Öğrenenlerin e-değerlendirmeye dayalı kişiselleştirilmiş geri bildirim yollarının incelenmesi

Abstract

Amaç: Bu araştırmada e-değerlendirme ortamında öğrenenlerin kişisel özelliklerine göre belirlenen geri bildirim tercihleri ve ihtiyacına dayalı kişiselleştirilmiş geri bildirim yollarının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Araştırmanın yöntemi iki aşamadan oluşan tasarım tabanlı araştırmadır. Bir Devlet Üniversitesi'nin Eğitim Fakültesi Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi bölümündeki 36 öğrenenden oluşan çalışma grubu, ölçüt örnekleme yöntemi ile belirlenmiştir. Veri toplama süreci her iki tasarım aşamasında aynı çalışma grubu ile harmanlanmış öğrenme yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Güdülenme ve Üstbiliş ölçekleri, öğrenme yönetim sistemi kayıtları ve yarı yapılandırılmış görüşme formu veri toplama araçlarıdır. Verilerin analizinde betimsel analiz teknikleri, Ki-Kare bağımsızlık testi, Çoklu Uyum analizi ve içerik analizi kullanılmıştır. Bulgular: Araştırma bulgularına göre güdülenme kaynaklarından sınav kaygısı ve dışsal hedef düzenleme ile üstbiliş, öğrenme kararı ve görev seviyesi değişkenlerinin öğrenenin geri bildirim tercihinde etkisi belirlenmiştir. Bu özelliklere göre sınıflama yapılarak, öğrenen hem geri bildirim tercihine hem de ihtiyacına yönelik birtakım kişiselleştirilmiş geri bildirim stratejileri oluşturulmuştur. Ayrıca öğrenenlerin öğretmen geri bildirimini daha nitelikli bulmaları ve akranların geri bildirimlerine güvenmemeleri nedeniyle akran yerine daha çok öğretmenden geri bildirim almak istediği bulunmuştur. Sonuç ve Öneriler: Araştırmada geliştirilen kişiselleştirilmiş geri bildirim stratejilerini farklı araştırma grupları ve eğitim programlarında kullanmak için, sistemin bu çalışmadakine benzer olması önemlidir. Bunlar, öğrenenin hem geri bildirim tercihini hem de öğrenme performansını destekleyecek geri bildirim ihtiyacını, öğrenen özelliklerine göre belirleyen sistemler olmalıdır. Aksi takdirde kişiselleştirme bağlamından uzaklaşılacağı düşünülmektedir.

Purpose: This research is aimed to develop personalized feedback ways based on the learner's preferences and needs for feedback that was determined according to personal characteristics of the learner in the e-assessment environment.Method: The design-based research method consisting of two stages was used in this study. The study group comprised of 36 undergraduates in the department of Computer and Instructional Technology in the Education Faculty in one of the state universities was determined based on criterion sampling method. The data collection process has carried out with the same study group at both design stages by using blended learning method. Data collection tools are consisted of Motivation and Metacognition scales, learning management system records and semi-structured interview form. The descriptive analysis methods, Chi-Square independence test, multiple correspondence analysis, and content analysis have been used for data analysis.Results: According to the findings of the research, the effect of test anxiety and extrinsic goal orientation from motivation sources, metacognition, the judgment of learning and task level variables have determined on feedback preferences of the learner. Classify by these characteristics, a number of personalized feedback strategies have been developed based on the learner's preferences and needs for feedback. In addition, it was found that learners wanted to get feedback from teachers rather than peers because they found teacher's feedback more qualified and they did not trust their peers' feedback.Conclusion and Suggestions: In order to use the personalized feedback strategies developed in the research in different research groups and training programs, it should be important that the system is similar to those in this study. These should be similar systems that determine both the learner's preference and the needs for feedback according to the learner characteristics to support learning performance. Otherwise, it is thought that will be out of the context of personalization.