1 / 34

Uzaktan Eğitimin Temel Boyutlarına İlişkin Öğrenenlerin Tercihleri: Konjoint Analizi Örneği

Uzaktan Eğitimin Temel Boyutlarına İlişkin Öğrenenlerin Tercihleri: Konjoint Analizi Örneği. Gökhan DAĞHAN – Doç. Dr. S. Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Fakültesi Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü 06532, Beytepe ANKARA. Ege Üniversitesi Eğitim Fakültesi

duke
Télécharger la présentation

Uzaktan Eğitimin Temel Boyutlarına İlişkin Öğrenenlerin Tercihleri: Konjoint Analizi Örneği

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Uzaktan Eğitimin Temel Boyutlarına İlişkin Öğrenenlerin Tercihleri: Konjoint Analizi Örneği Gökhan DAĞHAN – Doç. Dr. S. Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Fakültesi Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü 06532, Beytepe ANKARA Ege Üniversitesi Eğitim Fakültesi 1-3 Ekim 2009, Sürmeli Efes Otel, Selçuk/Kuşadası

  2. Giriş UZAKTAN EĞİTİM Öğrenmenin uzaktaki öğreticiden ziyade, yakındaki öğrenenin kontrol isteminde ilerlemesidir. Öğrenci ve öğretmenin zaman ve mekân bağımsızlığı ilkeleriyle yürüttüğü eğitim – öğretim faaliyetleridir. Büyük çeşitlilikteki medya bileşenlerinin oluşturduğu, teknolojideki değişikliklere paralel olarak gelişen ve değişen öğrenme faaliyetleridir. Öğrenci ve öğretmen arasındaki eğitsel iletişimin büyük bir bölümünün yüz yüze yapılmadığı sistemdir. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  3. Uzaktan Eğitim Nedir? • Uzaktan eğitim kavramı farklı zamanlarda, farklı insanlar için, farklı anlamlara gelebilmektedir (Seferoğlu, 2007). • Uzaktan eğitime ilişkin yapılan bütün tanımlar, zaman ve mekan bağımsızlık özelliğine, öğrenen merkezli oluşuna, işitsel ve görsel öğrenme materyallerini bulundurmasına, iletişim biçimine değinmektedir. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  4. Uzaktan Eğitimin Temel Göstergeleri Keegan’ın 5 Temel Uzaktan Eğitim Göstergesi • Öğrenim süreci boyunca öğretmen ve öğrencinin yarı-sürekli ayrılışı • Öğrenme materyallerinin hazırlanma ve planlanmasında ve öğrenci destek hizmetlerinin sağlanmasındaki eğitim organizasyonu • Öğretmeni ve öğrenciyi bir araya getirmek ve dersin içeriğini taşımak için teknik ortamların kullanılması (basılı materyaller, bilgisayar, internet vb.) • İki yönlü iletişimin sağlanması • İnsanların gruplar halinde değil, bireysel olarak eğitim alması. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  5. AMAÇ: • Uzaktan eğitimi kullanan öğrencilerin, uzaktan eğitimin bazı temel boyutlarına ilişkin görüşlerini ortaya koymaktadır. • ÖNEM: • Araştırma, öğrencilerin görüşlerinin ve uzaktan eğitimin temel bileşenlerine verdikleri önem derecelerinin, uzaktan eğitim dersleri hazırlanırken göz önünde bulundurulması ve öğretim faaliyetlerinin öğrenci merkezli sürdürülmesi açısından önemlidir. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  6. Yöntem • Araştırmanın yöntemi olarak konjoint analizi seçilmiştir. • Konjoint analizi, tüketicilerin tercih yapılarını ölçen teknikler bütünüdür. • Tüketicilerin bir hizmeti seçme nedenlerini ve bir hizmeti oluşturan birçok niteliğin etkilerinin belirlenmesini sağlayan çok değişkenli istatistiksel bir tekniktir (Dijkstra & Timmermans, 1997). TÜKETİCİ ÖĞRENCİ HİZMET UZAKTAN EĞİTİM 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  7. Çalışma Grubu • Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı’nda eğitim gören 17 lisansüstü öğrencisi. • Çalışma grubunun tamamı, lisans ve lisansüstü derslerinde uzaktan eğitimi etkili bir şekilde kullanmıştır. Uzaktan eğitime ilişkin algıları yüksek olan öğrencilerin, homojen bir yapıya sahip olmaları, konjoint analizinin homojenlik sayıltısını da sağlamıştır. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  8. Veri Toplama Aracı • Veri toplama aracı olarak bir konjoint anketi kullanılmıştır. • Anketin hazırlanması aşamasında öncelikle uzaktan eğitimle ilgili alan yazın incelenmiş ve altı boyutun ele alınması kararlaştırılmıştır. • Anketin kapsam geçerliğinin sağlanması amacıyla uzman görüşü almak üzere BÖTE Bölümü öğretim üyelerinin görüşlerine başvurulmuştur. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  9. Araştırma Kapsamında Ele Alınan Temel Bileşenler 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  10. Temel Bileşenler (2) Kullanılan Teknoloji Teknik Destek Öğrenme Yönetim Sistemi (blog, moodle vb.) Var Yok Ses ve Görüntü Sistemleri (TV vb.) E-posta İletişim Biçimi Eş Zamanlı Mesajlaşma (chat) Eş Zamanlı (senkron) Eş Zamansız (asenkron) 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  11. Temel Bileşenler (3) Esneklik Etkileşim Türü Zaman Bağımsız Kendi Hızında İlerleme Mekan Bağımsız Öğrenci - İçerik Öğrenci - Öğrenci Öğrenme Materyalleri Öğrenci - Öğretici Görsel İşitsel 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  12. Toplam 6 adet ana, 16 adet alt faktör bulunmaktadır. 2*2*2*4*3*3=288 olası farklı sıralama • Hazırlanacak ankette 288 farklı konjoint kartının sıralanması mümkün olmadığı için, tüm olası durumların ortogonal bir alt kümesi seçilerek 16 kart elde edilmiştir. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  13. Verilerin Elektronik Ortama Aktarımı ve Analizi Konjoint analizi uygulanmadan önce, ele alınan faktör düzeyleri ile tercih sıralamaları arasındaki ilişkinin ortaya konulması gerekmektedir. Tercih sıralamaları ile aralarında doğrusal bir artış beklenen faktörler Tercih sıralamaları ile aralarında doğrusal bir azalış beklenen faktörler Düzeyleri kategorik olan faktörler LINEER MORE LINEER LESS DISCRETE 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  14. Ana Faktörler ve Faktör Tipleri 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  15. Araştırma grubuna katılan öğrencilerden, anket maddelerini 1’den 16’ya kadar sıralamaları istenmiştir. Katılımcıların sıralama yaparak doldurdukları anketler, 17X16 ‘lık bir matris oluşturmuştur. 01 10 12 09 03 14 05 07 16 01 13 15 06 08 11 02 04 02 14 03 08 09 12 16 01 06 07 04 13 11 05 10 02 15 03 08 04 09 13 16 07 03 15 14 01 06 12 10 11 02 05 04 13 16 09 08 15 07 06 14 05 10 11 04 01 12 03 02 05 11 15 12 14 08 05 01 04 10 07 03 06 02 16 09 13 06 16 10 07 12 14 15 09 13 11 05 04 02 06 03 01 08 07 13 16 11 04 14 02 03 15 01 12 09 06 07 10 05 08 08 04 16 03 14 06 08 12 10 02 05 09 07 11 15 01 13 09 09 11 10 08 16 03 01 14 06 15 13 02 04 12 05 07 10 11 15 08 04 05 10 14 06 03 16 09 01 07 02 13 12 11 08 15 05 14 10 12 03 02 06 11 04 09 01 13 07 16 12 13 16 11 08 07 15 14 06 05 03 02 09 12 10 01 04 13 16 10 13 06 12 07 01 11 05 09 15 04 03 14 02 08 14 04 16 01 14 08 06 10 12 02 05 09 07 11 13 03 15 15 15 12 14 09 05 07 04 01 13 08 03 06 02 10 16 11 16 14 13 08 04 12 05 06 11 03 07 01 10 16 02 09 15 17 15 10 11 05 13 08 01 12 04 09 16 06 03 14 02 07 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  16. Konjoint Analizi Sonuçlarının Yorumlanması • En önemli ana faktör: Kullanılan Teknoloji (% 28,13 oranıyla) • Öğrenme Yönetim Sistemi (blog, moodle vb.) 0,2206 fayda katsayısı • E-posta 0,1029 fayda katsayısı • Eş Zamanlı Mesajlaşma (Chat) 0,0294 fayda katsayısı • Ses ve Görüntü Sistemleri (TV vb.) -0,3529 fayda katsayısı 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  17. Konjoint Analizi Sonuçlarının Yorumlanması • 2. önemli ana faktör: Etkileşim Türü (% 21,21 oranıyla) • Öğrenci – Yönetici Etkileşimi: 0,7230 fayda katsayısı • Öğrenci – İçerik Etkileşimi: 0,2083 fayda katsayısı • Öğrenci – Öğrenci Etkileşimi: -0,9314 fayda katsayısı 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  18. Konjoint Analizi Sonuçlarının Yorumlanması • 3. önemli ana faktör: Esneklik (% 19,88 oranıyla) • Zaman Bağımsızlık: 0,6961 fayda katsayısı • Mekan Bağımsızlık: 0,1593 fayda katsayısı • Kendi Hızında İlerleme: -0,8554 fayda katsayısı 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  19. Konjoint Analizi Sonuçlarının Yorumlanması • 4. Önemli ana faktör: Öğrenme Materyalleri (% 11,79 oranıyla) • Görsel Öğrenme Materyalleri: 0,1985 fayda katsayısı • İşitsel Öğrenme Materyalleri: - 0,1985 fayda katsayısı 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  20. Konjoint Analizi Sonuçlarının Yorumlanması • 5. Önemli ana faktör: İletişim Biçimi (% 11,64 oranıyla) • Eş Zamanlı İletişim Biçimi (Senkron): 0,5735 fayda katsayısı • Eş Zamansız İletişim Biçimi (Asenkron): - 0,5735 fayda katsayısı 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  21. Konjoint Analizi Sonuçlarının Yorumlanması • 6. Önemli ana faktör: Teknik Destek (% 7,35 oranıyla) • Teknik Destek Var: - 0,2353 fayda katsayısı • Teknik Destek Yok : - 0,4706 fayda katsayısı 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  22. Model Yazımı ve Fayda Katsayıları FAYDA=Sabit + (B1) Öğrenme Materyalleri + (B2) Teknik Destek + (B3) İletişim Biçimi + (B4) Kullanılan Teknoloji + (B5) Esneklik + (B6) Etkileşim Türü Bu modelde fayda katsayısı (utility) değerleri yerine konularak her bir karta ilişkin skor değerleri hesaplanıp, tercih sıralaması yapılmıştır. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  23. Kart Numaraları ve Skor Sonuçları 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  24. Çalışma grubundaki öğrencilerin uzaktan eğitimin temel bazı boyutlarına ilişkin tercih sıralamaları göz önüne alındığında, en yüksek skor değeri 12,3529 ile 2 nolu karta ait çıkmıştır. • Öğrenme Materyalleri: İşitsel • Teknik Destek: Yok • İletişim Biçimi: Eş Zamansız • Kullanılan Teknoloji: E-posta • Esneklik: Kendi Hızında İlerleme • Etkileşim: Öğrenci - Öğrenci 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  25. Modele İlişkin Bazı İstatistikler • Kurulan modelin sabit sayısı 8,9118 olarak hesaplanmıştır. • Kurulan modelin çalışma grubundaki öğrencilerin tercihlerine uygunluk değeri, Pearson R istatistiğine göre 0,810’dur. Anlamlılık seviyesi ise, 0,0001 çıkmıştır. • Yine farklı bir ilişkisel ifadeyle bu uygunluk değeri Kendall Tau istatistiğine göre 0,633 bulunmuştur. Bu istatistiğin anlamlılık seviyesi ise 0,0004’dür. • Bu değerler, kurulan model ile öğrencilerin uzaktan eğitimin temel boyutlarına ilişkin tercih sıralamalarını arasında yüksek bir ilişkinin olduğunu ve bu ilişkinin 0,05 yanılma düzeyinde anlamlı olduğunu göstermektedir. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  26. Sonuçlar • Çalışma grubundaki öğrencilere göre uzaktan eğitimin en önemli ana faktörü kullanılan teknolojidir. (% 28,13) • Kullanılan teknoloji ana faktörünün en önemli alt faktörü, öğrenme yönetim sistemleridir. (0,2206 fayda katsayısı) 3. Dolayısıyla, öğrenme yönetim sistemleri alt faktörü, toplam faydaya katkısı en yüksek faktördür. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  27. Sonuçlar (devamı...) 4. Çalışma grubundaki öğrencilere göre uzaktan eğitimin en önemsiz ana faktörü teknik destektir. (% 7,35) 5. Teknik destek ana faktörünün en önemsiz alt faktörü, teknik desteğin olmayışıdır. (-0,4706 fayda katsayısı) 6. Dolayısıyla, teknik desteğin olmayışı alt faktörü, toplam faydaya katkısı en az faktördür. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  28. Sonuçlar (devamı...) 7. Araştırmanın başlangıcında faktörlerin “lineer more” ve “discrete” tanımları yapılarak model kurulmuştur. Araştırmaya katılan öğrencilerin 8 tanesi, kurulan modeldeki teknik destek faktörüne ters cevaplar vermiştir. 8. Bunun nedeni, öğrencilerin değerlendirme yaparken diğer faktörlere daha çok önem göstermiş olmalarıdır. Teknik destek faktörünün, “lineer more” olarak tanımlanması gereğince, “var” olarak seçilmesi beklenmiştir. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  29. Öneriler • Daha çok pazar araştırmalarında ve bir ürünün en fazla ya da en az tercih edilen nitelik düzeylerinin tespitinde kullanılan konjoint analizi, eğitim araştırmalarına da uygulanarak, öğrencilerin ya da öğretmenlerin belli konularla ilgili görüşleri alınabilir. • Özellikle, tek başına ele alındığında ölçülemeyen ya da tek başına bir anlam ifade etmeyen nitel değişkenlerin, bir araya getirilip analitik bir şekilde çözümlenmesine imkân sağladığı için, eğitim araştırmalarında da etkili bir biçimde kullanılabileceği düşünülmektedir. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  30. Öneriler (devamı...) • Konjoint analizi, homojen yapıya sahip bir gruba uygulandığı varsayımını kullanmaktadır. • Bu nedenle konjoint analizi yöntemi uygulanırken, araştırma grubuna giren deneklerin homojen olmasına dikkat edilmeli, dolayısıyla araştırmanın güvenirliği tehlikeye atılmamalıdır. • Konjoint analizi daha büyük çalışma gruplarına ya da örneklemlere uygulanırsa, büyük sayılar kanunu gereğince daha gerçeğe yakın sonuçlar çıkabilir. • Dolayısıyla araştırma farklı parametrelerle daha büyük bir gruba uygulanıp, farklı sonuçlar elde edilebilir. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  31. Öneriler (devamı...) • Öğrencilerin, uzaktan eğitimin temel bileşenlerinden en çok hangilerine önem verdiklerinin belirlenmesi, uzaktan eğitimle verilecek ders içerikleri tasarlanırken göz önünde bulundurulmalı ve öğrencilerin tercihleri doğrultusunda eğitim süreci devam ettirilmelidir. • Araştırmadan elde edilen sonuçların, optimum uzaktan eğitim hizmetine yön verebileceği düşünülmektedir. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  32. Kaynakça • Dijkstra, J., Timmermans, H.J.P. (1997). Exploring the possibilities of conjoint measurement as a decision-making tool for virtual wayfinding environments. Taipeh, Hu’s Publisher Inc. • Garrison, D. & Shale, D. (1987). Mapping the boundaries of distance education: Problems in defining the field. The American Journal of Distance Education (1), 4-13. • Jonassen, D.H. (1992). Applications and limitations of hypertext technology for distance learning. Paper presented at the Distance Learning Workshop, Armstrong Laboratory, San Antonio, TX. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

  33. Teşekkür Ederim. 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

More Related