Üniversite Öğrencilerinin Eleştirel Düşünme Profillerinin k-Means Kümeleme Algoritması ile Analizi

OpenAlex Türkçe

Bu çalışma, üniversite öğrencilerinin eleştirel düşünme eğilimlerini analiz etmek amacıyla makine öğrenmesi yöntemlerinden k-Means kümeleme algoritması ve Elbow yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmada, 168 üniversite öğrencisine uygulanan eleştirel düşünme eğilimi ölçeği verileri analiz edilmiş ve öğrenciler benzer bilişsel özelliklerine göre kümelendirilmiştir. Elbow yöntemi ile optimum küme sayısı k=5 olarak belirlenmiş, ardından k-Means algoritması ile bu kümeler oluşturulmuştur. Analiz sonucunda, öğrencilerin eleştirel düşünme eğilimlerinin homojen bir şekilde dağılmadığı, belirli düşünsel özelliklerde kümelendiği ve bazı bireylerin aykırı değerlere sahip olduğu ortaya konmuştur. Ayrıca, kümelerin oluşumunu etkileyen en belirleyici sorular ve düşük etkiye sahip ifadeler belirlenmiş, bu sorular üzerinden kümelerin yapısı yorumlanmıştır. Elde edilen bulgular, öğrencilerin özgüven, planlı çalışma, veri toplama ve öz motivasyon gibi becerilerde farklılaşabildiğini göstermiştir. Kümeleme sonuçları, eğitim ortamlarında bireyselleştirilmiş öğrenme stratejileri geliştirmek ve öğrenci profillerine göre özelleştirilmiş eğitim uygulamaları tasarlamak için değerli bir temel sunmaktadır. Bu yönüyle çalışma, eleştirel düşünmenin ölçülmesinde yapay zeka destekli analizlerin kullanımına dair güçlü bir örnek teşkil etmektedir.