve meslektaşları tarafından öğrenenin öğrenme analitiği kullanımının daha spesifik bir vizyonu ortaya konmuştur (Wise vd., 2016; Wise, 2014; Wise, Zhao ve Hausknecht, 2013; 2014). Onların Öğrenci Uyum Modelleri², öğrencinin öğrenme analitiği ile bilgilendirilmiş yansıtıcı³ uygulamalarını öğrenme etkinlikleri ve öğrenme analitiği arasındaki ilişkiye dayanan bir yolla tanımlar. Öğrenciler, hedef belirleme, eylem, yansıtma/derin düşünme ve uyum döngüleri içinde bulundukça sürekli olarak bu ilişkiyle çalışırlar. Bu tanımlayıcı analitik kullanımı döngüsünü desteklemek için, Wise vd. (2016), öğrenciler için öğrenme analitiği uygulamalarının tasarlanmasında bir pedagojik çerçeve için ilk doğrulama kanıtını önermiş ve sunmuşlardır. Align Tasarım çerçevesi, yukarıda açıklandığı gibi, durumla eylemlilik ve diyalog arasındaki etkileşime vurgu yaparak, Eş güdüm, Karşılaştırma Kişiselleştirme ögelerini kullanır.

Öğrencilerin öğrenme analitiğinin kullandığı bu kapsamlı modellere ek olarak, belirli öğrenme bağlamları için hedeflenmiş pedagojik çerçeveler öneren ve öğrenciler için öğrenme analitiği uygulamalarının nasıl tasarlanacağına dair özel yönleri araştırmak için devam eden başka araştırma çalışmalar da vardır. Koh vd. (2016), analitik kullanım için orta öğretim öğrencileriyle iş birliğine dayalı sorgulama bağlamında Takım ve Öz-Teşhis Öğrenme çerçevesini geliştirmiştir. Bu çerçeve, ekip çalışması yetkinlik analizinin öğreten rehberliğinde kullanımını öğrencilerin deneysel öğrenme döngülerine dâhil ederek güçlü süreç tabanlı eş güdüm sağlar. Karşılaştırmalara verilen önem, takım çalışmasının altı boyutundaki benlik ve akran değerlendirmeleri arasındaki benzerlik ve farklılıklar zıtlıklarının biçimini alır.

Ayrı olarak, Aguilar (2015), Kişiselleştirme ve Karşılaştırma ilkelerinin kesişiminde araştırmalar yürütmekte, öğrencilerin öğrenmeye ustalık veya performans yönelimlerinin, akran faaliyetinin öğrenme analitiklerini değerlendirmek için yararlı bir referans çerçevesi olduğunu belirlemeye yardımcı olup olmadığını incelemektedir. Benzer şekilde, bireysel farklılıklarla ilgili araştırmalar, belirli hedef yönelimlerinin genellikle farklı türlerde öz yönetimli stratejilerin kullanılmasıyla ilişkili olduğunu göstermiştir (Shirazi, Gašević ve Hatala, 2015) ve farklı öğrenme analitiği görselleştirmelerinin yorumlanmasını ve kullanımını özellikle etkileyebilir (Beheshitha, Hatala, Gašević ve Joksimović, 2016).

Bu tür bulgular, sisteme dayalı uyarlamalı analitikler için, hangi referans noktalarının hangi ölçümlerinin belirli öğrenenlere gösterilmesinin faydalı olacağı (ve etik olacağı) konusunda sonuçlar içerebilir. Örneğin, akran referans çerçevesi, bazı öğrencilere sınıfta diğerleri ile bağlantılı olarak nerede durduğunu öğrenciye göstermek için motive edici olabilirken (Beheshitha vd., 2016; Govaerts vd., 2012), diğerleri için dikkat dağıtıcı olabilir (Corrin ve Barba, 2015). Bazı öğrenciler sınıf arkadaşlarından önemli ölçüde daha kötü olduklarını öğrenmelerinin motivasyon kırıcı bulmaktadırlar(Wise, Hausknecht ve Zhao, 2014). Özellikle, zorluklar yaşayan öğrenciler için, önceki faaliyetlerine göre ilerlemeyi belgeleyebilmek, uzak olan sınıf ortalamasına kıyasla daha güçlü olabilir. Ek olarak, bir akran grubunun hangi bölümünün/bölümlerinin belirli bir durumda karşılaştırma için en uygun olduğu soruları vardır; örneğin, öğrencilere tüm ders için mi veri gösterilmeli, yalnızca bir şekilde onlara benzeyen öğrenciler ya da “en iyi performans gösterenler” mi gösterilmelidir (Beheshitha vd., 2016). Cevap faaliyet türüne, ilgili öğrenen özelliklerine ve analitik kullanım amacına bağlı olacaktır.

Diğer araştırmacılar, uyarlanabilir analitik uygulamaları açısından öğrenenlerin kişiselleştirilmesini desteklemek için öğrenme analitiği uygulamalarının tasarlanma yollarını daha derinden araştırmaktadır. Örneğin, Santos, Govaerts, Verbert ve Duval (2012), öğrenciler bireysel hedeflerini ifade ettikleri ve ardından ilerlemelerini takip ettikleri bir süreci tanımlar. Ferguson, Buckingham Shum ve Deakin Crick (2011) blogları, öğrencilerin bireysel olarak sahip olacakları ve analitiğin kullandığı anlamlandırma yoluyla çalışabilecekleri yansıtıcı alanlar oluşturma araçları olarak kullanmıştır. Öğrencilerin, harekete geçmeden önce analitiklerin anlamını “sindirmek” için zamana sahip olma ihtiyacı ayrıca Koh vd. (2016), uygun hızın, genel öğrenme etkinlikleriyle yansıtıcı öğrenme analitiği kullanımının koordinasyonunda kritik bir unsur olabileceğini öne sürdüğü bulgularla da desteklenmektedir. Aksine, Holman vd. (2015), ders ilerlemesine odaklanan kestirimci analitik kullanımı için, öğrencilerin, dersin önemli teslim tarihlerinden hem en önce planlama yapmak için (ve bu planları takip ederek) küçük ani hareketlenmelerle bu araçları kullanma eğiliminde olduğunu bulmuşlardır.

Yukarıda tartışılan modeller ve araştırmalar öncelikli olarak öğrenci öğrenme analitiklerini bireysel bir çaba olarak kavramsallaştırırken, öğrencilerin analitikle toplu olarak çalışabilmeleri için de ilgi çekici fırsatlar vardır. Bu bilgisayar destekli işbirlikli çalışma ve öğrenmeyi kolaylaştırmak için kullanılan “grup farkındalığı” araçlarının geleneğini takip eder (Buder, 2011; Janssen ve Bodemer, 2013). Bu durumda, bir grup ve gruptaki bireyler ortak öğrenme sürecini sosyal olarak paylaşılan düzenleme yoluyla geliştirmek için analitikle birlikte çalışırlar (Jarvela vd., 2015).

ÖĞRENME ANALİTİĞİ TASARIMCILARI VE ARAŞTIRMACILARI İÇİN ÖNERİLER

Yukarıdaki tartışma, öğrenme analitiği uygulama tasarımı için üç prensip tanımlamış ve öğretenler ve öğrenciler tarafından kullanılan mevcut araştırma ve öğrenme analitiği modellerini sunmuştur. Bu çerçeve ayrıca, daha genel olarak öğrenme analitiği tasarımı ve araştırmalarına dair sonuçları tartışmak için de kullanılabilir.

İlk olarak, sistem tasarımı açısından bakıldığında, uygulama imkânlarını desteklemek için özellikler öngörebilir ve oluşturabiliriz. Örneğin, öğretenlerin belirli analitik ve ders hedeflerini bir araya getirmesine (ve bu bağlantıları üretken veya verimsiz örüntü örnekleri ile açıklamalara eklemesine) izin veren bir araç Eş güdüm ilkesini destekleyecektir. Benzer şekilde, öğrencilerin zaman içinde analitiklerindeki değişiklikleri izlemelerine ve yansıtmalarına yardımcı olacak araçlar oluşturmak (ör. analitiklerin zaman penceresini hem güncel hem de geçmiş veriler için ayarlayarak) Kişiselleştirme ilkelerini destekleyebilir. Bu ikinci nokta, ilerlemeyi değerlendirmek için önceki faaliyetin bir referans çerçevesi olarak kullanılmasının ve fakat çoğunluk analitik gösterge panolarının zamanda bir nokta olarak“anlık görüntüler” sağladığı dikkate alındığında özel bir öneme sahiptir.

İkincisi, araştırma açısından, faydalı analitik sistemlerini geliştirmek için sürekli çalışmanın yanı sıra, bu analitiği kullanan faaliyetlerin en iyi motivasyon ve mobilizasyonu ve bu süreci etkileyen faktörlere yönelik sorgulamaya da ihtiyaç duyulmaktadır. Gerçekte, bu, insanlardan öğrenme analitiği araçlarıyla belirli görevleri gerçekleştirmelerini ya da belirli bilgileri belirlemelerini isteyen laboratuvar çalışmalarının, yalnızca eğitmenlerin ve öğrencilerin “vahşi doğada” analitikle nasıl çalışacağını tahmin etmelerine katkıda bulunabileceğini göstermektedir. Bu yüzden önceki gerçek eğitsel bağlamlardaki analitiklerin saha ölçümleri, özellikle öğretme ve öğrenmeyi gerçekten etkileyen öğrenme analitiği sistemleri ve uygulamaları geliştirmede özellikle önemli olabilir. Dikkate alınması gereken değerli yaklaşımlardan biri, birden fazla test yinelemesini ve sahada kullanımı ve sürdürülebilirliği destelemek amacıyla uygulayıcılarla ortaklaşa yapılan öğrenme yeniliklerinin yeniden tasarlanmasını vurgulayan Tasarım Tabanlı Müdahale Araştırmalarıdır (Penuel, Fishman, Cheng ve Sabelli, 2011).

Son olarak, analitik kullanımının öğretenler ve öğrenciler için esasen yeni bir teknoloji olarak görülmesi gerektiği önemlidir. Öğrenme analitiklerinin vaatlerini gerçeğe dönüştürmek için öğretenler ve öğrencilere bu yeni geri bildirim biçimini uygulamalarına nasıl entegre edeceklerini bulmaları konusunda analitiklerin nasıl uygulanacağının dikkatlice planlanmasına, uygun ön rehberlik sürekli desteğe, çeşitli örneklere ve zamana ihtiyaç vardır. Öğrenme analitiğinin yaygınlaştırılması kendiliğinden gerçekleşmeyecektir ancak kullanıcıları uygulamayı eğitmek ve analitik kullanımlarını beslemek için uygulama tasarımını kullanan projelerin ilk raporları çok umut vericidir (Koh vd., 2016; Wise vd., 2016).

SONUÇ

Bu bölüm, öğrenme analitiği uygulama tasarımının mevcut durumunu yansıtmaktadır. Eş güdüm, Karşılaştırma ve Kişiselleştirme ilkeleri, analitik geri bildirimin belirli eğitim bağlamlarında nasıl alındığını ve uygulandığını etkileyebilecek tasarım seçiminin farklı boyutlarını incelemek için bir bakış sağlar. Öğretenler için, ders boyunca öğrenme tasarımlarını incelemek ve uyarlamak, ayrıca her bir öğrencinin etkinlik örüntülerini düzenleme yoluyla araştırmak ve cevaplamak için analitik kullanımı için modeller önerilmiştir. Değerlendirme için öğrenme analitiklerini kullanmak, uygulama için potansiyel olarak heyecan verici ancak gelişmemiş bir alandır. Öğrenci kullanımı şu anda yansıtıcı, öz yönetimli bir döngü biçimini alıyor ve bu süreci desteklemenin özel yollarına dikkat çekiliyor. Öğrencilerin ve öğretenlerin analitik kullanımdaki bireysel farklılıklarının ve özel ihtiyaçlarını desteklemek için tasarımların yaratılmasına olan etkisi üzerine yapılacak ileri araştırmalar gelecekteki çalışmalar için umut verici bir alandır. Bu bölümün son mesajı, maksatlı uygulama tasarımının, analitiklerin benimsenmesini öğrenmek için isteğe bağlı değil, zorunlu olduğunu vurgulamaktır. Eğitim üzerinde gelecek vaat eden ama asla gerçek bir etki yaratmayan pek çok teknolojinin kaderinden kaçınmak istiyorsak, analitik kullanımını etkileyen insan ve teknolojik unsurların etkileşimi üzerine yapılacak araştırmalar, gelişim için kritiktir.

KAYNAKÇA

Aguilar, S. (2015). Exploring and measuring students’ sense-making practices around representations of their academic information. Doctoral Consortium Poster presented at the 5th International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK’15), 16–20 March 2015, Poughkeepsie, NY, USA. New York: ACM.

Azevedo, R., Moos, D. C., Johnson, A. M., & Chauncey, A. D. (2010). Measuring cognitive and metacognitive regulatory processes during hypermedia learning: Issues and challenges. Educational Psychologist, 45(4), 210–223.

Bakharia, A., Corrin, L., de Barba, P., Kennedy, G., Gašević, D., Mulder, R., Williams, D., Dawson, S., & Lockyer, L. (2016). A conceptual framework linking learning design with learning analytics. Proceedings of the 6th International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK’16), 25–29 April 2016, Edinburgh, UK (pp. 329–338). New York: ACM.

Beheshitha, S. S., Hatala, M., Gašević, D., & Joksimović, S. (2016). The role of achievement goal orientations when studying effect of learning analytics visualizations. Proceedings of the 6th International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK’16), 25–29 April 2016, Edinburgh, UK (pp. 54–63). New York: ACM.

Boekaerts, M., Pintrich, P., & Zeidner, M. (2000). Handbook of self-regulation. San Diego, CA: Academic Press.

Brooks, C., Greer, J., & Gutwin, C. (2014). The data-assisted approach to building intelligent technology enhanced learning environments. In J. A. Larusson & B. White (Eds.), Learning analytics: From research to practice (pp. 123–156). New York: Springer.

Brusilovsky, P., & Peylo, C. (2003). Adaptive and intelligent web-based educational systems. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 13(2), 159–172.

Buder, J. (2011). Group awareness tools for learning: Current and future directions. Computers in Human Behavior, 27(3), 1114–1117.

Clow, D. (2012). The learning analytics cycle: Closing the loop effectively. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK’12), 29 April–2 May 2012, Vancouver, BC, Canada (pp. 134–138). New York: ACM.