T.C. MARMARA ÜNİVERSİTESİ
ATATÜRK EĞİTİM FAKÜLTESİ
BİLGİSAYAR VE ÖĞRETİM TEKNOLOJİLERİ EĞİTİMİ BÖLÜMÜ
2025-2026 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI BAHAR DÖNEMİ
BİLİŞİM ETİĞİ DERSİ
MAKALE İNCELEME RAPORU
Hazırlayan: Huzeyfe KUL 100223823
İçindekiler
Makale Künyesi (Apa Standardı) 3
Evren Örneklem / Çalışma Grubu. 4
İnceleme Sonuçları ve Öneriler 5
Kişisel Görüşüm (Değerlendirme) 5
Makale Adı
Eğitsel Veri Madenciliği ve Öğrenme Analitikleri Araştırmalarında Veri Gizliliği ve Etik Meseleler: Araştırmalar Üzerine Bir İnceleme
Yazar(lar)
Gülay Çetintav, Betül Düzenli Çil, Ramazan Yılmaz
Makale Künyesi (Apa Standardı)
Çetintav, G., Düzenli Çil, B., & Yılmaz, R. (2022). EĞİTSEL VERİ MADENCİLİĞİ VE ÖĞRENME ANALİTİKLERİ ARAŞTIRMALARINDA VERİ GİZLİLİĞİ VE ETİK MESELELER: ARAŞTIRMALAR ÜZERİNE BİR İNCELEME. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 12(1), 113-146. https://doi.org/10.17943/etku.950392
Makale Erişim Adresi
https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1816507
Giriş
Çevrimiçi öğrenme ortamlarının yaygınlaşmasıyla birlikte, kullanıcıların bu ortamlardaki her türlü hareketi arkalarında dijital izler bırakmakta ve bu izler eğitimde “büyük verileri” oluşturmaktadır. Bu verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmak ve öğrenme süreçlerini optimize etmek için Eğitsel Veri Madenciliği (EVM) ve öğrenme analitikleri devreye girmektedir. EVM süreçlerinde öğrenci bilgi sistemlerinden, öğrenme yönetim sistemlerinden, anketlerden ve web sitelerinden veriler toplanmaktadır. Toplanan bu veriler bilişim sistemleri üzerinden regresyon, kümeleme, sınıflama ve birliktelik kuralları gibi çeşitli veri madenciliği yöntemleri kullanılarak analiz edilmektedir.
Öğrenme analitikleri döngüsü teknik olarak yedi temel aşamadan oluşur: verilerin toplanması, güvenli bir şekilde depolanması, temizlenmesi, birleştirilmesi, analizi, görselleştirilmesi ve son olarak eyleme dönüştürülmesi. Veri işleme sonucunda elde edilen çıktılarla eğitimde pek çok somut adım atılır; örneğin, başarısızlık riski yüksek olan öğrenciler önceden tespit edilir, öğrencilere bireysel öğrenme stillerine uygun materyaller önerilir, anında dönüt verilir ve eğitimcilere sistemlerini iyileştirmeleri için sistematik uyarılar sunulur. Ancak, bilişim teknolojilerinin sunduğu bu güçlü veri işleme ve analiz kapasitesi; verilerin gizliliğinin korunmaması, izinsiz paylaşımı ve kişisel sınırların ihlali gibi çok ciddi etik dezavantajları da beraberinde getirmektedir.
Araştırmanın Amacı
Bu araştırmanın amacı, eğitsel veri madenciliği ve öğrenme analitikleri alanında etik ve gizlilik konusu üzerine hazırlanmış makaleleri; yayınlandıkları yıllara, ülkelere, tercih edilen yöntemlere, anahtar kelimelere, katılımcı düzeyleri ve sayılarına göre analiz etmektir. Ayrıca bu analiz üzerinden alanda karşılaşılan etik sorunları ve bunlara getirilen çözüm önerilerini sistematik olarak ortaya koymak hedeflenmiştir.
Yöntem
Araştırma Modeli
Bu çalışma, araştırma konusuyla ilgili 100 makalenin sistematik olarak incelendiği bir içerik analizi (tarama) modelinde desenlenmiştir.
Evren Örneklem / Çalışma Grubu
Araştırmanın çalışma grubunu, Web of Science veri tabanında indeks ve yıl kısıtlaması yapılmadan (2021 Mayıs ayına kadar) aratılan ve araştırmanın amacına uygun bulunan 100 akademik makale oluşturmaktadır.
Veri Toplama Aracı
Veriler, araştırmacılar tarafından geliştirilen ve incelenen makalelerdeki ölçütlerin (yıl, yöntem, ülke, anahtar kelime vb.) kaydedildiği bir ‘Tematik Analiz Formu’ aracılığıyla toplanmıştır.
Veriler ve Toplanması / Uygulama Süreci
Web of Science veri tabanında “educational data mining”, “learning analytics”, “ethics” ve “privacy” anahtar kelimelerinin çeşitli kombinasyonlarıyla aramalar yapılmıştır. Toplamda listelenen 156 makaleden ortak olanlar, tam metnine erişilemeyenler ve konu dışı olanlar çıkarılarak 100 makale incelemeye dâhil edilmiştir.
Verilerin Analizi
Elde edilen veriler Microsoft Excel programında oluşturulan forma işlenmiş ve betimsel analizleri yapılmıştır. Verileri görselleştirmek için Microsoft Excel ve Vosviewer yazılımları kullanılmıştır.
Bulgular ve Tartışma
Bulgular
- Yıllara Göre Dağılım: Araştırma konusuna yönelik çalışmalarda 2016 yılından itibaren artış görülmüş olup, en fazla makale (29 adet) 2020 yılında yayımlanmıştır.
- Yöntem: Çalışmalarda en çok nicel yöntemler (39 makale) tercih edilmiş, bunu nitel yöntemler (35 makale) izlemiştir.
- Kıta ve Ülkeler: Araştırmaların en yoğun yapıldığı bölgeler Avrupa (İspanya ve Hollanda önderliğinde) ve Kuzey Amerika (ABD) kıtalarıdır.
- Katılımcılar: Çalışmalardaki katılımcıların %55’ini lisans öğrencileri oluşturmuş ve araştırmalar genellikle amaca uygun olarak 1-50 arası az sayıda katılımcıyla yürütülmüştür.
- Bilişim ve Etik Sorunları: Öğrencilerin verilerinin gizliliği konusunda endişeli olması, kurumların net bir veri gizlilik politikasının bulunmaması, öğrencilerin süreç planlamasına dâhil edilmemesi ve yasal haklarından haberdar edilmemeleri sistemlere olan güveni zedeleyen en büyük sorunlar olarak saptanmıştır.
Tartışma ve Sonuç
EVM ve öğrenme analitiklerinin nispeten yeni bir alan olması nedeniyle son yıllarda bu konudaki araştırmaların artması beklenen bir durumdur. Özellikle teknolojik altyapısı güçlü ve eğitim politikalarına önem veren ABD ve Avrupa ülkeleri bu araştırmalarda başı çekmektedir. Büyük verilerin daha çok üniversitelerde depolanması ve veri tabanlarına erişim kısıtlamaları, araştırmacıların daha çok amaca yönelik örneklem metoduyla az sayıda lisans öğrencisiyle çalışmasına neden olmuştur. Tartışmaların odak noktası; teknolojinin eğitimde sunduğu veri odaklı fırsatların, öğrencilerin veri öznesi olarak haklarının gözetilmediği durumlarda işlevini yitireceği yönündedir.
Sonuç ve Öneriler
Sonuç olarak, bilişim teknolojilerini kullanan kurumların dijital verilerin güvenliğini sağlamak için çok daha şeffaf veri politikaları geliştirmesi gerekmektedir. Araştırmacıların; algoritmik analizler için veri toplamadan önce öğrenci ve velilerden açık uçlu etik onay almaları, toplanan verilerin ne amaçla işleneceğini açıkça belirtmeleri ve veri tabanındaki kişisel verileri asla sızdırmadan anonimleştirmeleri önerilmiştir.
İnceleme Sonuçları ve Öneriler
Makaleden elde edilen inceleme sonuçlarına göre, eğitsel veri madenciliği ve öğrenme analitikleri uygulamalarının hız kazandığı; ancak bu durumun ciddi mahremiyet ve veri güvenliği ihlali endişelerini de beraberinde getirdiği görülmektedir. ABD ve Avrupa ülkelerinin veri politikaları ve teknolojik altyapıları sayesinde bu araştırmalarda öncü oldukları, ancak eğitim süreçlerinde öğrencilerin yasal haklarından haberdar edilmemesinin büyük bir güven sorunu yarattığı belirlenmiştir.
Bu sonuçlar doğrultusunda şu öneriler getirilmektedir: Bilişim teknolojilerini kullanan kurumlar dijital verilerin güvenliğini sağlamak için net, kapsayıcı ve şeffaf veri politikaları geliştirmelidir. Araştırmacılar, algoritmik analizler için veri toplamadan önce katılımcılardan (öğrenci ve velilerden) şeffaf bir şekilde açık etik onay almalı, toplanan verilerin hangi amaçla işleneceğini açıkça belirtmeli ve veritabanındaki kişisel verileri asla sızdırmadan anonimleştirmelidir.
Kişisel Görüşüm (Değerlendirme)
Eğitim sistemlerinde öğrencilerin tıklama süreleri, materyal indirme sıklıkları veya günün hangi saatinde aktif oldukları gibi “dijital ayak izlerinin” analiz edilerek, bir sonraki öğrencinin eğitim haritasının proaktif bir şekilde çizilmesi eğitim teknolojileri adına vizyoner bir gelişmedir.
Makaledeki bulgularla beraber makro düzeydeki eğitim politikalarını değerlendirdiğimde işin stratejik ve etik boyutu daha da netleşmektedir. Ülkemizde MEB’in EBA (Eğitim Bilişim Ağı) üzerinden milyonlarca veriyi işleyerek müfredattaki “tıkanıklık noktalarını” tespit etmesi veya uluslararası düzeyde erken uyarı sistemleri ile okul terklerinin önüne geçilmeye çalışılması, büyük verinin eğitimdeki dönüştürücü gücünü kanıtlamaktadır. Ancak makalede de vurgulandığı gibi; Avrupa’daki GDPR standartlarında olduğu gibi bu gücün kesinlikle şeffaflık, anonimleştirme ve rıza ile dengelenmesi şarttır. Aksi takdirde, öğrencilerin süreç planlamasına dâhil edilmemesi ve yasal haklarından haberdar edilmemeleri, eğitim kurumlarına karşı devasa bir güven sorununa yol açmaktadır.
Benim düşünceme göre; Türkiye’de yükseköğretim düzeyinde henüz gelişmekte olan bu alanda, sadece veri toplamak ve iyi algoritmalar yazmak yeterli değildir. İleride geliştirilecek tüm eğitim yazılımlarında “tasarım gereği gizlilik” ilkesi en baştan sistem mimarisine entegre edilmelidir. Öğrenci verilerinin izinsiz sızdırılmadan, anonimleştirilerek ve sadece onların gelişimini desteklemek amacıyla kullanılması, hem sistemlerin başarısını artıracak hem de veri ihlali endişelerini ortadan kaldıracaktır.
Hazırlayan: Huzeyfe KUL 100223823
——————-
Bu inceleme Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır. Makale lisansı hakkında ilgili yazar ya da yayıncıdan bilgi alınız.
