In this study, the factors affecting the transactional distance levels of university students who continue their courses with distance education in the 2020–2021 academic years due to the Covid pandemic process were examined. Factors that affect transactional distance are modeled with Artificial Neural Networks, one of the data mining methods. Research data were collected from a total of 1638 students, 546 males and 1092 females, studying at various universities in Turkey, by using the personal information form, the Transactional Distance Scale and the Social Anxiety Scale in E-Learning Environments. Students' transactional distance levels were included in the model as dependent variable and social anxiety and 17 variables, which were thought to be theoretically related to transactional distance, were included in the model as independent variables. The research data were analyzed using Multilayer Perceptron (MLP) Artificial Neural Networks and Radial Based Functions (RBF) Artificial Neural Networks methods. In addition, these methods are compared in terms of estimation performance. According to the results of the research, it has been seen that the MLP method predicts the model with lower errors than the RBF method. For this reason, the results of the MLP were taken into account in the study. As a result of the analyzes carried out with this method, quickness of the instructor to give feedback on messages is determined as the most effective variable on the transactional distance.
Üniversitelerin performanslarını ölçmek için çeşitli metrikler kullanılmaktadır. Yayın performansının ölçülmesi bu metriklerin en yaygın olanlarından biridir. Bu çalışmanın amacı üniversitelerin akademik performanslarının bibliyometrik verilere dayalı olarak incelenmesine ilişkin örnek bir model ortaya koymaktır. Bu bağlamda Van Yüzüncü Yıl Üniversitesinin uluslararası yayın performansını bibliyometrik ve betimleyici analizler kullanarak bilimsel haritalama ve performans analizi kapsamında incelenmiştir. Veri seti Web of Science (WOS) veri tabanı üzerinden mensup olunan kurum bilgisi Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi olan tüm araştırmalar içerisinden yalnızca makaleler filtrelenerek 8734 sonuç kullanılarak oluşturulmuştur. Araştırma 2022 yılı Nisan ayına kadar olan SCI/SCI-Expanded, SSCI, ESCI ve AHCI indekslerinde taranan makalelerinin bibliyometrik verilerini kapsamaktadır. En çok yayın yapılan dergiler, WOS araştırma alanları, anahtar sözcükler ve metin verilerine dayalı bibliyometrik haritalar incelendiğinde araştırmaların çoğunlukla Sağlık ve Fen Bilimleri alanlarında gerçekleştirildiği belirlenmiştir. Ortak yazarlı çalışmalardaki ortaklıklar incelendiğinde yayınların önemli bir kısmının çok yazarlı olduğu ve ortakların YYÜ ve yakın coğrafyadaki kurumlarda görev yaptığı bulunmuştur. Özellikle gelişmiş ülkeler ile uluslararası ortaklı araştırmaların yayın atıf oranlarının diğerlerine kıyasen yüksek olduğu bulunmuştur. Buna göre uluslararası ortaklıkların nitelik açısından çalışmalara katkısının olduğu da aşikârdır. Bu araştırmada YYÜ, bibliyometrik verilere dayalı olarak performans değerlendirilmesi kapsamında örnek bir durum olarak ele alınmıştır. Gelecek araştırmalarda hedef performansı sergileyen bir üniversite ile karşılaştırmalı olarak bibliyometrik analizlerinin yapılmasının karar vericilere daha fazla bilgi sunabileceği düşünülmektedir.
öğretmenlerin e-öğrenme hazırbulunuşluk düzeyi ve bu düzeyi etkileyen faktörler incelenmiştir. Araştırma nicel araştırma yöntemlerinden tarama modeli ile planlanıp gerçekleştirilmiştir. Araştırma, 2020-2021 eğitim-öğretim yılı Van ili Milli Eğitim Müdürlüğüne bağlı okullarda görev yapan 2411 öğretmen üzerinden yürütülmüştür. Araştırmanın verileri “E-Öğrenme Hazırbulunuşluk Ölçeği” ve “Yaşam Boyu Öğrenme Ölçeği” ile toplanmıştır. Araştırmada e-öğrenme hazırbulunuşluğu üzerinde etkili olan faktörler, veri madenciliği yöntemlerinden Rastgele Ormanlar Algoritması yöntemi ile modellenmiştir. Araştırma kapsamında, heterojen örneklemi homojen alt kümelere ayıran iki aşamalı kümeleme analizi ve rastgele orman algoritması kullanılmıştır. Öğretmenlerin e-öğrenme hazırbulunuşluğu düzeyleri bağımlı değişken ve e-öğrenme hazırbulunuşluğu ile kuramsal olarak ilişkisi olduğu düşünülen 12 değişken de bağımsız değişken olarak modele dâhil edilmiştir. Rastgele Ormanlar yöntemi ile gerçekleştirilen analizler sonucunda öğretmenlerin e-öğrenme hazırbulunuşluk düzeyi üzerinde en çok etkisi bulunan değişkenin yaşam boyu öğrenme olduğu belirlenmiştir. E-öğrenme hazırbulunuşluğunu etkileyen diğer değişkenlerin ise sırasıyla branş, yaş, günlük ortalama internet kullanım süresi, görev yılı, çalıştığı kurumun türü, internet erişiminde en çok kullanılan cihaz, cinsiyet, eğitim düzeyi, çalıştığı kurumun yerleşim yeri, daha önce bilgi teknolojilerine yönelik hizmet içi eğitime katılıp katılmadığı ve görev unvanı olduğu görülmüştür.
The research aims to determine the factors affecting PISA 2018 reading skills using Random Forest and MARS methods and to compare their prediction abilities. This study used the information from 5713 students, 2838 (49.7%) male and 2875 (50.3%) female in the PISA 2018 Turkey. The analysis shows the MARS method performed better than the Random Forest method. The most significant factor affecting reading skills in Turkey is “the number of books in the house” in both methods. The variables the MARS method finds significant are “students' perception of difficulty, motivation for reading skills, father’s educational status, reading pleasure, bullying experience of the student, mother's educational status, attitude towards school, classical artifacts at home, supplementary school books at home, competition at school, competitive power, cooperation perception at school, reading frequency, self-efficacy, poetry books at home, anxiety about reading skills and teacher support.” However, the other variables had no relation to prediction. This study is expected to serve as an example of data mining application in educational research
A qualified education depends on both the realization of the objectives expected from it and the level of satisfaction of those who benefit from this service. Determination of student satisfaction has an important place in determining the quality of the service offered in terms of higher education institutions. In this context, the aim of this study is to develop a measurement tool that can be used to measure the satisfaction levels of university students. For this purpose, “University Students Satisfaction Scale” (U-SSS) was developed. Exploratory Factor Analysis (EFA) was conducted on 1569 university students, and Confirmatory Factor Analysis (CFA) was performed on 1337 university students. As a result of the EFA, a structure consisting of 40 items with four factors (i. Social, Cultural and Physical Facilities of the University, ii. Facilities of the Educational Program, iii. University Service Area and iv. University Perception) was obtained. The variance was explained 58.219%. The Cronbach's alpha (α) internal consistency coefficient for 40 items in the final scale form was found to be .94. The structure obtained as a result of DFA was confirmed. As a result of the study, it has been determined that “University Students Satisfaction Scale” (U-SSS) is a measurement tool that can measure university students' satisfaction in a valid and reliable way.
The aim of this study was to investigate the factors affecting the science success of eighth-grade students using the Ordinal Logistic Regression method. In this study, information collected from a total of 4224 students, 2202 (52.1%) male and 2022 (47.9%) female, who participated in the ABIDE 2016 application was used. The scores obtained from the science course of the students entering the ABIDE 2016 application were transformed into categorical ones according to the determined threshold values. In the analysis, the categorical science success score was used as the predicted variable, and 15 variables that were thought to affect science success were used as predictive variables. The data obtained later were examined by the Ordinal Logistic Regression method. As a result of the examination, the factors affecting science success were determined as peer bullying, perceived self-efficiency, value given to the course, parental attention, family pressure, father’s educational status, mother's educational status, monthly income, having a computer or tablet, having a room of one's own, student's educational goal and participation in science support courses. The findings were found to be remarkably similar to those found in the literature. This indicates that the OLR method is quite effective in predicting training data. Such research is expected to be handled objectively and without bias.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.