ÖĞRENME YÖNETİM SİSTEMLERİ

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.

Tanılayıcı öğrenme analitiği, benzer şekilde hangi olay ya da olaylar birlikteliğinin öğrenenlerin başarılı olmasını sağladığı ya da başarısızlıklarına neden olduğunu anlamamıza yardımcı olabilir. Doğru yanıt "E" seçeneğidir.

Öğrenenlerin kendi öğrenme süreçleri için, kendi ihtiyaçlarına uygun şekilde geliştirdikleri kişisel öğrenme ortamlarını dağıtık öğrenme ortamları olarak adlandırabilir. Doğru yanıt "A" seçeneğidir.

RapidMiner, Java programlama dili üzerine inşa edilmiş en çok kullanılan veri analitiği yazılımlarından biridir. Doğru yanıt "C" seçeneğidir.

Öğrenme analitiklerini öğrencilerin öğrenme durumlarını öngörmek için kullanabilmektedir. Eğer öğrenci başarı ya da başarısızlığı, çalışma alışkanlıkları gibi bilgilerimiz varsa öngörücü analitikten faydalanabilir. Doğru yanıt "D" seçeneğidir.

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 tanımlanabilmektedir. Doğru yanıt" B" seçeneğidir.

Birliktelik kurallarının belirlenmesinde önsel (Apriori) algoritma kullanılır. Doğru yanıt "E" seçeneğidir.

Sinyaller büyük verinin anahtar özelliklerinden biri değildir.

Bu seviyeler betimsel (descriptive) analitik, tanılayıcı (diagnostik) analitik, öngörücü (predictive) analitik ve yönerge (prescriptive) analitiği olarak sıralanabilir.

Yöntemler (ör. İstatistik, görselleştirme, veri madenciliği, sosyal
ağ analizi)

Composite Grafikler Öngörücü ve açıklayıcı analitiklerde kullanılan analizlerden biri değildir.

Medeni Hal  kategorik değişkenlerden biridir.

Birliktelik kurallarının belirlenmesinde önsel (Apriori) algoritma
kullanılır.

Öğrenme analitiklerinde göz önünde bulundurulması gereken etik konular şunlardır:

-Verinin konumu ve yorumlanması,
-Bilgilendirilmiş onay formu, verinin gizliliği ve anonimleştirilmesi,
-Verinin yönetilmesi, sınıflandırılması ve depolanması

Regresyonda sürekli bir değişkene ilişkin bir öngörüye ulaşılmaya çalışılır.

Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) 2016 verilerine göre Türkiye’de cep telefonu sahip olma oranı %96,9 (yüzde doksanaltı nokta dokuz)’dur. Nüfusumuzun yaklaşık %95 (yüzde doksanbeş)’i haftada en az bir kez düzenli olarak internete girmektedir.

Bütün öğretim araştırmalarının analitik ve veri madenciliği içermesi 2020 yılında gerçekleşmiştir.