Açık ve uzaktan öğrenme ortamlarında eğitsel veri madenciliği

Abstract

Açık ve uzaktan öğrenme ortamlarındaki büyük verinin analiz edilerek öğrenme kurumlarına yönelik anlamlı bilgilere dönüştürülmesi, örüntü ve eğilimlerin ortaya çıkarılması, tahmin ve erken müdahale uygulamaları ve öneri sistemlerinin geliştirilmesi gibi konularda eğitsel veri madenciliği yöntemleri ve teknikleri kullanılabilir. Eğitsel veri madenciliği, makine öğrenmesi, bilişsel bilim ve psikometri gibi alanların birleşmesiyle ortaya çıkmış olup öğrenenleri ve öğrenme ortamlarını daha iyi anlama amacı taşımaktadır. Açık ve uzaktan öğrenme alanında eğitsel veri madenciliği çalışmaları yaygın olarak gerçekleştirilmekle birlikte, özellikle etik, verilerin korunması, verilerin uygun sistemlerde depolanması ve öğretenler ve öğrenenler tarafından kolaylıkla anlamlandırılabilecek raporların geliştirilmesi konularında çalışma yapılması gerektiği belirtilebilir.

Educational data mining methods and techniques can be used to analyze big data to transform them into meaningful information, identify patterns and trends, and finally develop prediction models and early intervention systems in open and distance learning environments. Educational data mining has emerged through the merging of fields such as machine learning, cognitive science and psychometry and aims to better understand learners and learning environments. Studies concerning educational data mining in open and distance learning have become widespread. However, further research needs to be done in terms of ethics, data protection and storage of relevant data. Moreover, future research should focus on producing reports that can be easily understood by both learners and instructors.