Sunuş

Öğrenme Analitiği El Kitabı 2014 yılında düzenlenen Öğrenme Analitiği ve Bilgi Konferansında eğitsel verileri çevreleyen hızla büyüyen ekosistemin bilimsel görüşünü desteklemek üzere tasarlanmıştır. Öğrenme analitiği ve eğitsel veri madenciliğinin gelişen alanlarındaki fikirleri ve uygulamaları kodlayabilecek bir el kitabına, yapılan işin tutarlılığını arttırmaya ve kilit fikirler üreterek etkisini genişletmeye yarayan kolay erişilebilir bir referansa ihtiyaç duyulmuştur. 2014-2015 yılları arasındaki tartışmalarla, bu ikili amaçlar, içeriği yüksek lisans düzeyindeki öğretimde kullanılabilecek genel bir kaynak üretme arzusu ile artırıldı. Bu el kitabının yayınlanmasını şekillendiren temel talepler bu alanlarda mevcut durumunun titiz bir özeti, herkes tarafından merak edilmesi ve eğitim bağlamlarıyla biçimlendirilmesidir.

Zorlukları dengelemek için, kaliteli, açık erişimli ve ilgi çekici bu el kitabı alanda mevcut durumu araştırmak için bir giriş olarak tasarlanmıştır. Yapılan işin hızı nedeniyle, herhangi bir belgenin söz konusu ilgili alanların dinamik yapısını yakalayabilme olasılığı düşüktür. Bu nedenle, bu el kitabı nihai yayın olmak yerine, sonraki baskılarında alandaki son gelişmeleri de kapsayacak şekilde geliştirilmek suretiyle 2016 yılında alanın bir yansıması niteliğindedir. El kitabının sonraki tüm baskılarını mümkün olduğu kadar geniş bir okuyucu kitlesine ulaştırmak için açık bir kaynak olarak yayınlamayı taahhüt ediyoruz.

El kitabında öğrenme analitiği ve eğitsel veri madenciliği alanlarında araştırma yapmış uzmanların çalışmalarına yer verilmiştir. Bu bölümler hakemler tarafından gözden geçirilerek, “Öğrenme Analitiği Araştırma Topluluğu” ve “Uluslararası Eğitsel Veri Madenciliği” topluluklarının onayı ile yayınlanmıştır.

El kitabı öğrenme analitiğini farklı açılardan ele alan dört temadan oluşmaktadır: Temel Kavramlar, Yöntemler ve Yaklaşımlar, Uygulamalar ve Kurumsal Stratejiler. İlk tema temel ve üst düzey kavramlara geniş bir bakış açısı getirmekte olup alana aşina olmayan kişiler için bir başlangıç niteliğindedir. İlk temada, Simon Knight ve Simon Buckingham Shum, öğrenme analitiğinde teorinin oluşturulmasının önemini tartışmakta, Ulrich Hoppe bilgi işlemsel yöntemlerin tarihini ve öğrenme analitiği uygulamasını incelemekte ve Yoav Bergner öğrenme için eğitsel ölçüm ve psikometri üzerine bilgi vermektedir. İlk temanın son bölümünde Paul Prinsloo ve Sharon Slade, araştırma ve uygulama öğrenme analitiği etik uygulamalarının nasıl geliştiğine ilişkin düşüncelerini paylaşıyorlar.

El kitabının, Teknikler ve Yaklaşımlar isimli ikinci temasında geçerli metodolojiler ve bu alandaki gelişmeler tartışılmaktadır. Bu tema Chris Brooks ve Craig Thompson’ın kestirimci modeli ile başlamaktadır. Bu giriş bölümü, kestirimci ve açıklayıcı modeller arasındaki farkın tartışıldığı Ran Liu ve Kenneth Koedinger tarafından genişletilmektedir. Sonraki tema veri kaynaklarının farklılaşması ile ilgili olup ortaya çıkan içerik analitiği alt alanı Vitomir Kovanović, Srecko Joksimović, Dragan Gašević, Marek Hatala ve George Siemens tarafından ele alınmıştır. Yapılandırılmamış veri teması Danielle McNamara, Laura Allen, Scott Crossley, Mihai Dascalu ve Cecile A. Perret’in öğrenme analitiğide Doğal Dil İşleminin tanıtılması ve gözden geçirilmesiyle devam etmekte ve Carolyn Rose ise tartışmaya söylem analitiği ile ilgili yöntemlerin geniş kapsamlı bir incelemesi ile katılmaktadır. Sonrasında, Sydney D’Mello, duygusal öğrenme analitiklerinin hem öğrenme hem de bilgi işlemsel bilimleri içindeki konumuna değinmektedir. Öğrencilerin iç dünyasının derinliklerinin keşfinden sonra Xavier Ochoa’nın çoklu model öğrenme analitiği bölümünde, öğrenci verilerinin izlenmesi ve fiziksel dünyada birleştirilebilmesi için geniş kapsamlı yöntemler ele alınmaktadır. Teknikler ve Yaklaşımlar temasının son kısmında, Alyssa Wise ve Jovita Vytasek, analitik araçların faaliyete geçirilmesi ve kullanılmasıyla ilgili süreçleri tartışmaktadır.

El kitabının uygulamalar kısmında yer alan üçüncü tema, metodolojilerin öğrenme analitiği içinde uygulanabileceği çok çeşitli ve değişik yolları tartışmaktadır. Bunu, Abelardo Pardo, Oleksandra Poquet, Roberto Martmez – Maldonado ve Shane Dawson’ın veri odaklı öğrenci geri bildirimlerinin öğrenci performansını nasıl olumlu yönde etkileyebileceğine ilişkin öğrenci perspektifini göz önünde bulundurması izlemektedir. Bunu da Joris Klerkx, Katrien Verbert ve Erik Duval’ın analitik göstergelerin kullanımlarına, izleyicilerine ve hedeflerine ilişkin kapsamlı girişi takip etmektedir. Teoriye dayalı bir yaklaşımın öğrenme analitiğine uygulanması, David Shaffer ve Andrew Ruis tarafından epistemik ağ analizi çalışmasının bir örneği üzerinden sunulmaktadır. Ağlar baştan sona geniş bir şekilde araştırılmaktadır. Daniel Suthers’ın sosyoteknik ağ verilerinin aşamalı modelleri için yaptığı TRACES sistemi tanımından yola çıkılarak ağlar daha derinlemesine araştırılmıştır. Büyük Veri dünyasındaki uygulamalar, üç bölüm halinde ele alınmaktadır; Peter Foltz ve Mark Rosenstein, büyük ölçekli yazı çalışması değerlendirmesini ele almakta; Rene Kizilcec ve Christopher Brooks, KAÇD bağlamındaki rastgele sonuçlu deneylere bakmakta ve Steven Tang, Joshua Peterson ve Zachary Pardos, yüksek tanecikli eylem verilerini kullanarak kestirimci modellemeyi ele almaktadır. Otomatik tahmin, Soude Fazeli, Hendrik Drachsler ve Peter Sloep tarafından tavsiye sistemleri üzerine bir derste de geliştirilmiştir. Bunu, Phil Winne’nin öğrenme analitiğini kullanarak öz yönetimli öğrenmeye kapsamlı bir giriş izler. Bundan sonra Negin Mirriahi ve Lorenzo Vigentini, kullanıcıların video kullanımı analizinin karmaşıklığını irdelemektedir. Uygulamalar temasının son bölümünde, Allison Littlejohn’un profesyonel öğrenme analitiği analizi yoluyla yetişkin öğrenenler ele alınmaktadır.

El kitabının son teması olan Kurumsal Stratejiler ve Sistem Perspektifleri, okurların öğrenme analitiğinin kurumsal veya sistem düzeyinde gerçekleştirmenin uygulamadaki zorluklarını anlamalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Üç bölüm, olgun bir öğrenme analitiği ekosistemini gerçekleştirmeye ilişkin yönleri tartışmaktadır. Ruth Crick, sanal bir öğrenme altyapısının geliştirilmesinde rol oynayan çeşitli süreçleri ele almaktadır; Linda Baer ve Donald Norris, kurumsal ortamlarda öğrenme analitiğini kullanma zorlukları hakkında bilgi vermekte; Rita Kop, Helene Fournier ve Guillaume Durand, eğitsel veri madenciliğinde sonuçları ölçmek ve talep etmek için eğitsel veri madenciliği ve öğrenme analitiğinin geçerliliği konusunda kritik bir duruş sergilemektedirler. Elana Zeide, veri zengini bir dünyada öğrenci gizliliğinin derinlemesine bir analizini sunmaktadır. El kitabının son bölümleri bağlı veriyi ele almakta olup Davide Taibi ve Stefan Dietze ÖAB veri kümesinin etkili kullanımını anlatmakta; Amal Zouaq, Jelena Jovanović, Srećko Joksimović ve Dragan Gašević eğitimin iyileştirilmesi için genellikle bağlı verinin potansiyelini değerlendirmektedirler.

Sonuç olarak, el kitabımızın amacı, öğrenme analitiği alanına erişimi arttırmak ve birçok alanı ve alt alanı hakkındaki tartışmaları canlandırmaktır; bu nedenle, bir nebze de olsa eğitim sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunabilir ve öğrencinin öğrenmesine yardımcı olabiliriz.