Tekrarlı kesitsel çalışma (repeated cross-sectional study), aynı eğitim bağlamındaki farklı yıllara ait bağımsız öğrenci kohortlarının karşılaştırıldığı ve aynı bireylerin yıllar boyunca izlenmediği bir araştırma tasarımıdır. Bu çalışma, University of Ljubljana'daki birinci sınıf mekanik mühendisliği CAD dersinin 2013–2023 dönemindeki 11 öğrenci kohortunu ve toplam 1952 öğrenciyi inceleyerek, zorunlu ve notlandırılan ödevlerin kaldırılıp isteğe bağlı kısa eğitim videolarının ana öz-çalışma aracı haline getirilmesinin üç pratik CAD sınavı ve ders sonuçlarıyla ilişkisini araştırmıştır. Temel modelleme sınavı PE1'de ödev ve video dönemleri arasında anlamlı performans farkı bulunmazken, daha karmaşık fiziksel-parçadan-dijital-modele dönüşüm görevi olan PE2'de video dönemi belirgin biçimde daha düşük performans ve daha yüksek başarısızlık riskiyle ilişkili bulunmuştur. Ancak 2019'daki değişiklik yalnız video eklenmesi değildir; zorunlu pratik ve bireyselleştirilmiş geri bildirim de aynı anda kaldırıldığı için çalışma bu bileşenlerin etkilerini birbirinden kesin olarak ayıramaz.

Araştırmacılar bulguları Bilişsel Yük Kuramı (Cognitive Load Theory, CLT), Öz-Düzenlemeli Öğrenme (Self-Regulated Learning, SRL) ve beceri edinimi/öğrenme eğrisi çerçeveleriyle yorumlamaktadır. Kısa videolar öğrencinin videoyu durdurmasına, yeniden izlemesine ve çalışma hızını denetlemesine izin verdiği için temel prosedürel becerilerde yeterli olabilir. Buna karşılık karmaşık CAD görevleri; mekânsal akıl yürütme, ölçüm, boyutlandırma, parametrik ilişkiler, özellik sıralama ve hata düzeltmeyi aynı anda gerektirir. Kaynak çalışmaya göre zorunlu ödevin sunduğu düzenli pratik, dışsal yapı ve kişisel geri bildirim bu karmaşıklık düzeyinde daha kritik hale gelmektedir.

Araştırmanın temel problemi

Bilgisayar destekli tasarım (Computer-Aided Design, CAD) öğretimi yalnız yazılım komutlarını öğrenme işi değildir. Öğrencilerin bir CAD yazılımındaki araçları kullanmayı öğrenmesinin yanında tasarım ilkelerini, mekânsal ilişkileri, geometrik ve parametrik kısıtları ve karmaşık bir modelin hangi sırayla kurulması gerektiğini anlaması gerekir. Bu nedenle CAD eğitimi hem prosedürel bilgi hem de kavramsal ve üst düzey problem çözme becerileri gerektirir.

Çalışmanın yürütüldüğü derste 2013–2018 döneminde öğrenciler derslerden sonra zorunlu ve notlandırılan CAD ödevleri yapmış, ödevlerini E-Classroom sistemine yüklemiş ve öğretim asistanından bireyselleştirilmiş geri bildirim almıştır. 2019'da bu sistem değiştirilmiş; zorunlu ödevler kaldırılmış ve öğrencilerin kendi başlarına kullanabilecekleri kısa eğitim videoları ana öz-çalışma materyaline dönüştürülmüştür.

Bu değişimin temel pedagojik sorusu şudur: Bir öğrencinin uzman tarafından gerçekleştirilen modelleme işlemini kısa videodan izlemesi, aynı öğrencinin modeli kendisinin tekrar tekrar kurması ve hatalarına geri bildirim almasıyla eşdeğer midir? Kaynak çalışma bu soruyu görev karmaşıklığını da hesaba katarak uzun dönemli kohort verileriyle incelemektedir.

Çalışmanın üç araştırma sorusu

1. 2013–2018 döneminde zorunlu ve notlandırılan ödevleri tamamlayan öğrenciler, 2019–2023 döneminde eğitim videolarıyla öğrenen öğrencilere göre pratik CAD sınavlarında daha yüksek puan elde etmiş midir?
2. Zorunlu ödevden eğitim videosuna geçiş, pratik sınavların ve final notunun dağılımını ve başarısızlık oranlarını nasıl değiştirmiştir?
3. 2020–2021 COVID acil uzaktan öğretim dönemi, eğitim videolarının etkisini ödev dönemi ve post-pandemi video dönemiyle karşılaştırıldığında nasıl değiştirmiştir?

Üç teorik çerçeve

Çalışma bulguları üç birbirini tamamlayan öğrenme yaklaşımıyla açıklanır: öğrenme eğrisi ve beceri edinimi, Bilişsel Yük Kuramı ve Öz-Düzenlemeli Öğrenme.

Öğrenme eğrisi ve dağıtılmış pratik

CAD yetkinliği tekrar, zaman içinde pratik ve hatalardan geri bildirim alma yoluyla gelişir. Zorunlu haftalık ödevler öğrenciyi sınavdan hemen önce yoğun bir çalışma yapmak yerine dönem boyunca düzenli modelleme yapmaya zorlayan dışsal bir yapı oluşturmuştur.

Bilişsel Yük Kuramı

Bilişsel Yük Kuramı açısından basit CAD komutları ve temel modelleme işlemleri görece düşük içsel bilişsel yük oluşturabilir. Video gösterimi burada yararlı olabilir; öğrenci adımları durdurabilir, tekrar oynatabilir ve kendi hızında izleyebilir. Buna karşılık fiziksel parçayı ölçerek model oluşturma, çok sayıda özelliği bir araya getirme ve montaj kurma gibi görevlerde içsel karmaşıklık artar. Bu durumda yalnız örnek gösterimi değil, aktif problem çözme ve hataya özgü düzeltici geri bildirim de önem kazanır.

Öz-Düzenlemeli Öğrenme

Çalışma Zimmerman'ın SRL modelindeki üç aşamayı kullanır: ön düşünme, performans ve öz-yansıtma. Zorunlu teslim tarihleri ve değerlendirme ölçütleri öğrencinin plan yapmasına dışsal yapı sağlar; ödev sırasında tekrar edilen modelleme görevleri performans izlemeyi destekler; öğretim asistanının geri bildirimi ise öğrencinin hatasını görüp stratejisini değiştirmesine yardımcı olur. İsteğe bağlı videoda bu üç aşamayı başlatma ve sürdürme sorumluluğu büyük ölçüde öğrencinin kendisine geçer.

Kısa Eğitim Videoları Zorunlu CAD Ödevlerinin Yerini Tutabilir mi?

Bu çalışmaya göre yalnız görev basit olduğunda büyük ölçüde tutabilir: PE1 temel modelleme performansı ödev ve video dönemlerinde eşdeğerdir; ancak PE2 gibi ölçüm, mekânsal akıl yürütme, serbest el eskizi ve ileri CAD modelleme kararlarının birlikte gerektiği karmaşık görevlerde video dönemi daha düşük başarı ve daha yüksek başarısızlık riskiyle ilişkilidir. Bu nedenle kaynak, videonun yapılandırılmış pratik ve geri bildirimin tamamının yerine geçmesinden çok, bunlarla birlikte kullanılmasını desteklemektedir.

2019 değişikliği neden tek bileşenli bir deney değildir?

2019'daki öğretim tasarımı değişikliğinde üç unsur aynı anda değişmiştir:

• öğrencilerin dersler arasında pratik yapmasını zorunlu kılan ödev sistemi kaldırılmıştır,
• ödevlere verilen bireyselleştirilmiş yazılı geri bildirim kaldırılmıştır,
• isteğe bağlı kısa eğitim videoları ana öz-çalışma aracı olarak eklenmiştir.

Bu nedenle “video performansı düşürdü” ifadesi tek başına aşırı güçlüdür. Veriler, zorunlu pratik + bireysel geri bildirim içeren eski sistemden isteğe bağlı video + öğrencinin kendi kendine pratik yapması modeline geçişin sonuçlarıyla ilişkilidir. Zorunlu pratik ve geri bildirimin ayrı ayrı katkısı bu araştırma tasarımıyla izole edilmemiştir.

Videolar nasıl yapılandırılmıştı?

Videolar E-Classroom üzerinden dersin başından itibaren erişilebilir durumdaydı. Her CAD modelleme özelliği için üç eğitim videosu sağlanmış ve ortalama video süresi 4 dakika 48 saniye olarak bildirilmiştir. Tipik olarak ilk video ilgili özelliğin mantığını açıklamış, sonraki iki video ise özelliğin CAD modeli üzerinde uygulanmasını göstermiştir.

Videoyu izlemek neden aktif pratikle aynı şey değildir?

Video, uzman modellemenin nasıl yapıldığını görünür hale getirir ve öğrenciye hız denetimi sağlar. Ancak öğrencinin bir gösterimi izlemesi, aynı problemi bağımsız olarak çözebildiği anlamına gelmeyebilir. Kaynak bu riski “illusions of fluency” çerçevesiyle tartışır: öğrenci gösterimi takip ederken işlemi anladığını hissedebilir, fakat kendi başına model kurarken ölçüm, geometri, parametrik kısıt ve özellik sıralama kararlarında zorlanabilir.

Zorunlu ödev sistemi ise öğrencinin gerçekten bir model üretmesini gerektirir ve öğretim asistanının hataları görüp geri bildirim vermesine olanak sağlar. Bu fark özellikle ileri modelleme görevlerinde önem kazanmıştır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Örneklem ve araştırma tasarımı

Çalışma, University of Ljubljana'daki dört yıllık BSc mekanik mühendisliği programının birinci sınıf CAD dersine 2013–2023 arasında kayıtlı öğrencileri kapsar. Her yılın öğrencileri bağımsız bir kohorttur; öğrenciler yıllar boyunca takip edilmemiştir.

Önceden CAD bilgisi öğrenciden öğrenciye değişmiştir; bazı öğrenciler hiç deneyimsiz, bazıları yazılıma aşinadır. Dersin ön koşulu olmadığı için araştırmacılar başlangıç farklarının sınırlı olmasını beklemiş, ancak resmi bir başlangıç CAD bilgisi testi yapılmadığını açık bir sınırlılık olarak kabul etmiştir.

Ders yapısı ve PE1–PE3 karmaşıklık zinciri

Dersin pratik bölümü SolidWorks üzerinde yürütülmüş ve 14 haftalık bir programda temel modellemeden montaj ve teknik dokümantasyona doğru ilerlemiştir. Kaynak haftada 1,5 saat uygulamalı öğretim ve toplam 28 saat pratik çalışma bildirmektedir. Bu iki süre ifadesi aynı saat tanımıyla doğrudan uyuşmadığından Verianla sürelerden birini diğerine göre düzeltmemektedir.

PE1 neyi ölçüyordu?

PE1 basit katı modelleri, özellikle prizmatik ve eksenel simetrik biçimleri modellemeyi değerlendiriyordu. Bu sınav temel SolidWorks özelliklerini kullanma ve görece düşük karmaşıklıktaki prosedürel modelleme becerilerine odaklanıyordu. Süre 60 dakikaydı.

PE2 neyi ölçüyordu?

PE2'de öğrenci fiziksel bir parçayı ölçüm aracıyla ölçüyor, ürünün serbest el eskizini hazırlıyor ve bu bilgiyi dijital CAD modeline dönüştürüyordu. Böylece yalnız komut bilgisi değil; ölçme stratejisi, boyutlandırma, mekânsal akıl yürütme ve parametrik modelleme kararları da sınanıyordu. Süre 80 dakikaydı.

PE3 neyi ölçüyordu?

PE3 montaj ve teknik dokümantasyon bilgisini değerlendiriyordu. Öğrenci verilen parçaları CAD yazılımında bir araya getiriyor, Advanced Mates gibi işlevleri kullanıyor ve son işlevsel montajın teknik çizimini oluşturuyordu. Süre 80 dakikaydı.

Pratik sınav puanı nasıl hesaplandı?

Üç pratik sınavın ağırlıklı birleşimi kaynakta şu denklemle verilmiştir:

\( G_{PE} = \frac{PE1 + 1.5 \times PE2 + 2 \times PE3}{4.5} \)

Burada \(PE1\), \(PE2\) ve \(PE3\) üç pratik sınavın 10 puanlık sistemdeki notlarını; \(G_{PE}\) ise bu sınavların zorluk ağırlıklarıyla hesaplanan birleşik pratik sınav puanını temsil eder. PE1 ağırlığı 1, PE2 ağırlığı 1,5 ve PE3 ağırlığı 2'dir; paydadaki 4,5 toplam ağırlığı normalize eder.

Olumlu bir final sonucu için yalnız bir pratik sınavın %30–50 aralığında olmasına izin verilmiş; diğer iki sınav ile birleşik final sonucunun %50'nin üzerinde olması gerekmiştir. Kaynak not sisteminde 6 ve üzeri geçer, 5 ve altı başarısız olarak tanımlanmıştır.

Final notu neden dönemler arasında doğrudan karşılaştırılamaz?

2013–2018 döneminde genel ders notunun %30'u zorunlu ödevlerden, %70'i pratik sınavlardan oluşmuştur. 2019'dan itibaren zorunlu ödev kaldırılınca genel not yalnız üç pratik sınava dayanmıştır. Dolayısıyla final notundaki dönem farkı yalnız öğrenme performansını değil, not hesaplama sisteminin değişmesini de yansıtabilir. Bu nedenle PE1, PE2 ve PE3 dönemler arası öğretim karşılaştırması açısından final notundan daha temiz ölçütlerdir.

Üç tamamlayıcı istatistiksel analiz

Ödev, video ve COVID dönemlerinin ortalama sonuçları

Bu genel ANOVA sonuçları en az bir dönem arasında fark olduğunu gösterir; hangi dönemlerin birbirinden farklı olduğunu anlamak için Games–Howell post hoc karşılaştırmaları kullanılmıştır.

Ödev ve video döneminin doğrudan karşılaştırması

PE1: Video temel prosedürel beceriler için yeterli görünüyor

PE1'de ödev ve video dönemi arasındaki Cohen's d = −0,02'dir ve p = 0,896'dır. Bu değerler temel modelleme becerisinde iki öğretim döneminin ayırt edilebilir bir performans farkı oluşturmadığını gösterir. Öğrenciler extruded boss/base, extruded cut ve revolve gibi temel SolidWorks işlemlerini video gösterimi ve bağımsız uygulamayla öğrenebilmiştir.

PE2: En güçlü fark karmaşık fizikselden dijitale modellemede ortaya çıktı

PE2'de ödev döneminin ortalama notu 7,61, video döneminin ortalaması 7,03'tür. Games–Howell karşılaştırması MD = 0,57, p < 0,001 ve d = 0,38 vermiştir. Öğrenci düzeyi regresyon da aynı deseni göstermiştir: video döneminin katsayısı B = −0,585, SE = 0,118, p < 0,001'dir.

PE2'nin önemli özelliği, ekranda gösterilen hazır bir modelleme dizisini tekrar etmekten daha fazlasını gerektirmesidir. Öğrenci fiziksel parçayı ölçmeli, bir serbest el eskizi oluşturmalı, boyutları yorumlamalı ve modeli en az başlangıç bilgisiyle kurmalıdır. Kaynağın yorumuna göre bu görev, video gösteriminden daha fazla yapılandırılmış pratik ve hata-düzeltme döngüsü gerektirmiş olabilir.

Video görüntülenmeleri PE2 bulgusuna nasıl bağlanıyor?

Video dönemindeki 785 öğrenci arasında PE2'ye hazırlık açısından kritik “Modeling Physical Models” konusu yalnız 1203 toplam görüntülenme almış ve bütün konu başlıkları içinde en düşük görüntülenme düzeyini göstermiştir. Buna karşılık PE3 öncesindeki “Assembly Bottom-Up Technique” videoları 4928 görüntülenmeye ulaşmıştır.

Bu gözlem, öğrencilerin PE2 içeriğine görece az angaje olmuş olabileceğine işaret eder; ancak görüntülenme sayısı tek başına PE2 performans düşüşünün nedeni olduğunu kanıtlamaz. Kaynak yorumunda düşük video katılımı ile zorunlu pratik ve düzeltici geri bildirimin yokluğu birlikte değerlendirilmektedir.

PE3: Ortalama çok değişmedi, fakat başarısızlık riski arttı

PE3'te ödev ve video dönemi arasındaki ortalama fark küçük ve istatistiksel olarak anlamlı değildir: d = 0,09; öğrenci düzeyi B = −0,139; p = 0,207. Ancak başarısızlık analizi farklı bir dağılım davranışı göstermiştir. Video döneminde PE3 başarısızlık odds'u anlamlı biçimde yükselmiştir.

Bu sonuç, yalnız ortalamalara bakmanın öğrencilerin alt başarı kuyruğundaki değişimi gizleyebileceğini gösterir. Öğrencilerin büyük bölümü iki sistemde de benzer performans sergilerken, yapılandırılmış pratik desteğine daha fazla ihtiyaç duyan bir alt grubun video döneminde başarısızlığa daha açık hale gelmiş olması kaynak tarafından tartışılan olası açıklamadır.

Başarısızlık analizi

PE2'nin ham başarısızlık oranı ödev dönemindeki %13,0'dan video döneminde %21,0'a yükselmiştir. Bu, 8 yüzde puanlık mutlak artış ve %61,5 göreli oran artışıdır. Lojistik regresyondaki OR = 1,687 ise farklı bir ölçüdür ve başarısızlık odds'undaki %68,7 artışı ifade eder.

PE3'te başarısızlık oranı %17,0'dan %21,7'ye çıkmıştır. PE1 ve final notunda video müdahalesinin başarısızlık odds'u üzerindeki katsayısı istatistiksel olarak anlamlı değildir.

Interrupted time-series sonucu

Yıllık düzeydeki interrupted time-series modelleri, 2019 öğretim değişikliğinin ani seviye değişimini ve müdahale sonrasındaki eğim değişimini COVID döneminden ayırmaya çalışmıştır. Analiz yalnız 11 yıllık zaman noktasına dayanır.

PE2'de müdahale sonrası eğim değişimi anlamlı değildir. Kaynak bu deseni, zaman içinde giderek kötüleşen bir performanstan çok 2019 civarında oluşan ve daha sonra süren bir seviye kayması olarak yorumlamaktadır.

Öğrenci düzeyi regresyon sonuçları

Ön analizde yıllar arası varyansın çok küçük olduğu bildirilmiştir (ICC < 0,01); bu nedenle araştırmacılar öğrenci düzeyi analizi yıl bazında kümelenmiş sağlam standart hatalarla yürütmüştür. Modeller zaman eğilimi, video dönemi, müdahale sonrası zaman eğimi ve COVID dönemini içermektedir.

COVID Dönemindeki Yüksek Notlar Videoların Daha Etkili Olduğunu mu Gösteriyor?

Hayır. 2020–2021 COVID döneminde PE1, PE2, PE3 ve final notunun tamamında geçici bir yükselme görülmüş olsa da hem interrupted time-series hem öğrenci düzeyi modelleri bu artışı videodan bağımsız bir COVID dönemi etkisi olarak ayırmıştır; yazarlar uzaktan sınav gözetimi, daha fazla çalışma zamanı ve değerlendirme toleransı gibi olası karıştırıcıları tartışmakta ve COVID not artışını video öğretiminin üstünlüğünün kanıtı olarak yorumlamamaktadır.

COVID etkisinin büyüklüğü

Öğrenci düzeyi modellerde COVID katsayıları bütün sonuçlarda pozitif ve istatistiksel olarak anlamlıdır. Kaynak, PE1'de yaklaşık 0,5 puan; PE2 ve final notunda yaklaşık 0,55–0,57 puan; PE3'te yaklaşık 0,32 puanlık artış bildirmektedir.

PE2 açısından COVID dönemi özellikle yanıltıcıdır: 2020–2021 PE2 ortalaması 7,61 ile ödev dönemi ortalamasına eşittir. Ancak COVID'e özgü etkiler ortadan kalktıktan sonra 2022'de PE2 ortalaması 6,80'e düşmüş, 2023'te 7,15'e toparlansa da ödev dönemi düzeyinin altında kalmıştır.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Kısa eğitim videoları temel CAD modelleme becerilerini desteklemek için yeterli olabilir; PE1'de ödev ve video dönemleri arasında anlamlı fark yoktur.
• Karmaşık fizikselden dijitale modelleme görevi PE2'de ödev dönemi daha yüksek performansla ilişkilidir.
• PE2 başarısızlık oranı ve başarısızlık odds'u video döneminde belirgin biçimde yükselmiştir.
• PE3 ortalama notu anlamlı değişmezken başarısızlık odds'u artmıştır.
• COVID döneminde genel bir not yükselmesi vardır ve bu etki video öğretiminin etkisinden ayrıştırılmalıdır.
• Görev karmaşıklığı arttıkça öğrencinin yalnız esnek içerik erişimine değil yapılandırılmış pratik ve geri bildirime de ihtiyaç duyabileceği yönünde tutarlı kanıt vardır.
• Kaynak, video ile yapılandırılmış ödevi birbirinin alternatifi değil, farklı pedagojik görevleri olan tamamlayıcı araçlar olarak yorumlamaktadır.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• Videoların tek başına PE2 performans düşüşüne neden olduğu kesin sonucu.
• Zorunlu pratiğin etkisi ile bireyselleştirilmiş geri bildirimin etkisinin birbirinden ayrıldığı iddiası.
• Bütün CAD derslerinde veya bütün mühendislik programlarında zorunlu ödevin her zaman videodan üstün olduğu sonucu.
• COVID dönemindeki yüksek notların video öğretiminin daha başarılı olduğunu gösterdiği sonucu.
• Final notu dönem farkının tamamen öğrenme performansından kaynaklandığı sonucu; final notu hesaplama yapısı da değişmiştir.
• Video görüntülenme sayısının performans farkına nedensel aracılık ettiğinin kanıtlandığı sonucu.
• Aynı öğrencilerin ödev ve video koşullarında karşılaştırıldığı sonucu; kohortlar bağımsızdır.

Başlıca sınırlılıklar

En önemli sınırlılık, 2019 müdahalesinin çok bileşenli olmasıdır. Zorunlu çalışma, not teşviki ve kişiselleştirilmiş geri bildirim aynı anda kaldırılmıştır. Dolayısıyla hangi bileşenin performans farkının ne kadarını oluşturduğu ayrı ayrı hesaplanamaz.

İkinci olarak öğrencilerin ders başlangıcındaki CAD deneyimi için standart bir başlangıç testi yapılmamıştır. Farklı yıllardaki kohortların önceki CAD deneyimi, akademik hazırlığı, motivasyonu veya öz-düzenleme kapasitesi değişmiş olabilir.

Üçüncü olarak ders değerlendirmesi yıllar boyunca sabit bir rubrik ve öğretim asistanı oryantasyon süreciyle kalibre edilmeye çalışılmış olsa da resmi inter-rater reliability katsayıları sistematik olarak toplanmamıştır. Yıllar arası küçük bir değerlendirme kayması tamamen dışlanamaz.

Dördüncü olarak final notunun bileşimi değişmiştir: ödev döneminde %30 ödev + %70 pratik sınav, video döneminde %100 pratik sınav kullanılmıştır. Bu nedenle final notu karşılaştırmaları PE1–PE3 karşılaştırmalarına göre daha zayıf yorumlanmalıdır.

Beşinci olarak çalışma CAD sınav notları ve ders notlarına dayanır. Öğrencilerin yöntemi nasıl deneyimlediği, motivasyonu, öz-düzenleme stratejileri veya ders dışındaki bireysel çalışma davranışı doğrudan ayrıntılı olarak ölçülmemiştir.

Altıncı olarak araştırma tek bir üniversitedeki tek bir birinci sınıf mekanik mühendisliği CAD dersi ve SolidWorks bağlamındadır. Başka CAD yazılımlarına, kurumlara, meslek gruplarına veya farklı öğrenci profillerine doğrudan genelleme bu çalışma tarafından test edilmemiştir.

Pedagojik çıkarım

Kaynağın önerdiği yaklaşım “ödev veya video” ikilemi değildir. Kısa videolar temel işlemleri göstermede, öğrenciye hız kontrolü sağlamada ve ilk bilişsel yükü azaltmada yararlı olabilir. Daha karmaşık modelleme görevlerinde ise bu video desteğinin zorunlu veya güçlü biçimde yönlendirilmiş uygulama, düzenli geribildirim ve öğrencinin hatasını düzeltebileceği biçimlendirici değerlendirmeyle birleştirilmesi daha uygun görünmektedir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma: Balancing Homework and Video Instruction: A Repeated Cross-Sectional Analysis of CAD Course Outcomes

Yazarlar: Ivona Vasileska; Nikola Vukašinović; Vanja Čok.

Corresponding author: Vanja Čok.

Kurum: Faculty of Mechanical Engineering, University of Ljubljana, 1000 Ljubljana, Slovenia.

Dergi: Education Sciences.

Yayınevi: MDPI.

Cilt / sayı / makale numarası: 16(5), 731.

DOI: 10.3390/educsci16050731

Kaynak türü: Hakemli açık erişim araştırma makalesi; 2013–2023 arasında bağımsız yıllık kohortları karşılaştıran tekrarlı kesitsel eğitim araştırması.

PDF'deki bibliyografik tarihler: Received 20 Mart 2026; Revised 16 Nisan 2026; Accepted 24 Nisan 2026; Published 5 Mayıs 2026.

Resmî çevrimiçi kayıttaki tarihler: Received 19 Mart 2026; Revised 15 Nisan 2026; Accepted 23 Nisan 2026; Published 4 Mayıs 2026. PDF ile çevrimiçi metadata arasındaki bir günlük fark kaynaklarda olduğu biçimde korunmuştur.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Örneklem: N = 1952; 11 yıllık kohort; 1864 erkek, 88 kadın; ortalama yaş 20.

Öğretim karşılaştırması: 2013–2018 zorunlu, notlandırılan CAD ödevleri ve bireyselleştirilmiş geri bildirim; 2019 ve 2022–2023 isteğe bağlı kısa eğitim videoları; 2020–2021 video temelli acil uzaktan öğretim/COVID dönemi.

Yazılım bağlamı: SolidWorks.

Temel değerlendirmeler: PE1 temel modelleme; PE2 fiziksel parçadan ileri 3B CAD modeline dönüşüm; PE3 montaj ve teknik dokümantasyon.

İstatistiksel yöntemler: Tanımlayıcı istatistikler; tek yönlü ANOVA; Games–Howell post hoc karşılaştırmaları; yıl düzeyinde interrupted time-series regresyon; öğrenci düzeyinde OLS regresyon ve yıl bazında kümelenmiş standart hatalar; başarısızlık için lojistik regresyon; Cohen's d ve odds ratio.

Başarısızlık tanımı: 10 puanlık not sisteminde not ≤ 5.

Finansman: Slovenian Research and Innovation Agency, araştırma programı P2-0425.

Etik: Veriler anonim öğrenci değerlendirmelerine dayandığı ve tanımlanabilir veya hassas kişisel bilgi içermediği için etik kurul incelemesi ve onayından feragat edildiği bildirilmiştir.

Veri erişilebilirliği: Çalışmada kullanılan ve/veya analiz edilen veri setlerinin makul talep üzerine corresponding author'dan edinilebileceği bildirilmiştir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması bildirmemiştir.

Yazar katkıları: Üç yazarın çalışmanın tasarımı ve kurgusuna eşit katkı verdiği; bütün yazarların yayımlanan sürümü okuyup onayladığı bildirilmiştir.

Kaynak içi tutarlılık ve yorum notları

Makale özetinde çalışma “10-year repeated cross-sectional study” olarak adlandırılırken yöntem bölümü 2013–2023 arasında 11 bağımsız öğrenci kohortu bulunduğunu belirtmektedir. Bu iki ifade, 2013 ile 2023 arasındaki on yıllık zaman aralığı ile yıllık kohortların kapsadığı 11 takvim yılı arasındaki farklı sayım biçimlerini yansıtabilir; kaynak bunu ayrıca açıklamamaktadır.

Ders yapısı bölümünde haftada 1,5 saat uygulama, 14 hafta ve toplam 28 saat pratik çalışma bilgileri birlikte verilmektedir. Kaynak bu sürelerin hangi saat tanımıyla birbirine bağlandığını açıklamadığından Verianla değerlerden birini hesapla değiştirmemiştir.

2013–2018 ve 2019 sonrası final notları aynı bileşimle oluşturulmadığından final notundaki dönem farkı, öğrenme farkıyla birlikte değerlendirme yapısındaki değişimi de yansıtabilir. Bu nedenle çalışmanın en sağlam dönemler arası performans karşılaştırmaları doğrudan PE1, PE2 ve PE3 sınavlarına dayanır.

Son bilimsel yorum sınırı: Bu araştırma, kısa videoların temel prosedürel CAD öğrenmesi için etkili olabileceğini ve daha karmaşık modelleme görevlerinde zorunlu pratik ile geri bildirimin eksikliğiyle birlikte daha kötü sonuçların ortaya çıktığını güçlü ve birden fazla analizle tutarlı biçimde göstermektedir. Bununla birlikte değişiklik randomize değildir, farklı yılların bağımsız kohortlarını karşılaştırır ve 2019'da pratik zorunluluğu, not teşviki, geri bildirim ve video kullanımı aynı anda değişmiştir. Bu nedenle “videolar tek başına performansı düşürür” şeklinde tek nedenli bir sonuç kaynak tarafından kesin olarak gösterilmemiştir.