ÖĞRENME YÖNETİM SİSTEMLERİ - Deneme Sınavı - 4

Öğrenme analitiklerini öğrencilerin öğrenme durumlarını öngörmek için kullanabiliriz.
Eğer öğrenci başarı ya da başarısızlığı, çalışma alışkanlıkları gibi bilgilerimiz varsa öngörücü analitikten faydalanabiliriz. Eğer öğrencinin başarısızlığının nedenlerini bulmak istiyorsak
açıklayıcı analitikten faydalanabiliriz

Eğer bir değişkenin diğerine bağlı olduğunu, diğerinden etkilendiğini düşünüyorsak bu değişken bağımlı, diğeri ise bağımsız değişken olarak adlandırılır.

Öğrenci sayısı; rakamlarla ifade edilen sayısal ve tam değerler aldığı için kesikli bir değişkendir.

Regresyon; bir gözlemin, ortalamaya ya da veri setindeki bütün noktaların ortasından geçtiği düşünülen hayali bir çizgiye (bağlanım çizgisi) ne kadar yakın olduğunu tahmin etmek olarak tanımlanabilir.

Öğrencilerin yaşadıkları  il plaka numarası sayısal ancak kesikli bir değişkendir.

Sınıflama analizi öğrenme ortamları dışında banka müşterilerinin riskli olup olmadıklarının belirlenmesi, bir ürünün satın alınıp alınmayacağının ya da kişinin bir hastalığa yakalanıp yakalanmayacağının öngörülmesi için kullanılabilir.

Büyük verinin bazı anahtar özellikleri vardır. Bunlar; hacim, hız, doğruluk, çeşitliliktir. Doğru cevap E seçeneğidir

Hacim; büyük veri genellikle depolanması, işlenmesi, aktarılması, analiz edilmesi ve sunulması zor olan enformasyon miktarına sahiptir. Doğru cevap A seçeneğidir.

 

Yapılandırılmış veri belirli bir düzeni olan, aynı yapıya sahip verilerdir. Örneğin Excel tablosunda yer alan öğrenenlerin ad, soyad, sınıf, ders ve puanları yapılandırılmış veriye örnek verilebilir. Doğru cevap A seçeneğidir

Büyük veri tabanlarından, farklı analiz yöntemleriyle gizli desenlerin ortaya çıkarılması süreci veri madenciliğidir. Veri madenciliğinin temelinde istatistik, yapay zekâ ve makine öğrenmesi bulunur. Doğru cevap C seçeneğidir.

Campbell ve Oblinger (2007) akademik analitikleri beş aşamada işleyen bir yapı olarak tanımlamışlardır. Bu aşamalar yakalama (capture), raporlama (report), tahmin (predict), eylem (act) ve iyileştirme (refine) olarak sıralanabilir. Doğru cevap B seçeneğidir

Öğrenme analitiklerinin dört uygulama seviyesinden bahsederek başlayabiliriz. Bu seviyeler betimsel (descriptive) analitik, tanılayıcı (diagnostik) analitik, öngörücü (predictive) analitik ve yönerge (prescriptive) analitiği olarak sıralanabilir. Doğru cevap E seçeneğidir

Öğrencilerin soruların ne kadarını cevapladıkları ne kadar öğrenme yönetim sisteminde kaldıkları, hangi saat aralıklarında sisteme eriştikleri gibi genel olarak “ne oldu?” sorusunu ortalama, yüzde gibi basit istatistik teknikleri ile analiz ettiğimiz yaklaşım betimsel analitik olarak adlandırılabilir. Doğru cevap A seçeneğidir

Eğer aldığınız ürünler çok iyi, ekonomik, lezzetli ya da kötü, pahalı ya da lezzetsizse bunu neden olduğunu anlamak iyi bir fikirdir. Bu sayede sonraki pazar alışverişinizde iyi ürünleri almaya devam edebilir ya da aynı kötü ürünleri almaktan kurtulabilirsiniz. Tanılayıcı öğrenme analitiği, benzer şekilde hangi olay ya da olaylar birlikteliğinin öğrenenlerin başarılı olmasını sağladığı ya da başarısızlıklarına neden olduğunu anlamamıza yardımcı olabilir. Doğru cevap D seçeneğidir

Chatti vd. (2014) öğrenme analitikleri için dört boyutlu bir model önermişlerdir. Her bir boyut ne, kim, neden ve nasıl sorularını cevaplamaktadır. Ne? (veri, ortamlar, içerik)

Doğru cevap A seçeneğidir

Slade ve Prinsloo (2013) öğrenme analitikleri ile ilgili etik konularının (a) verinin konumu ve yorumlanması, (b) bilgilendirilmiş onay formu, verinin gizliliği ve anonimleştirilmesi ve (c) verinin yönetilmesi, sınıflandırılması ve depolanması olmak üzere temelde üç kategoride değerlendirilebileceğini belirtmişlerdir.

Öğrenme analitiğini ise, analitiklerin öğretimin kalitesinin artırılması amacıyla kullanılması olarak düşünebilir. Bu amaçla öncelikle öğrencinin konumu, internette harcadığı süre, etkinliklerdeki doğru - yanlış sayısı, sistemde kaldığı zaman aralıkları gibi farklı tür verilerin toplanması gerekir. Doğru yanıt "A" seçeneğidir.

Büyük verinin dört temel özelliği vardır: Hacim (volume), hız (velocity), doğruluk (veracity), çeşitlilik (variety). Doğru yanıt "B" seçeneğidir.

Akademik analitik toplanan verinin, öğretim kurumlarında pazarlama ve yönetim amaçları doğrultusunda kullanılmasıdır. Doğru yanıt "C" seçeneğidir.

Öğrenme  analitiği yapılırken "yeniden olmasını nasıl sağlarım" sorusu yönerge analitiği evresinde sorulmalıdır. Doğru yanıt "D" seçeneğidir.