Gökhan DAĞHAN – Doç. Dr. S. Sadi SEFEROĞLU

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
UZAKTAN EĞİTİM.
Advertisements

Prof.Dr.Şaban EREN Yasar Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi
Diferansiyel Denklemler
ALİ YALKIN İLKÖĞRETİM OKULU 2/A SINIFI ÇALIŞMA SAYFASI
NOKTA, DOĞRU, DOĞRU PARÇASI, IŞIN, DÜZLEMDEKİ DOĞRULAR
1 Ocak 1989 – 31 Aralık 2004 Güneş Tutulmaları (3)
Eğitim Programı Kurulum Aşamaları E. Savaş Başcı ASO 1. ORGANİZE SANAYİ BÖLGESİ AVRUPA BİLGİSAYAR YERKİNLİĞİ SERTİFİKASI EĞİTİM PROJESİ (OBİYEP)
DERSİN AMACI: - Çeşitli öğretim teknolojilerinin özellikleri, öğretim süreçlerindeki yeri ve kullanımı, öğretim teknolojileri yoluyla kendi branşınızla.
ASELSAN- TOKİ YAPRACIK KONUTLARI KOORDİNASYON KURULU
DERSLERDE ÖĞRETİM TEKNOLOJİLERİNİN KULLANIMI İLE İLGİLİ ÖĞRENCİ BEKLENTİLERİ: ODTÜ ÖRNEKLEMİ Nergis A. Gürel Köybaşı, Öğretim Teknolojileri Destek Ofisi,
Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Fakültesi
Eğitimde Hedefler Hedef Alanları
Öğr.Gör.Dr. S. Sadi SEFEROĞLU & Arş. Gör. Fatih GÜRSUL
Temel Kavramlar: Öğrenme İlkeleri
Diferansiyel Denklemler
BİLGİ TEKNOLOJİLERİ EĞİTİMİNDE BDÖ YAZILIMI KULLANMA VE UYGULAMA SONUÇLARINA YÖNELİK BİR ÇALIŞMA Okut. Halit KARALAR (Muğla Üniv.Enf.Bölümü) Dr. Yaşar.
Açık ve Uzaktan Öğretim Modelleri
Öğretim Teknolojileri ve Materyal Tasarımı Öğretim Materyallerinin Tasarlanması, Hazırlanması ve Seçimi Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi,
Ankara Üniversitesi Açık Arşiv Uygulaması
Veri Toplama, Verilerin Özetlenmesi ve Düzenlenmesi
AKILLI TAHTA Orhan YORULMAZ Semih ŞENGİDER Nazar SALPİYEV Berk HERAL
PNÖMATİK TEMEL SEVİYE TP101 UYGULAMALAR.
“Dünyada ve Türkiye’de Pamuk Piyasaları ile İlgili Gelişmeler”
ORHAN EREN İLKOKULU 1-A.
MERSİN ÜNİVERSİTESİ DENİZCİLİK MESLEK YÜKSEKOKULU AKADEMİK DEĞERLENDİRME ve KALİTE GELİŞTİRME TOPLANTISI NİSAN 2010.
ARALARINDA ASAL SAYILAR
Eğitimde Hedefler Hedef Kaynakları
Gün Kitabın Adı ve Yazarı Okuduğu sayfa sayısı
Atatürk Üniversitesi KKEF BÖTE-2
Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Fakültesi
GÖRSEL MATERYAL TASARIMI
Süt Pazar Durumu Brüksel, 19 Ocak Pazar Durumu– 19 Ocak AB Üretimleri AB-27 Tedarik/Üretim Gelişmeleri Ocak-Ekim 2011 ile Ocak-Ekim 2010 kıyaslaması.
PERFORMANS BÜTÇE HAZIRLIK SÜRECİ
Matematik 2 Örüntü Alıştırmaları.
TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU İzmir Bölge Müdürlüğü 1/25.
Company name UZAKTAN E Ğİ T İ M. İ Ç İ NDEK İ LER Uzaktan Eğitimde Öğretmen Rolleri Uzaktan Eğitimin Kullanım Alanları? Uzaktan Eğitim Nasıl Yapılır?
Uzaktan Eğitimin Temelleri
HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR V ÖĞRETİM TEKNOLOJİLERİ EĞİTİMİ BTÖ411 - Proje Geliştirme ve Yönetimi I Ders Sorumlusu: Prof. Dr. Arif.
HABTEKUS' HABTEKUS'08 3.
Hacettepe Üniversitesi Hacettepe Sanat Müzesi
Öğretim Teknolojileri ve Materyal Tasarımı Öğretimde Görsel-İşitsel Araçlar Görsel Materyallerin Katkıları Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi,
E-Öğrenme Nedir?
Bilişim Enstitüsü ++ Bilişim Enstitüsü ++ Bilişim Enstitüsü ++ Bilişim Enstitüsü ++ Bilişim Enstitüsü ++ Bilişim Enstitüsü ++ Bilişim Enstitüsü C ++ Nesne.
Öğretim Teknolojileri ve Materyal Tasarımı Öğretimde Görsel-İşitsel Araçlar Görsel Araçlar: Kitaplar, Tahtalar Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU Hacettepe.
  İLKÖĞRETİM BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMININ DEĞERLENDİRİLMESİ Hasan KARAL a*; İlknur REİSOĞLU b; Ebru GÜNAYDIN a a Karadeniz Teknik Üniversitesi,
Diferansiyel Denklemler
DENEY TASARIMI VE ANALİZİ (DESIGN AND ANALYSIS OF EXPERIMENTS)
Öğretim Teknolojileri ve Materyal Tasarımı Görsel Materyalleri Tasarlama Süreci Görsel Tasarımın Unsurları: Görsel Unsurlar Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU.
1 2 3 GÜVENLİK İÇİN ÖNCELİKLE RİSKİ YOK EDİLMELİDİR. RİSKİ YOK EDEMIYORSANIZ KORUNUN KKD; SİZİ KAZALARDAN KORUMAZ, SADECE KAZANIN ŞİDDETİNİ AZALTIR.
PERFORMANS PROGRAMI HAZIRLIK SÜRECİ Nisan, Yeni Kamu Yönetimi Anlayışı Üzerine Genel Bir Değerlendirme Ana Hatlarıyla Performans Programı Performans.
Bankacılık sektörü 2010 yılının ilk yarısındaki gelişmeler “Temmuz 2010”
Öğretim Teknolojileri ve Materyal Tasarımı Öğretimde Görsel-İşitsel Araçlar Gerçek Eşyalar ve Modeller Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi,
1 (2009 OCAK-ARALIK) TAHAKKUK ARTIŞ ORANLARI. 2 VERGİ GELİRLERİ TOPLAMIDA TAHAKKUK ARTIŞ ORANLARI ( OCAK-ARLIK/2009 )
Çocuklar,sayılar arasındaki İlişkiyi fark ettiniz mi?
Toplama Yapalım Hikmet Sırma 1-A sınıfı.
1 ŞEKERBANK BİREYSEL BANKACILIK Kasım/ TÜRKİYE’DE BİREYSEL BANKACILIK-İLKLER.
Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Fakültesi
14.ULUSAL TURİZM KONGRESİ 2013 YILI BİLDİRİLERİ ÜZERİNE BİR DEĞERLENDİRME Prof. Dr. A. Celil ÇAKICI Mersin Üniversitesi Turizm Fakültesi.
MESLEK ANALİZİ ÇALIŞTAYI III 21 – 25 Ocak 2013 Ankara
Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Fakültesi
1.HAFTA Pazar 2.HAFTA Pazar 3.HAFTA Pazar 4.HAFTA Çarşamba 5.HAFTA Pazar 6.HAFTA Pazar.
1.HAFTA 26 Ağustos 2009 ÇARŞAMBA 2.HAFTA 01 EYLÜL 2009 SALI 3.HAFTA 09 EYLÜL 2009 ÇARŞAMBA 4.HAFTA 15 EYLÜL 2009 SALI 5.HAFTA 23 EYLÜL 2009 ÇARŞAMBA 6.HAFTA.
1.HAFTA 26 Ağustos 2009 ÇARŞAMBA 2.HAFTA 01 EYLÜL 2009 SALI 3.HAFTA 09 EYLÜL 2009 ÇARŞAMBA 4.HAFTA 15 EYLÜL 2009 SALI 5.HAFTA 23 EYLÜL 2009 ÇARŞAMBA 6.HAFTA.
-İLETİŞİM- SUNUSU.
ÖĞR. GRV. Ş.ENGIN ŞAHİN BİLGİ VE İLETİŞİM TEKNOLOJİSİ.
Diferansiyel Denklemler
Melek YILMAZ.   Bilgi ve teknoloji çağını yaşadığımız günümüzde öğrencilerin bilgiye ulaşma ve problem çözme becerilerini kazanmaları önemlidir.  Bunun.
Araştırma Başlığı: İlköğretim öğrencilerinde matematik kaygısı ile matematik başarısı arasında bir ilişki olup olmadığının incelenmesi Grup Adı: M&M’S.
Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Fakültesi
Sunum transkripti:

Gökhan DAĞHAN – Doç. Dr. S. Sadi SEFEROĞLU 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Temel Bileşenler (3) Esneklik Etkileşim Türü Öğrenme Materyalleri 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

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

Eş zamansız (asenkron) Ses ve görüntü sistemleri (TV... vb.) Kart No Öğrenme Materyalleri Teknik Destek İletişim Biçimi Kullanılan Teknoloji Esneklik Etkileşim Türü 1 İşitsel Yok Eş zamansız (asenkron) Ses ve görüntü sistemleri (TV... vb.) Mekan Bağımsız Öğrenci - Öğrenci 2 E-posta Kendi Hızında İlerleme 3 Var Zaman Bağımsız Öğrenci – İçerik 16 Görsel Yok Eş zamanlı (senkron) E-posta Mekan Bağımsız Öğrenci - İçerik

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

18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası Ana Faktörler ve Faktör Tipleri Faktör Adı Faktör Tipi Öğrenme Materyalleri Discrete Teknik Destek Lineer More İletişim Biçimi Kullanılan Teknoloji Esneklik Etkileşim Türü 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

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

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

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

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

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

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

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

Kart Numaraları ve Skor Sonuçları Kart No Kart Skor 2 12,3529 8 9,8824 11 8,3529 12 6,3529 1 11,4118 16 9,5882 10 8,2353 9 5,7647 5 11,0000 4 8,7647 6 8,1176 7 5,6471 14 10,4706 3 13 6,4118 15 4,8824 18. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı / 1 Ekim 2009, Kuşadası

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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