BEHAVIOUR AND PERFORMANCE ANALYSIS OF LEARNERS IDENTIFIED IN ENGLISH LANGUAGE BASED GROUPS ON MASSIVE OPEN ONLINE COURSES


Creative Commons License

Diri B. (Executive), Duru İ.

Project Supported by Higher Education Institutions, 2016 - 2020

  • Project Type: Project Supported by Higher Education Institutions
  • Begin Date: June 2016
  • End Date: February 2020

Project Abstract

Günümüzde, isteyen her katılımcıya ücretsiz olarak ’Kitlesel Açık Çevrimiçi Kurs’ (MOOC) olarak adlandırılan kursları sunan platformlar mevcuttur. Bu platformlardaki kurslar, açık iletişim ve video etkileşimlerine öncelik verecek şekilde ayrık alt adımlar halinde yapılandırılmıştır. Dünya üzerinden birçok kurum MOOC oluşturmaya çalışmakta ve farklı coğrafi konumlardan milyonlarca insanı kendine çekmektedir.

MOOC’ların kazandıkları önemli popülerliğe rağmen, dil, zorluk seviyesi ve öğrenme yaklaşımı gibi katılımcıların bireysel ihtiyaçlarına göre esnek olmamak gibi önemli problemleri vardır. Bu durumun bir sonucu olarak MOOC’lardaki önemli problemlerden biri, katılımcıların çok düşük tamamlama oranlarıdır (% 10’dan az).

 

Ana MOOC sağlayıcıları, çoğunlukla Amerika Birleşik Devletleri ve İngiltere gibi İngilizce konuşulan ülkeler tabanlıdır ve sağladıkları MOOC’ların dili İngilizce’dir. Bununla birlikte katılımcıların çoğunluğu İngilizce’yi yabancı dil olarak konuşmaktadır. Bu durumun katılımcılarda, özgüven, kullanım davranışları, iletişim tarzları ve kursu tamamlama performanslarında farklılıklara neden olduğu yapılan çalışmalar tarafından ortaya konulmuştur. Katılımcıların İngilizce dil becerilerindeki değişkenlik kaçınılmaz olarak, en fazla birincil dili İngilizce olmayan katılımcılar için bir engel oluşturmaktadır. Bu engele karşı bir çözüm üretebilmek için MOOC’larda İngilizce dilbilgisi eksikliği sebebi ile zorluk yaşayan katılımcıların tespit edilmeleri gerekmektedir. Kurs devam ederken öğrencilerin etkileşimlerini anlamak, öğrenme yollarını karakterize etmek, kursu bırakma oranlarını en aza indirgemek ve öğretmen müdahalelerini başlatmaya yardımcı olabilmek kritik öneme sahiptir. MOOC’larda, öğrencinin içeriklere hangi sıklıkta, ne kadar süreyle, hangi zaman dilimlerinde ulaştığı, ne kadar ilerlediği, ne zaman, ne kadar ve hangi konularda kimlerle paylaşımda bulunduğu bilgileri kayıt altına alınabilmektedir. Bu bilgiler, MOOC platform sağlayıcıları ve kursları hazırlayanların, katılımcıların ihtiyaçlarını tespit edip bu ihtiyaçlara göre kursları yapılandırmalarına yardımcı olabilir. Bununla birlikte, İngilizce’yi ikincil olarak konuşan katılımcıların tespiti ve onların MOOC’lardaki performans etkileşimleri ile ilgili çok fazla çalışma yoktur. Aynı zamanda, ikincil dil olarak İngilizce konuşanların MOOC’lardaki davranışlarını araştıran sınırlı sayıda araştırma vardır.

 

Tezde, MOOC katılımcıları ana dillerine göre gruplandırılmış, ardında da bu grupların kullanım ve performans analizleri gerçekleştirilmiştir. Bunun için öncelikle katılımcıların, oluşturulan yöntemlerle İngilizce dil gruplarına ayrılmasına odaklanılmıştır. Katılımcıları kendi İngilizce dil geçmişlerine göre otomatik veya yarı otomatik olarak tespit etme yöntemleri belirlendikten sonra kullanım davranışları ve kurs performansları analiz edilmiştir.

 

Tez kapsamında, içerdiği sosyalleşme özellikleri, dil odaklı analiz yapma ve işbirliği imkânlarının yüksek olması gibi nedenlerle, çoğunlukla İngiltere tabanlı FutureLearn MOOC platformunda Southampton Üniversitesi tarafından sunulan farklı türden MOOC’ların verileri kullanılmıştır. Tezde uygulanan metodoloji, oluşturulan farklı yöntemlerle İngilizce dil gruplarının tespit edilmesi, güncellenmesi, kullanıcı davranışlarının analiz edilmesi, performanslarının tahmininde kullanılabilecek en uygun ve performanslarına en fazla etki eden özelliklerle, performans tahminlerinde en başarılı algoritmaları belirlemede kullanılabilecek birkaç alt aşamayı içermektedir. Bu sonuçlar ayrıca MOOC platform geliştiricileri tarafından, kurs içinde katılımcıların performanslarını iyileştirebilmek ve erken müdahale sağlayabilmek için strateji geliştirmede kullanılabilir.

 

Anahtar Kelimeler: Performans tahmini, dil tespiti, kullanım analizi, Kitlesel Açık Çevrimiçi Kurs, ikincil dil olarak İngilizce