You are here

Home » Content

ELEKTRONİK PORTFOLYO DEĞERLENDİRMELERİ İÇİN VERİ MADENCİLİĞİ YAKLAŞIMI

THE APPROACH OF DATA MINING FOR ELECTRONIC PORTFOLIO ASSESMENT

Journal Name:

  • Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi

Publication Year:

  • 2008

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
Education strategies have been showed alteration due to developing Information Communication Technologies (ICT) in a wide area. The purpose of instructional strategies which use ICT as a tool to realize “learning” in a best effect via centered on students. Besides, using electronic portfolio evaluation approach has been provided that students have been joined the evaluation process with their teachers. E-portfolio has been provided monitoring and storing whole product of students which has been met difficulty to evaluate these processes by teachers without e-portfolio system. Also, without using e-portfolio, it is too difficult to solve the relationship between students’ products in terms of case history. It is declared that evaluation of eportfolioes is too easy and too robust to measure by using data mining methods which can reveal results of measurement unbiased. It is proposed to use data mining methods which are capable of monitoring performance indicators of students permanently. Again, it is proposed to use these methods to provide patterns of products which are belong to students and providing these patterns can be built too easy by computer systems.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Bilgi iletişim teknolojilerinin (BİT) yaygınlık kazanması ile süreç içerisinde eğitim-öğretim stratejileri de değişim göstermiştir. Bilgi iletişim teknolojilerinin bir araç olarak kullanıldığı öğretim stratejilerindeki amaç, öğrenciyi merkeze alarak ve öğrencinin aktif olduğu ortamlarda “öğrenmeyi” en iyi şekilde gerçekleştirmek olarak düşünülebilmektedir. BİT’ e paralel olarak yaygın olarak kullanılmaya başlanan e-portfolyo değerlendirme ile bireylerin aktif olarak değerlendirme sürecine dahil edilmeleri sağlanmıştır. Öğrencinin biriktirdiği ürünleri değerlendirme sürecinin kimi öğretmenler tarafından zor karşılanması durumu ve öğrencilere ait ürünlerin yıllar içerisindeki gelişiminin rasyonel olarak ortaya konma durumu e-portfolyo yönteminin temel başlangıç noktasını oluşturmuştur. Bireyin merkeze alındığı bu tamamlayıcı yöntemlerde ürünlerin sürekli bir şekilde elektronik veritabanlarında saklanması, performansı izlemede sürekliliği sağlamıştır. Süreç içerisinde biriken ve veri ambarına dönüşen ürünlerin veri madenciliğinde kullanılan istatistiksel yöntemler ile yansız ve sapmasız olarak değerlendirilebileceği bildirilmektedir. Performans göstergelerinin sürekli izlenebilme ve ürünler arasındaki örüntünün bilgisayar sistemleri tarafından oldukça kolay yapılabildiği e-portfolyo değerlendirmeleri için veri madenciliğinde kullanılan yöntemlerin alternatif bir ölçme yaklaşımı olarak kullanımı önerilmektedir.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-elektronik-portfolyo-degerlendirmeleri-icin-veri-madenciligi-yaklasimi.pdf
  • 1
98-110
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Alpaydın, E. (2000). “Zeki Veri Madenciliği: Ham Veriden Altın Bilgiye Ulaşma
Yöntemleri.” Bilişim 2000 Veri Madenciliği Eğitim Semineri.
Arslan, H. (2008). “Sakarya Üniversitesi Web Sitesi Erişim Kayıtlarının Web Madenciliği
İle Analizi.” Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek
Lisans Tezi, Sakarya.
Baykasoğlu, A. (2005). Veri Madenciliği ve Çimento Sektöründe Bir Uygulama.
Akademik Bilişim 2005, Gaziantep, 2-4 Şubat 2005.
Baykul, Y. (2000). Eğitimde ve Psikolojide Ölçme: Klasik Test Teorisi ve Uygulaması.
Ankara: ÖSYM Yayınları.
Çelik, H.C., Satıcı, Ö., Çelik, M.Y. (2005). Sağlık personellerinde kronik sigara içme
alışkanlığı olanların tutumlarına ilişkin değişkenlerin kümeleme analizi (cluster
analyses). Dicle Tıp Dergisi, 32 (1), 20-25.
Collins, L., Horn, J.L. (1991). Best Methods for the Analyses of Change. Washington:
Apa Press.
Danielson, C., Abrutyn, L. (1997). An Introduction to Using Portfolios in the
Classroom. Alexandria: Association for Supervision and Curriculum
Development.
Doğan N., Özdamar K. (2003). Chaid Analizi ve Aile Planlaması ile İlgili Bir Uygulama.
Klin Tıp Bilimleri, 2003; 23: 392-397.
Everitt, B.S. (1981). Statistical Methods in Medical Investigations (Second Edition).
New York: John Wiley&Sons.
Gezer, M., Erol, Ç., Gülseçen, S. (2007). Bir Web Sayfasının Web Madenciliği İle Analizi
Akademik Bilişim 2007, Dumlupınar Üniversitesi, Kütahya 31 Ocak-2 Şubat
2007.
Gülbahar, Y., Köse, F. (2006). Ögretmen Adaylarının Değerlendirme için Elektronik
Portfolyo Kullanımına İlişkin Görüsleri. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri
Fakültesi Dergisi, 39 (2), 75-93.
Han, J., Kamber , M. (2001). Data Mining Concepts and Techniques. Academic Press.
New York.
Ho, S., Jee, S., Lee, J., Park, J. (2004). Analysis on risk factors for cervical cancer using
induction technique. Expert Systems with Applications, 27, 97-105.
Kayri, M. (2007). Two-Step Cluster Analysis in Researches: A Case Study. Eurasian
Journal of Educational Research, 28(1), 177-189.
Korkmaz, H., Kaptan, F. (2003). İlköğretim Fen Öğretmenlerinin Portfolyoların
Uygulanabilirliğine Yönelik Güçlükler Hakkındaki Algıları. Pamukkale
Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 1 (13), 159-166.
Kutlu, Ö. (2006). Üst Düzey Zihinsel Süreçleri Belirleme Yolları: Yeni Durum Belirleme
Yaklaşımları, Çağdaş Eğitim, Sayı: 335
Kutlu, Ö., Doğan, C.H., Karakaya, İ. (2008). Öğrenci Başarısının Belirlenmesi:
Performansa ve Portfolyoya Dayalı Durum Belirleme. Ankara: PegemA
Yayıncılık.
Michael, J., Gordon, S. (2004). Data Mining Technique for Marketing, Sales and
Customer Support (2nd Ed.). New York: Wiley Computer Publishing.
Otlu, H., Alpar, R.(2006). İki aşamalı küme analizi ve bir uygulama. 5-9 Eylül 2006. IX.
Ulusal Biyoistatistik Kongresi, Zonguldak.
Öztürk, L.(2002). Dijital Uçurumun Küresel Boyutları. Ege Akademik Bakış, Ekonomi,
İşletme, Uluslararası İlişkiler ve Siyaset Bilimleri Dergisi, Ege Üniversitesi,
Cilt:2 Sayı:1.
Pehlivan, G. (2006). Chaid Analizi ve Bir Uygulama. Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen
Bilimleri Enstitüsü, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
Sanalan, A., Altun, A. (2002). Bir Veritabanı Uygulaması Olarak Elektronik Portfolyo.
Erzincan Eğitim Fakültesi Dergisi, 4(1), 1-11.
Serdar, S. (2007). Web Tabanlı Uzaktan Eğitimde İki Farklı Öğretim Modelinin Öğrenci
Başarısı Üzerindeki Etkilerinin İncelenmesi. Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü,
Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
Tosun, T. (2006). Veri Madenciliği Teknikleriyle Kredi Kartlarında Müşteri Kaybetme
Analizi. İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yayınlanmamış
Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
Türe, M., Kurt, İ., Kurum, AT., Özdamar, K. (2005). Comparing classification techniques
for predicting essential hypertension. Expert Systems with Applications, 29, 583-
8.
Velickov, S., Solomanite, D.P. (2000). Predictive Data Mining: Practical Examples. In: AI
methods in Civil Engineering Applications, Cottbus.
Wolfe, E. W., Chıu C., W. T., Reckase M. D. (1999). Changes in Secondary Teachers’
Perceptions of Barriers to Portfolio Assessment. Assesing Writing, 6 (1) : 85-105.
Wu, JD., Milton, DK., Hammond, SK., Spear, RC. (1999). Hierarchial cluster analysis
applied to workers exposures in fiberglas insolution manufacturing. Ann. Occup.
Hyg., 43, 43-55.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com