Uzaktan eğitimde algoritmalar: 2007-2019 sistematik alanyazın taraması

Abstract

Algoritmalar, sanayi devriminden sonra endüstri 4.0’a geçişi sağlayan en önemli teknolojilerden biridir. Algoritmalar öğrenenlere yardımcı olabilecek yapılardır. Özellikle kitlesel öğretimin yapıldığı uzaktan eğitim sistemlerinde büyük verilerden yararlanarak öğrenenlere destek olmak için algoritmalar etkili bir şekilde kullanılabilirler. Ancak alanyazında uzaktan eğitimde hangi algoritmaların nasıl kullanılabileceğine ilişkin yeterli çalışma bulunmamaktadır. Bu araştırmanın amacı, 2007-2019 yılları arasında uzaktan eğitimde algoritma kullanımını çalışan dergi makalelerini sistematik alanyazın taraması ile incelemek ve hangi algoritmaların uzaktan eğitimde ne amaçla kullanıldığını ortaya çıkarmaktır. Araştırma sistematik alanyazın taraması olarak desenlenmiştir. Araştırma sonucunda; uzaktan eğitimde kullanılabilecek 11 farklı algoritma ve bunların kullanım amaçları ortaya çıkarılmıştır. Bunlar; C4.5, K-Means, Apriori, Destek Vektör Makinesi, K-en Yakın Komşu, Naive Bayes, Needleman-Wunsch, Evrişimsel Sinir Ağları, Derin İnanç Ağları, Bayesian Bilgi İzleme, Performans Faktör Analizidir.

Algorithms are one of the most important technologies that allowed the transition to industry 4.0 after the industrial revolution. Algorithms are structures that can help learners. Especially in distance education systems where mass education is done, algorithms can be used effectively to support the learners by using big data. However, there are not enough studies in the literature regarding the use of algorithms in distance education. However, studies on the use of algorithms in distance education are limited in the literature. The purpose of this research was to examine the journal articles that use the algorithm in distance education between 2007-2019 by systematic literature review and find out which algorithms for what purpose are used for distance education. The research was designed as a systematic literature review. As a result of the research; 11 different algorithms that can be used in distance education and their intended use have been revealed. These are; C4.5, K-Means, Apriori, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Needleman-Wunsch, Convolutional Neural Networks, Deep Belief Networks, Bayesian Information Tracking, Performance Factor Analysis.