Predicting student performance in online english language learning during challenging times through learning analytics
Zorlu zamanlarda öğrenme analitiği ile çevrimiçi ingilizce dil öğreniminde öğrenci performansını tahmin etme
- Tez No: 941024
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER DELİALİOĞLU, DOÇ. DR. ERKAN ER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Yabancı dil öğrenimi, Öğrenme analitikleri, İkinci dil öğrenimi, Foreign language learning, Learning analytics, Second language learning
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yabancı bir dil öğrenmek, akademik, iş ve sosyal hayatı etkileyen karmaşık ve önemli bir süreçtir. COVID-19 pandemisi eğitimi derinden etkileyerek öğrenciler için çevrimiçi İngilizce öğrenimini yeni ve zorlu bir deneyim hâline getirdi. Bu değişim, öğrencilerin akademik performanslarını etkileyen faktörler üzerine önemli araştırma sorularını gündeme getirdi. Normal şartlarda üniversite öğrencileri dil eğitimine yüz yüze başlarken, pandemi nedeniyle çevrimiçi eğitime geçmek zorunda kaldılar. Çalışma, çeşitli geçmişlere ve bölümlere sahip 481 öğrenciyi içermiştir. Farklı özellikler, akademik performansı farklı seviyelerde ve dil becerileri arasında (dil kullanımı, yazma, konuşma) etkiledi. Pandemi sürecinde üniversite düzeyinde çevrimiçi İngilizce dil öğrenimini kapsamlı bir şekilde anlamak için giriş ve yeterlilik sınavları analiz edildi. Giriş sayısı, ödev teslimleri ve sanal sınıflardaki devamlılık, çevrimiçi İngilizce dil öğreniminde başarıyı tahmin etmede genellikle kritik bir rol oynamıştır. Veri dağılımını dengelemek için SMOTE aşırı örnekleme tekniği uygulanmış ve örnekleme yanlılığını azaltmak amacıyla 10 katmanlı ayrıştırılmış örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Birçok sınıflandırma algoritması test edilmiş olup, Lojistik Regresyon ve Naïve Bayes çoğu durumda başarılı sonuçlar vermiştir. Ayrıca, Gradient Boosting, Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman ve SVM, öğrenci başarısını tahmin etmede etkili olmuştur. Bulgular, özellikle kriz dönemlerinde çevrimiçi öğrenmeyi kolaylaştırmada öğretim tasarımı ve teknolojinin rolünü vurgulamaktadır. Öğrenme analitiği ve ileriye dönük çıkarımlar ele alınarak yükseköğretimde İngilizce dil eğitiminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Üniversiteler, teknoloji ve veri odaklı yaklaşımları kullanarak çevrimiçi öğrenme deneyimlerini optimize edebilir ve öğrencilerin akademik başarılarını destekleyebilir.
Özet (Çeviri)
Learning a foreign language is a complex and significant process that influences academic, business, and social life. The COVID-19 pandemic profoundly impacted education, making online English language learning a new and challenging experience for students. This shift raised important research questions about factors affecting students' academic performance. Under normal circumstances, university students would begin their language studies face-to-face, but the pandemic necessitated online learning. The study involved 481 students from diverse backgrounds and departments. Various features influenced academic performance at different levels and across language skills, including use of language, writing, and speaking. Gateway and proficiency exams were analyzed to develop a comprehensive understanding of online English language learning during the pandemic. The number of logins, assignment submissions, and attendance in virtual classrooms often played a crucial role in predicting achievement in online English language learning. To balance data distribution, SMOTE was applied as an oversampling technique, and 10-fold stratified sampling was used to reduce sampling bias. Several classification algorithms were tested, with Logistic Regression and Naïve Bayes performing well in most cases. Additionally, Gradient Boosting, Neural Networks, Random Forest, and SVM were effective in predicting student achievement. The findings highlight the role of instructional design and technology in facilitating online learning, particularly in times of crisis. Learning analytics considerations and further implications were explored to enhance English language education in higher education. By leveraging technology and data-driven approaches, universities can optimize online learning experiences and better support students in achieving academic success.
Benzer Tezler
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Studies on the cuttability of rocks at O.A.L. Çayırhan district by laboratory cutting tests
Başlık çevirisi yok
KÜRŞAD CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NACİ BÖLÜKBAŞI
- Havuçların haşlanmasında difüzyonun modellenmesi
Başlık çevirisi yok
FİGEN KAYMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUZAN KINCAL
- Arpada diallel melez analizleri ile bazı tarımsal özelliklerin kalıtımı üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
KAYIHAN Z. KORKUT
Doktora
Türkçe
1981
ZiraatEge ÜniversitesiBitki Islahı ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM DEMİR
- Neutral atoms transport in a finite thickness plasma slab
Başlık çevirisi yok
MOHAMED NAZİH RHİMİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. SİNAN BİLİKMEN