Covid-19 Pandemisi Döneminde Öğrencilerin Uzaktan Eğitimde Yaşadıkları Sorunların Kelime Bulutu ve Gizli Anlamsal Dizinleme Yöntemleriyle Tespit Edilmesi

Irmak H., Ecevit Satı Z.

Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi, cilt.6, sa.2, ss.162-171, 2022 (Hakemli Dergi)

Özet

COVID-19'un tüm dünyada hızla yayılması, birçok ülkenin eğitim kurumlarını geçici olarak kapatma ve uzaktan eğitime geçme kararı almasına neden olmuştur. Zaman ve mekan kısıtlaması olmaksızın uygulanabilen uzaktan eğitim modeli bu süreçte eğitimin sürdürülebilirliği açısından faydalı olmuştur. Ancak, herhangi bir ön hazırlık yapılmadan uzaktan eğitime ani geçiş yapılması beraberinde birtakım sorunları da ortaya çıkarmıştır. Bu bağlamda, uzaktan eğitim süreçlerine katkı sağlaması açısından bu süreçte yaşanan sorunların tespit edilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı, COVID-19 pandemisi döneminde öğrencilerin uzaktan eğitimde yaşadıkları sorunları güncel metin madenciliği yöntemleri ile tespit etmektir. Bu amaçla öğrencilerin uzaktan eğitim sürecindeki destek kayıtlarına ait metinler toplanarak bir veri havuzu oluşturulmuş ve bu veriler metin madenciliği yöntemlerinden olan Kelime Bulutu ve Gizli Anlamsal Dizinleme (GAD) teknikleri ile analiz edilmiştir. Analiz sonucunda, uzaktan eğitim sistem altyapısından kaynaklandığı anlaşılan sorunlar (derslerin sistemde görülmemesi, açılmaması, ses sorunları), internet, sınav ve ödev ile ilgili sorunlar, en çok öne çıkan sorunlar olarak tespit edilmiştir.

The rapid spread of COVID-19 all over the world has caused many countries to decide to temporarily close their educational institutions and switch to distance education. The distance education model, which can be applied without time and space restrictions, has been beneficial for the sustainability of education in this process. However, the sudden transition to distance education without any preliminary preparation has also revealed a number of problems. In this context, it is important to identify the problems experienced in this process in order to contribute to distance education processes. The aim of this study is to identify the problems experienced by students in distance education during the COVID-19 pandemic with current text mining methods. For this purpose, a data pool was created by collecting the texts of students' support records in the distance education process and these data were analyzed with Word Cloud and Latent Semantic Indexing (LSI) techniques, which are text mining methods. As a result of the analysis, the problems that were understood to be caused by the distance education system infrastructure (courses not being seen or opened in the system, audio problems), internet, exam and homework problems were identified as the most prominent problems