AIEd Bilgi TabanıAIEd KB
Bu sayfada

Bu sayfayı İngilizce okuyun

Kavramlar

Kullanılabilirlik Araştırması

Oluşturuldu 2026-10-14

Bu İngilizce sayfanın bir ana dili konuşanı tarafından gözden geçirilmemiş otomatik çevirisidir.

Kullanılabilirlik araştırması — kullanıcıların bir yazılım sistemiyle ve onun kullanılabilirliği, faydalılığı ve kullanıcı deneyimi (UX) ile nasıl etkileşime girdiğinin ampirik çalışması. İnsan-bilgisayar etkileşiminden (HCI) derlenen kullanılabilirlik araştırması, bir YZ eğitim aracının kullanılabilir, öğrenilebilir, verimli ve tatmin edici olup olmadığını değerlendirir — öğrenenlerin onu gerçekten benimseyip ondan yararlanıp yararlanmadığını belirleyen nitelikler. Öğrenme olgularına dair niteliksel soruşturma ve niceliksel etkililik ile ayrı ama bütünleyicidir: kullanılabilirlik araştırması, öncelikle kişi ile sistem arasındaki etkileşime odaklanır, tek başına öğrenme çıktılarına değil.

Üzerine Düşünülmesi Gereken Sorular

  • Eğitimsel ya da başka türlü bir yazılım aracı hatırlayabilir misiniz — pedagojik açıdan sağlam ya da gerçekten güçlü, ama kafa karıştırıcı ya da hayal kırıklığı yaratan olduğu için kullanmayı bıraktığınız? Bu başarısızlık, öğrenmeye mal olmadan önce kullanılabilirlik araştırmasının açıklamaya çalıştığı şeydir.
  • Yaygın bir varsayım, bir aracın eğitimsel etkililiğinin öğrenme kazanımlarının iyileşip iyileşmediğine bakılarak yargılanabileceğidir. Ama sayfa, bir aracın kullanılamaz olmasına rağmen bir denemede ‘işe yaradığı’ görünebileceğini ya da kullanılabilir olmasına rağmen öğretemeyebileceğini ileri sürer. Öğrenme kazanımları gösteren bir çalışma, aracın uygulamada kullanımının can sıkıcı olduğunu neden gözden kaçırabilir?
  • Metodları okumadan önce, bir YZ öğretmeninin öğrenenler için kafa karıştırıcı, hayal kırıklığı yaratan ya da hataya açık olup olmadığını nasıl öğrenirdiniz? Fiilen ne yapardınız ya da ne gözlemlerdiniz — bir kullanıcının tatmin konusundaki kendi raporu, özenli gözlemenin yakalayacağı neyi kaçırırdı?
  • Sesli düşünme çekirdek bir yöntemdir: kullanıcılar çalışırken düşüncelerini söyleyerek kafa karışıklığını ve zihinsel modelleri gerçek zamanlı ortaya koyar. Bir YZ aracı kullanan bir öğrenci olsaydınız, kafa karışıklığınızla ilgili basit bir ‘beğendiniz mi?’ anketinin asla yakalayamayacağı neyi ifade edebilirdiniz?
  • Sayfa, bildirilen tatmin ile nesnel performansın ayrışabileceğini not eder: insanlar kendilerini gizlice yavaşlatan bir aracı sevdiğini söyleyebilir ya da gerçekten yardımcı olan bir aracı düşük değerlendirebilir. İnsanların söylediği ile davranışlarının gösterdiği arasındaki bu uçurumu nerede gördünüz?
  • Kullanılabilirlik araştırması, bir aracın kullanılabilir olup olmadığını söyler, öğretip öğretmediğini değil. Bir YZ öğrenme aracını değerlendiriyorsanız, kullanılabilirlik kanıtını öğrenme kanıtıyla nasıl birleştirirdiniz — ve ikisini de geçen bir araç hâlâ neyi başaramazdı?

Giriş

Kullanılabilirlik ve UX araştırması şu gibi sorulara yanıt verir: Öğrenciler bu YZ öğretmenini nasıl kullanacaklarını çıkarabiliyor mu? YZ aracı kafa karıştırıcı, hayal kırıklığı yaratan ya da hataya açık mı? Öğretmenlerin ya da öğrenenlerin iş akışına uyuyor mu? Bu sorular, etkililik çalışmalarında ölçülen öğrenme kazanımlarının (ya da onun yokluğunun) önkoşuludur — ve bazen onun gizli nedenidir. Pedagojik açıdan sağlam ama kullanılamaz bir YZ aracı uygulamada başarısız olacaktır; kullanılabilirlik kanıtı bunun nedenini açıklar.

Çekirdek yöntemler

  • Sesli düşünme protokolleri. Kullanıcılar görevleri yerine getirirken düşüncelerini sesli olarak ifade eder; kavrayışı, kafa karışıklığını ve zihinsel modelleri gerçek zamanlı ortaya koyar. Çok görünümlü kod görselleştirmeleri üzerine bir çalışma ve LEARN çerçevesi, öğrenenlerin YZ destekli araçlara nasıl anlam yüklediğini anlamak için sesli düşünmeyi kullanır; geri bildirim gelecekleri, öğrenenlerin YZ tarafından üretilen geri bildirimi nasıl işlediğini inceler.
  • Kullanıcı çalışmaları. Yapılandırılmış görev temelli değerlendirmeler, verimliliği, hata oranlarını, tatmini ve tamamlamayı ölçer. ProductiveMath, üreten YZ’ye dayalı bir uygulamanın verimli başarısızlık öğretimini desteklemedeki kullanılabilirliğini değerlendirir; SupplyNet, görsel keşifçi bir öğrenme aracı üzerine bir kullanıcı çalışması yürütür; Bilgisayar bilimlerinde çoktan seçmeli LLM sohbet robotları, etkileşim kalitesini değerlendirir.
  • Görüşmeler ve gözlem. Niteliksel kullanılabilirlik görüşmeleri ve gözlem, kullanıcı deneyimini, tercihleri ve sorun noktalarını yakalar. Hikâye anlatan bir insansı robot üzerine kullanılabilirlik çalışması, ebeveynlerin robotun bir çocukla etkileşime girmesine izin verip vermeyeceklerini sormak için yapılandırılmış değerlendirme kullanır; Tasarım stüdyolarında YZ, özgün tasarım işinde YZ kullanan öğrencileri gözler ve görüşür.
  • Sistematik kullanılabilirlik değerlendirmesi. Sezgisel değerlendirme, bilişsel gezinme ve anket temelli UX ölçütleri (örneğin SUS), kullanılabilirliği kurulmuş ölçütlere karşı sistematik biçimde değerlendirir.

Kullanılabilirlik araştırması bilgi tabanında nasıl görünüyor

  • YZ öğrenme aracı değerlendirmesi. ProductiveMath, SupplyNet ve eğitim animasyonları, kullanılabilirlik ve UX açısından değerlendirilir.
  • İnsan-robot ve konuşma tabanlı YZ etkileşimi. İnsansı hikâye anlatma çalışması, Büyük Dil Modelleri (LLM) destekli etkileşimin açık bir kullanılabilirlik çalışmasıdır; konuşma tabanlı YZ etmenleri üzerine bir şemsiye derleme, kullanılabilirlik ve etkileşim kalitesini yinelenen bir tema olarak belirler.
  • Tasarım ve iyileştirme. Kullanılabilirlik bulguları yinelemeli tasarımı besler (bkz. Tasarım Odaklı Düşünme ve Öğrenme Tasarımı); araçları etkililik testinden önce ya da onunla birlikte iyileştirir.
  • Bağlamlar arası tek bir ölçüt ve onu sınırlayan tavan. Mendonça ve ark. (2026), alan, görev ve ölçüt sabit tutulurken eğitim düzeyi değiştiğinden, 144 öğrencinin 893 geri bildirim cevabı ve 237 rapor üzerine verdiği puanlar disiplinlerden çok bağlamları karşılaştırır — ve yalnızca algılanan doğruluk düzeyler arasında farklılaşmıştır. Çalışma ayrıca bu tür kullanıcı değerlendirmesinin sınırını da adlandırır: öğrencilerin %72,2 ile %86,4’ü ortalama olarak 5 üzerinden en az 4 puan vermiştir ve yazarlar, önceden bir marj belirlenmediğinden anlamlı olmayan farklılıkların denkliği kurmadığını belirtir.
  • Bulgunun bir parçası olarak bildirilen değerlendirici tasarımı. Puech ve ark. (2026), 25 alan uzmanından 92 yeniden üretilmiş dersi, “standart bir MOOC dersinin kalitesinde” çıpalı bir dereceli puanlama anahtarına göre değerlendirmelerini istemiş; her videoyu tek bir değerlendiriciye atamıştır (k = 1), böylece paneli yinelenen puanlar toplamak yerine derlemin daha geniş bir kısmına yaymıştır. Ödünleşim gizlenmek yerine modellenir: rastgele kesişimli bir model, artık varyansın yaklaşık %35’ini değerlendiriciye atfeder (ICC = 0,35) ve aralıklar değerlendirici kümelerine göre kümelenir; uzman panelinin “çıtanın üstünde ya da eşitte %87” bulgusunu dürüst bir aralıkla bildirebilmesinin yolu budur.

Diğer araştırma aileleriyle ilişkisi

Kullanılabilirlik araştırması, veri toplama yöntemlerini niteliksel araştırma ile paylaşır (görüşmeler, gözlem, sesli düşünme) ama amaçta farklıdır: niteliksel araştırma, anlamı ve deneyimi yorumlayarak anlayış ve kuram kurar; kullanılabilirlik araştırması ise bir yapıtı kullanılabilirlik/UX ölçütlerine karşı değerlendirir. Ayrıca AIEd Değerlendirmesi (bir sistemin çalışıp çalışmadığını değerlendirme) ve ölçüm (kullanılabilirlik yapılarını nicelendirme) ile örtüşür. Bilgi tabanı, kullanılabilirliği ayrı ama bağlantılı bir metodolojik akım olarak ele alır — İnsan–YZ İşbirliği, Öğrenci Deneyimi ve etkili YZ öğrenme araçlarının tasarımıyla ilgilidir. Daha geniş metodoloji manzarasına nasıl oturduğu için bkz. AIED’de Araştırma Yöntemleri.

Güçlü yönleri ve sınırlılıkları

  • Güçlü yönleri: benimsemeyi ve öğrenmeyi engelleyen kullanılabilirlik engellerini doğrudan belirler; uygulamaya dönük tasarım rehberliği üretir; bir aracın neden kullanımda işe yaradığını ya da başarısız olduğunu açıklayarak etkililik ve niteliksel araştırmayı bütünler; büyük deneylere kıyasla nispeten hızlı ve ucuzdur.
  • Sınırlılıkları: kullanılabilirlik bulguları öğrenme etkilerini kurmaz (kullanılabilir bir araç hâlâ öğretemeyebilir); küçük örneklemler ve göreve özgü ortamlar genellenebilirliği sınırlar; öz bildirim tatmini nesnel performanstan ayrışabilir; araştırmacı ve görev tasarımına bağımlılık vardır.

Bağlı kavramlar

Bağlı makaleler

Bağlı SSS

Üst veri

Çalışma tasarımıSystem Development, User Study, Interviews
Araştırma yöntemleri ve değerlendirmeKullanılabilirlik Araştırması
Sayfa türüEvaluation
SourceHistoryEditChat

Bu sayfayı göm

Bu sayfayı bir öğrenme yönetim sistemine veya başka bir web sitesine gömmek için aşağıdaki kodu kopyalayın. Gömülü sürüm yalnızca sayfa içeriğini gösterir — site başlığını, gezintiyi ve alt bilgiyi gizler.