This item is non-discoverable
Eryılmaz, Meltem
Loading...
Name Variants
E.,Meltem
M., Eryilmaz
M.,Eryılmaz
Meltem, Eryılmaz
Eryilmaz,M.
M.,Eryilmaz
Eryilmaz, Meltem
E., Meltem
Eryılmaz,M.
Eryılmaz, Meltem
Meltem, Eryilmaz
M., Eryilmaz
M.,Eryılmaz
Meltem, Eryılmaz
Eryilmaz,M.
M.,Eryilmaz
Eryilmaz, Meltem
E., Meltem
Eryılmaz,M.
Eryılmaz, Meltem
Meltem, Eryilmaz
Job Title
Doçent Doktor
Email Address
meltem.eryilmaz@atilim.edu.tr
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Scholarly Output
31
Articles
17
Citation Count
82
Supervised Theses
9
31 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 10 of 31
Master Thesis Vark model uygulayarak bir uyarlanabilir öğrenme ortamı tasarımına yönelik bir durum çalışması(2017) Eryılmaz, Meltem; Eryılmaz, Meltem; Computer EngineeringÖğrenme stilleri öğrencilerin kendi öğrenme ortamları, akranları ve eğitmenleriyle etkileşimde bulunurken tercih ettikleri yöntemlerdir. En popüler olanlardan dördü öğrenciler tarafından bilgi elde etmek için kullanılan okuma / yazma, görsel, işitsel ve kinestetiktir. Bir takım öğrenciler öğrenirken görsel yöntemleri tercih ederken, diğerleri kinestetik veya işitsel ya da okuma / yazma yöntemini tercih eder. Bazı öğrenciler bilgi elde etmek için bunların hepsinin bir kombinasyonunu kullansa da, daha iyi öğrenmek için kendi öğrenme stilini kullanması öğrenmelerinde daha faydalı olabilir. Öğretmenlerin öğrencilerin bilgi öğrenmesine yardımcı olmak için bu tercihlerden mümkün olduğunca daha fazlasını öğretmeleri gerekmektedir. Öğrencilerin sınıflarında başarılı olabilmeleri amacıyla öğretmenler bu öğrenme stillerini mevcut müfredata dahil edebilirler. Bu çalışma öğrencilerin öğrenme tarzlarını ve bunların kombinasyonunukullanarak bir uyarlanabilir öğrenme ortamı geliştirme çalışmasıdır. Bu çerçevede öğrencilerin uygulamalarında yardımcı olmak için internette sunulan ve öğrencilerin öğrenme tarzlarını ölçme amaçlı VARK anketi ve VARK öğrenme tarzı modeli kullanılmıştır. Çalışmada Atılım Üniversitesinden 50 mühendislik öğrencisinden oluşan bir katılımcılar grubunu kullanmıştır. Çalışmanın deseni öntestsontest kontrol gruplu yarı deneysel desendir. Verilerin analiz edilmesinin bir sonucu olarak, Deneysel grup ile Kontrol grubu arasındaki ortalama puan farkının önemli ölçüde Deneysel grup lehine olduğu ve VARK öğretme modelini uygulayan deneysel gruptaki başarı seviyesinin Kontrol grubuna kıyasla daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Bununla beraber, sistemin kullanılmasıyla öğrencilerin memnuniyetini ölçen 10 maddelik Öğrenci memnuniyet anketine göre, sistemle birlikte öğrencilerin memnuniyet seviyesi önemli ölçüde daha yüksektir.Article Citation Count: 1The Evaluation of Students' Academic Achievements in Adaptive Environments(Turkish Education Assoc, 2014) Eryılmaz, Meltem; Simsek, Nurettin; Computer EngineeringIn this experimental research, academic performance of the students who were grouped according to their prior knowledge levels. In the research, three different environments were developed on the Mood le platform. The environments were designed without adaptations, with content adaptations that contain changes pertaining to the presentation style of the information that is to be included on pages, and with navigation adaptations which offer the suitable links by changing the link structure. The students worked for a period of five weeks in the designed environments. A multiple choice test and a practice examination were prepared in order to determine the knowledge level of the students pertaining to the subject matter prior to the experimental process, and to measure their academic performance after the experimental process. The findings derived from the scores of the tests which were given as pre test and final test indicated that the academic performance of the students who study in adaptive and non-adaptive learning environments may differ.Article Citation Count: 1ÖĞRENME STİLLERİNE GÖRE KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ ÇEVİRİMİÇİ ÖĞRENME ORTAMLARI İÇİN BİR MODEL ÖNERİSİ(2019) Eryılmaz, Meltem; Jaballa, Rabieaa; Computer EngineeringBu deneysel araştırmanın amacı farklı öğrenme stillerine görekişiselleştirilmiş çevirimiçi öğrenme ortamlarının öğrencilerin akademikbaşarıları üzerindeki etkilerini değerlendirerek bir model önerisindebulunmaktır. Araştırma Ankara’daki özel bir üniversitede okuyan,bilgisayara ve programlamaya giriş dersini alan 60 mühendislik fakültesi1.sınıf öğrencisi üzerinde uygulanmıştır. Çalışmada iki farklı çevirimiçiöğrenme ortamı tasarlanmıştır. Kişiselleştirme özellikleri olmayançevirimiçi ortamda öğrenciler 14 haftalık süreçte hazırlanan öğrenmeortamına girerek ders materyallerine ulaşım sağlamışlardır. VARKöğrenme stilleri modeline göre kişiselleştirilmiş diğer öğrenme ortamındaise öğrenciler kendi öğrenme stillerine göre 14 haftalık süreçte programıtakip etmişlerdir. Araştırmada öğrenme stillerine göre kişiselleştirmeyapılmış ve kişiselleştirilme yapılmamış ortamlar arasında çalışanöğrencilerin akademik başarıları arasında fark olup olmadığınabakılmıştır. Aynı zamanda öğrenme stillerine göre kişiselleştirilmiş olanortamda, birden fazla öğrenme stiline göre çalışmayı tercih edenöğrencilerin akademik başarılarının tek bir öğrenme stilini tercih edenöğrencilere göre farklılaşıp farklılaşmadığı da incelenmiştir. Araştırmadaön test- son test kontrol gruplu deneysel desen kullanılmıştır. Veritoplama araçları öğrencilerin öğrenme stillerini belirlemek üzere VARKöğrenme stilleri ölçeği, ve akademik başarılarını ölçmek için ön test veson test olarak kullanılan araştırmacılar tarafından geliştirilmiş 20maddeden oluşan çoktan seçmeli bir testtir. Verilerin çözümlenmesindeyüzde, aritmetik ortalama ve standart sapma gibi betimsel istatistikler vekontrol ve deney gruplarının kendi içinde ön ve son testlerine ilişkin puanortalamaları arasında manidar fark olup olmadığını belirlemek içineşleştirilmiş gruplar t testi kullanılmıştır. Araştırmanın sonucuna göreöğrencilerin akademik başarılarının arasında öğrenme stillerine görekişiselleştirilmiş öğrenme ortamında çalışan öğrencilerin lehine anlamlıbir fark vardır. Ayrıca önerilen birden fazla öğrenme stilini içeren karmamodelin öğrencilerin akademik başarılarını arttırmada etkili olduğugörülmüştür.Editorial Citation Count: 1Analyzing students' academic success in pre-requisite course chains: A case study in Turkey(Tempus Publications, 2018) Karakaya, Kasım Murat; Eryılmaz, Meltem; Ceyhan, Ulaş Ozan; Information Systems Engineering; Computer EngineeringThere are several principles which have been accepted as approaches to successful curriculum development. In spite of the differences in the proposed sequencing of topics, all approaches basically depend on the pre-requisite chains to implement their educational approach in the curriculum development for specifying the order of the subjects. In this research, two prerequisite chains representing two different curriculum development approaches are taken into consideration in a case study. The first research question considered is whether academic success in a follow-up course is positively related to success attained in the pre-requisite course. The second one is whether or not the selected curriculum development approach for deciding the chains has a significant impact on the academic success relationships between a pre-requisite and its follow-up course. To answer these questions, course data of 441 undergraduate students who graduated from the Atilim University between Fall 2001 and Spring 2015 semesters were collected and analyzed. The results indicate that the succes levels gained in a pre-requisite and its follow-up course are corelated. Moreover, different cirriculum development methods can affect this corelation. Thus, cirriculum developers should consider appropriate approaches to improve student success for deciding chaining courses and their contents. © 2018 TEMPUS Publications.Article Düşünce Dil ve Öğrenme Üzerine(Herkese Bilim Teknoloji, 2017) Eryılmaz, Meltem; Computer EngineeringDüşünmek için var olmanın gerekliliğini vurgulayan Fransız filozof Descartes’ a (1596-1650) ait «Düşünüyorum öyleyse varım.» sözü, felsefe tarihinin en ünlü sözlerinden birisi. Bu sözün altında insanın kendi varlığını düşünce yoluyla anlaması gerçeği yatar. Kişi yaşamı boyunca diğer insanlar ve çevre ile sürekli bir etkileşim halindedir. Öğrenmenin oluşması için de yaşantı gerekmektedir. Bilim insanları, araştırmacılar yüzyıllardır öğrenmenin nasıl gerçekleştiğine dair sürekli kafa yormakta, günümüzde bile hala daha etkili, daha kalıcı nasıl öğrenebiliriz sorularına cevap aranmaktadırlar. Elbette öğrenmeye dair pek çok kuram, yaklaşım vardır. Hepsinin ortak noktaları olabildiği gibi, birbirleri ile çelişen yönleri de vardır. Öğrenmeye dair yaklaşımlar aynı kalmasa da nesilden nesile şekil değiştirmekte, çağın getirdiği yeniliklere uyum sağlamaktadırlar.Article Citation Count: 0Sanal Öğrenme Ortamlarındaki Öğrenci Davranışlarının Kümeleme Yöntemi İle Analiz Edilmesi(2019) Eryılmaz, Meltem; Computer EngineeringÖğrenme sürecini yönetmek ve öğrencilerin kendi öğrenmelerinden sorumlu olmalarını sağlamak amacına yönelik uygun araçlar sunan sanal öğrenme ortamları, bu özellikleri ile eğitimci ve öğrencilere geniş imkanlar sağlamaktadır. Tüm bu imkânlara rağmen aynı öğretim kurumu içerisinde sanal öğrenme ortamlarının yeterince etkili kullanılmadığı görülmektedir. Bu deneysel araştırmada sanal öğrenme ortamı olarak Moodle kullanılan bir üniversitede, kullanıcıların ortamı kullanma bilgileri veri madenciliği tekniklerinden kümeleme algoritmaları ile analiz edilerek, ortamda kullanılması tercih edilmeyen ya da daha az tercih edilen bileşenler tespit edilmiştir. Araştırmaya Ankara Atılım Üniversitesi Fen ve Edebiyat Fakültesi’nde Bilgisayara ve Bilgi Sistemlerine Giriş dersini alan 131 öğrenci katılmıştır. Uygulama sürecinde tüm öğrenciler dersi haftada bir kez yüz yüze geri kalanını Moodle sanal öğrenme ortamında olmak üzere harmanlanmış öğrenme yaklaşımı ile almışlardır. Verilerin analizinde kümeleme algoritmalarından k-ortalamalar analizi kullanılmıştır. Kümeleme analizi ile öğrencilerin sanal öğrenme ortamına yönelik memnuniyetleri, bilgisayar kaygıları ve yıl sonu akademik başarılarına göre nasıl bir dağılım gösterdikleri belirlenmiştir. Ayrıca bu dağılıma göre sanal öğrenme ortamındaki aktivite kullanımları arasında farklılık olup olmadığı değerlendirilmiştir.Article Citation Count: 0Analyzing Students' Academic Success in Pre-requisite Course Chains: A Case Study in Turkey(Tempus Publications, 2018) Karakaya, Kasım Murat; Eryılmaz, Meltem; Ceyhan, Ulas; Computer EngineeringThere are several principles which have been accepted as approaches to successful curriculum development. In spite of the differences in the proposed sequencing of topics, all approaches basically depend on the pre-requisite chains to implement their educational approach in the curriculum development for specifying the order of the subjects. In this research, two prerequisite chains representing two different curriculum development approaches are taken into consideration in a case study. The first research question considered is whether academic success in a follow-up course is positively related to success attained in the pre-requisite course. The second one is whether or not the selected curriculum development approach for deciding the chains has a significant impact on the academic success relationships between a pre-requisite and its follow-up course. To answer these questions, course data of 441 undergraduate students who graduated from the Atilim University between Fall 2001 and Spring 2015 semesters were collected and analyzed. The results indicate that the succes levels gained in a pre-requisite and its follow-up course are corelated. Moreover, different cirriculum development methods can affect this corelation. Thus, cirriculum developers should consider appropriate approaches to improve student success for deciding chaining courses and their contents.Article Citation Count: 19Development of an Intelligent Tutoring System Using Bayesian Networks and Fuzzy Logic for a Higher Student Academic Performance(Mdpi, 2020) Eryılmaz, Meltem; Adabashi, Afaf; Computer EngineeringIn this experimental study, an intelligent tutoring system called the fuzzy Bayesian intelligent tutoring system (FB-ITS), is developed by using artificial intelligence methods based on fuzzy logic and the Bayesian network technique to adaptively support students in learning environments. The effectiveness of the FB-ITS was evaluated by comparing it with two other versions of an Intelligent Tutoring System (ITS), fuzzy ITS and Bayesian ITS, separately. Moreover, it was evaluated by comparing it with an existing traditional e-learning system. In order to evaluate whether the academic performance of the students in different learning groups differs or not, analysis of covariance (ANCOVA) was used based on the students' pre-test and post-test scores. The study was conducted with 120 undergraduate university students. Results showed that students who studied using FB-ITS had significantly higher academic performance on average compared to other students who studied with the other systems. Regarding the time taken to perform the post-test, the results indicated that students who used the FB-ITS needed less time on average compared to students who used the traditional e-learning system. From the results, it could be concluded that the new system contributed in terms of the speed of performing the final exam and high academic success.Article Citation Count: 1Uyarlanabilir Ortamlarda Öğrenci Başarısının Değerlendirilmesi(2014) Eryılmaz, Meltem; Şimşek, Nurettin; Computer EngineeringBu deneysel araştırmada uyarlama bulunan ve bulunmayan öğrenme ortamlarında önbilgi düzeylerine Moodle platformu üzerinde üç farklı ortam geliştirilmiştir. Ortamlar, uyarlamaların olmadığı, sayfalarda yer alacak bilginin sunum şekline ilişkin değişiklikleri içeren içerik uyarlamalarının bulunduğu ve bağlantı yapısını başitleştirerek uygun bağlantıları sunan gezinme uyarlamaların bulunduğu ortamlar şeklinde tasarlanmıştır. Öğrenciler tasarlanan ortamlarda beş hafta çalışmışlardır. Öğrencilerin deneysel işlem öncesi konu alanına ilişkin bilgi düzeylerini belirlemek ve deneysel işlem sonrasında akademik başarılarını ölçmek amacıyla çoktan seçmeli bir test ve bir uygulama sınavı hazırlanmıştır. Öntest ve sontest olarak verilen testlerden elde edilen başarı puanlarından elde edilen bulgular, uyarlanabilir olan ve olmayan öğrenme ortamlarında çalışan öğrencilerin akademik başarılarının farklılaşabileceğini göstermiştirConference Object Citation Count: 0Using Artificial Intelligence Methods to Predict Student Academic Achievement(Springer international Publishing Ag, 2022) Eryılmaz, Meltem; Eryilmaz, Meltem; Computer EngineeringThis study applies two artificial intelligence methods represented by both the neural network and fuzzy logic to predict student achievement in the exam. The dataset used in this study was taken from an Iraqi engineering college and it represents data of 200 students who have enrolled in the computer science course. Gender, age, resources downloaded, videos viewed, discussion chat joined, exam scores used as the data set. The type of artificial neural network used was pattern neural network. Levenberg-Marquardt's algorithm was used to train the neural networks. On the other hand Sugeno fuzzy inference system was used for the fuzzy logic. The study results showed that the students who spend more time on the learning system have the most success rate. According to the results the neural network accuracy rate 73% and the fuzzy was 88%. This high accuracy rates support that artificial intelligence methods can be used to predict student academic achievement.
