Bölüm 18 KAÇD’lerde Farklı Büyük Veri ve Rastgele Alan Deneyimleri

Rene F. Kizilcec1, Christopher Brooks2

1İletişim Bölümü, Stanford Üniversitesi, ABD

2Bilgi Okulu, Michigan Üniversitesi, ABD

DOI: 10.18608/hla17.018

ÖZ

Büyük ölçekli eğitim içeriğinin dağıtımında yeni bir mekanizma olan, kitlesel açık çevrimiçi dersler (KAÇD) dünya çapında milyonlarca öğrenenin ilgisini çekmektedir. KAÇD’lerin yakın tarihinin kısa bir özeti olan bu bölüm, araştırma aracı olarak onların potansiyellerine odaklanmaktadır. Öğrenme analitiği ve daha geniş anlamda öğrenme bilimi hakkındaki araştırmaları daha ileri seviyeye taşımak için bu ortamların iki önemli sağlayıcısını irdelemekteyiz. Bunlardan ilki, eğitimde çeşitli büyük verilerin mevcudiyetidir. Heterojen öğrenen örnekleri ile yapılan araştırmalar, daha az elde edilen eğitsel veri kümelerinde geleneksel olarak yeterince temsil edilmeyen demografik ve sosyokültürel gruplardan gelen insanları daha iyi açıklayan daha kapsamlı bir öğrenme bilimini ilerletebilir. İkinci sağlayıcı ise büyük ölçekli saha deneylerini minimum maliyetle yapabilme yeteneğidir. Araştırmacılar çoklu teoriye dayalı müdahaleleri hızlı bir şekilde değerlendirebilirler ve bu müdahalelerin otantik bir öğrenme ortamındaki etkilikleri hakkında tesadüfi çıkarımlara varabilirler. Farklı türdeki büyük veri ve deneyleme bir arada bireysel farklılıkların nedenini açıklayabilecek “kim için neyin işe yaradığı” teorilerine kanıt sağlar ve materyalleri etkili bir şekilde belirlemeye yönelik girişimleri ve çevrim içi öğrenme ortamlarında olan yapıları destekler.

Anahtar Kelimeler: Araştırma metodolojisi, çok çeşitli veriler, randomize saha deneyleri, kapsayıcı bilim, KAÇD

Kitlesel açık çevrimiçi dersler (KAÇD), dünya çapında bir izleyici kitlesine düşük maliyetli eğitim deneyimleri sağlayan teknolojik bir yeniliktir. 2012 yılında, ilk KAÇD’lerden bazıları, yükseköğrenimdeki aksaklıkların giderilmesine ivme kazandırarak dünya çapında ülkelerden yüz binlerce insanın ilgisini çekmiştir(Waldrop, 2013). Sadece birkaç yıl sonra, dünya çapında yüzlerce kurum, KAÇD’leri Coursera, EdX ve FutureLearn gibi çevrimiçi öğrenme platformlarında sunmaya başladı. Yükseköğrenime erişimin genişletilmesinin ötesinde, KAÇD’ler mevcut akademik topluluklardaki bursları besleyen ve tarihsel olarak öğrenme bilimlerine daha az dâhil olan disiplinlere ilgi uyandıran eşi görülmemiş miktarda eğitsel veri üretmiştir. Bu mevcut disiplinler arası topluluklardaki araştırmaları güçlendirmiş ve eğitim, bilgisayar bilimi, insan faktörleri ile istatistiklerin kesişme noktalarında tamamen yeni toplulukların oluşumuna yol açmıştır. Öğrenme analitiği alanında, yeni nesil araştırmayı geliştirebilecek KAÇD’lerin iki yeni özelliğini vurguluyoruz: eğitsel verilerin sadece büyük değil aynı zamanda çeşitli öğrenen düzeyinde bulunması ve büyük çevrimiçi alan deneylerini düşük maliyetle yapma imkânı.

KAÇD’lerin yenilikçi araştırmayı destekleyen ilk özelliği toplanabilecek verilerin miktarı ve niteliğidir. KAÇD’ler derin ve geniş kapsamlı öğrenen verilerini toplar: çok sayıda öğrenen için her bir öğrencinin öğrenme ortamındaki içerikle etkileşimlerinden elde edilen elverişli kayıtlar (Thille vd., 2014). Son zamanlarda bu mevcut verilerin boyutları makine öğrenmesi uygulamalarına ve daha önceden mümkün olmayan veri madenciliği tekniklerinin kullanılmasına imkân vermektedir. Bununla birlikte, büyük ölçeğin ötesinde, öğrenen nüfusu da KAÇD’lerde genel yükseköğrenim derslerine göre çok daha çeşitlidir. KAÇD’ler, çoğu deneysel sosyal bilimin dayandığı popülasyon olan Batılı, Eğitimli, Sanayileşmiş, Zengin ve Demokratik (BESZD) ülkelerin dışından da daha fazla öğrenen çekmektedir (Henrich, Heine ve Norenzayan, 2010). Daha geniş bir kitleye uygulanan farklı veri kapsayıcı bilimsel teorilerin ve eğitsel uygulamaların geliştirilmesi için son derece önemlidir. Ayrıca, büyük çeşitlilikteki veriler, mevcut araştırmalarda küçük veya homojen örneklerle araştırılamayan demografik ve sosyokültürel gruplar (ör. bir müdahalenin heterojen etkileri) arasındaki bireysel farklılıkları tanımlayan araştırmayı mümkün kılar.

Eğitim araştırmalarının hızını ve etkisini artırmayı vaat eden KAÇD’lerin ikinci özelliği, çevrimiçi deneyleri hızlı, ekonomik ve yüksek kalitede gerçekleştirme kabiliyetidir (Reich, 2015). Teknoloji sektöründe, bu, bireylerin rastgele olarak iki test koşulundan birine yönlendirildiğini iletmek için A / B testi olarak adlandırılır. Çevrimiçi deneme, teorileri ve uygulamaları test etmek için hızlı yinelemeye olanak sağlar, çünkü çoklu deneyler paralel olarak çalışabilir ve araştırmacılar testleri gerçek zamanlı ve düşük maliyetle ekleyebilir, silebilir ve değiştirebilir. Örneğin bir araştırmacı bir dersin ders videolarının farklı örneklerin karşılaştırabilir (ör. bir konuya ait girişin ve kavramlara ait sunumların nasıl olduğuna ilişkin çeşitliliği) ve daha sonraki değerlendirmeler üzerine gerçekleştirilen performansı gözlemleyebilir. Yeterli veri toplandıktan sonra, araştırmacı en düşük puanlarla ilişkili ders sürümlerinden vazgeçebilir teoriye ve mevcut sürümlerin sonuçlarına dayanarak yeni sürümler ekleyebilir ve yinelemeye devam edebilir. Bu süreçte araştırmacı belli bir örnek çalışmanın belirli bir öğrenen grubu için örneğin daha az eğitimli öğrenenlere en iyi sonucu verdiğini görebilir. Bu durum yeni teorik bilgiler sağlayabilir ve öğrenmeyi iyileştirmek için içeriğin uyarlamalı sunumunu gerektirir. Bireysel farklılıkların keşfi ve içeriğin duyarlı bir şekilde uyarlanması, KAÇD’lerde olduğu gibi büyük heterojen öğrenen örnekleriyle dijital öğrenme ortamlarında da mümkündür.

Bu bölümün amacı, öğrenme analitiği alanının gelişimi ışığında, KAÇD’lerin bu iki özelliğini ortaya koymak ve bu özelliklerin öğrenme, öğretme teorisi ve pratiğinin nasıl geliştirilebileceğini tartışmaktır. Bu bölüme, KAÇD inisiyatiflerinin ortaya çıkışı ve gelişimi hakkında kısa bir tarihsel bakışla başlıyoruz. Araştırma için büyük verinin avantajlarını ve farklı öğrenen örneklerini görüşüyoruz ve bunlar arasındaki ilişkilerden yararlanmak için ortaya çıkan çalışmaları gözden geçiriyoruz. Daha sonra, deney ve hızlı yineleme yoluyla ortaya çıkan fırsatları ele alıyoruz ve bunların bugüne kadar KAÇD platformlarında nasıl kullanıldığını tartışıyoruz. Mevcut kısıtlamaların ve büyük ölçekli dijital öğrenme ortamlarının sunduğu fırsatlardan çok daha etkin bir şekilde yararlanmanın yollarını konuşarak bu bölümü sonlandırıyoruz.

KAÇD’LERİN DÜNÜ VE BUGÜNÜ

KAÇD’lerin gelişimi, uzaktan eğitim (ör. uyum okulları, radyo eğitimi), açık erişim üniversiteleri ve açık eğitim kaynakları (Simonson, Smaldino, Albright ve Zvacek dâhil) gibi eğitime erişimi arttırma çabaları geleneği bağlamında gerçekleşti., 2011). Bununla birlikte 2008 yılında; New York Times’ın “KAÇD yılı” ilan ettiği 2012 ve George Siemens ve Stephen Downes ilk KAÇD’yi kolaylaştırdığı (Siemens, 2013), yılına kadar KAÇD’yi neyin teşkil ettiği kavramı temelden değişikliğe uğramıştır. (Pappano, 2012). Bu değişim, Siemens’in (2013), katı bir kurs yapısını uygulamadan kolektif bilgi yaratmayı vurgulayan bağlantıcı pedagojik modeline dayanan orijinal bKAÇD’lerini daha sonra çoğunlukla değerlendirmeleri ve katı bir ders yapısını içeren ders-tabanlı öğretim modeline dayanan gKAÇD’lerden (yani 2012 ve sonrası KAÇD’lerden) ayrılmasını sağlamıştır. Stanford Üniversitesi Profesörleri Sebastian Thrun, Daphne Koller ve KAÇD’leri ders sınıflarının daha geniş bir izleyici kitlesine ulaşmaları için dijital yükseltmeleri olarak yeniden tasarladıklarını belirten Andrew Ng, bu ideolojik kaymaya yol açtı. Bu vizyon, başta Coursera, Udacity, EdX ve FutureLearn olmak üzere, çeşitli kurumsal ve kâr amacı gütmeyen KAÇD sağlayan kuruluşların oluşmasını sağlamıştır. Dünya çapındaki yükseköğretim kurumları, her biri on binlerce öğreneni çeken, artan sayıda derse katkıda bulunmak için çaba harcadı (Waldrop, 2013).

İlk heyecan ve ivme, KAÇD’lerin evrensel düşük maliyetli yükseköğrenim sağlama vaadi yerine getirmekten mahrum kaldığı ortaya çıktığında sönmeye başladı. İlk çarpıcı kanıt, bir kursa başlayan öğrenenlerin sadece küçük bir yüzdesinin dersi tamamlamaya gayret etmesiydi (Clow, 2013; Breslow vd., 2013) ve tamamlama herkesin hedefi olmasa da (Kızılcec ve Schneider, 2015; Kızılcec, Piech ve Schneider, 2013), bu örüntü kritik engellerin aşılmadan kaldığını göstermektedir. İkinci üzücü farkındalık, tarihsel olarak yoksul kitleler için erişimi geliştirme vaadiyle ilgiliydi. Birçok KAÇD öğrenenleri zaten oldukça eğitimlidir (Emanuel, 2013). Ayrıca, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki öğrenenler daha zengin bölgelerde yaşama eğilimindedir ve daha fazla sosyoekonomik kaynaklara sahip bireylerin sertifika kazanma olasılıkları daha yüksektir (Hansen ve Reich, 2015). Diğer kanıtlar, KAÇD’lerdeki sosyoekonomik başarı boşluklarının dünya genelinde eğitim seviyeleri ve ulusal gelişim seviyeleri (Kizilcec, Saltarelli, Reich ve Cohen, 2017) ve ayrıca kadınların erkeklere göre daha düşük performans sergilediğini göstermektedir (Kızılcec ve Halawa, 2015). Bu örüntüler kısmen yapısal, kültürel ve eğitsel engellerden kaynaklanabilir (ör. İnternet erişimi, önceki bilgiler, dil becerileri, kültüre özgü öğretim yöntemleri). Ek olarak, öğrenenler sosyal grupları nedeniyle (yani sosyal kimlik tehdidi nedeniyle) daha az yetenekli olarak görülme korkusu ve seçkin Batı kurumlarından KAÇD’lere ait olmalarından emin olmadıkları gibi sosyal psikolojik engellerle de karşılaşabilirler (Kızılcec vd., 2017). Steele, Spencer ve Joshua, 2002; Walton ve Cohen, 2007). En azından tamamlanma oranları açısından, Kuzey Amerika KAÇD’leri orantısız bir şekilde daha ayrıcalıklı öğrenenlere fayda sağladı ve eğitim hakkını geliştirmek için tasarlanan bir teknoloji için kritik bir zorluk teşkil etti. Bu teknolojinin tamamlayıcı gücünü vurgulamaktadır; yani yeni teknolojilerin önemi ile ilgili etkin tedbirler alınmadıkça bu durum mevcut eşitsizliklerin yansımasına neden olacaktır. Aslında haksız popülasyon için verilen desteğe ilişkin yetersizliğin kanıtı ortaya çıktıkça platform sağlayıcıları başlangıçta dikkatlerini seçkin ABD ortaklarına yoğunlaştırdılar ve ardından uluslararası üniversite ortakları, STK’lar ve yabancı hükûmetler takip etti. Önceki KAÇD platformları, masaüstü tabanlı öğrenme deneyimleri sağlamaya odaklanırken, platform geliştirme çabaları, mobil İnternetin yaygın olduğu gelişmekte olan ülkelerde erişimi artırmanın bir yolu olarak mobil cihazlara yönelik desteğin genişletilmesine de yönelmiştir.

KAÇD öğrenme etkinlikleri için akreditasyon ve belgelendirme konusu, KAÇD akımı olgunlaştıkça sürekli değerlendirilmektedir. İçerik başlangıçta ücretsiz olarak sunulurken bir sertifikanın önemi (ve bireyin kimliğinin ders etkinlikleriyle daha yakından bağlantılı olan “onaylanmış bir sertifika” nın önemi) içeriğe erişmek için ödeme yapmak isteyen ya da sonunda bir sertifika almak isteyen öğrenenlerin ilgisini çekmiştir. Sertifika yeterlilik belgesi de zamanla gelişmiştir. Bazı kurumlar akademik kurumlardan bağımsız dereceler sunar (ör. Udacity’nin Nanodegrees uygulaması); KAÇD’leri, liberal sanat kurslarını çevrimiçi olarak tamamlamak için bir geçit fırsatı olarak kullanır (ör. Arizona Devlet Üniversitesi ve EdX Freshman Academy ortaklığı); bu lisansı geleneksel bir lisans derecesine geçiş yolu olarak kullanma seçeneği ile kompakt çevrimiçi lisansüstü programlar (ör. MIT Microdegrees) oluşturur ve çevrimiçi olarak tam lisansüstü programlar sunarlar (ör. Illinois Üniversitesi’nin İMBA ve Coursera platformundaki Veri Bilimi programları). Özellikle veri bilimi gibi popüler konularda, çeşitli kurumların artan sayıda kurs ve kısa programı vardır. İşverenleri ve eğitim kurumlarını daha iyi bağlayan daha verimli pazarlar geliştikçe, öğrenenleri derslerine çekmek ve eğitim alanında üstün işyeri performansı ve kariyer fırsatları göstermelerini sağlayacak kurslar sunmak amacıyla kurumlar arasındaki rekabetin artacağını umuyoruz.

EĞİTİMDE ÇEŞİTLİ TÜRDEKİ BÜYÜK VERİLERLE ZENGİNLEŞTİRME TEORİSİ VE UYGULAMASI

Öğrenme ve öğretme kuramları karmaşık bir sistemin bölümlerini tanımlar (Mitchell, 2009). Bu nedenle bir öğretim yöntemini veya bir öğrenme stratejisini inceleyen herhangi bir araştırma; örneğin katılımcıların önceki bilgileri veya konu alanı gibi kendi bağlamı ile sınırlıdır. Yüzlerce potansiyel bağlamsal nitelikten hangisinin belirli bir durumda önemli olduğunu tahmin etmek zordur ve denemek mümkün değildir. Bu nedenle bu karmaşıklığı sınırlamak ve önemli olan değişkenleri tanımlamak için bilimsel teoriye güveniriz (Koedinger, Booth ve Klahr, 2013). Bununla birlikte eğitim teorisi asla nihai ya da hepsini kapsayıcı değildir. Eğitimdeki deneysel araştırmalar ve genel olarak sosyal bilimler, dış geçerlik pahasına karmaşıklığı azaltmak için belirli bağlamlara odaklanma eğilimindedir. Özellikle, sosyal bilimlerde yapılan deneysel araştırmalar, psikoloji laboratuvarı çalışmalarına katılan ABD’li üniversite öğrencileri gibi BESZD bağlamındaki insanların çalışmalarına dayanmaktadır (Henrich, Heine ve Norenzayan, 2010). Bu mevcut sonuçların ve modellerin farklı bağlamlara ve kitlelere genellenebilirliği hakkında soruları gündeme getirmektedir. Bu kaygılar aynı zamanda özellikle teknoloji ile güçlendirilmiş eğitim araştırmalarıyla ilgili olarak gündeme gelmiştir(Ocumpaugh, Baker, Gowda, Heffernan ve Heffernan, 2014; Blanchard, 2012). Bu zorluğun üstesinden gelmek için araştırmacıların geleneksel olarak elde edilenden daha büyük ve daha çeşitli olan öğrenen örneklerine erişmeleri gerekir. Bu tür çeşitli öğrenen örnekleri, KAÇD’lerde yaygındır.

KAÇD platformlarında mevcut olan derslerin tedariki ve çeşitliliği, ilk sunumlarından bu yana düzenli bir şekilde artmıştır (Shah, 2015). Bu kurslar, üniversitelerin, müzelerin ve ulusal enstitülerinde dâhil olduğu dünyadaki kurumlar tarafından oluşturulmuştur. 2016’nın başlarında, Coursera dünya çapında 18 milyon öğrenciye ulaştığını açıklamıştır1. Çoğu öğrenen Amerika Birleşik Devletleri, Çin, Hindistan ve Brezilya’da bulunmaktadır ve kayıtların özellikle artışta olduğu yerler Meksika, Kolombiya, Brezilya ve Rusya’ dır. Ortalamada her on öğrenenden dördünü kadınlar oluşturmaktadır ancak cinsiyet oranı Nijerya’da %22’den Filipinler’de %55’e kadar değişkenlik göstermektedir. Aynı şekilde, çeşitli kurs konularına ilgi cinsiyete ve bölgeye göre değişiklik göstermektedir: İş alanı ile ilgili kurslar Fransa’da çok daha yaygınken Polonyalı öğrenenler en az toplumsal cinsiyet dengesi (küresel olarak) ile bilgisayar bilimleri konu alanını tercih etmektedirler. Kurstaki öğrenenler iyi eğitimli olma eğilimindedir: 2015 yılında yapılan bir araştırmaya göre, yaklaşık %80’i lisans derecesini çoktan almıştı (Zhenghao vd., 2015). Bu örüntü, 2016 yılında 3 milyon öğrenen tarafından kullanılan, İngiltere merkezli bir KAÇD platformu olan FutureLearn’ünkine benziyor: %732 lisans derecesi ve Coursera’nın aksine %62’si kadındır. Diğer iki büyük KAÇD sağlayıcısı olan EdX3 ve Udacity4, 2016 yılına kadar sırasıyla altı milyon ve iki milyon öğrenciye hizmet sunmuştur. Diğer pek çok kurum, KAÇD’leri ya geleneksel öğrenme yönetim sistemleri (ör. Canvas Network), kurumsal olarak yerleştirilmiş açık kaynak platformları (ör. Open EdX) ya da özel ya da özel olarak geliştirilen platformlar aracılığıyla sunmaktadır. Bununla birlikte, Class Central tarafından toplanan verilere göre (Shah, 2015), 550 kurum, dünya çapında 35 milyondan fazla insanın dikkat çekici şekilde heterojen bir popülasyona ulaşan neredeyse tüm disiplinleri kapsayan 4200 kurs oluşturmuştur.

Bir KAÇD içerisinde toplanan veriler büyük verilerin üç özelliğinden ikisi olan hız ve hacim bakımından yüksek olsa da (Laney, 2001), çeşitliliği sağlamak için önlemler alınmadığı sürece, çeşitlilik açısından sınırlı kalabilir. Geleneksel eğitim sistemleri hem ayrıntılı demografik bilgileri (ör. cinsiyet, etnik köken, sosyoekonomik statü proxy’leri) hem de önceki bilgi düzeyini (ör. önceki okul kayıtları, lise notları, standartlaştırılmış test puanları) toplar. Bununla birlikte, bu değişkenler giriş engelini azaltmak için KAÇD’lerde otomatik olarak toplanmaz. Böylece birçok KAÇD sağlayan kurum bu verileri isteğe bağlı anketler yoluyla toplamaya başlamıştır. Kursu tamamlama konusunda daha kararlı olma eğiliminde olan ve kendi tercihleriyle seçilen bir grup öğrenen de bu anketleri tamamlama eğilimindedir. Reich (2014), kabaca kayıtlı öğrenenlerin yaklaşık dörtte birinin bir ders anketi doldurmasını önermektedir. Toplanan anket verilen cevapların toplam hacmi yüksek olsa da (çoğu zaman onbinlerce), bu veriler genellikle daha fazla motive olmuş öğrenenlerin çarpık bir örneğini temsil ettiğini hatırlamak önemlidir. Öğrenenlerin geçmişine dair dikkat çekmeden kapsamlı bilgi edinmek için mevcut kısıtlamaları aşan veri toplama için geliştirilmiş mekanizmalara ihtiyaç vardır. Bununla birlikte, şu anda mevcut olan anket verileri KAÇD öğrenenlerinin dünyanın dört bir yanından nispeten farklı yapıda bir popülasyon oluşturduğu varsayımını desteklemektedir.

Farklı yapıdaki bir öğrenen popülasyonuna erişim, eğitim teorisi ve pratiğini ilerletmek için iki büyük avantaj sağlar. İlk olarak, farklı yapıdaki bir örnek üzerinde bir öğretim yöntemi veya analitik model değerlendirilirken, sonuçlar daha az temsil edilen gruplar için olumsuz çıkarımları olan sonuç çıkarma olasılığını azaltan çeşitli öğrenen kümelerini daha iyi temsil etmektedir. Farklı yapılardaki örneklerden elde edilen kanıtlara dayanan teoriyi genişletmek, ayrıca farklı geçmişlerden gelen öğrenenleri destekleyen daha kapsayıcı ortamların geliştirilmesini de teşvik eder. Farklı yapılardaki öğrenen örneklerinin ikinci büyük avantajı, bireysel farklılıkları ortaya çıkarabilmeleridir. Çeşitlilik, kurs materyallerinin ve öğretim yöntemlerinin etkili bir şekilde uyarlanmasını sağlayan içgörünün ve kimin için neyin işe yaradığının anlaşılması için temel bir bileşendir. Asıl öğrenenlerden hiçbirine benzemeyen “ortalama öğrenen” e göre uyarlamanın ötesinde, iyileştirme için önemli bir alan vardır (Rose, 2016). Aslında, öğrenme bilimi insanları, önceki bilgiler, bilişsel kontrol, zihinsel yetenek ve kişilik dâhil olmak üzere öğretim yöntemlerinin etkinliğini etkileyen sayısız değişken tanımlamıştır (Jonassen ve Grabowski, 1993). Örneğin, ön bilgi iyi belgelenmiş bireysel bir farktır (Ambrose, Bridges, DiPietro, Lovett ve Norman, 2010), öyle ki yeni başlayanlar için göreceli olarak etkili olan öğretim yöntemlerinin, alan bilgisini arttırmayı öğrenen kişiler için uzmanlığın tersine çevrilmesi olarak bilinen bir olgu için etkisiz, hatta verimsiz olabilmesi gibi (Kalyuga, Ayres, Chandler ve Sweller, 2003). Birlikte ele alındığında, çeşitli büyük veriler ortalamalara göre uyarlamanın ötesine geçen daha kapsamlı bir bilimi ilerletebilir.

Araştırmacılar sayısız bireysel farklılığı incelemesine rağmen, eğitim alanında yinelenen çalışmalarının sayısı azdır. Yinelenen çalışmalar, 100 büyük dergide yayınlanan makalelerin yalnızca %0,13’ünü oluşturmaktadır (Makel ve Plucker, 2014) ve bu çalışmaların çoğu BESZD ülkelerindeki nispeten farklı türdeki öğrenci popülasyonuna dayanmaktadır. Farklı öğrenme bağlamlarındaki bireysel çalışmaların üst analizini içeren çalışma örnekleri çok daha çeşitli olsa bile çoğunun gözlemlenmemiş olması ve buna bağlı olarak dikkate alınmaması öğretim koşullarındaki değişiklikleri anlaşılmaz kılacaktır (Gašević, Dawson, Rogers ve Gašević, 2016). KAÇD’ler ve çevrimiçi öğrenme ortamları daha genel olarak bu acil sorunu ele almaya başlayabilir. Bu ortamlar, otantik öğrenme bağlamında farklı örneklerle geniş ölçekli çalışmalar yapmak için özellikle uygundur ve aynı dersi tekrar kullanarak veya aynı çalışmayı başka bir yere yerleştirerek bir KAÇD’de tam bir çoğaltma çalışmasını yürütmek büyük ölçüde daha hızlı ve daha ucuzdur. Aslında, KAÇD’ler farklı öğretim grupları için hangi öğretim yaklaşımlarının daha etkili olduğu konusunda disiplin araştırmaları yapmak için özellikle uygundur. Örneğin, fizik eğitiminde termodinamiğin ikinci yasasını öğretmeye yönelik farklı yaklaşımlar önerilmiş ve test edilmiştir (ör. Cochran ve Heron, 2006) ancak dünyanın farklı bölgelerinden gelen öğrenenler için hangi yaklaşımın daha etkili olduğu belirsizdir.

KAÇD’lerde çeşitliliğin kritik bir boyutu coğrafya ve dolayısıyla kültürdür. KAÇD’ler, Batı ve Doğu ülkelerinden gelen öğrenenleri, öğrenmenin farklı kültürel temelleriyle birleştirir (Li, 2012). Doğu ülkelerinde (ör. Çin, Japonya), öğrenme Konfüçyüs etkilerine dayanan erdemli, yaşam boyu süren bir kendi kendini mükemmelleştirme süreci olarak görülme eğilimindedir, oysa Batı ülkelerinde (ör. ABD, Kanada), öğrenme Sokratçı ve Baconcu etkilerine dayanarak çevremizdeki dünyayı anlama hedefine hizmet eden bir soruşturma şekli olarak görülür. Gerçekten de Batı üniversitelerine katılan Konfüçyüsçü Asya öğrencileri akademik bir uyum sürecinden (Rienties ve Tempelaar, 2013) geçiyor ve bu kültür şoku öğrenmeyi engelliyor ve yabancılaşma duygularını arttırıyor (Zhou, Jindal – Snape, Topping ve Todman, 2008). Bu durum kültürel farklılıkların ve bireysel farklılıkların öğretim yaklaşımlarının etkinliği üzerindeki potansiyel etkisini daha geniş bir biçimde vurgulamaktadır. KAÇD’ler hem bireysel hem de grup düzeyinde, öğrenen özelliklerinin anlaşılmamış boyutlarını değerlendirerek bireysel farklılıkları araştırmak ve mevcut teorileri geliştirmek için yeterince çeşitli öğrenen örnekleri sunar. Bireysel farklılıklara dair yeni görüşler hem kişisel hem de çevrimiçi ortamlarda akademik düzenlemeyi ve uyarlanmış öğrenme deneyimlerini destekleyen mevcut uygulamaları bilgilendirebilir.

KAÇD’lerde Farklı Büyük Verilerden Yararlanan Güncel Araştırma

Araştırmacılar, KAÇD”lerden gelen heterojen öğrenen verilerinin büyük potansiyelinden yararlanmaya yeni başlıyor. Son çalışmalar, kurs gezintisi (Guo ve Reinecke, 2014), öğrenen motivasyonunun (Kızılcec ve Schneider, 2015), sürekliliği ve başarısı (DeBoer, Stump, Seaton ve Breslow, 2013; Kızılcec ve Halawa, 2015; Kızılcec vd., 2013) ile Amerika Birleşik Devletleri’nde (Hansen ve Reich, 2015) ve dünya çapındaki öğrenenlerin kurs tamamlamalarında sosyoekonomik farklılıkları açısından demografik ve coğrafi farklılıkları araştırmıştır (Kızılcec vd., 2017). Özellikle her ne kadar öğrenen demografik özellikleri ders kazanımlarındaki anlamlı ayırımları hesaba katsa da kestirimci modelleme bağlamında davranışsal kayıt günlüğü verileri üzerinde sınırlı iyileştirmeler sağlar (Brooks, Thompson ve Teasley, 2015a; Brooks, Thompson ve Teasley, 2015b). KAÇD’lerde çeşitliliği artırmak için bir dizi olası yaklaşımları vurgulayan alanyazından iki örneği kısaca açıklıyoruz.

İlk önce, KAÇD öğrenenlerin katılımını ve öğrenmesini geliştirmek için çeşitliliği kullanmak üzere yola çıkan Kulkarni, Cambre, Kotturi, Bernstein ve Klemmer (2015) tarafından yapılan çalışmaları ele alıyoruz. KAÇD’lerdeki nispeten düşük sosyal etkileşim seviyesini inovasyon ve araştırma için bir fırsat olarak tanımladılar. Bu yetersizliği gidermek için, çevrimiçi öğrenenleri gruptaki video sohbetleri aracılığıyla kurstaki diğer kişilerle iletişimde tutan bir akran tartışma sistemi tasarladılar. Grup kompozisyonunun performans değerlendirmesi üzerindeki etkisini incelemek ve akran tartışma sisteminin tasarımını iyileştirmek için bir dizi deney yapılmıştır. Üç deneyde öğrenenler, kaç ülkenin temsil edildiğine göre düşük coğrafi çeşitliliği yüksek olan tartışma gruplarına atandılar. Her deneyde bölümün kavramsal olarak tamamını kapsayan açık uçlu bir soruyu, haftalık “ev ödevi” değerlendirmelerini ve final sınavının puanını ilgilendiren performans ölçümlerinin farklı sonuçları değerlendirildi. Yazarların hipotezini doğrulayan çok çeşitlilikteki akran tartışmaları performansta kısa vadeli iyileşmeleri getirmiştir. Cinsiyet çeşitliliği, önceki çalışmaların tahmininin aksine, genel veya farklı olarak çeşitlilik durumuna göre hiçbir etki göstermemiştir (Woolley, Chabris, Pentland, Hashmi ve Malone, 2010). Araştırmaları eğitsel bir varlık olarak çeşitliliği artırmanın umut verici bir yol olduğunu göstermektedir. Ayrıca bu yaklaşımın etkililiğini etkileyebilecek bireysel farklılıkları cinsiyet etkilerini test ederek ve çeşitliliğin farklı yollarla ölçülebilir hale getirerek değerlendirmesini incelemeye başlamamıştır.

Alanyazından ikinci bir örnek, öğretim elemanının ders videolarında en uygun sunumu ile ilgilidir. İnsan yüzü görmek dikkat etmeyi kolaylaştırabilir ancak dikkat dağıtıcı da olabilir. Görüntü ilkesi, öğretenin bir videoda gösterilmesinin öğrenme çıktılarını etkilemediğini, çünkü sosyal ipuçlarının motivasyonel faydalarının ilave yabancı bilişsel işlemle dengelendiğini göstermektedir (Mayer, 2001). Bu bulgu, motivasyonun sebat ve başarının kritik bir öncülü olduğu KAÇD’lerin bağlamına nasıl çevrilebilir? Kızılcec, Bailenson ve Gomez (2015), bir kursta KAÇD öğrenenlerinin %35’inin yüzleri çok fazla rahatsız edici buldukları için bir seçim yapıldığında, yüzü olmayan videoları izlemeyi tercih ettiğini bulmuştur. Daha sonra KAÇD’de yapılan rastgele sonuçlu bir deneyde, öğretenin sürekli gösterilmesi nedeniyle dikkat dağıtan bir video ile öğretenin gösterilmediği bir video türünün karşılaştırması yapılmıştır. Stratejik sunum algılanan bilişsel yükü ve sosyal varlığı ortaya çıkarmış olsa da süreklilik ya da ders notları üzerinde tam bir etkisi olmamıştır. Bununla birlikte öğrenme tercihi (yani bireylerin resim ve şemalardan mı yoksa yazılı ve sözlü bilgilerden mi öğrenmeyi tercih edip etmedikleri) dikkate alındığında süreklilik konusunda önemli bir bireysel fark vardı: Sözel öğrenmeyi tercih eden öğrenenlerin sürekli sunumlardan ziyade stratejik olanla kursu bırakma olasılığı %46 daha fazlaydı. Bu hem uygulamadaki bireysel farklılıkların nedenini açıklamakta hem de mevcut teorilerin geliştirilmesinin önemini göstermektedir. Eğer sosyal ipuçları farklı kişiler için daha fazla dikkat dağıtıcı ya da motive edici ise bu görüşün hedeflenen öğretim tasarımı için öğrenen modellerine dâhil edilmesi yerinde olacaktır.

ÇEVRİMİÇİ ALAN DENEYLERİNİ KULLANARAK KURAMIN SINANMASI VE EĞİTİM UYGULAMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Yükseköğrenimde kullanılan geleneksel öğrenme yönetimi sistemlerine kıyasla KAÇD kurs tasarımcılarına ve neredeyse her yeni özellik için sınırlı sayıda seçenek sunar. Bununla birlikte, KAÇD’lerin arkasındaki büyük ve çeşitli öğrenme topluluğu, deneysel araştırmalar yoluyla öğrenme ve öğretme hakkında daha fazla bilgi edinmek için olağanüstü bir fırsat sunmaktadır. KAÇD’lerle yapılan ilk araştırmaların çoğu, varsayılan olarak toplanan kurs kayıt günlüğü verilerinin (ör. tıklama akışları) analizine ve nispeten düşük cevap oranlarına sahip kurs anketlerinden elde edilen öz-raporlama ölçümlerine odaklandı. KAÇD’lerde öğretene yönelik deneme özelliklerinin yakın zaman önce bulunması araştırmacıların basit rastgele sonuçlu deneyler yapmalarını sağlamıştır. Burada, birincisi etkileşim ve öğrenmeyi teşvik etmek için küçük teşvikler ile ilgilenen, ikincisi ders içeriğinin ve yapısındaki değişikliklerle ilgilenen, üçüncüsü KAÇD’lerin genel olayları incelemek ve ileriye yönelik metodolojik düşünceleri tartışmak için bir laboratuvar görevi gördüğü- üç deneysel araştırma akışını gözden geçiriyoruz.

KAÇD’lerde Yayınlanmış Deneysel Araştırmalardan Üç Akış

Bir deneysel araştırma akışı ders sonuçlarını geliştirmek için küçük özendirmelere veya hareketliliklere odaklanmıştır. Bu tür müdahaleler öğrenenlerin farklı mesajları örneğin elektronik posta aracılığıyla almaları için rastgele atanmaları ile yürütülebilir. Tartışma forumlarına katılımı arttırmak bir dizi çalışma A / B testleri kullanmıştır. Lamb, Smilack, Ho ve Reich (2015) üç işleyişi sınamışlardır (kendi kendine test katılım kontrolü, önceki tartışmaların özetleriyle tartışmaların başlatılması ve yaklaşmakta olan tartışma konuları hakkında tartışma önizleme e-postaları) ve katılım kontrolünün varsayılan kontrol koşulu üzerinde forum etkinliğini arttırdığını keşfetmişlerdir. Kızılcec, Schneider, Cohen ve McFarland (2014), iki deneyde forum katılımı için e-posta kullanımına ait özendiriciliğin çerçeveleme etkilerini sınamışlar ve işbirlikli bir çerçevenin (yani, “birlikte öğren”, “birbirine yardım et”) bireyciliğe ya da nötr çerçeveye göre katılımı azalttığını tespit etmişlerdir. Martinez (2014) çerçeveleme etkilerini sosyal bir karşılaştırma paradigması kullanarak sınamıştır (Festinger, 1954). Öğrenenler, yukarı doğru bir sosyal karşılaştırma (kaç öğrenenin seni geride bıraktığını anlatır), aşağı doğru sosyal bir karşılaştırma (kaç kişinin daha kötü performans gösterdiğini açıklar) veya herhangi bir sosyal karşılaştırmayı içermeyen bir kontrol mesajı içeren bir e-posta almışlardı. Aşağı yönlü karşılaştırma yüksek performanslı öğrenenleri motive ederken, zorlanan öğrenenler yukarı yönlü karşılaştırmadan yararlanmıştır. Son olarak Renz, Hoffmann, Staubitz ve Meinel (2016), popüler forum tartışmalarını ve cevaplanmayan soruları sergileyen e-postaların forum etkinliğini arttırdığını ve görünmeyen ders videoları hakkındaki hatırlatıcı e-postaların, diğer hatırlatıcılarla karşılaştırıldığında ders etkinliğini (yani ders görünümlerini) arttırdığını keşfetmişlerdir. Bununla birlikte e-posta müdahalelerinin bir dezavantajı, araştırmacıların genel olarak e-postayı kimin açtığını ve kimin işleme maruz kaldığını gözlemleyememesidir; bu işlem etkisini tahmin etmede analitik bir zorluğa yol açar (bk. Lamb vd., 2015). Anket deneyleri, bir anketin içine yerleştirilen deneme ile bir alternatif sunar. Bir çalışmada, öz yönetimli öğrenme hakkında ipuçları ya da kurs konuları hakkında bir kontrol mesajı almak için rastgele atanan anket katılımcıları vardı ancak kurs sonuçlarında hiçbir iyileşme bulamadılar (Kızılcec, Perez – Sanagustin ve Maldonado, 2016). İsteğe bağlı anketlerdeki deneylerin olası bir dezavantajı ankete katılmayı seçenlerden işleyişe farklı cevap verebilecek daha kararlı öğrenenlerin örneklem oluşturma eğilimidir. Genel olarak, küçük dürtmeler insan davranışları üzerinde şaşırtıcı derecede büyük etkilere sahip olsa da (Thaler ve Sunstein, 2009), KAÇD’lerde yapılan çoğu deney küçük veya anlamlı olmayan sonuçlar vermiştir.

Başka bir deneysel araştırma akışı, ders içeriği ve ders yapısındaki teoriye dayalı değişiklikleri incelemiştir. Renz, Hoffmann, Staubitz ve Meinel (2016), öğrenenlere kurs yapısını ve navigasyonunu (gezintisini) açıklayan etkileşimli bir tur olan “ekleme5” oturumunu sunmanın etkisini değerlendirmişlerdir ancak kurs katılımında bir düzelmeye ulaşamamışlardır. Yarı deneysel bir yaklaşımı takiben, Mullaney ve Reich (2015), aynı dersin ardışık iki örneğini, materyalin hepsinin aynı anda sunumu karşısında şaşırtıcı bir şekilde farklı içerik yayın modelleriyle karşılaştırmışlardır. Ayrıca kalıcılık ve tamamlama oranları arasında da anlamlı bir fark bulunmamıştır. Davis, Chen, van der Zee, Hauff ve Houben (2016), belirlenmiş iki öğrenme stratejisini kolaylaştırmak için (geri alma pratiği ve çalışma planlaması), öğrencilerden içeriği özetlemelerini ve önceden planlamalarını isteyen haftalık yazma konularını denemişlerdir. Yine bir kez daha kurs sürekliliği ve tamamlanması konularında bir gelişme tespit edilmemiştir. Kizilcec ve meslektaşları, (2015) çoklu ortam öğrenme kuramını temel alarak, öğretim elemanının video derslerinde yüzlerinin sunumunun yıpratma ve başarı oranlarını nasıl etkilediğini ve daha önce tarif edildiği gibi yıpratma üzerinde heterojen etkiler bulduğunu test etmiştir. Tartışma forumları kapsamında, Tomkin ve Charlevoix (2014), öğreten iletişiminin çeşitli kurs çıktıları üzerindeki etkisini test etmiştir. Öğretenlerin forum sorularına cevap verdiği ve haftalık özetler gönderdiği yüksek tıklanma durumları, öğreten katılımı olmayan düşük tıklamalı durumla karşılaştırıldığında memnuniyet, kalıcılık veya tamamlanma oranlarını iyileştirmemiştir. Coetzee, Fox, Hearst ve Hartmann (2014) tartışma forumunda saygınlık sisteminin benimsenmesinin etkisini değerlendirmişler ve cevap sürelerini ve gönderim başına düşen cevap sayılarının artığını ancak notları ve devamlılığı etkilemediğini tespit etmişlerdir. Bir başka çalışma, farklı sistemleri değerlendirmiş ve rozetin ilerleyişini ve yaklaşmakta olan rozetleri vurgulayan bir forum rozet sisteminin forum etkinliğini arttırdığını görmüştür. (Anderson, Huttenlocher, Kleinberg ve Leskovec, 2014). Bu araştırma akışındaki çalışmaların çoğu; daha güçlü manipülasyonlar kullanılmış olmasına rağmen, öğrenme çıktılarında önemli bir gelişmeye ulaşılamamıştır.

Üçüncü deneysel araştırma akışı, genel teorileri gerçek dünya bağlamında test etmek için KAÇD’leri bir laboratuvar ortamı olarak kullanır. Örneğin, çevrimiçi sınıflardaki bilinç dışı ön yargıları test etmek için, Baker, Dee, Evans ve John (2015), 126 KAÇD (tartışma başına sekiz, toplam 1.008 mesaj) ve rastgele atanan öğrenen adlarını içeren tartışma forumlarına farklı ırk ve cinsiyetleri temsil eden rastgele öğrenci ismi atanmış mesajlar yerleştirdiler. Ayrımcılığa ilişkin güçlü kanıt buldular: Öğretenlerin beyaz erkeklere özgü isim kullananlara, Hintçe ve Çince isimler ile beyaz kadınlara özgü isimler taşıyan kullanıcılara göre daha fazla cevap yazdıklarını tespit ettiler. Başarıya yönelik sosyal-psikolojik engellerin test edilmesinde Kızılcec, Saltarelli, Reich ve Cohen (2017), kursa ait olmama hakkındaki endişeleri azaltmak için tasarlanan teoriye dayalı müdahale faaliyetlerinin, öğrenenler arasındaki küresel başarı açığını az gelişmiş ülkelere karşı etkin bir şekilde kapatabildiğini keşfetmişlerdir. Kulkarni vd. (2015) çeşitliliğin yararları üzerine eş video tartışmalarında coğrafi çeşitliliğin rolünü sınamışlar ve daha çeşitli bir grupta olmanın sonraki test performansını iyileştirdiği sonucuna varmışlardır. Akran değerlendirmesinde doğal bir deneyden yararlanan Rogers ve Feller (2016), örnek akran performansına maruz kalmanın, motivasyonu ve beklenen başarıyı zayıflatan sosyal karşılaştırması nedeniyle yıpranmaya neden olduğunu bulmuştur. Yine, akran değerlendirme bağlamında Kizilcec (2016), akran sınıflandırma sürecindeki şeffaflık seviyesinin (ör. notların nasıl ayarlandığı ve hesaplandığını) öğrenenlerin akran sınıflandırmada güvenini nasıl etkilediğini test etmiştir. Sonuçlar prosedürün tarafsız olduğunu vurgulayan bir açıklamanın beklentilerden düşük bir not alan öğrenenler için güvene karşı esnekliği artırabileceğini göstermektedir. Bu araştırma akışındaki çalışmalar, KAÇD’ler bağlamında farklı olgulara odaklanmaktadır ve sonuçları, zenginleştirici teori ve pratik için umut vaat etmektedir.

KAÇD’lerde Randomize Alan Deneyleri için Metodolojik Düşünceler

Yayınlanan araştırmalarla ilgili bu incelemede, birçok deneyin önemli sonuçlar üretmediği göze çarpmaktadır. KAÇD’lerin, pratik olarak önemsiz farklılıkları bile istatistiksel olarak anlamlı kılacak şekilde nispeten büyük örneklem büyüklükleri sunması göz önüne alındığında, bu şaşırtıcı olabilir6. Bununla birlikte, KAÇD verileri, sonuç ölçütlerinde (ör. kalıcılık, dereceleri) önemli farklılıklar göstermektedir. İstatistiksel güç, verilerde gerçek bir etki saptama şansı, örneklem büyüklüğü ile artarken veriler gürültülü hale geldikçe azalır. Araştırmacılar açıklanamayan varyans seviyesini dikkate almadıklarında önemli bir bulgu vermeyen ve etkisi olmayan çalışmalarla sonuçlanabilir. Yine de bu varyans; örneğin heterojen işlem etkisini test ederek aslında daha fazla inceleme yapılmasını gerektiren bireysel farklılıkların varlığına işaret edebilir. Genel olarak, KAÇD’lerdeki deneyler değerlendirilirken ve raporlanırken, istatistiksel önemlerine ek olarak işlem etkisinin büyüklüğüne odaklanılması önerilir. Araştırmacılar açıkça planlanan doğrulayıcı hipotez testlerini anlık açıklayıcı analizlerden açık bir şekilde ayırmalıdır. KAÇD verilerindeki muhtemel sonuçların ve değişken önlemlerin devasa oranı göz önüne alındığında, çoklu test, derinleşme araştırması ve araştırmacı serbestlik derecelerinin sonucu olarak (Gelman ve Loken,2013) I tipi hata oranının (sahte pozitif) artırılması tehlikesi vardır. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, sık sık hipotez denemesi (ör. Kruschke, 2013) Bayesçi alternatiflerinin çoğaltılması, ön kaydı ve kullanımı, ileriye dönük sağlam bilimsel kanıtların oluşturulmasına yardımcı olabilir.

Sadece dört yıllık bir olgunun içinde mevcut olmasına rağmen, KAÇD’lerdeki rastgele sonuçlu deneyler, eğitim ve ilgili disiplinlerde teoriye önemli katkılar sağlamaya hazırlanmaktadır. Ancak eğitimin geliştirilmesi için çevrimiçi saha deneyleri vaadi geniş ölçüde gerçekleştirilmemiştir. Gerçek zamanlı verilerin mevcudiyeti ve karmaşık paralel deneyler yapmak için gereken erişim seviyesi üzerindeki sınırlar, çoğu araştırmacının devam eden yeni kursların hızında bir seferde yalnızca bir fikri test ettiği anlamına gelir. KAÇD’lerde yapılan deneylerle hızlı yinelemeye yönelik kritik bir adım, öğrenen popülasyonuyla deney yaparak ikili öğrenme hedefini başarmak ve yinelemeli olarak daha iyi bir öğrenme deneyimi sağlamak için uyarlamalı deney için zemin hazırlar. Bu disiplin öğretim ve öğrenimde burs kazanmak için özel bir fırsat sağlayacaktır. Örneğin, özyineleme kavramını öğretenin yeni bir yolunu denemek ve test sonuçlarını önceki toplulukla karşılaştırmak yerine, özyineleme için birden fazla yaklaşım eşzamanlı olarak öğretilebilir ve ilgili etkinlikleri çabukça belirlenebilir. Bu bir alandaki çoklu eğitim teorilerinin eşzamanlı olarak denenmesini ve günümüzde araştırmacı topluluğunun ve önemli kaynakların tamamı için gerekli heterojen etkileri inceleyerek kuramın ve uygulamanın geliştirilmesi sürecini sağlayacaktır. Williams ve meslektaşları, (2014), KAÇD’lerde, sürmekte olan deneylerin sonuçlarına göre uyarlanan küçük içerik parçaları olan KAÇD’lerde uyarlanabilir deneyler için ilk konsept önerdiler. İleriye dönük, deneysel koşullara dinamik atama, örneğin çok kollu bir haydut7 algoritması kullanarak (Bather ve Gittins, 1990), özellikle PlanOut gibi karmaşık ve paralel tasarımları destekleyen deneysel sistemle birlikte, kurs tasarımları üzerinde hızlı yineleme yapabilir (Bakshy, Eckles ve Bernstein, 2014). Genel olarak, KAÇD’lerdeki randomize saha deneyleri araştırmacılara teori ve pratiği hızlı bir şekilde zenginleştirmek için yeni bir fırsat sunuyor.

SONUÇ

Geniş çaplı rastgele sonuçlu deneylerin hızlı bir şekilde heterojen öğrenen popülasyonuna uygulanabilirliğini, yürütülen eğitsel araştırma şekillerinin bozulmasına neden olacak güce sahiptir. Geçmişte öğrenme teorileri, koşullar üzerinde kontrolün zor olduğu (ör. BESZD bağlamındaki yükseköğrenim sınıf çalışmaları) az sayıda çok seçici ortamın dikkatli bir şekilde incelenmesinden kaynaklanıyor olsa da günümüzde dünya çapında tek bir kursta on binlerce öğrenene yüksek kalitede rastgele sonuçlu deneyler uygulamak mümkündür ki bu alanda benzeri görülmemiş bir fırsattır.

Geleneksel yükseköğrenim araştırmaları, deneysel sorgulama için iki ana pratik kısıtlama ile karşı karşıya kalmıştır. Belki de en önemli kısıtlama, öğretim sorumluluğu paradigmasıdır. Yükseköğrenim sınıflarında, dersi veren öğretim üyesi öğrenci deneyiminden tamamen sorumlu olma eğilimindedir. Böylece, fakülte, deneysel bir yaklaşım yerine eşitlik odaklı bir yaklaşım benimsemekte ve sınıftaki tüm öğrencilerin destek ve müdahalelere eşit erişime sahip olmalarını sağlamaktadır. Bu şartlarda yenilik, verilen bir topluluk veya çalışma yılındaki öğrenenlerin diğer topluluklarla veya yıllarca yapılan çalışmalarla karşılaştırıldığı, daha şaşırtıcı değişkenler ortaya çıkaran yarı deneysel yöntemlerle olma eğilimindedir. KAÇD’lerde, paradigma, belki de öğrenenlerin başarısı için bir sorumluluk üstlenen kurumsal yönetim ve tedarikçi ortakları da dâhil olmak üzere kısmen daha geniş aktör topluluğu nedeniyle farklıdır. Bu aktörlerden bazıları, özellikle hızlı prototipleme ve test işleminin ilke olduğu risk sermayesi fonlu işletmelerde risk ve ödül dengeleme etrafında kültür, öğrenenin başarısını ilerletmek için deneysel yaklaşımlara yönelik daha olumlu tutumlar geliştirmiştir.

Geleneksel yükseköğrenim araştırmalarında ikinci bir kısıtlama, deney yoluyla sağlanan kabul edilebilir risk ve ödül miktarıdır. Bir tarafta topluma değerini göstermiş yüzlerce yıllık yükseköğrenim varken ve diğer taraftan belirli bir öğrencinin öğrenimi için de yüz binlerce dolar tehlike altındayken araştırmacıların yüksek riskli araştırmalara katılmaları için etik argüman oluşturmaları daha zordur. Yine de KAÇD ortamlarında, öğrenenlerin çoğu ücretsiz olarak kayıt yaptırmaktadır ve çok azı, KAÇD deneyinin sonuçlarıyla ilgili geçim kaynaklarını kaybetme tehlikesi altındadır8. Bu fark kurumsal politikaya yansımıştır. Pek çok kurum, ABD’deki AEHMY gibi yasal zorunluluklar nedeniyle öğrenci kayıtları ve mahremiyet için güçlü korumalara sahiptir. Bununla birlikte, KAÇD’lerdeki bazı kısıtlamaları, çevrimiçi öğrenenlerle yapılan deneysel araştırmalarla ilgili politikalardan kaldıran öğrenenler için (veya “kullanıcılar”) aynı yükümlülükler mevcut değildir. Bunun araştırmacılar için iki önemli etkisi ve fırsatı var:

  1. KAÇD öğrenenlerinin popülasyonu farklıdır ve birçok yönden, geleneksel demografik araştırmalardan (öğrenen demografisi (yaş, ırk, kültürel geçmiş, vb.), Ön bilgi ve ders alma motivasyonları) bakımından çok daha çeşitlidir. Bu detaylı sunum, çok sayıda öğrenenle birlikte, bilim insanlarına, öğrenme kuramlarının popülasyonlar arasında genelleştirilebilirliğini sınanmasını ve belirli öğrenen gruplarına yönelik en uygun kimlik öğrenme teorileri için bir fırsat sağlar. Bu böyle büyük veri kümeleri gerektiren sorunlara niceliksel yaklaşımlar sağlayabilir; örneğin, Dillahunt, Ng, Fiesta ve Wang’ın (2016) KAÇD’leri sosyal hareketlilik için kullanan düşük gelirli topluluklarla ilgili araştırmaları, KAÇD’lerde kayıtlı olan öğrenenlerin sayısı olmasaydı, nicel olarak çalışmak zor olacaktı.

  2. Araştırmacıların öğrenme platformunda doğrudan ücretsiz deney yapabilmeleri öğrenen verilerinin hacmini ve varyansını daha fazla bilimsel etki için artırmalarını sağlar. Bu araştırma, kuram ve uygulamanın bütünleştirilmesini teşvik ederek eğitimdeki geri bildirim döngüsünü bitirme fırsatı sunar. KAÇD’lerdeki öğrenen popülasyonunun genişliği ve derinliği göz önüne alındığında, deneyimine, diğer öğrenenlerin deneyimlerine ve temeldeki platform verilerine dayanarak öğrenene (yarı) otomatik olarak adapte olan ortamlar oluşturmak için gerçek bir olasılık vardır.

Bu bölümde, daha kapsamlı ve çevik9 bir öğrenme biliminin mümkün kılacağına inandığımız KAÇD araştırmalarının iki kaynağını -çeşitli büyük verilerin mevcudiyeti ve hızlı yinelemeyle rastgele alan deneyleri yapma kabiliyetini- ele aldık. Büyük ölçüde kabul görmeleri ve bilgi işlemsel yöntemlerinin incelenmesi ile nitelenen öğrenme analitiği ve eğitsel veri madenciliği alanları bu düşünceye cevap vermeye ve ilerleyen zamanlarda daha da geniş bir etki yaratmaya hazırlardır.

KAYNAKÇA

Ambrose, S. A., Bridges, M. W., DiPietro, M., Lovett, M. C., & Norman, M. K. (2010). How learning works: Seven research-based principles for smart teaching. Jossey-Bass.

Anderson, A., Huttenlocher, D., Kleinberg, J., & Leskovec, J. (2014). Engaging with massive online courses. Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web (WWW’14), 7–11 April 2014, Seoul, Republic of Korea (pp. 687–698). New York: ACM.

Baker, R., Dee, T., Evans, B., & John, J. (2015). Bias in online classes: Evidence from a field experiment. Paper presented at the SREE Spring 2015 Conference, Learning Curves: Creating and Sustaining Gains from Early Childhood through Adulthood, 5–7 March 2015, Washington, DC, USA.

Bakshy, E., Eckles, D., & Bernstein, M. S. (2014). Designing and deploying online field experiments. Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web (WWW’14), 7–11 April 2014, Seoul, Republic of Korea (pp. 283–292). New York: ACM.

Bather, J. A., & Gittins, J. C. (1990). Multi-armed bandit allocation indices. Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 153(2), 257.

Blanchard, E.G. (2012). On the WEIRD nature of ITS/AIED conferences. In S. A. Cerri et al. (Eds.), Proceedings of the 11th International Conference on Intelligent Tutoring Systems (ITS 2012), 14–18 June 2012, Chania, Greece (pp. 280–285). Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin Heidelberg.

Breslow, L., Pritchard, D. E., DeBoer, J., Stump, G. S., Ho, A. D., & Seaton, D. T. (2013). Studying learning in the worldwide classroom research into edX’s first MOOC. Research & Practice in Assessment, 8. http://www.rpajournal.com/dev/wp-content/uploads/2013/05/SF2.pdf.

Brooks, C., Thompson, C., & Teasley, S. (2015a). A time series interaction analysis method for building predictive models of learners using log data. Proceedings of the 5th International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK’15), 16–20 March 2015, Poughkeepsie, NY, USA (pp. 126–135). New York: ACM.

Brooks, C., Thompson, C., & Teasley, S. (2015b). Who you are or what you do: Comparing the predictive power of demographics vs. activity patterns in massive open online courses (MOOCs). Proceedings of the 2nd ACM Conference on Learning @ Scale (L@S 2015), 14–18 March 2015, Vancouver, BC, Canada (pp. 245–248). New York: ACM.

Clow, D. (2013). MOOCs and the funnel of participation. Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK’13), 8–12 April 2013, Leuven, Belgium. New York: ACM. doi:10.1145/2460296.2460332

Cochran, M. J., & Heron, P. R. L. (2006). Development and assessment of research-based tutorials on heat engines and the second law of thermodynamics. American Journal of Physics, 74(8), 734.

Coetzee, D., Fox, A., Hearst, M. A., & Hartmann, B. (2014). Should your MOOC forum use a reputation system? Proceedings of the 17th ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work & Social Computing (CSCW’14), 15–19 February 2014, Baltimore, Maryland, USA (pp. 1176–1187). New York: ACM.

Davis, D., Chen, G., van der Zee, T., Hauff, C., & Houben, G.-J. (2016). Retrieval practice and study planning in MOOCs: Exploring classroom-based self-regulated learning strategies at scale. Proceedings of the 11th European Conference on Technology Enhanced Learning (EC-TEL 2016), 13–16 September 2016, Lyon, France (pp. 57–71). Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing.

DeBoer, J., Stump, G. S., Seaton, D., & Breslow, L. (2013). Diversity in MOOC students’ backgrounds and behaviors in relationship to performance in 6.002x. Proceedings of the 6th Conference of MIT’s Learning International Networks Consortium (LINC 2013), 16–19 June 2013, Cambridge, Massachusetts, USA. https://tll.mit.edu/sites/default/files/library/LINC%20’13.pdf

Dillahunt, T. R., Ng, S., Fiesta, M., & Wang, Z. (2016). Do massive open online course platforms support employability? Proceedings of the 19th ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work & Social Computing (CSCW’16), 27 February–2 March 2016, San Francisco, CA, USA (pp. 233–244). New York: ACM.

Emanuel, E.J. (2013). Online education: MOOCs taken by educated few. Nature, 503(7476), 342.

Festinger, L. (1954). A theory of social comparison processes. Human Relations: Studies towards the Integration of the Social Sciences, 7(2), 117–140.

Gašević, D., Dawson, S., Rogers, T., & Gašević, D. (2016). Learning analytics should not promote one size fits all: The effects of instructional conditions in predicting academic success. The Internet and Higher Education, 28(January), 68–84.

Gelman, A., & Loken, E. (2013). The garden of forking paths: Why multiple comparisons can be a problem, even when there is no “fishing expedition” or “p-hacking” and the research hypothesis was posited ahead of time. http://www.stat.columbia.edu/~gelman/research/unpublished/p_hacking.pdf.

Guo, P. J., & Reinecke, K. (2014). Demographic differences in how students navigate through MOOCs. Proceedings of the 1st ACM Conference on Learning @ Scale (L@S 2014), 4–5 March 2014, Atlanta, Georgia, USA (pp. 21–30). New York: ACM.

Hansen, J. D., & Reich, J. (2015). Democratizing education? Examining access and usage patterns in massive open online courses. Science, 350(6265), 1245–1248.

Henrich, J., Heine, S. J., & Norenzayan, A. (2010). The weirdest people in the world? The Behavioral and Brain Sciences, 33(2–3), 61–83; discussion 83–135.

Jonassen, D. H., & Grabowski, B. L. H. (1993). Handbook of individual differences, learning, and instruction. Routledge.

Kalyuga, S., Ayres, P., Chandler, P., & Sweller, J. (2003). The expertise reversal effect. Educational Psychologist, 38(1), 23–31.

Kizilcec, R. F. (2016). How much information? Effects of transparency on trust in an algorithmic interface. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI’16), 7–12 May 2016, San Jose, CA, USA (pp. 2390–2395). New York: ACM.

Kizilcec, R. F., Bailenson, J. N., & Gomez, C. J. (2015). The instructor’s face in video instruction: Evidence from two large-scale field studies. Journal of Educational Psychology, 107(3), 724–739.

Kizilcec, R. F., & Halawa, S. (2015). Attrition and achievement gaps in online learning. Proceedings of the 2nd ACM Conference on Learning @ Scale (L@S 2015), 14–18 March 2015, Vancouver, BC, Canada (pp. 57–66). New York: ACM.

Kizilcec, R. F., Pérez-Sanagustín, M., & Maldonado, J. J. (2016). Recommending self-regulated learning strategies does not improve performance in a MOOC. Proceedings of the 3rd ACM Conference on Learning @ Scale (L@S 2016), 25–28 April 2016, Edinburgh, Scotland (pp. 101–104). New York: ACM.

Kizilcec, R. F., Piech, C., & Schneider, E. (2013). Deconstructing disengagement: Analyzing learner subpopulations in massive open online courses. Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK’13), 8–12 April 2013, Leuven, Belgium. New York: ACM.

Kizilcec, R. F., Saltarelli, A. J., Reich, J., & Cohen, G. L. (2017). Closing global achievement gaps in MOOCs. Science, 355(6322), 251-252.

Kizilcec, R. F., & Schneider, E. (2015). Motivation as a lens to understand online learners: Toward data-driven design with the OLEI scale. ACM Transactions on Computer–Human Interaction, 22(2), 1–24.

Kizilcec, R. F., Schneider, E., Cohen, G. L., & McFarland, D. A. (2014). Encouraging forum participation in online courses with collectivist, individualist and neutral motivational framings. eLearning Papers, 37, 13–22.

Koedinger, K. R., Booth, J. L., & Klahr, D. (2013). Instructional complexity and the science to constrain it. Science, 342(6161), 935–937.

Kruschke, J.K. (2013). Bayesian estimation supersedes the t test. Journal of Experimental Psychology: General, 142(2), 573–603.

Kulkarni, C., Cambre, J., Kotturi, Y., Bernstein, M. S., & Klemmer, S. R. (2015). Talkabout: Making distance matter with small groups in massive classes. Proceedings of the 18th ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work & Social Computing (CSCW’15), 14–18 March 2015, Vancouver, BC, Canada (pp. 1116–1128). New York: ACM.

Lamb, A., Smilack, J., Ho, A., & Reich, J. (2015). Addressing common analytic challenges to randomized experiments in MOOCs: Attrition and zero-inflation. Proceedings of the 2nd ACM Conference on Learning @ Scale (L@S 2015), 14–18 March 2015, Vancouver, BC, Canada (pp. 21–30). New York: ACM.

Laney, D. (2001). 3D data management: Controlling data volume, velocity and variety. META Group Research Note, 6, 70.

Li, J. (2012). Cultural foundations of learning: East and west. Cambridge University Press.

Makel, M. C., & Plucker, J. A. (2014). Facts are more important than novelty: Replication in the education sciences. Educational Researcher, 43(6), 304–316.

Martinez, I. (2014). MOOCs as a massive research laboratory. University of Virginia.

Mayer, R.E. (2001). Multimedia learning. Cambridge University Press.

Mitchell, S. D. (2009). Unsimple truths: Science, complexity, and policy. University of Chicago Press.

Mullaney, T., & Reich, J. (2015). Staggered versus all-at-once content release in massive open online courses: Evaluating a natural experiment. Proceedings of the 2nd ACM Conference on Learning @ Scale (L@S 2015), 14–18 March 2015, Vancouver, BC, Canada (pp. 185–194). New York: ACM.

Ocumpaugh, J., Baker, R., Gowda, S., Heffernan, N., & Heffernan, C. (2014). Population validity for educational data mining models: A case study in affect detection. British Journal of Educational Technology, 45(3), 487–501.

Pappano, L. (2012, November 2). The year of the MOOC. The New York Times. http://www.nytimes.com/2012/11/04/education/edlife/massive-open-online-courses-are-multiplying-at-a-rapid-pace.html

Reich, J. (2014, December 8). MOOC completion and retention in the context of student intent. EDUCAUSE Review Online. http://er.educause.edu/articles/2014/12/mooc-completion-and-retention-in-the-context-of-student-intent

Reich, J. (2015). Rebooting MOOC research. Science, 347(6217), 34–35.

Renz, J., Hoffmann, D., Staubitz, T., & Meinel, C. (2016). Using A/B testing in MOOC environments. Proceedings of the 6th International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK’16), 25–29 April 2016, Edinburgh, UK (pp. 304–313). New York: ACM.

Rienties, B., & Tempelaar, D. (2013). The role of cultural dimensions of international and Dutch students on academic and social integration and academic performance in the Netherlands. International Journal of Intercultural Relations, 37(2), 188–201.

Rogers, T., & Feller, A. (2016). Discouraged by peer excellence: Exposure to exemplary peer performance causes quitting. Psychological Science, 27(3), 365–374.

Rose, T. (2016). The end of average: How we succeed in a world that values sameness. HarperCollins.

Shah, D. (2015, December 28). MOOCs in 2015: Breaking down the numbers. EdSurge. https://www.edsurge.com/news/2015-12-28-moocs-in-2015-breaking-down-the-numbers

Siemens, G. (2013). Massive open online courses: Innovation in education? In R. McGreal, W. Kinuthia, & S. Marshall (Eds.), Open educational resources: Innovation, research and practice (pp. 5–16). Edmonton, AB: Athabasca University Press.

Simonson, M., Smaldino, S. E., Albright, M., & Zvacek, S. (2011). Teaching and learning at a distance: Foundations of distance education. Pearson Higher Ed.

Steele, C. M., Spencer, S. J., & Joshua, A. (2002). Contending with group image: The psychology of stereotype and social identity threat. Advances in Experimental Social Psychology, 34, 379–440.

Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2009). Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. Penguin.

Thille, C., Schneider, E., Kizilcec, R. F., Piech, C., Halawa, S. A., & Greene, D. K. (2014). The future of data-enriched assessment. Research & Practice in Assessment, 9, 5–16.

Tomkin, J. H., & Charlevoix, D. (2014). Do professors matter? Using an A/B test to evaluate the impact of instructor involvement on MOOC student outcomes. Proceedings of the 1st ACM Conference on Learning @ Scale (L@S 2014), 4–5 March 2014, Atlanta, Georgia, USA (pp. 71–78). New York: ACM.

Waldrop, M. M. (2013). Online learning: Campus 2.0. Nature, 495(7440), 160–163.

Walton, G. M., & Cohen, G. L. (2007). A question of belonging: Race, social fit, and achievement. Journal of Personality and Social Psychology, 92(1), 82–96.

Williams, J. J., Li, N., Kim, J., Whitehill, J., Maldonado, S., Pechenizkiy, M., Chu, L., & Heffernan, N. (2014). The MOOClet framework: Improving online education through experimentation and personalization of modules. Working Paper No. 2523265, Social Science Research Network. doi:10.2139/ssrn.2523265

Woolley, A. W., Chabris, C. F., Pentland, A., Hashmi, N., & Malone, T. W. (2010). Evidence for a collective intelligence factor in the performance of human groups. Science, 330(6004), 686–688.

Zhenghao, C., Alcorn, B., Christensen, G., Eriksson, N., Koller, D., & Emanuel, E. J. (2015, September 22). Who’s benefiting from MOOCs, and why. Harvard Business Review. https://hbr.org/2015/09/whos-benefiting-from-moocs-and-why

Zhou, Y., Jindal-Snape, D., Topping, K., & Todman, J. (2008). Theoretical models of culture shock and adaptation in international students in higher education. Studies in Higher Education, 33(1), 63–75.


1 https://blog.coursera.org/post/142363925112

2 https://about.futurelearn.com/press-releases/future-learnhas-3million-learners/

3 http://blog.edx.org/edx-yearin-review?track=blog

4 https://www.udacity.com/success

5 orj. onboarding

6 Sosyal bilimlerde standart uygulama olduğu gibi, eğitim araştırmaları alanı da deneysel sonuçların istatistiksel önemini değerlendirmek için p <0.05 kriterini benimsemiştir. Bu nedenle, en azından sıfır hipotezi doğruyken, örnek verilerde olduğu kadar uç bir etki elde etme şansının %5’ten daha az olması durumunda, boş/sıfır (ör. eşit koşullu ortalamalar) reddedilir..

7 Çevirenin notu: olasılık teorisinde kullanılan ve çok kollu haydut olarak çevirdiğimiz multi–armed bandit ifadesi tek kollu kumar makinelerinden attfen alan yazında kullanılmaktadır.

8 KAÇD kimlik bilgilerinin Arizona Devlet Üniversitesi Global Freshman Akademisi ve MIT Mikro-Master programları gibi yükseköğretimde kredi olarak kabul edilmesine yönelik son yaklaşımlar, öğrenenlerin ilgi ve yönelimlerini değiştirmeye başlamıştır.

9 orj. agile

License

Share This Book