EĞİTSEL VERİ MADENCİLİĞİ VE ÖĞRENME ANALİTİKLERİ BAĞLAMINDA E-ÖĞRENME VERİLERİNDE AYKIRI GÖZLEMLERİN BELİRLENMESİ

Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama Pub Date : 2019-01-31 DOI:10.17943/ETKU.475149

Sinan Keski̇n, F. Aydın, Halil Yurdugül

{"title":"EĞİTSEL VERİ MADENCİLİĞİ VE ÖĞRENME ANALİTİKLERİ BAĞLAMINDA E-ÖĞRENME VERİLERİNDE AYKIRI GÖZLEMLERİN BELİRLENMESİ","authors":"Sinan Keski̇n, F. Aydın, Halil Yurdugül","doi":"10.17943/ETKU.475149","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"E-ogrenme teknolojilerinin sagladigi en onemli yararlardan birisi de ogrenme verilerinin kayit edilmesidir. Bu veriler egitsel veri madenciligi baglaminda analiz edilmekte ve ayni zamanda ogrenme analitikleri olarak da kullanilmaktadir. Ancak kayit edilen her veri saglikli bir ogrenme verisi anlamina gelmemektedir. Bu nedenle analiz asamasindan once aykiri gozlemlerin belirlenmesi ve duzeltmelerin yapilmasi dogru sonuclara ulasilmasinda onemli bir yere sahiptir. Aykiri gozlemler, verilerin olusma surecinde (real-time) belirlenebilecegi gibi surec sonunda elde edilen veri kumelerinden de belirlenebilmektedir. Bu arastirmada bir e-ogrenme ortamindan elde edilen egitsel veriler uzerinde aykiri gozlem belirleme yontemlerinin kullanimi ele alinmistir. Arastirmada bir ders donemi suresinde kullanilan Moodle ogrenme yonetim sistemi (OYS) log kayitlari veri kumesi olarak kullanilmistir. Veri kumesi 65 ogrencinin hiper-metin, video, degerlendirme, scorm ve forum etkilesimlerine iliskin toplam etkilesim suresinden olusmaktadir. Aykiri gozlem verilerinin belirlenmesinde Z, Grubbs, Rosner, kutu grafigi ve Hampel yontemi kullanilmistir. Bu calismada aykiri gozlem verileri hazir paket programlar kullanilmadan hesaplama cizelgeleri uzerinden islemler yapilarak belirlenmistir. Yapilan analizlerin sonucunda yontemlere gore aykiri (anormal) gozlem sayilarinin degistigi gorulmustur. Buradan elde edilen deneyimler ve veri tabani yapisi goz onunde bulunduruldugunda Z yontemi ve kutu grafigi yontemlerinin bir e-ogrenme sisteminde uygulama aninda aykiri gozlemlerin tespiti amaciyla diger yontemlere gore daha kolay uygulanabilir oldugu, bir baska ifadeyle bu yontemlerin makineye ogretiminin daha islevsel oldugu gorulmustur. Bununla birlikte diger yontemlerin ise bir hipotez sinamasi gerektirmesi ve daha duyarli sonuclar vermesi yonunden onemli bir avantaja sahip oldugu goz onunde bulundurulmalidir.","PeriodicalId":427764,"journal":{"name":"Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama","volume":"2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-01-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17943/ETKU.475149","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 3

Abstract

E-ogrenme teknolojilerinin sagladigi en onemli yararlardan birisi de ogrenme verilerinin kayit edilmesidir. Bu veriler egitsel veri madenciligi baglaminda analiz edilmekte ve ayni zamanda ogrenme analitikleri olarak da kullanilmaktadir. Ancak kayit edilen her veri saglikli bir ogrenme verisi anlamina gelmemektedir. Bu nedenle analiz asamasindan once aykiri gozlemlerin belirlenmesi ve duzeltmelerin yapilmasi dogru sonuclara ulasilmasinda onemli bir yere sahiptir. Aykiri gozlemler, verilerin olusma surecinde (real-time) belirlenebilecegi gibi surec sonunda elde edilen veri kumelerinden de belirlenebilmektedir. Bu arastirmada bir e-ogrenme ortamindan elde edilen egitsel veriler uzerinde aykiri gozlem belirleme yontemlerinin kullanimi ele alinmistir. Arastirmada bir ders donemi suresinde kullanilan Moodle ogrenme yonetim sistemi (OYS) log kayitlari veri kumesi olarak kullanilmistir. Veri kumesi 65 ogrencinin hiper-metin, video, degerlendirme, scorm ve forum etkilesimlerine iliskin toplam etkilesim suresinden olusmaktadir. Aykiri gozlem verilerinin belirlenmesinde Z, Grubbs, Rosner, kutu grafigi ve Hampel yontemi kullanilmistir. Bu calismada aykiri gozlem verileri hazir paket programlar kullanilmadan hesaplama cizelgeleri uzerinden islemler yapilarak belirlenmistir. Yapilan analizlerin sonucunda yontemlere gore aykiri (anormal) gozlem sayilarinin degistigi gorulmustur. Buradan elde edilen deneyimler ve veri tabani yapisi goz onunde bulunduruldugunda Z yontemi ve kutu grafigi yontemlerinin bir e-ogrenme sisteminde uygulama aninda aykiri gozlemlerin tespiti amaciyla diger yontemlere gore daha kolay uygulanabilir oldugu, bir baska ifadeyle bu yontemlerin makineye ogretiminin daha islevsel oldugu gorulmustur. Bununla birlikte diger yontemlerin ise bir hipotez sinamasi gerektirmesi ve daha duyarli sonuclar vermesi yonunden onemli bir avantaja sahip oldugu goz onunde bulundurulmalidir.

查看原文本刊更多论文

电子学习技术最重要的优势之一是记录学习数据。这些数据可在教育数据挖掘中进行分析，也可用作学习分析。然而，并非所有记录的数据都是健康的学习数据。因此，在分析阶段之前，必须识别并纠正异常观察结果，以便得出正确的结果。不一致的观察结果可以在数据生成过程中实时识别，也可以在过程结束时从获得的数据集中识别。本研究讨论了在电子学习环境中获得的教育数据中使用异常检测方法的问题。课程期间使用的 Moodle 学习管理系统（LMS）日志记录被用作数据扫描仪。数据集包括 65 名学生的超文本、视频、评估、表格和论坛交互的总交互时间。采用 Z、Grubbs、Rosner、boxplot 和 Hampel 方法确定矛盾观测数据。在本研究中，离群观测数据是通过在计算图表上进行计算而确定的，没有使用现成的软件包程序。分析结果表明，不同方法得出的异常观测值数量各不相同。考虑到在此获得的经验和数据库结构，可以看出 Z 法和箱形图法比其他方法更容易在电子学习系统中应用，以便在应用时发现异常观测值，换句话说，这些方法的机器教学功能更强。不过，也应考虑到其他方法的一个显著优势，即它们需要进行假设检验，并能给出更灵敏的结果。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama

自引率

0.00%

发文量