Show simple item record

dc.contributor.authorYılmaz, Ramazan
dc.contributor.authorKaraoğlan Yılmaz, Fatma Gizem
dc.date.accessioned2024-01-12T09:18:52Z
dc.date.available2024-01-12T09:18:52Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationYılmaz, R. ve Karaoğlan Yılmaz, F. G. (2023). Investigation of students’ smart mooc usage behaviors with learning analytics: what does big data tell us?. M. Seenivasan (ed.), 5th International Acharaka Congress on Life, Engineering, And Applied Scıences (s. 205-212) içinde. İzmir, Türkiye: BZT Akademitr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11772/16270
dc.description.abstractLearning analytics offers an important data analytics method to understand students’ habits of using online learning platforms and tools effectively. This approach reveals results such as how often students visit online platforms, what content they are interested in, and the time they spend in their learning process. The results of learning analytics provide students with information about their learning performance, and educators and administrators with valuable insights into student progress. Today’s digital learning platforms are powered by artificial intelligence technologies and therefore learning environments are becoming smarter. Intelligent learning environments have the potential to provide students with individualized learning opportunities. However, students’ learning preferences in this context still remain unclear. The aim of this study is to investigate the learning preferences and behaviors of students enrolled in a Smart MOOC (Massive Open Online Course) environment using a learning analytics-based approach. The research was conducted on 1236 university students enrolled in the mooc.bartin.edu.tr platform. The research data were obtained from the students’ records of their system usage behaviors. The findings are presented visually and it is thought that these results can guide instructors to improve their learning environments and content.tr_TR
dc.description.abstractÖğrenme analitiği, öğrencilerin çevrimiçi öğrenme platformlarını ve araçlarını etkili bir şekilde kullanma alışkanlıklarını anlamak için önemli bir veri analitiği yöntemi sunar. Bu yaklaşım, öğrencilerin çevrimiçi platformları ne sıklıkta ziyaret ettikleri, hangi içeriklerle ilgilendikleri, öğrenme süreçlerinde ne kadar zaman harcadıkları gibi sonuçları ortaya koymaktadır. Öğrenme analitiğinin sonuçları, öğrencilere öğrenme performansları hakkında bilgi sağlar ve eğitimcilere ve yöneticilere öğrencinin ilerlemesine ilişkin değerli bilgiler sağlar. Günümüzün dijital öğrenme platformları yapay zeka teknolojilerinden güç alıyor ve bu nedenle öğrenme ortamları daha akıllı hale geliyor. Akıllı öğrenme ortamları öğrencilere bireyselleştirilmiş öğrenme fırsatları sunma potansiyeline sahiptir. Ancak öğrencilerin bu bağlamdaki öğrenme tercihleri hala belirsizliğini koruyor. Bu çalışmanın amacı, Akıllı MOOC (Kitlesel Açık Çevrimiçi Kurs) ortamına kayıtlı öğrencilerin öğrenme analitiği tabanlı bir yaklaşım kullanarak öğrenme tercihlerini ve davranışlarını araştırmaktır. Araştırma mooc.bartin.edu.tr platformuna kayıtlı 1236 üniversite öğrencisi üzerinde gerçekleştirilmiştir. Araştırma verileri öğrencilerin sistem kullanım davranışlarına ilişkin kayıtlardan elde edilmiştir. Bulgular görsel olarak sunulmuş olup, bu sonuçların öğretim elemanlarına öğrenme ortamlarını ve içeriklerini iyileştirme konusunda yol gösterebileceği düşünülmektedir.tr_TR
dc.language.isoengtr_TR
dc.publisherBZT Akademitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectBig datatr_TR
dc.subjectBig data in educationtr_TR
dc.subjectEducational big datatr_TR
dc.subjectSmart MOOCtr_TR
dc.subjectStudentstr_TR
dc.subjectLearning behaviortr_TR
dc.subjectLearning preferencetr_TR
dc.subjectBüyük veritr_TR
dc.subjectEğitimde büyük veritr_TR
dc.subjectEğitici büyük veritr_TR
dc.subjectAkıllı MOOCtr_TR
dc.subjectÖğrencilertr_TR
dc.subjectÖğrenme davranışıtr_TR
dc.subjectÖğrenme tercihitr_TR
dc.titleInvestigation of students’ smart mooc usage behaviors with learning analytics: what does big data tell us?tr_TR
dc.typeconferenceObjecttr_TR
dc.relation.journal5th International Acharaka Congress on Life, Engineering, And Applied Scıencestr_TR
dc.contributor.departmentBartın Üniversitesi, Fen Fakültesi, Bilgisayar Teknolojisi ve Bilişim Sistemleri Bölümütr_TR
dc.contributor.authorID0000-0003-4963-8083tr_TR
dc.contributor.authorID0000-0002-2041-1750tr_TR
dc.identifier.startpage205tr_TR
dc.identifier.endpage212tr_TR


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record