Eğitimde makine öğrenmesi: Araştırmalardaki güncel eğilimler üzerine inceleme

Abstract

Araştırmanın amacı eğitim bilimleri alanında makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yazılmış makalelerdeki eğilimleri incelemektir. Web of Science veri tabanında 2015 yılından 2020 yılına kadar olan 5 yıllık süreci kapsayan, konusunda “machine learning” geçen, “Educational Research” veya “Educational Scientific Diciplines” kategorilerinde bulunan çalışmaları kapsamaktadır. Bu kapsamda tespit edilen 201 çalışmadan 17‟si kapsam dışında kalmış ve 201 makale incelemeye alınmıştır. Araştırmada makalelerin incelenmesinde içerik analiz yöntemi kullanılmıştır. Makalelerin içerik analizi araştırmacılar tarafından geliştirilen makale değerlendirme formu kullanılarak yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda makalelerin %42,9‟unun deneysel veya uygulamalı çalışma ile gerçekleştirildiği, makalelerde kullanılan makine öğrenmesi yöntemleri incelendiğinde %22,5 karar ağaçları, %17,8 destek vektör makinesi, %14,2 navie bayes sınıflandırma yöntemlerinin kullanıldığı görülmüştür. Makalelerde kullanılan örneklem profilleri incelendiğinde lisans öğrencilerinin %35,3 oranla en fazla olduğu, örneklem sayısındaki yoğunlaşmanın %29,7 oranla 101-1000 arasında olduğu görülmüştür. Makalelerde kullanılan veriler %34 oranıyla veri tabanları ve log kayıtlarından elde edilmiştir. Bu araştırmada son 5 yıllık süreçte yapılmış çalışmalar incelenmiştir. Araştırma sonuçlarının eğitimde makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanılması konusunda ulusal alanyazına katkı sağlayacağı, araştırmacılara bu konuda fikir vereceği düşünülmektedir.