Modelling reasons for reading problems experienced by third graders through artificial intelligence method

Okuma, temel bilgilerin edinildiği, yaşam boyu öğrenme becerilerinin temelini oluşturan, nitelikli eğitimin önemli göstergelerinden birisi olarak vurgulanmaktadır. Neredeyse tüm öğrenmeler için gerekli temel bir beceri olarak görülen okumada yaşanacak olumsuzlukların bireyleri yaşam boyu etkileyeceği ve nitelikli eğitim almalarının önünde bir engel olarak bulunduğu görülmektedir. Çocukların yaşadıkları okuma sorunları onların öğrenme güçlüğü ile tanılanmalarının en yaygın nedeni olarak belirtilmektedir. Ancak herhangi bir öğrenme güçlüğü olduğu belirlenmediği halde okumada sorunlar yaşayan öğrencilerin olduğu bilinmektedir. Bu bağlamda araştırma ile öğrenme güçlüğü ile tanılanmamış, herhangi bir zihinsel ya da fiziksel sorunu olmadığı halde yine de okumada sorunlar yaşayan öğrencilerin yaşadıkları okuma sorunlarının nedenlerinin öğretmen görüşlerine dayalı olarak derinlemesine irdelenmesi hedeflenmiştir. Mevcut araştırma, "Öğrencilerin okurken yaşadıkları sorunlar" ile öğrencilerin okurken yaşadıkları bu sorunların temelindeki "Ailesel faktörler", "Bireysel faktörler", "Sosyal ve çevresel faktörler" ve "Eğitim-öğretim uygulamalarından kaynaklanan hatalar" olmak üzere beş ana başlıktan oluşmaktadır. Keşfedici sıralı desene göre yürütülen araştırma iki aşamada gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın nitel aşamasında, araştırmaya katılan 47 sınıf öğretmeninin görüşlerine dayanarak öğrencilerin okurken yaşadıkları sorunlar ve bu sorunların temelindeki faktörler beş ana başlık altında keşfedilmiştir. Birinci aşamanın sonunda elde edilen verilerden bir kontrol listesi oluşturulmuştur. Araştırmanın nicel aşaması olarak da adlandırılan ikinci aşamasında, birinci aşamada elde edilen verilerden oluşturulan kontrol listesi ilkokul üçüncü sınıfta görev yapan 174 sınıf öğretmenine uygulanmıştır. Bu doğrultuda elde edilen veriler sayısal değerlere dönüştürülmüştür. Sayısal değerler bir yapay zekâ programı olan MATLAB'a işlenerek yapay sinir ağları ile öğrencilerin yaşadıkları okuma sorunları ve bu sorunların nedenlerine yönelik 10 farklı model geliştirilmiştir. Bu bağlamda araştırmanın nitel aşamasında "Öğrencilerin okurken yaşadıkları sorunlar" için 23, "Öğrencilerin okurken yaşadıkları sorunların temelindeki ailesel faktörler" için 26, "Öğrencilerin okurken yaşadıkları sorunların temelindeki bireysel faktörler" için 24, "Öğrencilerin okurken yaşadıkları sorunların temelindeki sosyal ve çevresel faktörler" için 19 ve "Öğrencilerin okurken yaşadıkları sorunların temelindeki eğitim-öğretim uygulamalarından kaynaklanan hatalar" için 35 olmak üzere tüm kategorilere ait toplamda 127 madde oluşturulmuştur. Elde edilen verilerden oluşturulan kontrol listesi ile araştırmanın nicel aşaması gerçekleştirilmiştir. Nicel aşamada öğretmenlerin kontrol listesinde belirttikleri yanıtlar sayısal değerlere dönüştürülerek MATLAB programına yüklenmiştir. Bu doğrultuda yapay sinir ağları ile her kategori için öngörü ve sınıflandırma olmak üzere iki farklı model geliştirilmiş olup, tüm kategorilere ait toplam 10 farklı model geliştirilmiştir. Geliştirilen öngörü ve sınıflandırma modellemelerinin tamamı %100 doğruluk ve sıfıra yakın hata oranlarıyla gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda araştırma ile öğrencilerin yaşamaları muhtemel okuma sorunları ile bu sorunların nedenlerine yönelik faktörlerin belirlenerek önleyici çalışmalar ile bu sorunların daha ortaya çıkmadan önce çözüm yollarının geliştirilmesine katkı sağlanması hedeflenmektedir.Reading is one of the important indicators of qualified education through which one acquires basic knowledge and gains life-long learning skills. Problems with reading, considered as an essential skill for almost all learning, may affect individuals throughout their lives and prevent them from accessing to qualified education. Reading problems experienced by children are reported as the most common reason why they are diagnosed with learning disabilities. It is also known that some students with no learning difficulties still experience reading problems. Thus, this study inquires the causes of the reading problems experienced by children, who are not diagnosed with learning disabilities, do not have any mental or physical problems but still experience reading problems, based on teacher opinions. In this respect, the study presents five main sections as follows: "the problems experienced by students in reading" and the underlying "familial factors", "individual factors", "social and environmental factors" and "problems caused by educational practices" that cause these problems. This study which draws on the exploratory sequential design, was performed in two steps. In the first step, the qualitative part of the study explored the reading problems that the students experienced as well as the factors underlying these problems under five sections based on the opinions of a total of 47 classroom teachers who participated in this study. A checklist was formed based on the data obtained in this first step. In the second step, the quantitative part of the study, the checklist was administered to a total of 174 classroom teachers teaching the 3rd graders at the primary school level. The data obtained were then converted into numerical values. These values were processed into MATLAB, an artificial intelligence program, and ten different models were developed for the reading problems experienced by the students and the causes of these problems by using artificial neural networks. As a result, a total of 127 items were identified in the qualitative part of this study. According to this, 23 of these items were grouped under "the problems experienced by students in reading", 26 items under "the familial factors underlying the problems experienced by students in reading", 24 items "the individual factors underlying the problems experienced by students in reading", 19 items "the social and environmental factors underlying the problems experienced by students in reading" and 35 items "the problems caused by educational practices underlying the problems experienced by students in reading." The quantitative part was performed based on the checklist formed. The answers given by the teachers in the checklist were converted into numerical values and processed into MATLAB. Through artificial neural networks, two different models as prediction and classification were created for each category and a total of 10 different models were created across all categories. All of these prediction and classification models were developed with one-hundred percent accuracy and near-zero error rates. In conclusion, this study aims to identify the factors for the causes of the possible reading problems that may be experienced by students. Also, it examines the reasons for such problems and contributes to developing solutions to these problems before they arise