{"id":49,"date":"2020-09-03T16:38:50","date_gmt":"2020-09-03T13:38:50","guid":{"rendered":"http:\/\/acikkitap.com.tr\/oaek\/chapter\/bolum-7-icerik-analitigi-tanimi-kapsami-ve-yayinlanmis-arastirmalara-genel-bir-bakis\/"},"modified":"2020-09-03T16:38:50","modified_gmt":"2020-09-03T13:38:50","slug":"bolum-7-icerik-analitigi-tanimi-kapsami-ve-yayinlanmis-arastirmalara-genel-bir-bakis","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/acikkitap.com.tr\/oaek\/chapter\/bolum-7-icerik-analitigi-tanimi-kapsami-ve-yayinlanmis-arastirmalara-genel-bir-bakis\/","title":{"raw":"B\u00f6l\u00fcm 7 \u0130\u00e7erik Analiti\u011fi: Tan\u0131m\u0131, Kapsam\u0131 ve Yay\u0131nlanm\u0131\u015f Ara\u015ft\u0131rmalara Genel Bir Bak\u0131\u015f","rendered":"B\u00f6l\u00fcm 7 \u0130\u00e7erik Analiti\u011fi: Tan\u0131m\u0131, Kapsam\u0131 ve Yay\u0131nlanm\u0131\u015f Ara\u015ft\u0131rmalara Genel Bir Bak\u0131\u015f"},"content":{"raw":"\n

Vitomir Kovanovi\u01071<\/sup>, Sre\u0107ko Joksimovi\u01072<\/sup>, Dragan Ga\u0161evi\u0107,2<\/sup>, Marek Hatala3<\/sup>, George Siemens4<\/sup><\/span><\/span><\/p>\n1<\/sup> Enformatik Okulu, Edinburgh \u00dcniversitesi, Birle\u015fik Krall\u0131k<\/span><\/span>\n\n2<\/sup>Moray House E\u011fitim Fak\u00fcltesi, Edinburgh \u00dcniversitesi, Birle\u015fik Krall\u0131k<\/span><\/span>\n\n3<\/sup>Etkile\u015fimli Sanatlar ve Teknoloji Fak\u00fcltesi, Simon Fraser \u00dcniversitesi, Kanada<\/span><\/span>\n\n4<\/sup>L\u0130NK Ara\u015ft\u0131rma Laboratuvar\u0131, Arlington, Texas \u00dcniversitesi, ABD<\/span><\/span>\n\nDOI: 10.18608\/hla17.007<\/span><\/span>\n

\u00d6Z<\/h2>\n\u00d6\u011frenme analitikleri alan\u0131 son zamanlarda \u00f6\u011frenme s\u00fcre\u00e7lerini anlamak, \u00f6\u011frenme ve \u00f6\u011fretme uygulamalar\u0131n\u0131 geli\u015ftirmek i\u00e7in b\u00fcy\u00fck miktarlarda \u00f6\u011frenme verisini kullanmaya niyetli olan e\u011fitsel ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve uygulay\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n dikkatlerini \u00e7ekti. Bu b\u00f6l\u00fcmde, \u00f6\u011frenme analiti\u011finin belirli bir bi\u00e7imi olarak e\u011fitsel i\u00e7eri\u011fin farkl\u0131 bi\u00e7imlerinin analizine odaklanan i\u00e7erik analiti\u011fini<\/i><\/span> tan\u0131t\u0131yoruz. \u0130\u00e7erik analiti\u011finin tan\u0131m\u0131 ve kapsam\u0131n\u0131 ve bug\u00fcne kadar yay\u0131nlanm\u0131\u015f literat\u00fcrdeki \u00f6nemli i\u00e7erik analiti\u011fi \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131n kapsaml\u0131 bir \u00f6zetini sunuyoruz. \u00d6\u011frenme analiti\u011fi alan\u0131n\u0131n ilk evrelerinde oldu\u011fu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde, bu b\u00f6l\u00fcm\u00fcn oda\u011f\u0131 mevcut uygun olan ve ge\u00e7mi\u015fte ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde kullan\u0131lm\u0131\u015f olan i\u00e7erik analiti\u011fi yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131n temel problem ve zorluklar\u0131 \u00fczerinedir. Ayn\u0131 zamanda i\u00e7erik analiti\u011fi alan\u0131ndaki mevcut e\u011filimler ve bunlar\u0131n daha geni\u015f e\u011fitsel ara\u015ft\u0131rmalar alan\u0131 i\u00e7erisindeki yeri \u00fczerine daha derin bir bi\u00e7imde d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyoruz. \u0130\u00e7erik analiti\u011findeki mevcut e\u011filimleri ve daha geni\u015f bir e\u011fitim ara\u015ft\u0131rmas\u0131 alan\u0131ndaki konumlar\u0131n\u0131 da yans\u0131t\u0131yoruz.<\/span>\n\nAnahtar Kelimeler<\/b>:\u0130\u00e7erik analiti\u011fi, \u00f6\u011frenme i\u00e7eri\u011fi<\/span>\n

\u00d6\u011frencilerin \u00f6\u011frenmesiyle ilgili dijital sistemler taraf\u0131ndan toplanan b\u00fcy\u00fck miktardaki verilerle, bu verilerin \u00f6\u011frenme s\u00fcre\u00e7lerini ve \u00f6\u011fretim uygulamalar\u0131n\u0131 geli\u015ftirmek i\u00e7in kullanma potansiyeli yayg\u0131n olarak kabul edilmektedir (Ga\u0161evi\u0107, Dawson ve Siemens, 2015). Geli\u015fmekte olan bir alan olarak \u00f6\u011frenme analitikleri \u00f6nemli oranda e\u011fitsel ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, uygulay\u0131c\u0131lar, y\u00f6neticilerin, teknoloji ile e\u011fitimin kesi\u015fimine ve bu b\u00fcy\u00fck miktardaki verinin \u00f6\u011frenme ve \u00f6\u011fretmeyi geli\u015ftirmede kullan\u0131m\u0131na ilgi duyan herkes taraf\u0131ndan \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde ilgi g\u00f6rd\u00fc. (Buckingham Shum ve Ferguson, 2012). Farkl\u0131 veri t\u00fcrleri aras\u0131nda, \u00f6\u011frenme i\u00e7eri\u011finin analizi yayg\u0131n olarak \u00f6\u011frenme analitiklerinin geli\u015ftirilmesi i\u00e7in kullan\u0131ld\u0131 (Buckingham Shum ve Ferguson, 2012; Chatti, Dyckhoff, Schroeder ve Thus, 2012; Ferguson, 2012; Ferguson ve Buckingham Shum, 2012). Bunlar, \u00f6\u011frenciler (ders programlar\u0131, belgeler, ders kay\u0131tlar\u0131), yay\u0131nc\u0131lar (ders kitaplar\u0131) veya \u00f6\u011frenciler (kompozisyonlar, tart\u0131\u015fma mesajlar\u0131, sosyal medya iletileri) taraf\u0131ndan \u00fcretilen \u00e7e\u015fitli veri bi\u00e7imlerini i\u00e7erir. Bu b\u00f6l\u00fcmde, \u00e7e\u015fitli \u00f6\u011frenme i\u00e7eri\u011fi bi\u00e7imlerinin analizine odaklanan farkl\u0131 t\u00fcrlerdeki \u00f6\u011frenme analitiklerini ifade etmek i\u00e7in kullan\u0131lan bir terim olan i\u00e7erik analiti\u011fini tan\u0131t\u0131yoruz. Daha sonra i\u00e7erik analitikleri alan\u0131n\u0131n durumu \u00fczerine ele\u015ftirel bir yans\u0131t\u0131c\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnme sa\u011fl\u0131yor ve gelecek \u00e7al\u0131\u015fmalar i\u00e7in olas\u0131 eksiklikleri ve y\u00f6nleri belirliyoruz. Farkl\u0131 \u00f6\u011frenme i\u00e7eri\u011fi bi\u00e7imlerini ve i\u00e7erik analitiklerinin yayg\u0131n olarak benimsenen tan\u0131mlar\u0131n\u0131 tart\u0131\u015farak i\u015fe ba\u015fl\u0131yoruz. \u0130\u00e7erik analitikleri taraf\u0131ndan yayg\u0131n olarak ele al\u0131nan problem alanlar\u0131na oldu\u011fu kadar farkl\u0131 metodolojik yakla\u015f\u0131mlar, ara\u00e7lar ve tekniklere de \u00f6zel bir \u00f6nem verilmektedir.<\/p>\n\n

\u00d6\u011frenme \u0130\u00e7erikleri ve \u0130\u00e7erik Analiti\u011fi<\/h3>\n

Moore'a (1989) g\u00f6re, herhangi bir e\u011fitim t\u00fcr\u00fcn\u00fcn belirleyici \u00f6zelli\u011fi, \u00f6\u011frenenler ve \u00f6\u011frenme i\u00e7eri\u011fi aras\u0131ndaki etkile\u015fimdir. \u0130\u00e7erik olmadan \u201ce\u011fitim olamaz, \u00e7\u00fcnk\u00fc bu, \u00f6\u011frenenin anlay\u0131\u015f\u0131nda, \u00f6\u011frenenin bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131nda veya \u00f6\u011frenenin zihninin bili\u015fsel yap\u0131s\u0131nda de\u011fi\u015fikliklere yol a\u00e7an i\u00e7erikle entelekt\u00fcel etkile\u015fim s\u00fcrecidir\u201d (s. 2). E\u011fitim i\u00e7eri\u011finin en yayg\u0131n kullan\u0131lan bi\u00e7imleri yaz\u0131l\u0131 materyallerdir (Cook, Garside, Levinson, Dupras ve Montori, 2010), ki\u015fisel bilgisayarlara ve \u0130nternete her zaman eri\u015fimin sa\u011flanmas\u0131 hem \u00f6\u011frenme kaynaklar\u0131n\u0131n geni\u015f bir \u015fekilde ula\u015f\u0131labilir olmas\u0131na hem de etkile\u015fimli ve e\u011fitim kaynaklar\u0131n\u0131n kullan\u0131m\u0131nda art\u0131\u015fa yol a\u00e7m\u0131\u015ft\u0131r. Ayn\u0131 \u015fekilde, bloglar ve \u00e7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fma forumlar\u0131 ve pop\u00fcler sosyal medya platformlar\u0131 (Twitter, Facebook) gibi web tabanl\u0131 sistemlerin ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131, yeni bir boyut getirdi ve nispeten yeni bir dizi \u00f6\u011frenen kaynakl\u0131k etti\u011fi bi dizi kayna\u011fa da eri\u015fim sa\u011flad\u0131 (De Freitas, 2007, sayfa 16). Genel sonu\u00e7, e\u011fitim i\u00e7eri\u011finin giderek geni\u015fleyip \u00e7e\u015fitlendirilmesi ve yeni bir dizi olas\u0131 avantaj, fayda, zorluk ve riski de beraberinde getirmesidir (De Freitas, 2007). Bu k\u00fcresel e\u011filim ayn\u0131 zamanda yeni \u00f6\u011frenme analiti\u011fi yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131n geli\u015ftirilmesi i\u00e7in verimli bir zemin olu\u015fturur.<\/p>\n

\u0130\u00e7erik analiti\u011fi literat\u00fcr\u00fcne genel bir bak\u0131\u015f sa\u011flamak i\u00e7in, \u00f6nce i\u00e7erik analiti\u011fi ile ne kastedildi\u011fini tan\u0131mlamam\u0131z gerekir. \u0130\u00e7erik analiti\u011fini \u015fu \u015fekilde tan\u0131mlar\u0131z:<\/p>\n\u00d6\u011frenme faaliyetlerini anlamak ve e\u011fitim uygulamalar\u0131n\u0131 ve ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131 geli\u015ftirmek amac\u0131yla, \u00fcreticisinden (\u00f6r. \u00f6\u011freten, \u00f6\u011frenci) ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak farkl\u0131 dijital \u00f6\u011frenme i\u00e7eri\u011fi bi\u00e7imlerini incelemek, de\u011ferlendirmek, dizinlemek, filtrelemek, \u00f6nerilerde bulunmak ve g\u00f6rselle\u015ftirmeye y\u00f6nelik otomatik y\u00f6ntemlerdir.<\/span><\/span>\n

Bu tan\u0131m, i\u00e7erik analiti\u011finin, \u00f6\u011frenmenin farkl\u0131 \u201ckaynaklar\u0131n\u0131n\u201d (ders kitaplar\u0131, web kaynaklar\u0131) ve \u201c\u00fcr\u00fcnlerinin\u201d (\u00f6devler, tart\u0131\u015fma mesajlar\u0131) otomatik analizine odakland\u0131\u011f\u0131n\u0131 ortaya koymaktad\u0131r. Bu \u00f6\u011frenme y\u00f6netim sistemlerindeki izleme verisi analizi gibi \u00f6\u011frencilerin davran\u0131\u015fsal verilerine odaklanm\u0131\u015f analitiklerle a\u00e7\u0131k\u00e7a tezat te\u015fkil eder. Genel olarak \u00f6\u011frenciler, mevcut e\u011fitim teknolojilerinin durumu ve \u00e7evrimi\u00e7i \/ karma \u00f6\u011frenme pedagojileri g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, farkl\u0131 t\u00fcrlerdeki (metin, video, ses) \u00f6\u011frenme i\u00e7eri\u011fini \u00fcretebilse de \u00f6\u011frenciler taraf\u0131ndan \u00fcretilen i\u00e7erik a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131 olarak metin tabanl\u0131d\u0131r (\u00f6dev cevaplar\u0131, tart\u0131\u015fma mesajlar, kompozisyonlar). \u00d6\u011frencilerin metinsel olmayan i\u00e7erik \u00fcrettikleri durumlar olmas\u0131na ra\u011fmen (sunumlar\u0131n\u0131n video kay\u0131tlar\u0131) yine de g\u00f6receli bir az\u0131nl\u0131\u011f\u0131 temsil eder; sonu\u00e7 olarak, \u00e7ok az say\u0131da analitik sistem geli\u015ftirilmi\u015ftir. Bu nedenle, \u00e7oklu ortam \u00f6\u011frenme i\u00e7eri\u011fini de kapsayan i\u00e7erik analitiklerinin daha geni\u015f tan\u0131m\u0131na ra\u011fmen, bu b\u00f6l\u00fcm\u00fcn odak noktas\u0131 a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131 olarak metin tabanl\u0131 \u00f6\u011frenme i\u00e7eri\u011fidir.<\/p>\n

\u0130\u00e7erik analitiklerinin temel uygulama alan\u0131 olarak tan\u0131mland\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirtmeliyiz, \u00e7\u00fcnk\u00fc kullan\u0131lan ara\u00e7 ve tekniklerin \u00e7o\u011fu di\u011fer \u00f6\u011frenme analiti\u011fi t\u00fcrlerinde de kullan\u0131l\u0131r. Dolay\u0131s\u0131yla i\u00e7erik analiti\u011fi, s\u00f6ylem analiti\u011fi (Knight ve Littleton, 2015), yaz\u0131 analiti\u011fi (Buckingham Shum vd., 2016), de\u011ferlendirme analiti\u011fi (Ellis, 2013) ve sosyal \u00f6\u011frenme analiti\u011fi (Buckingham) d\u00e2hil olmak \u00fczere daha spesifik analitik formlar\u0131n\u0131 kapsar. Shum ve Ferguson, 2012). Bu belli ba\u015fl\u0131 analitikler odak noktalar\u0131n\u0131 daha \u00e7ok belirli \u00f6\u011frenme \u00fcr\u00fcnlerinde, s\u00fcre\u00e7lerinde veya ba\u011flamlarda \u00fcretilen \u00f6\u011frenme i\u00e7eri\u011fini inceleme olarak tan\u0131mlarlar. Sonu\u00e7 olarak tan\u0131m\u0131m\u0131z, \u00f6rne\u011fin, Buckingham Shum ve Ferguson (2012) taraf\u0131ndan yap\u0131lan \u201c\u00e7evrimi\u00e7i medya varl\u0131klar\u0131n\u0131 incelemek, dizinlemek ve filtrelemek i\u00e7in kullan\u0131labilecek \u00e7e\u015fitli otomatik y\u00f6ntemler; \u00f6\u011frencilere, kendileri i\u00e7in mevcut olan potansiyel kaynaklar okyanusunda rehberlik etme niyeti\u201d (s. 15), sosyal i\u00e7erik analiti\u011fi tan\u0131m\u0131ndan daha geni\u015ftir. Bu raporda kullan\u0131lan -herhangi bir \u00f6\u011frenme ortam\u0131 ya da s\u00fcrecine odaklanmayan- i\u00e7erik analitikleri tan\u0131m\u0131n\u0131n benzer \u00f6\u011frenme alanlar\u0131nda uygulanabilir olan standart analitik yakla\u015f\u0131mlar\u0131n geli\u015ftirilmesini m\u00fcmk\u00fcn k\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 savunuyoruz. \u00d6\u011frenme analitikleri geli\u015fiminin erken a\u015famalarda oldu\u011fu g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde tutulursa, \u00f6\u011frenme materyalleri ve onlar\u0131n analizleri i\u00e7in metodolojiler, teknikler ve ara\u00e7lar\u0131n t\u00fcr\u00fcne odaklan\u0131lmas\u0131, \u00f6\u011frenme analiti\u011fi alan\u0131n\u0131n geli\u015fmesi i\u00e7in kritik olan i\u00e7erik analiti\u011fi ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131n y\u00fcr\u00fct\u00fclmesinde topluluk standartlar\u0131n\u0131n belirlenmesini destekler.<\/p>\n

Her ikisinde e\u011fitim ara\u015ft\u0131rmalar\u0131nda kullan\u0131lan teknikler olan i\u00e7erik analizi (Krippendorff, 2003) ile i\u00e7erik analiti\u011fi aras\u0131ndaki fark\u0131 vurgulamak \u00f6nemlidir (Ferguson ve Buckingham Shum, 2012). \u0130sim benzerli\u011fine kar\u015f\u0131n, i\u00e7erik analizi, sosyal bilimlerde e\u011fitim ara\u015ft\u0131rmalar\u0131, e\u011fitim teknolojisi ve uzaktan\/\u00e7evrimi\u00e7i e\u011fitim d\u00e2hil (De Wever, Schellens, Valcke ve Van Keer, 2006; Donnelly ve Gardner, 2011; Strijbos, Martens, Prins ve Jochems, 2006) yaz\u0131l\u0131 metnin i\u00e7indeki \u00f6rt\u00fck de\u011fi\u015fkenleri de\u011ferlendirmede \u00e7ok daha eski ve k\u00f6kl\u00fc bir ara\u015ft\u0131rma tekni\u011fidir. \u00d6\u011frenme analiti\u011fi sistemlerinin \u00e7o\u011funun \u00f6rt\u00fck yap\u0131lar\u0131n incelenmesine de odakland\u0131\u011f\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, i\u00e7erik analiti\u011finin b\u00fcy\u00fck bir b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fc, i\u00e7erik analizi amac\u0131yla bilgi i\u015flemsel tekniklerin uygulamas\u0131 olu\u015fturur (Kovanovi\u0107, Joksimovi\u0107, Ga\u0161evi\u0107 ve Hatala, 2014). Ancak i\u00e7erik analiti\u011fi \u00f6\u011frenci yaz\u0131 \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131n de\u011ferlendirilmesi, otomatik \u00f6\u011frenci notlama veya belge yap\u0131lar\u0131ndan bir ba\u015fl\u0131k bulma gibi i\u00e7erik analizinin oda\u011f\u0131nda olmayan bir \u00e7ok farkl\u0131 ilave analiz bi\u00e7imini i\u00e7erir.<\/p>\n\n

\u0130\u00c7ER\u0130K ANAL\u0130T\u0130K G\u00d6REV VE TEKN\u0130KLER\u0130<\/h2>\n

\u0130\u00e7erik analitiklerine genel bir bak\u0131\u015f sa\u011flamak amac\u0131yla, i\u00e7erik analitiklerini kullanan ara\u015ft\u0131rma \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131 belirlemek amac\u0131yla \u00f6\u011frenme analitikleri ve e\u011fitim teknolojisi alan\u0131ndaki yaz\u0131l\u0131 alan yaz\u0131n\u0131n bir taramas\u0131n\u0131 yapt\u0131k. \u00d6\u011frenme Analiti\u011fi ve Bilgi Konferans\u0131'ndaki, \u00d6\u011frenme Analiti\u011fi Dergisi, E\u011fitsel Veri Madencili\u011fi Dergisi, E\u011fitimde Yapay Zek\u00e2<\/i> ve Google Akademik bildirilerine bakt\u0131k. \u0130lgili \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 temin ettikten sonra bunlar\u0131 ele ald\u0131\u011f\u0131m\u0131z ara\u015ft\u0131rma problemlerine g\u00f6re grupland\u0131rd\u0131k. \u0130\u00e7erik analizi i\u00e7in kullan\u0131lan \u00fc\u00e7 ana veri tipine odaklanan \u00fc\u00e7 \u00e7al\u0131\u015fma grubu belirledik (\u00f6r. \u00f6\u011frenme kaynaklar\u0131, \u00f6\u011frencilerin \u00f6\u011frenme \u00fcr\u00fcnleri ve \u00f6\u011frencilerin sosyal etkile\u015fimleri). Bu b\u00f6l\u00fcm\u00fcn geri kalan\u0131 belirlenen \u00e7al\u0131\u015fma gruplar\u0131 ve onlarla ili\u015fkili ara\u00e7lar ve tekniklere dair detayl\u0131 bir bak\u0131\u015f sunmaktad\u0131r.<\/p>\n\n

\u00d6\u011frenme Kaynaklar\u0131n\u0131n \u0130\u00e7erik Analiti\u011fi<\/h3>\n

\u0130\u00e7erik analitiklerinin ilk kullan\u0131mlar\u0131ndan biri e\u011fitsel kaynaklar\u0131n, materyallerin ve bu kaynaklara dair tavsiye, d\u00fczenleme ve de\u011ferlendirmelerin analizi i\u00e7indi. \u00d6\u011frenciler i\u00e7in b\u00fcy\u00fck miktarlarda kullan\u0131labilirli\u011fi olan \u00f6\u011frenme materyalleri d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde \u00f6zel ilgi alanlar\u0131ndan biri, \u00f6\u011frencilerin ilgileri veya ders ilerleme gibi \u00e7e\u015fitli kriterleri temel alan \u00f6\u011frenme ile ili\u015fkili uygun i\u00e7erik tavsiyesidir (Manouselis, Drachsler, Vuorikari, Hummel ve Koper, 2011). Romero ve Ventura, 2010). \u0130\u00e7erik analiti\u011fi sistemlerinin geli\u015ftirilmesi genel olarak iki geni\u015f kategoriye ayr\u0131labilen \u00f6neri sistemleri teknolojilerine dayanmaktad\u0131r (Drachsler, Hummel ve Koper, 2008):<\/p>\n\n

    \n \t
  1. \n

    \u0130\u015fbirlikli filtreleme (\u0130F) teknikleri <\/span>ya 1) ili\u015fkili \u00f6\u011frencilere<\/i><\/span> (\u00f6r. kullan\u0131c\u0131 temelli \u0130F) veya 2) ili\u015fkili kaynaklara<\/i><\/span> (\u00f6r. madde temelli \u0130F) bak\u0131larak bulunmu\u015ftur. \u0130lk durumda, kaynak kullan\u0131m\u0131ndaki b\u00fcy\u00fck bir \u00f6rt\u00fc\u015fme bulunan \u00f6\u011frencilerin b\u00fcy\u00fck olas\u0131l\u0131kla ortak ilgi alanlar\u0131n\u0131 payla\u015f\u0131yor olmas\u0131, ikinci durumda ise \u00e7ok say\u0131da kullan\u0131c\u0131 taraf\u0131ndan kullan\u0131lan kaynaklar\u0131n benzer olmas\u0131 muhtemeldir.<\/p>\n<\/li>\n \t

  2. \n

    \u0130\u00e7erik temelli <\/span>teknikler \u00f6nerilerin, \u00f6nerilecek kaynaklar\u0131n i\u00e7eri\u011fini do\u011frudan kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak ve \u00f6\u011frencinin \u015fu anda kullanmakta oldu\u011fu ya da \u00f6\u011frencinin profil verisine uyan kaynaklarla en \u00e7ok benzer kaynaklar\u0131 arayarak ke\u015ffedilmi\u015ftir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    Her iki yakla\u015f\u0131m da e\u011fitim teknolojisinde yayg\u0131n olarak kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r (genel bir bak\u0131\u015f i\u00e7in Drachsler vd., 2008; Manouselis vd., 2011). \u00d6rne\u011fin, Walker, Recker, Lawless ve Wiley (2004) faydal\u0131 e\u011fitsel kaynaklar\u0131 ke\u015ffetmek i\u00e7in i\u015fbirlikli bir sistem olan AlteredVista'y\u0131 geli\u015ftirirken Zaldivar, Garc\u00eda, Burgos, Kloos ve Pardo (2011) \u00f6\u011frencilere ders notlar\u0131 \u00f6nermek i\u00e7in onlar\u0131n belge g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme \u00f6r\u00fcnt\u00fclerine dayal\u0131 olarak i\u00e7erik temelli teknikleri kulland\u0131lar. \u0130\u00e7erik temelli y\u00f6ntemler, programlama g\u00f6revlerine \u00e7\u00f6z\u00fcmler (Hosseini ve Brusilovsky, 2014) ve ilgili \u00f6rnekleri (Muldner ve Conati, 2010) \u00f6nermenin yan\u0131s\u0131ra akademik dersler de \u00f6nermek i\u00e7in kullan\u0131ld\u0131 (Bramucci ve Gaston, 2012). Ayr\u0131ca, \u00f6nerilerin kalitesinin genellikle, verilen \u00f6\u011frenme ba\u011flam\u0131 veya etkinli\u011fine uygun olarak se\u00e7ilmesi gereken belirli belge benzerlik \u00f6l\u00e7\u00fclerinin (Verbert vd., 2012) se\u00e7ilmesine ba\u011fl\u0131 oldu\u011fu da belirtilmelidir.<\/p>\n

    Di\u011fer bir \u00f6nemli alan farkl\u0131 \u00f6\u011fretim materyallerin (genellikle farkl\u0131 \u00f6\u011frenme nesnelerinin) anahtar kelime \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131, etiketleme ve k\u00fcmeleme i\u00e7in otomatik teknikler kullan\u0131larak otomatik d\u00fczenlenmesini ya da s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131 ifade eder. \u00d6rne\u011fin, Bosni\u0107, Verbert ve Duval (2010), \u00f6\u011frenme nesnelerinden anahtar kelime \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131 i\u00e7in farkl\u0131 teknikleri k\u0131yaslarken, Cardinaels, Meire ve Duval (2005) belge, i\u00e7erik, kullan\u0131m ve ba\u011flam\u0131n analizinin belirli bir \u00f6\u011frenme nesnesi i\u00e7in ili\u015fkili \u00fcst veri bilgisini otomatik olarak olu\u015fturmada kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermi\u015ftir. Metin k\u00fcmeleme (Niemann vd., 2012), sinirsel a\u011f s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131lar\u0131 (Roy, Sarkar ve Ghose, 2008) ve i\u015fbirlikli etiketleme (Bateman, Brooks, McCall ve Brusilovsky, 2007) teknikleri farkl\u0131 \u00f6\u011frenme nesnelerini ba\u015far\u0131l\u0131 bir bi\u00e7imde gruplama, d\u00fczenleme ve k\u0131sa ek a\u00e7\u0131klamalar eklemede kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Daha yak\u0131n zamanlarda, e\u011fitimde \u00e7oklu ortam\u0131n kullan\u0131m\u0131n\u0131n artmas\u0131yla, gezinmeyi ve video kaynaklar\u0131n\u0131n kullan\u0131m\u0131n\u0131 (Brooks, Amundson ve Greer, 2009; Brooks, Johnston, Thompson ve Greer, 2013) geli\u015ftirmek amac\u0131yla ders kay\u0131tlar\u0131nda \u00f6nemli anlar\u0131 otomatik olarak bulmak i\u00e7in farkl\u0131 i\u00e7erik analiti\u011fi teknikleri kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n

    \u00d6\u011frenme kaynaklar\u0131n\u0131n d\u00fczenlenmesi ve \u00f6nerilmesine ek olarak, mevcut \u00f6\u011fretim materyallerinin kalitesini ve \u00f6\u011frenme \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131 nas\u0131l etkilediklerini de\u011ferlendirmek i\u00e7in i\u00e7erik analiti\u011fi kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Dufty, Graesser, Louwerse ve McNamara (2006) Coh-metrix arac\u0131 (Graesser McNamara ve Kulikowich 2011; McNamara, Graesser, McCarthy ve Cai, 2014), taraf\u0131ndan hesaplanan yaz\u0131l\u0131 metnin uyumlulu\u011funun, basit metin okunabilirlik \u00f6l\u00e7\u00fclerinden manidar d\u00fczeyde daha iyi sonu\u00e7lar vererek ders kitaplar\u0131n\u0131n s\u0131n\u0131f d\u00fczeyinin de\u011ferlendirmesinde de ba\u015far\u0131l\u0131 bir bi\u00e7imde kullan\u0131labilece\u011fini g\u00f6stermi\u015flerdir. Ara\u015ft\u0131rma ayn\u0131 zamanda sunulan \u00f6\u011frenme materyallerinin tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 ve \u00f6\u011frencilerin konu alan\u0131n\u0131 anlamas\u0131 aras\u0131nda do\u011frudan bir ba\u011flant\u0131 oldu\u011funu ortaya koymu\u015ftur (McNamara, Kintsch, Songer ve Kintsch, 1996; Varner, Jackson, Snow ve McNamara, 2013). Tutarl\u0131l\u0131k ve anlama aras\u0131ndaki ili\u015fki \u00f6\u011frencilerin \u00f6n bilgi d\u00fczeyleri taraf\u0131ndan da y\u00f6netilmektedir (Wolfe vd., 1998), ki bu \u00f6\u011frenme materyalleri \u00f6nerilirken dikkate al\u0131nmas\u0131 gereken bir konudur.<\/p>\n\n

    \u00d6\u011frencilerin \u00d6\u011frenme \u00dcr\u00fcnlerinin \u0130\u00e7erik Analiti\u011fi<\/h3>\n

    \u00d6\u011frenme analitiklerinin en temel hedeflerinden biri \u00f6\u011frenenlere \u00e7al\u0131\u015fma esnas\u0131nda ve ilgili geri bildirimin zaman\u0131nda ula\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131na imk\u00e2n tan\u0131makt\u0131r (Siemens vd., 2011). \u0130\u00e7erik analitiklerinin uyguland\u0131\u011f\u0131 en eski alanlardan birisi otomatik kompozisyon puanlama (OKP) olarak da bilinen \u00f6\u011frenci kompozisyon metinlerinin analizidir. Otomatik kompozisyon puanlama i\u00e7in en yayg\u0131n kullan\u0131lan teknik iki metin g\u00f6vdesi aras\u0131ndaki semantik benzerli\u011fin kelimelerin birlikte bulunmalar\u0131n\u0131n analiz edilmesi yoluyla \u00f6l\u00e7\u00fcld\u00fc\u011f\u00fc \u00d6rt\u00fck Semantik Analiz'dir (\u00d6SA) (Landauer, Foltz ve Laham, 1998). OKP durumunda, \u00d6SA benzerli\u011fi kompozisyonun \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f bir dizi kompozisyona benzerli\u011fini ve bu benzerliklere dayal\u0131 olarak metin niteli\u011finin tek ve say\u0131sal bir \u00f6l\u00e7\u00fcs\u00fcn\u00fc hesaplamada kullan\u0131l\u0131r. \u00d6S\u00d6 tabanl\u0131 kompozisyon kalitesi \u00f6l\u00e7\u00fcmlerine ek olarak WriteToLearn (Foltz & Rosenstein, 2015) gibi daha yeni sistemler, \u00f6\u011frencilere kompozisyon yazma becerileri kazanmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olacak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015f geri bildirimler sa\u011flamak i\u00e7in kapsaml\u0131 bir g\u00f6rselle\u015ftirme seti i\u00e7erir. OKP sistemleri as\u0131l olarak ger\u00e7ek zamanl\u0131 geri bildirimin sa\u011flanmas\u0131 i\u00e7in kullan\u0131l\u0131rken (Crossley, Allen, Snow ve McNamara, 2015; Foltz vd., 1999; Foltz ve Rosenstein, 2015), ayn\u0131 zamanda insan puanlay\u0131c\u0131lar kadar g\u00fcvenilir ve tutarl\u0131 olduklar\u0131 g\u00f6r\u00fcld\u00fc\u011f\u00fc i\u00e7in kompozisyon puanlaman\u0131n (k\u0131smi) otomasyonu i\u00e7in de kullan\u0131labilmektedirler (Foltz vd., 1999).<\/p>\n

    Metnin \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f bir dizi belgeye benzerli\u011fini hesaplaman\u0131n yan\u0131 s\u0131ra, \u00d6SA genellikle belge tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 olarak adland\u0131r\u0131lan (belge ne kadar tutarl\u0131 ise, c\u00fcmleleri semantik olarak o kadar benzerdir) d\u00e2hili belge benzerli\u011fini hesaplamada da kullan\u0131labilir. \u00d6SA, genellikle belge yaz\u0131m\u0131n\u0131n niteli\u011fini \u00f6l\u00e7mede kullan\u0131lan Coh-metrix arac\u0131n\u0131n temelinde yatan ilkedir (Graesser vd., 2011; McNamara vd., 2014). Coh-metrix, kompozisyonlar, tart\u0131\u015fma mesajlar\u0131 ve ders kitaplar\u0131 da d\u00e2hil olmak \u00fczere farkl\u0131 t\u00fcrdeki yaz\u0131l\u0131 materyallerin analizi i\u00e7in yayg\u0131n olarak kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r (McNamara vd., 2014). \u00d6rne\u011fin, \u00f6\u011frencilere kompozisyon yazma egzersizleri s\u0131ras\u0131nda geri bildirim sa\u011flayan, metnin tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131na bakan bilgisayar destekli bir ak\u0131ll\u0131 \u00f6\u011fretim sistemi olan Writing-Pal'de (McNamara vd., 2012) benimsenmi\u015ftir.<\/p>\n

    \u00d6\u011frencilerin kompozisyonlar\u0131n\u0131n de\u011ferlendirilmesinde yayg\u0131n olarak benimsenmi\u015f bir di\u011fer teknik metnin kelime ile birlikte-bulunu\u015flar\u0131n\u0131 temel alan grafik temelli g\u00f6rselle\u015ftirme y\u00f6ntemleridir. Bu ara\u00e7lar, yaz\u0131n\u0131n kalitesini de\u011ferlendirmenin yan\u0131 s\u0131ra, s\u00f6z konusu i\u00e7eri\u011fin \u00f6zetlenmesinde de kullan\u0131l\u0131r. \u00d6rne\u011fin, OpenEssayist sistemi (Whitelock, Field, Pulman, Richardson ve Van Labeke, 2014; Whitelock, Twiner, Richardson, Field ve Pulman, 2015) \u00f6\u011frenciye yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in \u00f6\u011frencinin kompozisyonuna metnin farkl\u0131 b\u00f6l\u00fcmleri aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi, \u00f6\u011frencilere sa\u011flam bir yap\u0131 ve tutarl\u0131 bir anlat\u0131mla nas\u0131l y\u00fcksek kaliteli kompozisyonlar yazacaklar\u0131n\u0131 \u00f6\u011fretmek amac\u0131yla g\u00f6rselle\u015ftiren grafik tabanl\u0131 bir genel bak\u0131\u015f sunar. Grafik tabanl\u0131 y\u00f6ntemler, kavram haritalar\u0131n\u0131n \u00f6\u011frencilerin i\u015f birli\u011fine dayal\u0131 yaz\u0131 \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131ndan otomatik olarak \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131 i\u00e7in de kullan\u0131lmaktad\u0131r. Bu kavram haritalar\u0131, daha sonra \u00f6\u011frenenlere metinlerini g\u00f6zden ge\u00e7irme (Hecking ve Hoppe, 2015) ve d\u00fczeltme yapmada yard\u0131m etmek anlam\u0131na gelen, g\u00f6rsel geri bildirim sa\u011flamada da kullan\u0131ld\u0131lar.<\/p>\n

    Kelime birlikteliklerini temel alan yakla\u015f\u0131mlar\u0131n yan\u0131 s\u0131ra, \u00f6zellikle \u00f6\u011frenci kompozisyonlar\u0131n\u0131n dilbilimsel ve retorik analizi i\u00e7in do\u011fal dil i\u015fleme teknikleri de kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. \u00d6rne\u011fin, XIP g\u00f6sterge panosu (Simsek, Buckingham Shum, De Liddo, Ferguson ve S\u00e1ndor, 2014; Simsek, Buckingham Shum, Sandor, De Liddo ve Ferguson, 2013) kompozisyonlar\u0131n\u0131n \u00fcst s\u00f6ylemlerini g\u00f6rselle\u015ftirir ve yaz\u0131daki sav\u0131n niteli\u011fini de\u011ferlendirmeye yard\u0131mc\u0131 olan retorik hamle ve i\u015flevleri vurgular (Simsek vd., 2014). \u0130\u00e7erik analiti\u011fine y\u00f6nelik bu yakla\u015f\u0131mlar, ayn\u0131 zamanda, metnin farkl\u0131 b\u00f6l\u00fcmlerinin dil i\u015flevlerini anlamak i\u00e7in ayn\u0131 teknikleri kulland\u0131klar\u0131n\u0131 s\u00f6yleyerek s\u00f6ylem merkezli \u00f6\u011frenme analiti\u011fine \u00e7ok benzerdir (Buckingham Shum vd., 2013; Knight ve Littleton, 2015).<\/p>\n

    \u00d6\u011frenci kompozisyonlar\u0131n\u0131 analiz etmenin yan\u0131 s\u0131ra, di\u011fer \u00f6\u011frenci yaz\u0131 t\u00fcrleri i\u00e7in de \u00f6zellikle de k\u0131sa cevaplar i\u00e7in de benzer i\u00e7erik analiti\u011fi y\u00f6ntemleri kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. (Burrows, Gurevych ve Stein, 2014). Fizik \u00f6\u011fretimi ba\u011flam\u0131nda, Dzikovska, Steinhauser, Farrow, Moore ve Campbell (2014), \u00f6\u011frencilerin k\u0131sa cevaplar\u0131n\u0131n i\u00e7eri\u011fini g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurarak ba\u011flamsal olarak ilgili geri bildirimler sa\u011flayan yeni bir uyarlamal\u0131 geri bildirim sistemi kurdu. Ayn\u0131 \u015fekilde, WriteEval sistemi (Leeman-Munk, Wiebe ve Lester, 2014) \u00f6\u011frencilerin k\u0131sa cevaplar\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmekte ve takip talimatlar\u0131 ve g\u00f6revleri ile geri bildirimde bulunur. Kompozisyon s\u0131n\u0131fland\u0131rmada oldu\u011fu gibi, bir dizi referans cevap bu sistem grubunun \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. Benzer yakla\u015f\u0131mlar, sorun \u00e7\u00f6zme becerileri (Di Eugenio, Fossati, Haller, Yu ve Glass, 2008), mant\u0131k (Stamper, Barnes ve Croy, 2010) ve PHP programlama \u00f6\u011fretiminde de kullan\u0131lmaktad\u0131r (Weragama ve Reye, 2014). Ayr\u0131ca, referans cevaplar\u0131n otomatik olarak ke\u015ffedilmesi i\u00e7in grafik tabanl\u0131 teknikleri kullanma potansiyelini g\u00f6steren \u00e7al\u0131\u015fmalar (Ramachandran, Cheng ve Foltz, 2015; Ramachandran ve Foltz, 2015) de yap\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n

    \u0130\u00e7erik analiti\u011fi geri bildirim sistemlerinin bir \u00e7o\u011funun \u00f6\u011fretenlere \u00f6\u011frencilerin \u00f6\u011frenme etkinliklerine dair geri bildirim verecek \u015fekilde tasarland\u0131\u011f\u0131n\u0131 da belirtmeliyiz. \u00d6rne\u011fin, L\u00e1russon ve White (2012) \u00f6\u011frencilerin kompozisyon g\u00f6rselle\u015ftirmelerini, \u00f6\u011frencilerin yaz\u0131lar\u0131ndaki \u00f6zg\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fc ve \u00f6\u011frencilerin ele\u015ftirel d\u00fc\u015f\u00fcnce geli\u015ftirmeye ba\u015flad\u0131klar\u0131 belirli anlar ile ilgili \u00f6\u011fretenleri bilgilendirmek i\u00e7in kulland\u0131lar. \u00d6\u011frencilere geri bildirim vermenin yan\u0131 s\u0131ra \u00f6\u011frenci kompozisyonlar\u0131ndan kavram haritalar\u0131n\u0131n otomatik olarak \u00e7\u0131kart\u0131lmas\u0131 da \u00f6\u011fretenlere \u00f6\u011frencilerin \u00f6\u011frenme etkinlikleri ile geni\u015f bir genel de\u011ferlendirme sunmak i\u00e7in kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r (Perez\u2013Marin ve Pascual\u2013Nieto, 2010). Kavram haritalar\u0131n\u0131n \u00e7\u0131kart\u0131lmas\u0131 da \u00f6\u011frenci sohbet kay\u0131tlar\u0131n\u0131n analizi i\u00e7in kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r (Rosen, Miagkikh ve Suthers, 2011), daha sonra \u00f6\u011fretenlere \u00f6\u011frenci gruplar\u0131 aras\u0131ndaki sosyal etkile\u015fimlere ve bilgi birikimine genel bir de\u011ferlendirme sunmak i\u00e7in kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Benzer olarak, d\u00f6n\u00fct t\u00fcrleri ve \u00f6\u011frenci kat\u0131l\u0131m\u0131 \u00fczerindeki etkileri de incelenmi\u015ftir. \u00d6rne\u011fin, Crossley, Varner, Roscoeve McNamara (2013) \u00f6\u011frencilerin yaz\u0131lar\u0131nda hangi t\u00fcr geri bildirimin en b\u00fcy\u00fck ilerleme ile sonu\u00e7land\u0131\u011f\u0131n\u0131 ara\u015ft\u0131r\u0131rken (\u00d6\u011frencilerin deneme metinlerinin Coh-metrix analizini temel alarak) Calvo, Aditomo, Southavilay ve Yacef (2012) farkl\u0131 t\u00fcr geri bildirimlerin (y\u00f6nlendirici, yans\u0131t\u0131c\u0131) \u00f6\u011frencilerin metin d\u00fczenleme davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 nas\u0131l etkiledi\u011fini ara\u015ft\u0131rd\u0131lar. \u00d6\u011frencilerin video kay\u0131tlar\u0131n\u0131 g\u00f6rme ve k\u0131sa notlar alma \u015fekillerinin incelenmesi de (Ga\u0161evi\u0107, Mirriahi ve Dawson, 2014; Mirriahi ve Dawson, 2013) ayr\u0131ca farkl\u0131 t\u00fcrlerdeki \u00f6\u011frenme i\u00e7eriklerini birle\u015ftirmenin g\u00fcc\u00fcn\u00fc g\u00f6stermi\u015ftir.<\/p>\n

    \u00c7ok say\u0131da \u00e7al\u0131\u015fma \u00f6\u011frenci kompozisyonlar\u0131nda farkl\u0131 nitelikler ve performans aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131y\u0131 incelemi\u015ftir. Bu \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n birincil amac\u0131 ba\u015far\u0131l\u0131 yaz\u0131 \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 neyin kapsad\u0131\u011f\u0131n\u0131 (Allen, Snow ve McNamara, 2014; Crossley, Roscoe ve McNamara, 2014; McNamara, Crossley ve McCarthy, 2009; Snow, Allen, Jacovina, Perret ve McNamara, 2015) ve bunun ders performans\u0131 ile nas\u0131l ili\u015fkili oldu\u011funu (Robinson, Navea ve Ickes, 2013; Simsek vd., 2015) anlamakt\u0131r. Mevcut ara\u015ft\u0131rma ayn\u0131 zamanda, sa\u011flanan \u00f6\u011frenme materyallerinin tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 ile \u00f6\u011frencilerin okuma \u00f6zetlerinin kalitesi aras\u0131nda do\u011frudan bir ba\u011flant\u0131 oldu\u011funu ortaya koymu\u015ftur (Allen, Snow ve McNamara, 2015). Ara\u015ft\u0131rmalar \u00f6\u011frencilerin okuma materyallerini anlamas\u0131na dair bir i\u00e7g\u00f6r\u00fcn\u00fcn Coh-metrix uyum \u00f6l\u00e7\u00fcleri ve metnin bilgilendiricili\u011finin bir \u00f6l\u00e7\u00fcs\u00fc olan Bilgi \u0130\u00e7eri\u011fi kullan\u0131larak elde edilebilece\u011fini g\u00f6stermi\u015ftir (Mintz, Stefanescu, Feng, D\u2019Mello ve Graesser, 2014). \u0130\u00e7erik analiti\u011fi, Sakl\u0131 Markov Modelleri (Southavilay, Yacef ve Calvo, 2009, 2010) ve olas\u0131l\u0131kl\u0131 konu modellemesi (\u00f6r. GDT; Southavilay, Yacef, Reimann ve Calvo, 2013) teknikleri kullanarak i\u015fbirlikli yazma s\u00fcre\u00e7lerini anlamak i\u00e7in de kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Ayn\u0131 teknikler \u00f6\u011frencilerin programlamay\u0131 nas\u0131l \u00f6\u011frendiklerini anlamak i\u00e7in (Blikstein, 2011) ve hatta \u00f6\u011frencilerin uzmanl\u0131klar\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmek i\u00e7in yap\u0131lan \u00f6\u011frenci g\u00f6r\u00fc\u015fmelerinin de\u015fifre metinlerini analiz etmek (Worsley ve Blikstein, 2011) ve verilen bir alan bilgisi (Sherin, 2012) i\u00e7in de kullan\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n

    \u00d6\u011frencilerin Sosyal Etkile\u015fimlerinin \u0130\u00e7erik Analiti\u011fi<\/h3>\n

    \u00c7evrimi\u00e7i ve uzaktan e\u011fitimde, e\u015fzamans\u0131z \u00e7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalar, \u00f6\u011frencileri aras\u0131ndaki ve \u00f6\u011frenciler ile \u00f6\u011fretenler aras\u0131ndaki etkile\u015fimin birincil ara\u00e7lar\u0131ndan birini temsil eder (Anderson ve Dron, 2012). Bu nedenle, genel tart\u0131\u015fma etkinli\u011fine ili\u015fkin g\u00f6r\u00fc\u015fler ve farkl\u0131 \u00f6\u011frencilerin katk\u0131lar\u0131, genellikle \u00f6\u011frenme materyallerini analiz etmek i\u00e7in kullan\u0131lanlara benzer y\u00f6ntemler kullanarak (\u00f6r. \u00d6SA, Coh-metrix) i\u00e7erik analiti\u011finin ba\u015far\u0131yla uyguland\u0131\u011f\u0131 iki aland\u0131r. \u00d6SA ve Sosyal A\u011f Analizi (SAA) kullanarak, Teplovs, Fujita ve Vatrapu (2011), \u00f6\u011frencilere \u00e7evrimi\u00e7i s\u00f6yleme yap\u0131lan \u00f6\u011frenci katk\u0131lar\u0131na genel bir bak\u0131\u015f sa\u011flayan g\u00f6rsel bir analitik sistemi geli\u015ftirdi. SAA'ye ek olarak, Hever vd. (2007), fark\u0131ndal\u0131\u011f\u0131 art\u0131rmak ve \u00e7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalar\u0131n daha iyi denetlenmesini sa\u011flamak i\u00e7in s\u00fcre\u00e7 madencili\u011fini i\u00e7erik analiti\u011fi ile birlikte kullanm\u0131\u015ft\u0131r. \u00d6\u011frenci tart\u0131\u015fma mesajlar\u0131n\u0131n katk\u0131 t\u00fcr\u00fcne, metin i\u00e7eri\u011fine ve ili\u015fkilerine (\u00f6r. ba\u011flant\u0131lara) g\u00f6re s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lmas\u0131 yoluyla Hever vd. (2007) \u00f6nceden tan\u0131mlanan teorik veya pedagojik kategorilere g\u00f6re tart\u0131\u015fma mesajlar\u0131n\u0131 etiketlemede kullan\u0131labilecek bir mesaj s\u0131n\u0131fland\u0131rma sistemi geli\u015ftirdi. \u00c7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalar\u0131n yan\u0131 s\u0131ra, \u00f6\u011frencilerin sosyal medyadaki etkinlikleriyle ilgili olarak e\u011fitmen fark\u0131ndal\u0131\u011f\u0131n\u0131 art\u0131rmak, \u00f6\u011frenenlerin etkinliklerini ve \u00f6\u011frenme ilerlemesini anlamak i\u00e7in sosyal medyan\u0131n b\u00fcy\u00fck potansiyelini g\u00f6steren LARAe sistemi (Charleer, Santos, Klerkx ve Duval, 2014) taraf\u0131ndan inceleniyor. LARAe, (RSS ve Twitter API teknolojilerini kullanarak) \u00f6\u011frenci sosyal medya kay\u0131tlar\u0131n\u0131 otomatik olarak toplayabilir ve ard\u0131ndan g\u00f6zlemlenen sosyal medya etkinli\u011fine dayal\u0131 olarak \u00f6\u011frencilere otomatik olarak 51 farkl\u0131 rozetten birini atayabilir. Daha sonra, toplanan bilgiler \u00f6\u011fretenlere, \u00f6\u011frenci etkinli\u011fine ve zaman i\u00e7indeki de\u011fi\u015fikli\u011fine dair kolay bir genel bak\u0131\u015f i\u00e7in g\u00f6sterge paneli bi\u00e7iminde g\u00f6sterilir.<\/p>\n

    \u00c7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalar, genellikle \u00f6\u011frenen tart\u0131\u015fma mesajlar\u0131n\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmlemek i\u00e7in el ile yap\u0131lan i\u00e7erik analizi y\u00f6ntemlerini kullanan e\u011fitim ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n\u0131n oda\u011f\u0131 olmu\u015ftur. Y\u0131llar boyunca, \u00f6zellikle pop\u00fcler Sorgu Toplulu\u011fu (ST) \u00e7er\u00e7evesi (Garrison, Anderson ve Archer, 2001) kullan\u0131larak yap\u0131lan analizler olmak \u00fczere bu s\u00fcreci otomatik hale getirmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli i\u00e7erik analitik sistemleri geli\u015ftirilmi\u015ftir. \u00d6rne\u011fin, McKlin, Harmon, Evans ve Jones (2002) ve McKlin (2004), CoI \u00e7er\u00e7evesinin merkezi yap\u0131s\u0131 olan, \u00f6\u011frencilerin ele\u015ftirel ve derin d\u00fc\u015f\u00fcnme becerilerinin geli\u015ftirilmesine odaklanan, bili\u015fsel varl\u0131k d\u00fczeyine dair tart\u0131\u015fma mesajlar\u0131n\u0131n kodlanmas\u0131n\u0131 otomatikle\u015ftirmek i\u00e7in bir sinir a\u011f\u0131 s\u0131n\u0131fland\u0131rma sistemi geli\u015ftirmi\u015ftir. McKlin'in (2004) sonu\u00e7lar\u0131na dayanarak, Otomatikle\u015ftirilmi\u015f \u0130\u00e7erik Analiz Arac\u0131 taraf\u0131ndan bili\u015fsel varl\u0131ktan ayr\u0131 olarak daha geni\u015f bir kodlama yelpazesi i\u00e7in kabul edilebilecek daha genel bir s\u0131n\u0131fland\u0131rma modeli sa\u011flamak bir Bayesian a\u011f s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131 (Corich, Hunt ve Hunt, 2012) i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Daha yak\u0131n zamanlarda bir\u00e7ok \u00e7al\u0131\u015fma (Kovanovi\u0107 vd., 2014, 2016; Waters, 2015) bili\u015fsel varl\u0131k d\u00fczeyi i\u00e7in mesaj kodlamada farkl\u0131 metin madencili\u011fi tekniklerinin kullan\u0131m\u0131n\u0131 incelemi\u015ftir. Kovanovi\u0107 vd. (2014) elde edilen farkl\u0131 y\u00fczey-seviyesi s\u0131n\u0131fland\u0131rma \u00f6zelliklerini (yani n-gramlar, konu\u015fman\u0131n bir k\u0131sm\u0131nda n-gramlar, dil ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 \u00fc\u00e7l\u00fcs\u00fc, bahsedilen kavramlar\u0131n say\u0131s\u0131 ve tart\u0131\u015fma pozisyonu \u00f6l\u00e7\u00fc birimleri) kullanan ve \u00f6nceki raporlardan daha y\u00fcksek s\u0131n\u0131fland\u0131rma do\u011frulu\u011funa ula\u015fan (McKlin, 2004; McKlin vd., 2002) bir destek vekt\u00f6r makine s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131 geli\u015ftirdiler. Waters (2015) taraf\u0131ndan yap\u0131lan ara\u015ft\u0131rma ayn\u0131 zamanda metin s\u0131n\u0131fland\u0131rma i\u00e7in \u00e7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalar\u0131n yap\u0131s\u0131n\u0131 ko\u015fullu rastgele alanlar kullanman\u0131n, bireysel s\u0131n\u0131fland\u0131rma \u00f6rnekleri aras\u0131nda (\u00f6r. yap\u0131ya cevap) hesap ili\u015fkilerini (yani yap\u0131ya cevap) ele alan yap\u0131sal bir s\u0131n\u0131fland\u0131rma tekni\u011fi kullanman\u0131n faydalar\u0131n\u0131 g\u00f6stermi\u015ftir (\u00f6r. tart\u0131\u015fma mesajlar\u0131).<\/p>\n

    Son olarak, (Kovanovi\u0107 vd., 2016), Coh-metrix taraf\u0131ndan sa\u011flanan \u00f6l\u00e7\u00fc birimlerin (Graesser vd., 2011) ve Dilbilimsel Sorgulama ve Kelime Say\u0131s\u0131 (DSKS) ara\u00e7lar\u0131 (Tausczik ve Pennebaker, 2010) baz\u0131 DD\u0130 ve tart\u0131\u015fma-konum \u00f6zelliklerinin ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde bir arada kullan\u0131lmas\u0131yla neredeyse insan kodlay\u0131c\u0131lar\u0131 kadar kesin bir s\u0131n\u0131fland\u0131rma sistemi geli\u015ftirmek i\u00e7in kullan\u0131labilece\u011fini g\u00f6sterdi. Bu sistemin e\u011fitim ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 taraf\u0131ndan yayg\u0131n olarak benimsenebilmesi i\u00e7in daha fazla iyile\u015ftirmeye ihtiya\u00e7 duyulurken, ilerleme umut vericidir ve i\u00e7erik analizinde ara\u015ft\u0131rma uygulamalar\u0131n\u0131 geli\u015ftirme potansiyeli vard\u0131r.<\/p>\n

    Sosyal-yap\u0131land\u0131rmac\u0131 \u00f6\u011frenme ve bilgi yaratma bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131yla, \u00e7ok say\u0131da bir grup \u00e7al\u0131\u015fma, sosyal etkile\u015fimlerin bilgi in\u015fas\u0131 \u00fczerindeki rol\u00fcn\u00fc anlamak i\u00e7in i\u00e7erik analitiklerini kullanm\u0131\u015ft\u0131r. \u00d6rne\u011fin, tart\u0131\u015fma katk\u0131lar\u0131nda DSKS metrikleri taraf\u0131ndan yakalanan dil farkl\u0131l\u0131klar\u0131 (Joksimovi\u00e7, Ga\u0161evi\u0107, (Kovanovi\u0107, Adesope ve Hatala, 2014; Xu, Murray, Park Woolf ve Smith, 2013) ve bu farkl\u0131l\u0131klar\u0131n \u00f6\u011frenen notlar\u0131yla nas\u0131l ili\u015fkili oldu\u011fu (Yoo ve Kim, 2012) ile ilgili \u00f6nemli ara\u015ft\u0131rmalar yap\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Benzer \u015fekilde, Chiu ve Fujita (2014a, 2014b), \u00f6\u011frenen s\u00f6ylem etkile\u015fimlerinin ger\u00e7ek\u00e7i bir \u015fekilde modellenmesini sa\u011flamak i\u00e7in kullan\u0131lan bir istatistiksel y\u00f6ntem grubu olan Yang, Wen ve Rose (bir grup istatistiksel y\u00f6ntem) olan istatistiksel s\u00f6ylem analizi (\u0130SA) ile farkl\u0131 tart\u0131\u015fma katk\u0131lar\u0131 aras\u0131ndaki kar\u015f\u0131l\u0131kl\u0131 ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 ara\u015ft\u0131r\u0131rken Yang, Wen ve Rose (2014), GDT ve karma \u00fcyelikli stokastik blok modellerini (K\u00dcSBM), hangi t\u00fcr \u00f6\u011frenen tart\u0131\u015fma katk\u0131lar\u0131n\u0131n cevap alaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin etmek i\u00e7in kulland\u0131lar. Son olarak, basit kelime s\u0131kl\u0131\u011f\u0131 analizini kullan\u0131larak, Cui ve Wise (2015), \u00f6\u011fretenler taraf\u0131ndan ne gibi katk\u0131lar\u0131n kabul edilmesinin ve cevaplanmas\u0131n\u0131n muhtemel oldu\u011funu incelemi\u015ftir. Bu ve benzeri \u00e7al\u0131\u015fmalar, \u00e7evrimi\u00e7i s\u00f6ylemdeki etkile\u015fimlerin nihayetinde \u00f6\u011frenme \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131 ve bilgi birikimini nas\u0131l \u015fekillendirdi\u011fini anlama amac\u0131na sahiptir. Benzer \u015fekilde, \u00f6\u011frencilerin bilgiyi (ortakla\u015fa) yap\u0131land\u0131rmalar\u0131na dair daha iyi bir anlay\u0131\u015f edinmek i\u00e7in farkl\u0131 sosyal i\u00e7erik analiz y\u00f6ntemleri (metin s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131, konu modellemesi, karma \u00fcyelik stokastik blok modelleri) ve ara\u00e7lar\u0131 (Coh-metrix, DSKS) uygulanm\u0131\u015ft\u0131r. Bunlar, \u00f6\u011frenen alt topluluklar\u0131n\u0131n olu\u015fturulmas\u0131 (Yang, Wen, Kumar, Xing ve Rose, 2014), \u00f6z y\u00f6netim becerilerinin geli\u015ftirilmesi (Petrushyna, Kravcik ve Klamma, 2011), k\u00fc\u00e7\u00fck grup ileti\u015fimi (Yoo ve Kim, 2013) ve bilgisayar programlama projelerinde i\u015f birli\u011fi (Velasquez vd., 2014)ile ilgili ara\u015ft\u0131rmalar\u0131 i\u00e7erir. Sonraki ara\u015ft\u0131rmalar, \u00f6\u011frencilerin sosyal sermayelerinin KA\u00c7D'lerde birikmesi aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131y\u0131 ara\u015ft\u0131rm\u0131\u015flar (Dowell vd., 2015; Joksimovi\u0107, Dowell vd., 2015; Joksimovi\u0107, Kovanovi\u0107 vd., 2015) ve \u00e7e\u015fitli \u00f6\u011frenme platformlar\u0131ndaki \u00f6\u011frenci etkile\u015fiminden elde edilen sosyal a\u011f i\u00e7indeki konumun, daha y\u00fcksek d\u00fczeyde tutarl\u0131l\u0131\u011fa sahip sosyal medya payla\u015f\u0131mlar\u0131 ile ili\u015fkili oldu\u011funu g\u00f6stermi\u015flerdir.<\/p>\n

    \u0130\u00e7erik analiti\u011fi, \u00f6\u011frencilerin kat\u0131l\u0131m\u0131 ve geli\u015fimine katk\u0131da bulunabilecek \u00f6\u011fretim yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131n seviyesini de\u011ferlendirmek i\u00e7in de yayg\u0131n olarak kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Bunu ak\u0131lda tutarak, \u00f6\u011frenen tart\u0131\u015fma mesajlar\u0131n analizi -\u00e7e\u015fitli i\u00e7erik analiti\u011fi y\u00f6ntemleri kullan\u0131larak- kurs kat\u0131l\u0131m seviyesini de\u011ferlendirmek i\u00e7in yayg\u0131n olarak kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r (Ramesh, Goldwasser, Huang, Daume ve Getoor, 2013; Vega, Feng, Lehman, Graesser ve D'Mello, 2013; Wen, Yang ve Rose, 2014b). Hem tart\u0131\u015fma i\u00e7erik verilerinde hem de kay\u0131t g\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fc izleme verilerinde faraz\u00ee mant\u0131k kullanarak, Ramesh vd. (2013) KA\u00c7D ba\u011flam\u0131nda \u00f6\u011frenci kat\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 inceleyerek, tart\u0131\u015fma etkinlik ve kurs performanslar\u0131n\u0131n seviyelerine g\u00f6re \u00f6\u011frencilerin t\u00fcrlerine odakland\u0131lar. Benzer \u015fekilde, Wen, Yang ve Rose (2014a), KA\u00c7D \u00e7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131n \u00f6\u011frenen duyarl\u0131l\u0131k analizini ger\u00e7ekle\u015ftirmi\u015ftir; bu, ifade edilen olumsuz duygu ile dersten \u00e7\u0131kma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 aras\u0131nda g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ili\u015fki oldu\u011funu ortaya koydu. Benzer sonu\u00e7lar DSKS kelime kategorilerinin (en do\u011frudan, bili\u015fsel kelimeler, birinci \u015fah\u0131s zamirleri ve olumlu kelimeler) \u00f6\u011frenen motivasyonu ve bili\u015fsel kat\u0131l\u0131m d\u00fczeyini \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in kullan\u0131labilece\u011fini g\u00f6steren Wen vd. (2014b) taraf\u0131ndan da ortaya konmu\u015ftur. Son olarak, \u00f6\u011frenci okuma zaman\u0131 ile metin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 aras\u0131ndaki tutars\u0131zl\u0131\u011fa bakarak, Vega vd. (2013), engelli \u00f6\u011frencileri tespit edebilecek bir i\u00e7erik analiz sistemi geli\u015ftirmi\u015ftir. Kat\u0131l\u0131m\u0131n \u00f6l\u00e7\u00fclmesinde metnin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131n\u0131 kullanmadaki genel fikir, metin ne kadar kolay olursa, \u00f6\u011frenen ayr\u0131lmad\u0131\u011f\u0131 s\u00fcrece okuma s\u00fcresinin o kadar k\u0131sa olaca\u011f\u0131yd\u0131. \u0130z verilerini (\u00f6r. metin okuma zaman\u0131) \u00f6\u011frenme materyallerinin analizi (\u00f6r. metin kayna\u011f\u0131 okuma karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131n\u0131n analizi) ile birle\u015ftiren bu ve benzer analiz t\u00fcrleri, KA\u00c7D gibi \u00e7ok say\u0131da \u00f6\u011frencinin bulundu\u011fu dersler i\u00e7in \u00f6zellikle \u00f6nemli olan \u00f6\u011frenci motivasyonunu ve kat\u0131l\u0131m\u0131n\u0131, \u00f6zellikle ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak izlemek i\u00e7in ba\u015far\u0131yla kullan\u0131labilir.<\/p>\n\n

    \u00d6\u011frenme i\u00e7eri\u011finde konu ke\u015ffi<\/h3>\n

    B\u00fcy\u00fck miktarda web ve di\u011fer \u00f6\u011frenme verileri formlar\u0131 mevcut oldu\u011funda, i\u00e7erik analizinin ba\u015fl\u0131ca kullan\u0131m alanlar\u0131ndan biri, mevcut bilgilerin b\u00fcy\u00fck miktarlar\u0131n\u0131n d\u00fczenlenmesi ve \u00f6zetlenmesidir. Bu ba\u011flamda, en pop\u00fcler i\u00e7erik analiti\u011fi tekni\u011fi, dok\u00fcman toplanmas\u0131nda temel konular\u0131 ve temalar\u0131 tan\u0131mlamak i\u00e7in kullan\u0131lan bir grup y\u00f6ntem olan faraz\u00ee konu modellemesidir. (\u00f6r. Tart\u0131\u015fma mesajlar\u0131 veya sosyal medya g\u00f6nderileri). En yayg\u0131n kullan\u0131lan konu modelleme tekni\u011fi, sosyal bilimlerde (Ramage, Rosen, Chuang, Manning ve McFarland, 2009) ve dijital be\u015fer\u00ee bilimlerde (Cohen vd., 2012) s\u0131kl\u0131kla kullan\u0131lan gizli Dirichlet tahsisidir (GDT; Blei, 2012; Blei, Ng ve Jordan, 2003). GDT'nin ve di\u011fer konu modelleme tekniklerinin genel amac\u0131, birlikte s\u0131k\u00e7a kullan\u0131lan ve belge koleksiyonundaki pop\u00fcler konular\u0131 ve temalar\u0131 ifade eden kelime gruplar\u0131n\u0131 belirlemektir. GDT'nin yan\u0131 s\u0131ra, mant\u0131ksal programlamaya, metin k\u00fcmelemeye ve \u00d6SA'ya dayanan teknikler de \u00f6\u011frenenin \u00e7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalar\u0131ndan ve sosyal medya payla\u015f\u0131mlar\u0131ndan ana temalar \u00e7\u0131karmak i\u00e7in kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n

    Asenkron \u00e7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalarda ana tema ve konular\u0131n tan\u0131mlanmas\u0131 kapsaml\u0131 bir \u015fekilde yap\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Birincil hedef, \u00f6\u011fretenlerin, ana temalar\u0131 ve \u00e7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalardaki b\u00fcy\u00fckl\u00fcklerini belirleyerek \u00f6\u011frenen s\u00f6yleminin kalitesi konusundaki fark\u0131ndal\u0131\u011f\u0131n\u0131 art\u0131rmakt\u0131r. \u00d6rne\u011fin, Antonelli ve Sapino (2005), \u00e7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalar\u0131 modellemek i\u00e7in kurala dayal\u0131 bir yakla\u015f\u0131m benimserken, GDT'nin kullan\u0131m\u0131 Chen (2014), Hsiao ve Awasthi (2015) taraf\u0131ndan ara\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. \u00c7evrimi\u00e7i derslerde konu modellemesine ek olarak, b\u00fcy\u00fck a\u00e7\u0131k \u00e7evrimi\u00e7i derslerde (KA\u00c7D'ler) geni\u015f \u00e7apl\u0131 tart\u0131\u015fmalar g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, \u00e7e\u015fitli yakla\u015f\u0131mlar kullanarak KA\u00c7D tart\u0131\u015fmalar\u0131ndan konu \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131na \u00f6zel ilgi g\u00f6sterilmi\u015ftir. Reich, Tingley, Leder-Luis, Roberts ve Stewart (2014) farkl\u0131 e\u015f de\u011fi\u015fkenler \u00fczerinde konulardaki farkl\u0131l\u0131klar\u0131 incelemeye olanak sa\u011flayan KA\u00c7D \u00e7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalar\u0131ndaki konular\u0131 ve farkl\u0131 \u00f6\u011frencilerin (\u00f6r. ya\u015f, cinsiyet) ve g\u00f6nderi \u00f6zelliklerinin (\u00f6r. bir oy kullanma) belirlenen konularla nas\u0131l ili\u015fkili oldu\u011funu ara\u015ft\u0131rmak i\u00e7in yap\u0131sal konu modellerini GDT tekni\u011finin bir uzant\u0131s\u0131 olarak kulland\u0131lar. Ayn\u0131 \u015fekilde, Ezen-Can, Boyer, Kellogg ve Booth (2015), KA\u00c7D tart\u0131\u015fmalar\u0131nda \u00f6\u011frenenin \u00e7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131n \u201cs\u00f6zc\u00fck \u00e7antas\u0131\u201d sunumlar\u0131n\u0131 k\u00fcmeleme yoluyla ana temalar\u0131 belirlediler.<\/p>\n

    \u00c7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalarda konular\u0131n ke\u015ffedilmesi b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde ara\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f olsa da farkl\u0131 sosyal medyalarda ana temalar\u0131n analizi \u00e7ok daha az dikkat \u00e7ekmi\u015ftir. Bir \u00f6rnek, pop\u00fcler blog platformlar\u0131nda ve en \u00f6nemli tart\u0131\u015fma konular\u0131nda oldu\u011fu gibi \u00f6\u011frenmeyi ara\u015ft\u0131rmak i\u00e7in SAA ve kelime s\u0131kl\u0131\u011f\u0131 analizini kullanan Pham, Derntl, Cao ve Klamma (2012) taraf\u0131ndan yap\u0131lan bir \u00e7al\u0131\u015fmad\u0131r. \u00c7al\u0131\u015fmalar\u0131n \u00e7o\u011funda, konu modelleme analizinin oda\u011f\u0131 temel olarak geleneksel blog platformlar\u0131ndayken mikro blog platformlar\u0131n\u0131n analizi (\u00f6r. Twitter) \u00e7ok daha az dikkat \u00e7ekmi\u015ftir. \u00c7o\u011fu durumda, geleneksel blog platformlar\u0131na odaklanman\u0131n nedeni, konu modelleme y\u00f6ntemlerinin \u00e7o\u011funun (\u00f6r. GDT), do\u011fru bir konusal da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n \u00e7\u0131kar\u0131labilece\u011fi daha uzun metin belgeleri \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fmak \u00fczere tasarlanmas\u0131d\u0131r (Zhao vd., 2011). K\u0131sa metinler i\u00e7in \u00e7e\u015fitli GDT de\u011fi\u015fkenleri \u00f6nerilmi\u015f olmas\u0131na ra\u011fmen (Hong ve Davison, 2010; Mehrotra, Sanner, Buntine ve Xie, 2013; Ramage, Dumais ve Liebling, 2010; Yan, Guo, Lan ve Cheng, 2013), \u015fu anda \u00f6\u011frenme analiti\u011fi alan\u0131nda yayg\u0131n olarak kullan\u0131lmamaktad\u0131r ve de\u011ferleri hen\u00fcz de\u011ferlendirilmemi\u015ftir. Dikkate de\u011fer bir istisna, ilk d\u00f6rt \u00d6\u011frenme Analiti\u011fi ve Bilgi Konferans\u0131ndan (LAK'11-LAK'14) tweetleri -s\u0131radan GDT ve SAA kullanarak- analiz eden, pop\u00fcler konular\u0131 ve ayn\u0131 zamanda \u00f6\u011frenme analiti\u011fi toplulu\u011funun zaman i\u00e7indeki yap\u0131s\u0131 ve evrimini inceleyen Chen, Chen ve Xing (2015) taraf\u0131ndan yap\u0131lan \u00e7al\u0131\u015fmad\u0131r. Benzer \u015fekilde, JJoksimovi\u0107, Kovanovi\u0107 vd. (2015), farkl\u0131 sosyal medyadaki ders materyalleri ve \u00f6\u011frenen kay\u0131tlar\u0131 aras\u0131ndaki uyumu ara\u015ft\u0131rm\u0131\u015ft\u0131r (\u00f6r. Facebook, Twitter, bloglar). Bu \u00e7al\u0131\u015fmada geleneksel konu modelleme teknikleri kullan\u0131lmam\u0131\u015ft\u0131r, daha ziyade konu ke\u015ffi i\u00e7in yeni bir dok\u00fcman k\u00fcmeleme tekni\u011fi kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Son olarak, konu modelleme kullan\u0131m\u0131 sosyal medya d\u0131\u015f\u0131nda da ara\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. \u00d6rne\u011fin, Reich vd. (2014) GDT'yi, \u00f6\u011frenen ders de\u011ferlendirmelerinin ana temalar\u0131n\u0131 incelemek i\u00e7in kulland\u0131 ve ders de\u011ferlendirme yorumlar\u0131na etkili ve geni\u015f bir genel bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131 sa\u011flad\u0131.<\/p>\n\n

    SONU\u00c7 VE GELECE\u011eE Y\u00d6NEL\u0130K \u00c7IKARIMLAR<\/h2>\n

    Bu b\u00f6l\u00fcmde, \u00f6\u011frenme etkinliklerini anlamak veya iyile\u015ftirmek i\u00e7in farkl\u0131 i\u00e7erik formlar\u0131n\u0131 analiz etmeye y\u00f6nelik bir dizi analitik y\u00f6ntem ve teknik i\u00e7eren i\u00e7erik analiti\u011fine genel bir bak\u0131\u015f sunduk. \u00c7ok \u00e7e\u015fitli ara\u015ft\u0131rma \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131, \u00e7a\u011fda\u015f e\u011fitim ara\u015ft\u0131rma ve uygulamalar\u0131ndaki a\u00e7\u0131k problemleri ele almada i\u00e7erik analiti\u011fi tekniklerini uygulaman\u0131n b\u00fcy\u00fck g\u00fcc\u00fcn\u00fc g\u00f6stermektedir. Genel olarak, i\u00e7erik analiti\u011fi, 1) ders kaynaklar\u0131n\u0131n, 2) \u00f6\u011frenenin \u00f6\u011frenme \u00fcr\u00fcnlerinin ve 3) \u00f6\u011frenen sosyal etkile\u015fimlerinin analizinde kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Farkl\u0131 \u00f6\u011frenme materyallerinin \u00f6nerilmesi ve s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lmas\u0131 (\u00f6r. Drachsler vd., 2008), \u00f6\u011frenci yazarken geri bildirim sa\u011flama (\u00f6r. Crossley vd., 2015), \u00f6\u011frenme \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n analizi (\u00f6r. Robinson vd., 2013), \u00f6\u011frenci kat\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n analizi (\u00f6r. Wen vd., 2014b) ve \u00e7evrimi\u00e7i tart\u0131\u015fmalarda konu ke\u015ffi (\u00f6r. Reich vd., 2014) gibi geni\u015f bir yelpazedeki problemleri ele almak i\u00e7in i\u00e7erik analiti\u011fi kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Bir ara\u015ft\u0131rma alan\u0131 olarak \u00f6\u011frenme analiti\u011finin halen ba\u015flang\u0131\u00e7 a\u015famas\u0131nda oldu\u011fu g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, i\u00e7erik analiti\u011fi taraf\u0131ndan ele al\u0131nan sorunlar\u0131n listesi gelecekte geni\u015fleyecektir. Benzer \u015fekilde, i\u00e7erik analizi alan\u0131 olgunla\u015ft\u0131k\u00e7a, bir dizi \u00f6nemli ara\u015ft\u0131rma uygulamalar\u0131 ve gelenekleri olu\u015fturulacakt\u0131r. Bu nedenle, e\u011fitim ara\u015ft\u0131rma ve uygulamalar\u0131nda en y\u00fcksek etkiyi sunabilmek i\u00e7in gelecekteki y\u00f6nelimlere bakmak gerekir. Dolay\u0131s\u0131yla i\u00e7erik analiti\u011fi konusundaki mevcut ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n, 1) i\u00e7erik analiti\u011fini di\u011fer analiz formlar\u0131yla birle\u015ftirerek ve 2) mevcut e\u011fitim teorilerini temel alan i\u00e7erik analiti\u011fi sistemleri geli\u015ftirerek iyile\u015ftirilece\u011fini savunuyoruz. \u0130\u00e7erik analiti\u011fi ve di\u011fer analitik t\u00fcrleri aras\u0131ndaki sinerjiyle ilgili ilk ad\u0131mlar zaten g\u00f6zlemlenmi\u015ftir. \u00c7e\u015fitli \u00e7al\u0131\u015fmalar i\u00e7erik analiti\u011finin;<\/p>\n\n