Geri Dön

A multi-modal emotion-aware conversational framework for immersive virtual mental health support

Duygu farkındalığına sahip çoklu modlu konuşma çerçevesi ile sürükleyici sanal ruh sağlığı desteği

  1. Tez No: 1023294
  2. Yazar: WAED BARAKAT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ADİB HABBAL, PROF. DR. MUSTAFA ALİ ABUZARİDA, PROF. DR. AMMAR MOHAMMED ALİ AL-QADASI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Üniversiteye geçi¸s süreci, özellikle birinci sınıf ö˘grencilerinde artan stres, kaygı ve uyum güçlükleriyle sıklıkla ili¸skilidir; buna kar¸sın zamanında ruh sa˘glı˘gı deste˘gine eri ¸sim, damgalanma ve sınırlı kaynaklar nedeniyle kısıtlı kalmaktadır. Bu tez, birinci sı nıf ö˘grencilerine yönelik, ö˘grenci-merkezli ve duygu-farkındalıklı bedenselle¸stirilmi¸s (embodied) bir sanal ruh sa˘glı˘gı asistanının metaverse tabanlı sürükleyici bir ortamda tasarımını ve gerçekle¸stirimini sunmaktadır. Bu çalı¸smanın temel katkıları üç ba¸slık altında toplanmaktadır. Birincisi, gelenek sel metin tabanlı sohbet yakla¸sımlarının ötesine geçerek do˘gal ve konu¸sma temelli etki le¸simi mümkün kılan, Baymax esinli bedenselle¸stirilmi¸s bir ajan içeren Unity tabanlı bir metaverse prototipi geli¸stirilmi¸stir. ˙ Ikincisi, DistilBERT tabanlı duygu/duyarlılık (sentiment) modelinin yerel olarak (ONNX + Unity Sentis) çalı¸stırılmasıyla gerçek zamanlı duygu farkındalı˘gı sa˘glanmı¸s ve elde edilen duygusal ba˘glam, uyarlanabilir ve destekleyici yanıt üretimini yönlendirmek üzere kullanılmı¸stır. Üçüncüsü, kısa, kli nik olmayan ve empatik yanıtlar üretmek için yerel olarak da˘gıtılmı¸s bir büyük dil modeli (LLM) entegre edilmi¸s; böylece cihaz üzerinde çıkarım (on-device inference) sayesinde hassas konu¸sma içeri˘ginin dı¸s servislerle payla¸sımı en aza indirilmi¸stir. Bu katkıları do˘grulamak amacıyla tez, birinci sınıf stresörlerine dayalı (akademik baskı, sosyal izolasyon ve geçi¸s/uyum zorlukları) senaryo-tabanlı bir de˘gerlendirme protokolü tanımlamakta ve bedenselle¸stirme, duygu-farkındalı˘gı, etkile¸sim kipli˘gi ve ba˘glam yönetiminin etkile¸sim kalitesi ile yanıt verme performansına etkisini nicel ola rak incelemek için kontrollü sistem-seviyesi kar¸sıla¸stırmalar (ablation study) uygula maktadır. Sonuç olarak bu çalı¸sma, sürükleyici bir ortamda birinci sınıf ö˘grencilerine yönelik destekleyici etkile¸sim için bedenselle¸stirme, konu¸sma etkile¸simi ve duygu farkındalıklı yerel konu¸sma yapay zekâsını birle¸stiren uygulanabilir ve yöntemsel ola rak temellendirilmi¸s bir yakla¸sım ortaya koymaktadır

Özet (Çeviri)

First-year university students often experience elevated stress, anxiety, and adjustment difficulties during the transition to higher education, while access to timely mental he alth support remains constrained by stigma and limited resources. This thesis presents the design and implementation of a student-centered, emotion-aware embodied virtual mental health assistant within an immersive metaverse environment. The main contributions are threefold. First, the thesis develops a Unity-based me taverse prototype featuring a Baymax-inspired embodied agent that enables natural, speech-driven interaction rather than conventional text-only chat. Second, it integra tes real-time emotion awareness by deploying a DistilBERT sentiment model locally (ONNX + Unity Sentis) and using the resulting affective context to guide adaptive, supportive responses. Third, the system adopts locally deployed LLM-based dialogue generation to provide brief, non-clinical, empathetic responses while minimizing ex posure of sensitive conversational content through on-device inference. To validate these contributions, the thesis defines a scenario-driven evaluation pro tocol grounded in common first-year stressors (academic pressure, social isolation, and transition challenges) and employs controlled system-level comparisons (ablation study) to quantify the effect of embodiment, emotion-awareness, interaction modality, demonstrates a feasible and methodologically grounded approach for combining em bodiment, speech interaction, and emotion-aware local conversational AI to support first-year students in an immersive environment

Benzer Tezler

  1. Metin verilerinde bağlam temelli açıklanabilir duygu analizi için hibrit derin öğrenme modeli geliştirme

    Development of a hybrid deep learning model for context-aware explainable sentiment analysis in textual data

    ERCAN ATAGÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR BİROĞUL

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNAY TEMÜR

  2. Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems

    Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka

    DEĞER AYATA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  3. Music emotion recognition: A multimodal machine learning approach

    Müzik duygusu tanıma: Çok-modlu makine öğrenmesi yaklaşımı

    CEMRE GÖKALP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve TeknolojiSabancı Üniversitesi

    Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ONUR DURAHİM

    DOÇ. ABDULLAH DAŞCI

  4. Mimari tasarımda bedenlenmiş empatik ve estetik 'öteki oluş' deneyimi

    Embodied empathic and aesthetic 'becoming other' in architectural design

    IŞIL İZLEM YAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELMİRA AYŞE GÜR

  5. Kuantum hesaplama temelli optimizasyon yöntemleri ile büyük dil modellerinin eğitim ve çıkarım süreçlerinin iyileştirilmesi

    Improving training and inference processes of large language models with quantum computing-based optimization methods

    BETÜL CANDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SARIKAŞ