Modelisation des processus d`analyse pour la comprehension des strategies de supervision et de retroaction des enseignants pendant leur activite en face des eleves

Abstract

Birçok öğretmen için sınıf yönetimi öğretmenliğin en zorlu kısmıdır. Bu çalışmamızda öğretmenlerin öğrenci önünde, ders anlatırken ki davranışları ve öğrencilerin ders sırasındaki hareketleri incelenmiştir. Bu analiz sırasında bilgisayar bilimlerinin veri madenciliği konusu ve tekniklerinden yararlanılmıştır. Özellikle veri madenciliğinin eğitim dalı olan eğitimsel veri madenciliği bu çalışmada kullanılmıştır. Büyük veri yığınlarından alakalı bilgileri çeşitli teknikler ile elde etmek veri madenciliğinin ana prensibidir.Bu çalışmamızda konu ile alakalı yürütülmekte olan proje bünyesindeki hipotezleri başlangıç noktası olarak ele aldık. Amacımız ise elimizdeki deneysel verileri ve eğitsel veri madenciliği metotlarını kullanarak bu hipotezlerin doğru olduğunu kanıtlamaktır. Birbirinden farklı veri kaynaklarını, hipotezleri doğrulamak ve sınıf ortamını anlayabilmek için kullandık.Çalışmaya, projeden gelen hipotezleri analiz ederek başladık. Hipotezlerin ışığında öğretmenlerin öğrencilerine bakarken belirli, özel bir modele sahip olup olmadığını araştırdık. Bu bakışların bir sırası olup olmadığını sorguladık. Dahası öğretmenin bakışlarından yola çıkarak öğrenci öbeklerinin olup olmadığını araştırdık. Veri madenciliği platformu kullanılarak veri madenciliği metotları veriler üzerinde uygulanarak hipotezlerin doğrulu kanıtlanmıştır. Çalışmada Orange Platformu kullanıldı ve platform bünyesinde widget adi verilen araçlardan çalışmada kullanılmak üzere yenileri geliştirildi. Elimizdeki veriler ile öğretmenlerin sınıf ortamında öğrencilere ders anlatırken bakışlarında ve davranışlarında belirli bir modele sahip olduğunu saptadık. Örneğin sınıftaki öğrencilere ayni sıra ile baktığını, belirli öğrenci gruplarına daha çok baktığını, özel ilgiye muhtaç olan öğrencilere daha sık ve uzun süreli baktığını bulduk.

Classroom management is one of the difficult aspects of teaching for many teachers. In our work, we are interested in behaviors of the teachers and how they analyze the students. Educational data mining is used. Main goal is to extract relevant information from big data mass by using several different techniques. Educational Data Mining is the application of data mining techniques on educational system data.In our research, there are two hypotheses related with teacher behaviors. For this purpose several different data sources are gathered in order to analyze and prove the hypotheses. According to the hypotheses, we worked on existence of special pattern while teacher is looking to the students and we searched if there is a specific order of looking, how of the teacher looks students, if the teacher looks each student with same duration or not. Furthermore, we searched if there is a group of student that teacher focus on for the flow of the course that called group of reference.As a conclusion, educational data mining methods are applied on educative system data by using data mining platform. Hence these data coming from different sources are analyzed in order to prove hypotheses. With the experimental dataset, we figured out existence of special pattern in teacher's behavior and look. For instance, we found that there is an order of looking students and it exists a reference group that the teacher looks usually. Also, teacher insists on looking handicapped students.