THE IMPACT OF DATA DRIVEN LEARNING ON LANGUAGE LEARNING: A META-ANALYSIS

Abstract

Doğal dil verilerinin elektronik ortamlarda depolanmasıyla elde edilen büyük veri tabanları olarak tanımlanabilen derlemler, son dönemlerde dil öğretiminde yaygın olarak kullanılmaktadır. Dil öğrenicilerine otantik dil verisi sağlama potansiyelinden dolayı derlemler eğitim faaliyetlerini desteklemek isteyenlere için önemli bir kaynak olarak görülmektedir. Derlem dilbilimi alanındaki gelişmeler ve derlem araç ve tekniklerindeki ilerlemelerle birlikte giderek daha fazla bilimsel çaba dil derlemlerinin ve Veri Odaklı Öğrenmenin dil öğrenimi üzerindeki etkisini araştırmak için sarf edilmektedir. Her biri farklı dil alanlarına ve dil becerilerine odaklanan çok sayıda tekil çalışmanın varlığına rağmen, veri odaklı öğrenmenin genel etkisi, özellikle yazma becerisi üzerindeki etkisi, hakkında meta-analiz çalışmaları oldukça sınırlıdır. Meta-analiz prensipleri doğrultusunda yürütülen bu çalışma veri odaklı öğrenmenin yazma becerisi üzerindeki toplam etkisini araştırmayı amaçlamaktadır. Meta-analizin hazırlayıcı adımları aşamasında yürütülen ilk taramada 2000-2019 yılları arasında yayınlanmış toplam 223 çalışmaya ulaşıldı. Bu ilk adımdan elde edilen bulgular, İngilizceyi yabancı dil olarak öğretmek için veri odaklı öğrenmeye olan akademik ilgide sürekli bir artışa işaret etmektedir. Bulgular ayrıca en fazla bilimsel çabanın gösterildiği alanların yazma becerisi ve kelime öğretimi olduğunu da ortaya koymaktadır. Dahil edilme ölçütleri kapsamında araştırma deseni olarak yalnızca gruplar arası karşılaştırma kullanan çalışmaların meta analizi sonucunda elde edilen bulgular veri odaklı öğrenmenin yazma becerisi üzerinde olumlu etkisini destekleyen geniş etki büyüklüğüne işaret etmektedir. Sabit etkiler modeline göre toplam etki büyüklüğü 0.74, 95% CI [0.56, 0.91] (Q = 118.94, df = 11, p < .001, I2 = 90.75) olarak hesaplanmıştır. Funnel plot analizi, Egger Testi 2,06 (65% CI=-0,46 to 12,46), p=0,6, ve failsafe n 282, p<0,05 hesaplamaları, mevcut meta-analizde yayın yanlılığının düşük bir olasılık olduğunu göstermektedir. Çalışma sonucunda yazma eğitiminde veri odaklı öğrenmenin kullanımı ile ilgili pedagojik çıkarımlar sunulmaktadır.

Defined as the electronic collections of naturally occurring language data, corpora have been extensively used in language teaching over the past few decades. Because language corpora provide language learners with authentic language data, it has been considered as an asset to the language teachers to empower their teaching practices. Along with the developments in corpus linguistics and advances in corpus tools and techniques, more and more research effort has been demonstrated to investigate its impact on language learning. Despite the existence of single studies each focusing on different language domains and skills in connection with Data Driven Learning (DDL), not much is known about the overall effect of DDL on writing skill. Following the steps of meta-analysis, this study aims to delve into and further understand the overall effect of DDL on teaching second language (L2) writing. Initial search conducted for the meta-analysis yielded a total of 223 studies published between the periods of 2000-2019. Findings from this preliminary step pointed out a steady increase in the scholarly interest in Data Driven Learning for teaching English as a foreign language (EFL). The findings also revealed that the areas where the most scientific effort was made were writing skill and vocabulary teaching. Results obtained through the meta-analysis of the studies with between-group comparison designs showed a large effect size favouring the positive impact of DDL for L2 writing instruction. Overall effect size combining all the effect sizes with the fixed-effects model was 0.74, 95% CI [0.56, 0.91] (Q = 118.94, df = 11, p < .001, I2 = 90.75). Funnel Plot analysis, Egger's test being 2,06 (65% CI=-0,46 to 12,46), p=0,6 and Failsafe n being 282, p<0,05 indicated a low possibility for the presence of publication bias in the present meta-analysis.