Öğrenci Başarı ve Ders Terk Riskinin Tahmininde Öğrenme Analitiği: OULAD Veri Seti Temelli Yorumlanabilir Bir Analitik Çerçeve

Bu çalışma, Open University Learning Analytics Dataset (OULAD) temelinde öğrenci başarısı ve ders terk riskini öğrenme analitiği yaklaşımıyla incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmada, demografik değişkenler, değerlendirme göstergeleri ve sanal öğrenme ortamı etkileşimleri birlikte ele alınarak bu değişkenlerin öğrenci başarısını açıklama ve ders terk olasılığını tahmin etme potansiyeli değerlendirilmiştir. Çalışma, ikincil veri kullanımına dayalı nicel bir araştırma olarak tasarlanmış; OULAD veri setindeki öğrenci kayıtları, değerlendirme sonuçları ve VLE etkileşim verileri üzerinden betimsel ve tahmine dayalı analizler yürütülmüştür. Bulgular, demografik değişkenlerin tek başına sınırlı bir açıklayıcılığa sahip olduğunu, buna karşılık değerlendirme performansı, aktif gün sayısı, toplam etkileşim düzeyi ve özellikle erken dönem çevrim içi davranışların hem başarı hem de terk riski açısından daha güçlü göstergeler sunduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca demografik, assessment ve VLE değişkenlerinin birlikte kullanılmasının daha bütüncül ve güçlü bir analitik çerçeve sağladığı belirlenmiştir. Sonuç olarak çalışma, OULAD veri setinin yalnızca öğrenci performansının tahmini için değil, aynı zamanda yükseköğretimde veri temelli erken uyarı ve destek sistemlerinin geliştirilmesi için de anlamlı bir yöntemsel temel sunduğunu göstermektedir.