Oyunlaştırma temelli mobil uygulamadan elde edilen oyun başarısının akademik başarı ile ilişkisinin ve akademik başarıyı yordama gücünün belirlenmesi

Yıl: 4, Sayı: 12, Ağustos 2017, s. 431-444

Yılmaz KOÇAK1 Mesut ÖZONUR2 Mehmet Ġsmail SOLMAZ3 Ali Kemal UĞUR4 ġükrü Çetin ĠLĠN5

OYUNLAġTIRMA TEMELLĠ MOBĠL UYGULAMADAN ELDE EDĠLEN OYUN BAġARISININ AKADEMĠK BAġARI ĠLE ĠLĠġKĠSĠNĠN

VE AKADEMĠK BAġARIYI YORDAMA GÜCÜNÜN BELĠRLENMESĠ Özet

Bu çalışmada, mobil tabanlı oyunlaştırma uygulamasına katılan Çukurova Üniversitesi Adana Meslek Yüksekokulu Bilgisayar Programcılığı öğrencilerinin uygulamadan aldıkları toplam seviye puanları ile ara sınav puanları arasındaki ilişkinin yönü ve düzeyinin ortaya çıkarılması ve seviye puanlarının ara sınav başarısının yordayıcısı olup olmadığının belirlenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca cinsiyet açısından da farklılık olup olmadığı incelenmiştir.

Araştırma, ilişkisel tarama modelinde betimsel bir çalışmadır. Araştırmanın çalışma grubunu Çukurova Üniversitesi Adana Meslek Yüksekokulu Bilgisayar Programcılığı 1. sınıf Bilgisayar Donanımı dersini alan 32 öğrenci oluşturmaktadır. Araştırmada veri toplamak amacıyla Kişisel Bilgiler Formu ve Akademik Başarı Testi kullanılmıştır.

İstatistiksel analizler sonucunda çalışma grubundaki örneklem verilerine göre oyundan alınan puanlar ile ara sınav notları arasında anlamlı bir doğrusal ilişki olmadığı gözlenmiştir. Doğrusal ilişkinin anlamlı olmadığı ya da istatistik modelin yetersiz olduğu modele logaritmik dönüşüm uygulanıp istatistiksel analizler

1 _{Öğr. Gör. Çukurova Üniversitesi, Adana Meslek Yüksekokulu, ykocak@cu.edu.tr} 2

Öğr.Gör.Dr. Çukurova Üniversitesi, Adana Meslek Yüksekokulu, ozonur@cu.edu.tr 3 _{Öğr.Gör.Dr. Çukurova Üniversitesi, Adana Meslek Yüksekokulu, misolmaz@cu.edu.tr} 4 _{Öğr.Gör. Çukurova Üniversitesi, Adana Meslek Yüksekokulu, akugur@cu.edu.tr} 5 _{Okutman Çukurova Üniversitesi, Adana Meslek Yüksekokulu, cetinilin@cu.edu.tr}

432

olduğu belirlenmiştir. Sonraki aşamada yordayıcı değişkenin yordanan değişken ile ilişkisi regresyon analizi teknikleri kullanılarak incelenmiştir.

Anahtar Sözcükler: Oyunlaştırma, mobil uygulama, korelasyon, regresyon, yordama gücü.

DETERMINATION OF ACADEMIC SUCCESS PREDICTION POWER OF GAME ACHIEVEMENT AND THE CORRELATIONS BETWEEN

ACADEMIC ACHIEVEMENT AND GAME SUCCESS IN GAMIFICATION BASED MOBILE APPLICATION

Abstract

In this study, it was aimed to determine whether Çukurova University Adana Vocational School of Higher Education Computer Programming students who participated in mobile-based game application is a predictor of the midterm success of the students' total level scores and the level and direction of correlation of them. It is also examined whether there is a difference in terms of gender.

This research is a descriptive survey study. The participants of this research include 32 freshman undergraduate students who are enrolled Computer Hardware course at Çukurova University Adana Vocational School of Higher Education Computer Programming. The data have been collected with Demographic Questionnaire and Academic Success Test.

As a result of the statistical analyzes, it was observed that there was no significant linear relationship between scores obtained from the game and the midterm scores according to the sample data in the study group. The logarithmic transformation was applied to the model in which the linear relationship was not significant or the statistical model was inadequate and the statistical analyzes were repeated. Consequently, it was verified that there is a nonlinear relationship between variables. In the next step, the relationship between the predictor variable and the predicted variable was examined using regression analysis techniques.

Key words: Gamification, mobile application, correlation, regression, prediction power.

1. GĠRĠġ

Oyun günlük hayatımıza ilk çağlardan bu yana girmiş olan bir kavramdır. İyi tasarlanmış oyunlar ve benzeri faaliyetler insanlar ve özellikle çocuklar için hem eğlence ve hem de motivasyon kaynağıdır. İnsanların iş yaparken eğlenmesini ya da eğlenirken iş yapmalarını sağlamak son yılların oyunlarında ki temel hedeflerden sayılmaktadır. Bu nedenle hem iş adamlarının hem de eğitimcilerin üzerinde kafa yorduğu bir alan haline gelmiştir ve böylece ticari alanda pazarlama yöntemlerinin ve eğitim alanında da öğretim süreçlerinin bir takım oyunlar üzerinden gerçekleştirilmeye çalışılması oyunlaştırma kavramını ortaya çıkarmıştır. Bilgi ve iletişim teknolojilerinde ki gelişmeler de oyun ve oyunlaştırma kavramlarının sanal ortama taşınmasına neden olmuştur. Böylece oyunlaştırma ve oyun tabanlı eğitim kavramları bilgisayarların yanında tablet ve akıllı telefonlar gibi mobil cihazlara da girmiştir (Bozkurt ve Genç-Kumtepe 2014:147).

433

olduğu gibi gelecek nesillerde de devam edecektir. Eğitim toplumun kalkınmasını etkilediği gibi toplumsal yapıda eğitimi etkilemektedir (Yıldırım ve Demir 2014:655). Bu çift yönlü etkileşim sürecinde toplumun bireyleri arasında farklılıklar önem arz etmektedir. Bu farklılıklardan birisi de nesil farkıdır. Nesil farkı alanyazında (Glass 2007:98; Zabel 1999:10) X,Y ve Z olarak sınıflandırılmıştır. Yıl aralıklarında bazı küçük farklılıklar olsa da 1965-1980 arası doğanlar X nesli, 1980-1999 arası doğanlar Y nesli, 2000 sonrası doğanlar ize Z nesli olarak isimlendirilmiştir (Ünal, 2013). Bu nesiller arasında ki en önemli fark Z nesli insanlarının teknoloji çağında gözlerini açmış olmalarıdır. Her türlü teknolojik araçları kullanan Z nesli öğrencileri ile teknolojik gelişmelere ilgisiz ya da uzak kalmış öğretmenler arasında teknolojik araçlar zaman zaman anlaşmazlıklara neden olmuştur. Z nesli öğrencileri “dijital yerliler”, bu nesle eğitim veren ve teknolojik gelişmelerden uzak olan öğretmenler ise “dijital göçmenler” olarak adlandırılmıştır (Prensky 2001:1). Dijital göçmenlerin dijital yerlilerle empati kurmadan onlara verimli bir şekilde ders anlatabilmeleri ve faydalı olabilmeleri beklenemez. Hayatı bir oyun, okulları da birlikte vakit geçirilecek bir mekân olarak düşünen dijital yerlilerin dikkatini çekebilmek için derslere oyun ya da oyunlaştırma uygulamaları dâhil edilebilir. Bu nesil öğrenciler yazmak ya da kitaplardan okuyarak öğrenmek yerine ihtiyaçları olan bilgiye internetten erişmeyi tercih etmektedirler ve bundan dolayı geleneksel öğretim faaliyetlerinden çabuk sıkıldıkları ve motive olmakta zorlandıkları görülmektedir (Sarı ve Altun 2016).

1.1. Oyun ve OyunlaĢtırma

İnsanların zaman geçirmeye yönelik ve eğlenme amaçlı yaptıkları faaliyetler oyun olarak algılandığından oyun kavramının insanlık tarihiyle eşzamanlı başladığı söylenebilir. Türk Dil Kurumu tarafından oyun, “belirli kurallar altında yetenek ve zekâ geliştirici, iyi vakit geçirmeyi sağlayan eğlence” olarak tanımlanmıştır (Türk Dil Kurumu, 2015). Oyunlarda genel amaç eğlence olmasına rağmen öğretici yönleri de bulunmaktadır. Spor teknikleri, savaş taktikleri, avlanma becerileri, zihinsel gelişim, hız kazanma, teknik ve taktik gelişim, strateji geliştirme, paylaşım ve yardımlaşma, rekabet, pazarlama ve öğrenme teknikleri gibi kavramlar gerek gerçek ve gerekse sanal oyunlardan elde edilen kazanımlardan bazılarıdır.

Sanal ortamda çevrim içi ve çevrim dışı oyunların kullanımı her geçen zaman çığ gibi büyümektedir. Bunun yanında oyun tabanlı öğrenme ortamının öğrencilerin bireysel öğrenmelerine yardımcı olduğu, öğrencilerin endişe düzeylerini azalttığı, öğrenmeyi daha eğlenceli hale getirdiği, hem hoş vakit geçirtirken hem de etkinlik içerisinde çeşitli bilgiler öğrettiği bilinmektedir. Ayrıca oyunların içinde ki işbirliğini destekleyen sanal ortamlar, öğrencinin motivasyon düzeyini, içeriğe olan ilgisini ve etkinliği sürdürme isteğini artırdığı söylenmektedir (Tüzün ve Bayırtepe 2007).

Sanal ortamda oyunlaştırma kavramı 2008 yılından itibaren kullanılmaya başlanmıştır. Bu kapsamda üretkenliği geliştiren oyunlar, keşif yeteneğini arttıran eğlence, uygulamalı oyun gibi oyunlaştırmaya işaret eden kavramlar kullanılmıştır. Örneğin, 2010 yılında Jesse Schell ilk kez oyunlaştırma (gamification) kavramını kullanmıştır (Xu 2011; Deterding, Sicart, Nacke, O'Hara ve Dixon 2011:2425; Yıldırım ve Demir 2014:655). Zicherman ve Cunningham (2011:41) oyunlaştırmayı, oyun düşüncesinin ve oyun kurallarının, kullanıcıların ilgisini çekmek ve problem çözmek amacıyla kullanılması olarak tanımlamışlardır. Deterding vd. (2011:2425) ise oyunlaştırmayı, oyun dışı içeriklerde oyun tasarımının kullanılması, olarak tanımlamaktadır. Farklı cümlelerle ifade edilmiş olsalar da tanımlamaların ortak noktası,

434

uygulamalar olmasıdır (Xu 2011; Bozkurt ve Genç-Kumtepe 2014:147). Oyunlaştırma için en çok kabul gören tanım ise Deterding (2011) tarafından “oyun unsurlarının oyun bağlamı dışında kullanılması” şeklinde yapılan tanımdır.

Sanal oyunların ortaya çıkması ve pazarının büyümesi, sanal oyunlara karşı ilginin ve bağımlılığın artması oyunlaştırma yaklaşımının ortaya çıkmasına neden olmuştur. Ortaya çıkan bu tablonun ticari amaçlarla kullanılması ve daha sonra aynı düşüncenin eğitim alanında öğrenenlere uygulanma fikri ve bu düşüncenin sonunda yapılan akademik çalışmalar oyunlaştırma yaklaşımının popüler olmasına neden olmuştur (Bozkurt ve Genç-Kumtepe 2014). Werbach ve Hunter (2012) tarafından geliştirilmiş olan ve Şekil 1’de görülen oyunlaştırma modeli, dinamikler, mekanizmalar ve bileşenler kategorilerinden meydana gelmektedir. Geliştirilen bu modele göre oyun tasarım süreci ihtiyaca uygun temel dinamiklerin seçilmesiyle başlayıp seçilen dinamiklere göre mekanizmaların belirlenmesi ve bunu takiben de bileşenlerin belirlenmesi şeklinde oluşmaktadır.

ġekil 1. Oyunlaştırma modeli ve bileşenleri(Werbach K. & Hunter D. (2012). For the Win: How Game Thinking Can Revolutionize Your Business. Wharton Digital Press).

Modelin dinamikleri, oyunlaştırma tasarımını oluşturan temel prensiplerdir. Kısıtlamalar, duygular, öyküleme, ilerleme ve ilişkiler bu temel prensiplerdendir. Mekanizmalar, oyun içerisindeki belirgin eylemleri tanımlayan unsurlardır. Meydan okuma, işbirliği, yarışma, şans, geribildirim, kaynak edinimi, ödül, işlem, sıra ve kazanma durumu belli başlı mekanizmalardır. Oyunlaştırma sürecinin en belirgin unsuru ise bileşenlerdir. Kazanımlar, avatar, rozet, mücadele, savaşmak, serbest bırakmak, lider tahtası, hediye, seviye, puan, grafik ve sanal eşyalar ise en sık kullanılan bileşenlerdir.

Oyun kavramının önemli noktalarından birisi de bütün oyuncuların aynı karakterde olmadığı ve oyun tasarımı içerisinde farklı sayı ve tiplerde oyuncuların bulunduğudur. Oyuncu tipi konusunda en çok kullanılan sınıflandırma Bartle’ın (1996) oyuncu tipleri sınıflamasıdır. Bunlar:

 Başaranlar: Hedefleri gerçekleştirmeye, kazanmaya ve iyi performans göstermeye odaklanırlar. Ödülü, hedefe ulaşmayı, görevi tamamlamayı ve lider cetvellerini seven oyunculardır.

 Sosyalleşenler: Diğer oyuncularla etkileşimi seven oyuncu tipleridir. İşbirliği ve ekip çalışması gerektiren oyunları tercih ederler.

435

bulmacalara odaklanan oyuncu türüdür. Çoğunlukla yeni yollar ve yöntemler keşfetmeye çalışırlar.

 Katiller: Her zaman mücadele içerisindedirler ve başarılarını sergilemeyi severler. Nerdeyse tek amaçları kazanmaktır ve kazanmak için ne gerekiyorsa yaparlar.

1.2. OyunlaĢtırma ve Eğitim

Muntean (2011:323) oyunlaştırmanın bir öğrenme yöntemi değil, öğrenmeyi daha çekici hale getirmeyi ve eğlenerek öğretmeyi amaçlayan bir teknik olduğunu belirtmiştir. Öyleyse oyunlaştırma bir amaç değil eğitimi daha eğlenceli hale getirmek için kullanılabilen bir araçtır. Oyunlaştırma öğrenenlerin daha fazla çalışması için motivasyonu harekete geçirmekte, yarışma duygusunu tetikleyerek öğrenenlerin üretken davranışlar göstermelerine ve üretken olmayan davranışlarını azaltmaya teşvik etmektedir.

Eğitsel oyunlar öğrenciye hoş vakit geçirtmesi yanında etkinlik içerisinde bilgiler de öğreten ya da öğrenilenleri pekiştiren özelliğe sahiptirler (Bottino, Ferlino, Ott ve Travella 2006:1272). Eğitsel oyunlar oyun formatını kullanarak öğrencilerin ders konularını öğrenmesini sağlayan veya problem çözme yeteneklerini geliştiren yazılımlardır (Demirel, Seferoğlu ve Yağcı 2003:141 ).

Eğitimde oyunlaştırmanın klasik öğrenme yaklaşımlarına ters düştüğünü düşünenler olabilir. Bunun gerekçelerinden birisi; ders sürecinin oyunlaştırılmasının sınıfta bir rekabet ortamı oluşturacağı fikridir. Rekabet ortamının oluşturulması, güncel öğrenme yaklaşımlarındaki öğrencilerin yarıştırılmasından uzak, her bireyin değerli olduğu, güven telkin eden sınıf ortamı yapısıyla çelişecektir. Ancak oyunlaştırma sürecinde öğrenciler birbirleriyle değil aslında kendileri ile yarışırlar. Bunun en belirgin örnekleri ise Farmville ve Criminal Case gibi oyunlardır. Bu oyunlarda oyuncular birbirleri ile yarışmak yerine birbirlerine yardım ederler ve hatta arkadaşlarına yardımcı olmadan üst seviyelere geçemezler. Bu yardımlaşma yapısı sınıf içi oyun tasarımına da uygun bir şekilde yerleştirilirse öğrencilerin derse olan ilgileri artacaktır (Yıldırım ve Demir 2014:655). Eğitimin oyunlaştırılması sürecine getirilen bir başka eleştiri ise öğrencilerin dışsal motivasyonunu arttırdığı ve içsel motivasyonu geri plana attığıdır. Ancak Nicholson (2012) kullanıcıların fikirleri dikkate alınarak anlamlı bir oyunlaştırma süreci tasarlanarak içsel motivasyonun daha etkin hale getirilebileceğini vurgulamaktadır.

Hamari, Koivisto ve Sarsa (2014:3025) yaptıkları araştırmada oyunlaştırma çalışmalarının büyük çoğunluğunun olumlu sonuçlar sağladığını göstermişlerdir. Eğitimde rozetlerin kullanımına ilişkin yapılan bir çalışmada rozetlerin, öğrenciyi olumlu davranışlar göstermeye teşvik ettiği, öğrenme ve içerik akışındaki ilerlemeyi ortaya çıkardığı ve kimliğini ortaya çıkarma, öğrenme ve başarıyı artırıcı etkiler gösterdiği ifade edilmiştir (Gibson, Ostashewski, Flintoff, Grant ve Knight 2015:403). Diğer taraftan Hanus ve Fox’un (2015:52) oyunlaştırmanın memnuniyet, karşılaştırma, içsel motivasyon, gayret ve akademik performans bakımından sınıf ortamında ki etkilerini değerlendirdikleri çalışmada, dersin oyunlaştırma temelli işlendiği sınıftaki öğrencilerin, geleneksel sınıftaki öğrencilere göre zamanla daha düşük motivasyon ve daha düşük sınav puanları elde ettiklerini tespit edilmiştir.

Bu çalışmada, mobil tabanlı oyunlaştırma uygulamasına katılan Çukurova Üniversitesi Adana Meslek Yüksekokulu Bilgisayar Programcılığı öğrencilerinin uygulamadan aldıkları

436

çıkarılması ve seviye puanlarının ara sınav başarısının yordayıcısı olup olmadığının belirlenmesi amaçlanmıştır.

Bu amaç doğrultusunda aşağıdaki sorulara cevap aranmıştır:

1) Öğrencilerin uygulamadan aldıkları seviye puanları ile ara sınavdan aldıkları akademik başarı puanları arasındaki ilişkinin yönü ve düzeyi nedir?

2) Öğrencilerin uygulamadan aldıkları seviye puanlarının ara sınav başarısını yordama gücü nedir?

3) Öğrencilerin uygulamadan aldıkları seviye puanlarının ara sınav başarısını yordama gücü cinsiyete göre değişmekte midir?

2. YÖNTEM 2.1. AraĢtırmanın Modeli

Bu araştırma, mobil tabanlı oyunlaştırma uygulamasına (QuizGame) katılan öğrencilerin uygulamadan aldıkları seviye puanları ile ara sınav puanları arasındaki ilişkinin yönünü ve düzeyini ortaya çıkarmayı ve oyun puanının akademik başarı puanını yordama gücünün belirlenmesini amaçlayan ilişkisel tarama modelinde betimsel bir çalışmadır.

2.2. ÇalıĢma Grubu

Araştırmanın çalışma grubunu Çukurova Üniversitesi Adana Meslek Yüksekokulu Bilgisayar Programcılığı programının birinci sınıf öğrencileri oluşturmaktadır. Bu çalışma grubu Bilgisayar Donanımı dersini alan 32 öğrenciden oluşmaktadır. Bu öğrencilerden 7 tanesi uygulamada hiç puan alamamış, 1 tanesinin de derslere devam zorunluluğu olmadığından ve 2 tanesi de ara sınava girmediğinden çalışma dışına alınmıştır. Uygulamaya katılan ve ara sınava katılan 22 öğrencinin uygulamadan aldıkları başarı puanı ile Bilgisayar Donanımı dersinin ara sınavından aldıkları akademik başarı notları arasında korelasyon ve regresyon analizi gerçekleştirilmiştir.

2.3. Veri Toplama Araçları

Çalışmada veriler Kişisel Bilgiler Formu ve Uğur ve Solmaz (2017:82) tarafından geliştirilen Akademik Başarı Testi kullanılarak toplanmıştır. Veri toplama aracı olarak örneklem grubunun başarısını ölçmek amacıyla akademik başarı testi uygulanmış, testin geçerlik-güvenilirlik çalışmaları yapılmıştır ve Cronbach’s Alpha değeri 0.816 bulunmuştur. Kapsam geçerliliği açısından Bilgisayar Donanımı dersi içeriğinin ilk 7 haftasına uygun 32 sorudan oluşan akademik başarı testi kullanılmıştır.

2.4. Korelasyon Analizi

Korelasyon analizi, açıklayıcı (bağımsız) değişken ile yanıt (bağımlı) değişkeni arasındaki ilişki düzeyini veya derecesini ölçen analizdir. Eğer analizde tek bir bağımsız değişken varsa, bu tür analize basit korelasyon analizi, birden çok bağımsız değişken var ise çoklu korelasyon adı verilir. Bilimsel araştırmalarda daha çok basit korelasyon analizi kullanılır. Korelasyon analizinin temelinde ortalamadan sapmalar yer almaktadır ve bu sapmalar dikkate alınarak ilişki düzeyi saptanır. Ancak bu ilişki neden-sonuç ilişkisi değildir (Montgomery, Peck ve Vining, 2001).

437

Değişkenler arasında etkileşim var mı, varsa etkileşimin kuvvetli mi yoksa zayıf mı olduğu ve gözlem gruplarından birinin gözlem değerleri artarken diğerinin hangi yönde değiştiği korelasyon katsayısı ile belirlenir.

Korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında değişen değerler alır. Katsayı, etkileşimin olmadığı durumda 0, pozitif ve tam bir etkileşim varsa 1, negatif (ters yönlü) ve tam bir etkileşim varsa -1 değerini alır. Korelasyon katsayısının 1’e yakın olması değişkenler arasında çok kuvvetli bir ilişki olduğu anlamına gelir ve x değişkeninin değerinin bilinmesi halinde y değişkeninin değerinin de kesin olarak belirlenebileceği anlamını taşır. Korelasyon katsaysının aldığı değere karşılık değişkenler arasındaki ilişki düzeyi Tablo 1’de (Yılmaz, 2006) verilmiştir.

Tablo 1. Korelasyon katsayısının değerine göre ilişkinin yorumlanması. Negatif-Kuvvetli Negatif-Orta Negatif-Zayıf ĠliĢkisiz Pozitif-Zayıf Pozitif-Orta Pozitif-Kuvvetli 1 r 0.9     -0.9 r -0.5 -0.5 r 0.0  0 0  r 0.5 0.5  r 0.9 0.9 r 1 2.5. Regresyon Analizi

Regresyon analizi değişkenler arasındaki ilişkinin modellenmesi ve tetkiki için kullanılan bir istatistiksel tekniktir (Montgomery vd. 2001). Regresyonun mühendislik, tıp, temel bilimler, sosyal bilimler, eğitim bilimleri, iktisadi ve idari bilimler gibi çok farklı uygulama alanları bulunmaktadır. Katsayıların doğrusal olup olmamasına bağlı olarak regresyon, doğrusal regresyon modeli ve doğrusal olmayan regresyon modeli olarak sınıflandırılır. Regresyon denkleminde sadece bir tane bağımsız değişken var ise bu tip doğrusal regresyon modeline basit doğrusal regresyon modeli adı verilir. Regresyon analizi gerçekleştirilirken, yanıt değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu, hata teriminin sıfır ortalamaya ve sabit varyansa sahip olduğu, hataların ilişkisiz olduğu ve normal dağılıma sahip olduğu varsayımları yapılır (Montgomery vd. 2001). Ancak bu çalışmada olduğu gibi bazı durumlarda bu varsayımlar sağlanamayabilir.

2.6. Uygulama Süreci

Oyunlaştırma için mobil uygulamalardan birisi olan ve Pixofun tarafından geliştirilen, kullanıcıların eğlenceli bir ortamda soru çözmelerini ve kazanımlarını pekiştirmeyi sağlayan QuizGame uygulamasına Bilgisayar Programcılığı eğitim planında ki birinci sınıf bahar yarıyılı derslerinden olan Bilgisayar Donanımı dersinden 204 soruluk bir sınav (quiz) açılmıştır. Seçilen ve QuizGame uygulamasına kaydedilen öğrencilerin Android ve IOS tabanlı mobil cihazlarına yüklediği QuizGame uygulaması aracılığıyla, hazırlanan sınavlara erişmesi ve soruları cevaplayarak puan elde etmesi sağlanmıştır. Aynı zamanda öğrencilerin motivasyonunun artırılması amacıyla lider tahtası sunulmuştur.

3. BULGULAR

QuizGame oyun başarı puanı ile Bilgisayar Donanımı dersi ara sınav notlarına karşılık gelen akademik başarı puanı arasındaki saçılma grafiği incelediğinde iki değişken arasında belirgin doğrusal bir ilişki olmadığı görülmektedir.

438

Tablo 2. Tanımlayıcı İstatistik

Min Max

_X

QuizGame Oyun Başarı Puanı 80.00 15845.00 5236.91 3853.58 22

Bilgisayar Donanımı Akademik Başarı Puanı

41.00 91.00 70.09 15.50 22

Tablo 2.’de verilen tanımlayıcı istatistik sonuçlarında görüldüğü gibi hem oyuna hem de ara sınava katılan 22 öğrenci bulunmaktadır. Katılımcıların en düşük oyun başarı puanı 80 iken en yüksek oyun başarı puanı 15845, ortalama oyun başarı puanı 5236.91, standart sapma ise 3853.58 olmuştur. Bilgisayar Donanımı dersinin ara sınavından elde edilen sonuçlara göre ise, en düşük ara sınav notu 41 iken, en yüksek ara sınav notu 91, ortalama ara sınav notu 70.09 standart sapma ise 15.50 elde edilmiştir.

Tablo 3. Korelasyon Sonucu

Bilgisayar Donanımı Akademik BaĢarı Puanı

QuizGame Oyun Başarı Puanı Pearson Korelasyon Sig. (2-tailed) N

0.126 0.576 22

Korelasyon sonucu tablosundan (Tablo 3.) görüldüğü gibi QuizGame Oyun Başarı Puanı ile Bilgisayar Donanımı Akademik Başarı Puanı arasındaki doğrusal ilişkinin varlığını test etmede kullanılan Pearson ilişki katsayısı 0.126’dır. Bu değer 0’a yakın pozitif değer olduğundan iki değişken arasında pozitif fakat çok zayıf bir ilişki olduğu anlamı çıkar.

Çalışma grubundaki öğrencilerin başarı durumları cinsiyete göre incelendiğinde Tablo 4’ten çalışma grubunun 7 Kadın ve 15 Erkek öğrenciden oluştuğu görülmektedir. Kadın

439

ortalaması 77.40, standart sapma 12.339’dur. Testin anlamlılık düzeyi p<0.05 olduğundan kadın ve erkek öğrencilerin akademik başarı notları arasında anlamlı farkın ve erkek öğrencilerin daha başarılı olduğu görülmüştür.

Tablo 4. Kadın ve Erkekler İçin Bilgisayar Donanımı Akademik Başarı Notlarının Karşılaştırılması için t Testi

Cinsiyet N

X

Kadın 7 54.43 8.142 -4.463 20 0.000

Erkek 15 77.40 12.339

Toplam 22 70.09 15.504

Korelasyon analizi neticesinde oyun seviye puanı ile akademik başarı puanı arasında doğrusal ve belirgin bir ilişki olmadığı görülmüştür. Veriler arasındaki ilişkinin doğrusal olmaması bu veriler arasında ilişki olmayacağı anlamına gelmemektedir. Bu durumda doğrusal olmayan bir ilişki olup olmadığı incelenebilir. Ele alınan örneklemde doğrusal modelin mevcut veriler için yetersiz olduğu söylenebilir. Doğrusal modelin yetersiz kaldığı durumlarda model yetersizliklerini düzeltmek için bazı dönüşümler gerçekleştirilir. Doğrusal olmayan fakat dönüşümlerle doğrusallaştırılabilen modeller özünde doğrusal ya da dönüştürülebilir doğrusal model olarak adlandırılırlar (Montgomery vd., 2001). Şekil 2’de ki saçılma grafiğinden değişkenler arasında ki ilişkinin doğrusal olmadığı üstel değişime yakın olduğu görülmektedir. Bu nedenle modeldeki bağımsız ve bağımlı değişkenlere logaritmik dönüşüm uygulayarak değişkenler arasındaki doğrusal olmayan ilişki doğrusallaştırılır ve ilişki durumu yeniden incelenirse Şekil 3’teki saçılma grafiğinde görüldüğü gibi değişkenlerin birbirleri ile yaklaşık doğrusal değiştiği görülür.

440

_X

QuizGame Oyun Başarı Puanı 3.51 0.592 22

Bilgisayar Donanımı Akademik Başarı Puanı 1.80 0.112 22

Tablo 5.’te verilen tanımlayıcı istatistik sonuçlarında görüldüğü gibi hem oyuna hem de ara sınava katılan 22 öğrenci bulunmaktadır. Katılımcıların ortalama oyun başarı puanı 3.51, standart sapma ise 0.592 olmuştur. Bilgisayar Donanımı dersinin ara sınavından elde edilen akademik başarı puanı ortalama değeri 1.80 standart sapması ise 0.112 elde edilmiştir.

Tablo 6. Korelasyon Sonucu

Bilgisayar Donanımı Akademik BaĢarı Puanı

QuizGame Oyun Başarı Puanı Pearson Korelasyon Sig. (1-tailed) N

0.526 0.006 22

Dönüştürülmüş modelin korelasyon katsayısı 0.526 iken anlamlılık düzeyi 0.006 elde edilmiştir. Bu sonuç QuizGame Oyun Başarı Puanı ile Bilgisayar Donanımı Akademik Başarı Puanları arasında doğrusal olmayan fakat anlamlı bir ilişki olduğunu gösterir.

Tablo 7. Model Özetib

Model R R2 DüzeltilmiĢ R2 Tahminin Std. Hatası

1 0.526a 0.277 0.241 0.097

a. Bağımsız değişken: (Sabit), Logaritmik_OyunBaşarı b. Bağımlı değişken: Logaritmik_DonanımNotu

Tablo 7’deki model özeti verileri incelendiğinde belirtme katsayısının R2_{=0.277 olduğu} görülür. Dönüştürülmüş regresyon modelindeki bağımsız değişken Oyun Başarı Puanı tarafından açıklanan, bağımlı değişken Bilgisayar Donanımı Akademik Başarı Puanındaki değişkenliğin oranının 0.277 olduğu yani Bilgisayar Donanımı Akademik Başarı Puanındaki değişkenliğin %27.7’sinin model tarafından açıklanabildiği anlamına gelir. Bu oranda oldukça düşük bir orandır.

Tablo 8. Regresyon Katsayıları Tablosu

Model

StandartlaĢtırılmamıĢ Sabitler

B için %95’lik Güven Aralığı

441

Tablo 8’de ki katsayılar tablosundan yordanan regresyon modeli y=1.454+0.099x şeklinde elde edilir. y=β0+β1x şeklinde elde edilen dönüştürülmüş regresyon modelinde hem β0 hem de β1 değerleri için anlamlılık düzeyleri p<0.05 olduğundan her iki katsayının regresyon modeli için anlamlı ve modelde ihtiyaç olduğu sonucu elde edilir. Buna göre, öğrencilerin oyun seviye puanlarının ara sınav akademik başarı puanlarını düşük düzeyde de olsa yordayabildiği sonucuna ulaşılmıştır.

ġekil 4. Kümülatif olasılık dağılımı ġekil 5. Rezidü grafiği

Gözlenen kümülatif olasılık dağılımının yaklaşık olarak doğrusal olduğu görülmektedir. Grafikteki basamaklı ve kesintili yapı heterojenliği ya da karma yapıyı belirtir. Rezidü grafiği incelendiğinde 22 nolu değer hariç dağılımın -1.5 ile 1.5 arasında gerçekleştiği ve modelin yeterli olduğu sonucu elde edilir.

442

Genelleştirme yapmak doğru olmasa da söz konusu grupta yapılan çalışmanın neticesinde oyun başarı puanı ile akademik başarı puanı arasında doğrusal ve belirgin bir ilişki olmadığı ve fakat oyunlaştırmanın akademik başarıya etkisinin çok az olduğu sonucu elde edilmiştir. Bu durumda doğrusal modelin veriler için yetersiz olduğu söylenir ve gerekli matematiksel dönüşümlerle model doğrusallaştırılıp analiz yeniden yapılır. Bu dönüşüm neticesinde elde edilen doğrusallaştırılmış modeldeki (y=1.454+0.099x) bağımlı ve bağımsız değişken arasındaki Pearson korelasyon katsayısı 0.526, modelin anlamlılık düzeyi ise 0.006 elde edilmiştir. Bu değerler bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki olduğunu gösterir. Ancak regresyon belirleyicilik katsayısı R2_{=0.277 gibi küçük bir değer} olmuştur. Bu değer bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişimin ancak %27.7’sini açıklayabileceğini göstermektedir. Diğer taraftan akademik başarı cinsiyet açısından incelendiğinde öğrencilerin başarıları arasında cinsiyet açısından anlamlı fark olduğu tespit edilmiştir.

Alanyazındaki çalışmalar incelendiğinde çoğu çalışmalarda eğitsel oyunların ve oyunlaştırma yazılımlarının öğrenenleri olumlu etkilediği, motivasyonlarını artırdığını, öğrenme ortamlarında uzun süre kalmalarını sağladığı görülmektedir (Tüzün ve Bayırtepe 2007; Muntean 2011; Nicholson 2012). Öğrenci başarısını olumlu yönde etkileyen uygun oyunlaştırma sürecinin öğrenme ortamlarına entegre edilmesi önemli bir gereklilik olarak değerlendirilebilir.

Diğer taraftan oyun oynama alışkanlıkları ve bireysel özellikleri farklı olanlar üzerinde oyunlaştırmanın etkileri de farklı olabilir. Her yöntem herkese uymayabilir. Tasarımcılar oyunlaştırılmış eğitsel uygulama hazırlarken öğrenci düzeyine uygun, ulaşılabilir hedefler belirlemelidirler. Oyunlaştırma etkinliklerinin tasarlanmasında oyuncuların kişilik özellikleri, oyun tercihleri, öğrenme stilleri, yaş ve cinsiyet gibi etkenlerin dikkate alınması önem arz eder. Bu açıdan bakıldığında yapılan araştırmanın çalışma grubunda oyunlaştırma yazılımından elde edilen oyun puanı ile akademik başarı puanı arasında anlamlı doğrusal ilişki olmadığı görülmüştür. Yapılan matematiksel dönüşüm neticesinde değişkenler arasında doğrusal olmayan fakat anlamlı bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Buna benzer bir sonucu Bayırtepe ve Tüzün (2007:41) elde etmişlerdir. Çalışmalarında bilgisayar oyunlarının kullanıldığı oyun tabanlı öğrenme ortamı ile anlatıma dayalı öğrenme ortamı arasında öğrenci başarıları bakımından anlamlı bir fark bulamamışlardır. Ebner ve Holzinger (2007:873)’in yaptığı çalışmada bilgisayar oyunları ile farklı öğrenme ortamları arasında öğrenci başarısı bakımından anlamlı fark bulunamamıştır. Hanus ve Fox (2015:52) oyunlaştırma temelli ders işlenen sınıftaki öğrencilerin, klasik olarak ders işlenen sınıftaki öğrencilere göre daha düşük motivasyon ve daha düşük sınav puanları elde ettiklerini tespit etmişlerdir.

Sonuç olarak, çalışmadan elde edilen verilere göre ve alanyazındaki çeşitli çalışmalardaki bulgulara göre kullanılan her yöntem ya da teknik her örneklem grubuna uygun olmayabilir sonucuna ulaşılmıştır. Bu durum oyunlaştırma yazılımları için de geçerlidir. Ayrıca üzerinde çalışılan bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal ilişki olabileceği gibi doğrusal olmayan bir ilişki de olabilmektedir.

443

Bartle, R. (1996). Hearts, clubs, diamonds, spades: Players who suit muds. Journal of MUD research. 1(1),19.

Bottino, R.M., Ferlino, L., Ott, M., & Travella, M. (2006). Developing strategic and reasoning abilities with computer games at primary school level. Elsevier Computers & Education 49, pp:1272-1286

Bozkurt, A. & Genç-Kumtepe, E. (2014). Oyunlaştırma, Oyun Felsefesi ve Eğitim: Gamification. Akademik Bilişim’14 - XVI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, Mersin.

Demirel, Ö., Seferoğlu, S. ve Yağcı, E. (2003). Öğretim teknolojileri ve materyal geliştirme (4. basım). Ankara: PegemA Yayıncılık.

Deterding, S. (2011). Meaningful Play. Getting Gamification Right. 6 13, 2017 tarihinde https://www.slideshare.net/dings/meaningful-play-getting-gamification-right adresinden alındı

Deterding, S., Sicart, M., Nacke, L. & O'Hara, K., & Dixon, D. (2011). Gamification. using game-design elements in non-gaming contexts. In Part 2-Proceedings of the 2011 annual conference extended abstracts on Human factors in computing systems (pp. 2425-2428). ACM.

Ebner, M., & Holzinger, A. (2007). Successful implementation of user-centered game based learning in higher education: An example from civil engineering. Computers & Education, 49(3), 873-890.

Gibson, D., Ostashewski, N. & Flintoff, K., Grant, S., & Knight, E. (2015). Digital badges in education. Education and Information Technologies. 20, 403–410.

Glass, A. (2007) Understanding generational differences for competitive success, Industrial and Commercial Training, Vol. 39 Iss: 2, pp.98 – 103.

Hamari, J., Koivisto, J., & Sarsa, H. (2014). Does gamification work? – a literature review of empirical studies on gamification. Paper presented at Proceedings of the 47th Hawaii International Conference on System Sciences,pp:3025-3034, Hawaii, USA.

Hanus, M. D., & Fox, J. (2015). Assessing the effects of gamification in the classroom: A longitudinal study on intrinsic motivation, social comparison, satisfaction, effort, and academic performance. Computers & Education, 80, 52-161

Montgomery D.C., Peck E.A. & Vining G.G. (2001), Introduction To Linear Regression Analysis, Third Edition, Wiley Series in Probability and Statistics, John Wiley & Sons Inc., New York, USA.

Muntean, C. I. (2011). Raising engagement in e-learning through gamification. In Proceedings 6th International Conference on Virtual Learning ICVL (pp. 323-329).

Nicholson, S. (2012). A User-Centered Theoretical Framework for Meaningful Gamification. Paper Presented at Games+Learning+Society 8.0, Madison, WI.

444

Press. Vol. 9 No. 5, pp.1-6.

Quiz Game . (2017). (Pixofun) 6 10, 2017 tarihinde Quiz Game : http://www.play.quizgame.com.tr/ adresinden alındı

Sarı, A. & Altun, T. (2016). Oyunlaştırma Yöntemi ile İşlenen Bilgisayar Derslerinin Etkililiğine Yönelik Öğrenci Görüşlerinin İncelenmesi. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, Vol.7 No.3, s.553-577

Türk Dil Kurumu. (2015). 6 10, 2017 tarihinde T.C. Başbakanlık Atatürk Kültür, Dil ve Tarih

Yüksek Kurulu Türk Dil Kurumu: Güncel Türkçe Sözlük.

http://www.tdk.gov.tr/index.php?option=com_gts&arama=gts&guid=TDK.GTS.597cf8 08eaee60.18889130 adresinden alındı

Tüzün, H. & Bayırtepe E., (2007), Oyun Tabanlı Öğrenme Ortamlarının Bilgisayar Dersindeki Başarıları ve Özyeterlik Algıları Üzerine Etkileri, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi:33, pp:41-54.

Uğur A.K. & Solmaz M.İ., (2017) "Oyunlaştırma Temelli Öğretime Dayalı Olarak Geliştirilen Quiz Game Uygulamasının Bilgisayar Donanımı ve Grafik Animasyon Dersinde Akademik Başarıya Etkisi", 2nd International Scientific Researches Congress on Humanities and Social Sciences, vol.1, no.32712, pp.82-82., İstanbul, Türkiye, Ünal, A.T. (2013). Açık Bilim. 6 10, 2017 tarihinde Açık Bilim-Bağımsız Bilim Medyası:

http://www.acikbilim.com/2013/09/dosyalar/nesiller-ayriliyor-x-y-ve-z-nesilleri.html adresinden alındı

Werbach K. & Hunter D. (2012). For the Win: How Game Thinking Can Revolutionize Your Business. Wharton Digital Press.

Xu, Y. (2011). Literature Review on Web Application Gamification and Analytics. CSDL Technical Report 11-05.

Yıldırım, İ. & Demir, S. (2014). Oyunlaştırma ve Eğitim. International Journal of Human Sciences, Vol.11, issue.1,s.655-670.

Yılmaz, İ. (2006), Verilerin Çözümlenmesi-İlişki-Korelasyon, (Yüksek Lisans Tezi), Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.

Zabel, D. (1999). Selling to Generation Y, Virtual Workers, and Boomer Grandparents: Tools for Tracking Marketing Trends. Reference & User Services . Quarterly. 39 (1) 10-15. Zicherman, G. & Cunningham, C. (2011). Gamification by Design: Implementing Game