In this study, the factors affecting the transactional distance levels of university students who continue their courses with distance education in the 2020–2021 academic years due to the Covid pandemic process were examined. Factors that affect transactional distance are modeled with Artificial Neural Networks, one of the data mining methods. Research data were collected from a total of 1638 students, 546 males and 1092 females, studying at various universities in Turkey, by using the personal information form, the Transactional Distance Scale and the Social Anxiety Scale in E-Learning Environments. Students' transactional distance levels were included in the model as dependent variable and social anxiety and 17 variables, which were thought to be theoretically related to transactional distance, were included in the model as independent variables. The research data were analyzed using Multilayer Perceptron (MLP) Artificial Neural Networks and Radial Based Functions (RBF) Artificial Neural Networks methods. In addition, these methods are compared in terms of estimation performance. According to the results of the research, it has been seen that the MLP method predicts the model with lower errors than the RBF method. For this reason, the results of the MLP were taken into account in the study. As a result of the analyzes carried out with this method, quickness of the instructor to give feedback on messages is determined as the most effective variable on the transactional distance.

Üniversitelerin performanslarını ölçmek için çeşitli metrikler kullanılmaktadır. Yayın performansının ölçülmesi bu metriklerin en yaygın olanlarından biridir. Bu çalışmanın amacı üniversitelerin akademik performanslarının bibliyometrik verilere dayalı olarak incelenmesine ilişkin örnek bir model ortaya koymaktır. Bu bağlamda Van Yüzüncü Yıl Üniversitesinin uluslararası yayın performansını bibliyometrik ve betimleyici analizler kullanarak bilimsel haritalama ve performans analizi kapsamında incelenmiştir. Veri seti Web of Science (WOS) veri tabanı üzerinden mensup olunan kurum bilgisi Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi olan tüm araştırmalar içerisinden yalnızca makaleler filtrelenerek 8734 sonuç kullanılarak oluşturulmuştur. Araştırma 2022 yılı Nisan ayına kadar olan SCI/SCI-Expanded, SSCI, ESCI ve AHCI indekslerinde taranan makalelerinin bibliyometrik verilerini kapsamaktadır. En çok yayın yapılan dergiler, WOS araştırma alanları, anahtar sözcükler ve metin verilerine dayalı bibliyometrik haritalar incelendiğinde araştırmaların çoğunlukla Sağlık ve Fen Bilimleri alanlarında gerçekleştirildiği belirlenmiştir. Ortak yazarlı çalışmalardaki ortaklıklar incelendiğinde yayınların önemli bir kısmının çok yazarlı olduğu ve ortakların YYÜ ve yakın coğrafyadaki kurumlarda görev yaptığı bulunmuştur. Özellikle gelişmiş ülkeler ile uluslararası ortaklı araştırmaların yayın atıf oranlarının diğerlerine kıyasen yüksek olduğu bulunmuştur. Buna göre uluslararası ortaklıkların nitelik açısından çalışmalara katkısının olduğu da aşikârdır. Bu araştırmada YYÜ, bibliyometrik verilere dayalı olarak performans değerlendirilmesi kapsamında örnek bir durum olarak ele alınmıştır. Gelecek araştırmalarda hedef performansı sergileyen bir üniversite ile karşılaştırmalı olarak bibliyometrik analizlerinin yapılmasının karar vericilere daha fazla bilgi sunabileceği düşünülmektedir.

öğretmenlerin e-öğrenme hazırbulunuşluk düzeyi ve bu düzeyi etkileyen faktörler incelenmiştir. Araştırma nicel araştırma yöntemlerinden tarama modeli ile planlanıp gerçekleştirilmiştir. Araştırma, 2020-2021 eğitim-öğretim yılı Van ili Milli Eğitim Müdürlüğüne bağlı okullarda görev yapan 2411 öğretmen üzerinden yürütülmüştür. Araştırmanın verileri “E-Öğrenme Hazırbulunuşluk Ölçeği” ve “Yaşam Boyu Öğrenme Ölçeği” ile toplanmıştır. Araştırmada e-öğrenme hazırbulunuşluğu üzerinde etkili olan faktörler, veri madenciliği yöntemlerinden Rastgele Ormanlar Algoritması yöntemi ile modellenmiştir. Araştırma kapsamında, heterojen örneklemi homojen alt kümelere ayıran iki aşamalı kümeleme analizi ve rastgele orman algoritması kullanılmıştır. Öğretmenlerin e-öğrenme hazırbulunuşluğu düzeyleri bağımlı değişken ve e-öğrenme hazırbulunuşluğu ile kuramsal olarak ilişkisi olduğu düşünülen 12 değişken de bağımsız değişken olarak modele dâhil edilmiştir. Rastgele Ormanlar yöntemi ile gerçekleştirilen analizler sonucunda öğretmenlerin e-öğrenme hazırbulunuşluk düzeyi üzerinde en çok etkisi bulunan değişkenin yaşam boyu öğrenme olduğu belirlenmiştir. E-öğrenme hazırbulunuşluğunu etkileyen diğer değişkenlerin ise sırasıyla branş, yaş, günlük ortalama internet kullanım süresi, görev yılı, çalıştığı kurumun türü, internet erişiminde en çok kullanılan cihaz, cinsiyet, eğitim düzeyi, çalıştığı kurumun yerleşim yeri, daha önce bilgi teknolojilerine yönelik hizmet içi eğitime katılıp katılmadığı ve görev unvanı olduğu görülmüştür.

The research aims to determine the factors affecting PISA 2018 reading skills using Random Forest and MARS methods and to compare their prediction abilities. This study used the information from 5713 students, 2838 (49.7%) male and 2875 (50.3%) female in the PISA 2018 Turkey. The analysis shows the MARS method performed better than the Random Forest method. The most significant factor affecting reading skills in Turkey is “the number of books in the house” in both methods. The variables the MARS method finds significant are “students' perception of difficulty, motivation for reading skills, father’s educational status, reading pleasure, bullying experience of the student, mother's educational status, attitude towards school, classical artifacts at home, supplementary school books at home, competition at school, competitive power, cooperation perception at school, reading frequency, self-efficacy, poetry books at home, anxiety about reading skills and teacher support.” However, the other variables had no relation to prediction. This study is expected to serve as an example of data mining application in educational research

No abstract