Uzaktan eğitimde öğrencilerin çevrim içi öğrenme performanslarının tahmin edilmesi için yapay zekaya dayalı sistemin geliştirilmesi
Development of an artificial intelligence based system to predict online learning performance of students in distance education
- Tez No: 1015892
- Danışmanlar: PROF. DR. URFAT NURIYEV, PROF. DR. TARIK KIŞLA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mathematics, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, uzaktan eğitim yoluyla öğrenim gören öğrencilerin çevrim içi derslere yönelik performanslarını etkileyen özniteliklerin (bağımsız değişkenlerin) belirlenmesi ve bu öznitelikler ile öğrencilerin performansları arasındaki ilişkinin tespiti amacıyla yapay zekaya dayalı bir sistem geliştirilmiştir. Bu amaç doğrultusunda veri madenciliği yaklaşımı benimsenmiş ve bir üniversitede uzaktan eğitim yoluyla yürütülen derslerde öğrencilerin xAPI standartlarında tutulan yaklaşık 18 milyon öğrenme deneyimi kullanılmıştır. Veriler, ön işleme süreçlerinden geçirilerek zamansal olarak dört çeyreğe ayrılmıştır. Veri ön işleme sürecinin sonunda, topluluk öğrenimine dayalı makine öğrenmesi algoritmaları ile modeller oluşturulmuş ve bu modeller öğrencilerin çevrim içi derslerdeki performansını tahmin etmek için karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, veri setinin tamamı kullanılarak öğrenci performanslarının %92.7 başarı oranıyla tahmin edildiğini göstermiştir. Ayrıca, veri setinin birinci, ikinci ve üçüncü çeyreğiyle oluşturulan modellerin başarı performansları sırasıyla %84.1, %87.4 ve %90.2 oranlarında tahmin edilmiştir. Bu bulgular, yapay zekaya dayalı sistemlerin öğrenci performansını etkili bir şekilde tahmin edebildiğini ve eğitim süreçlerine değerli katkılar sağlayabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, an artificial intelligence-based system was developed to identify the features (independent variables) that affect the performance of students attending online classes through distance education and to determine the relationship between these features and students' performance. For this purpose, a data mining approach was adopted, and approximately 18 million learning experiences recorded in xAPI standards were used from courses conducted through distance education at a university. The data were preprocessed and divided temporally into four quarters. At the end of the data preprocessing stage, models were created using machine learning algorithms based on ensemble learning, and these models were compared to predict students' performance in online courses. The results showed that student performance was predicted with an accuracy rate of 92.7% using the entire dataset. Additionally, the performance prediction accuracy of the models created with data up to the first, second, and third quarters was 84.1%, 87.4%, and 90.2%, respectively. These findings indicate that artificial intelligence-based systems can effectively predict student performance and provide valuable contributions to educational processes.
Benzer Tezler
- Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması
Başlık çevirisi yok
G. FERZAN KÜÇÜKA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Ege ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Landsat uyduları aracılığı ile elde edilen görüntülerin işlenmesinde kontrast artırma tekniklerinin tanımı ve bu tekniklere ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması üzerine bir çalışma
Başlık çevirisi yok
BİLHAN TABAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Ege ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Marmara bölgesinde su ile örtülü alanların orijinal ve yapay landsat-4 görüntü verileri yardımı ile incelenmesi
Die Untersuchung der mit wasser bedeckten flöchen im marmara gebiet mit hilfe der original- und ratiodaten von landsat-4 aufnahmen
DERYA MAKTAV
- Güneş plajlarındaki gelişimin fotometrik incelenmesi ve flerlerin plajlara etkisi
Başlık çevirisi yok
ERDEN SOYTÜRK
- Eşikler üzerindeki akım özellikleri ve katı tane hareketi
Flow characteristics and sediment transport over the dunes
ALİ ANIL