Devam Eden Araştırma Projeleri
Lisansüstü eğitimin amacı, bağımsız araştırma yapabilen nitelikli araştırmacılar yetiştirmektir (Gardner, 2008). Ancak sosyal ve eğitim bilimleri öğrencilerinin sınırlı istatistik deneyimi, yüksek düzeyde istatistik kaygısına ve istatistiksel testleri anlamlandırmada ve kullanmada sıkıntılara yol açmaktadır (Pan ve Tang, 2004). Eğitim istatistiği başarısı hakkındaki mevcut çalışmalar genellikle istatistik kaygısı, özyeterlik ve tutumlara odaklanmış; teknoloji temelli araştırmalar ise sınırlı kapsamda kalmıştır. Ayrıca başarıyı ölçmek içi bireye uyarlanmış testlerin eksikliği dikkat çekmektedir. Bu çalışma, Sosyokültürel Öğrenme Teorisi (Vygotsky, 1978) ve Araştırma Topluluğu Modeli (CoI, Garrison vd., 2000) temelinde, eğitim istatistiği için teknoloji destekli bir öğrenme ortamı tasarlamayı amaçlamaktadır. Ortam, Probleme Dayalı Öğrenme (PDÖ) yaklaşımını kullanacak ve istatistik başarısını ölçmek üzere çok aşamalı bireye uyarlanmış bir test (MST) geliştirecektir. Bu tasarımın, öğrencilerin istatistik kaygısını azaltarak öz-yeterlik ve başarılarını artırması hedeflenmektedir
Bu proje, Eğitim Fakültesi bünyesinde sunulan istatistik ve veri ile ilgili derslerin öğretim yöntemlerini, öğretim materyallerini ve öğrenme hedeflerini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Bu dersler arasındaki benzerlik ve farklılıkları belirleyerek, proje çeşitli öğretmen eğitimi programlarının mezunları için gerekli olan istatistik ve veri okuryazarlığı içeriğini belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu bulgulara dayanarak, proje nihai olarak belirlenen ihtiyaçları karşılayan bir “İstatistik ve Veri Bilimine Giriş” dersi tasarlamayı amaçlamaktadır.
Araştırma Çıktıları:
1. Koklu, O., Dede, M., & Sahal, M. (Under Review). Investigating how high school students learn ML: The case of decision trees for classification.
2. Koklu, O., Sahal, M., & Dede, M. (Under Review). A scoping review on teaching and learning machine learning for non-majors.
3. Koklu, O., Sahal, M., & Dede, M. (2026, April). Teaching artificial intelligence and machine learning to non-major students at university: a scoping review. Paper to be presented at the Annual Meeting of the American Educational Research Association (AERA), Los Angeles, CA.
4. Dede, M. & Koklu, O. (2025, November). Makine öğrenmesine giriş: karar ağaçları ile lise düzeyinde müfredat geliştirme denemesi. Oral presentation at the 7th International Turkish Computer & Mathematics Education Symposium (TÜRKBİLMAT 7), Antalya, Turkey.
Eğitimde ölçme ve değerlendirme giderek dijitalleştikçe, adaptif testler ve uygulamaları daha fazla dikkat çekmektedir. Adaptif testler genellikle Madde Tepki Kuramı’na (MTK) dayalı tek bir puan üretir. Ancak, ölçmedeğerlendirme sistemlerinin temel amaçlarından biri, yalnızca tek bir puan vermek değil, öğrencilere yeterli geri bildirim sağlayarak onların başarılarını artırmaktır. Bu nedenle araştırmacılar, adaptif testlerin sunduğu bireyselleştirilmiş geri bildirimleri iyileştirmenin yollarını araştırmakta, böylece bu testlerin sınıf ortamlarına entegrasyonunu kolaylaştırmayı ve faydasını en üst düzeye çıkarmayı hedeflemektedir. Bilişsel Tanı Modeline Dayalı Çok Aşamalı Test (CD-MST) (von Davier & Cheng, 2014) ve Bilişsel Tanı Modeline Dayalı Bireye Uyarlanmış Test (CD-CAT) (Huebner, 2010), adaptif testlerle bilişsel tanı modelini birleştirme çabalarının bir sonucu olarak geliştirilmiştir ve beceri düzeyine dayalı bireyselleştirilmiş geri bildirim sağlamayı amaçlamaktadır. Ancak, CD-MST çalışmalarının büyük çoğunluğu simülasyon araştırmalarına dayanmaktadır ve gerçek ortamda (canlı) CD-MST uygulamalarına dair çalışmalar alan yazında eksiktir. Bu nedenle, bu proje, hem Türkçe hem de İspanyolca olarak 4. sınıf matematik dersi için canlı CD-MST formatında bir test geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu canlı test, öğrencilerin beceri düzeylerine dayalı tanılayıcı geri bildirim sağlamayı mümkün kılacaktır.
-to develop a comprehensive assessment framework for assessment literacy that fulfills the
demands of modernized assessment standards and current needs in assessment practices.
-to develop a multistage test for measuring assessment literacy of preservice and inservice
teachers that corresponds with updated dimensions of assessment literacy to validate the new
assessment framework.
Bu projenin amaçları,
• Matematik öğretmen adaylarının olasılık kavramları konusundaki bilgilerini, anlayışlarını saptama
• Olasılık öğretimi konusundaki hazır bulunuşlarını gözleme,
• Veri araştırmaları yoluyla istatistik öğretimi çerçevesini ve dijital simülasyonları kullanarak olasılık öğretim becerilerini geliştirme
Projenin amaçları:
• buluşmaların öğrencilerin STEM alanlarına yönelik ilgi ve tutumları üzerindeki etkilerini incelemek,
• paydaşların (yani öğrenciler, öğretmenler ve bilim insanları) bilim iletişim deneyiminin kazanılmasıyla ilgili görüşleri arasındaki benzerlik ve farklılıkları araştırmak,
• buluşmalar öncesinde ve sırasında öğrenci sorularının sayısını, odağını ve kalitesini incelemek.
This project's goal is to provide recommendations on what to study, which is
one of the most difficult aspects of studying for an average student. In this context, by
integrating multi-stage tests with artificial intelligence, it is intended to create a course study
plan engine. This project is supported by TÜBİTAK 1711 in which BounAdaptiveTestLab,
Kunduz and Polinom Educational Institutions serve as project partners.
❏ Boğaziçi Üniversitesi’nde çok disiplinli bir Sanal Gerçeklik
Laboratuvarının kurulması,
❏ Aksiyon sırasında beynin işlevi konusunda daha iyi bir anlayışa
ulaşabilmek için görsel-motor koordinasyonu, sanal gerçeklikte
avatar temsili, vücut aidiyeti ve vücut-şeması (body-schema)
konularında temel araştırma yapmak,
❏ SG teknolojisinden faydalanırken multimodal verilerin öğretmen
adaylarının özdüzenlemeli öğrenmesini incelemek için
kullanılması.
