Students performance system using recurrent neural network trained by modified grey wolf optimizer
Değiştirilen bozkurt optimizasyon yöntemi ile eğitilmiş yinelenen sinir ağı kullanan öğrenci performans sistemi
- Tez No: 477828
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YALIN KILIÇ TÜREL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Daha kaliteli bir eğitim öğrencilerin eksikliklerini belirleyen ve onlara zayıflıklarını göstermek için yardım etmek amacıyla rehberlik etmek yoluyla müdahale etmek için erken uyarı yapan bir system yoluyla eğitim kurumlarında elde edilebilir. Mevcut tekniklerin bazı yeni bilgisayar yazılım yaklaşımlarıyla güncellenmeye ihtiyaç duyar. Mevcut tekniklerin sınıflandırması memnun edici değildir. Bu sebeple, özellikle karma kullanılan yeni tekniklerle ve doğadaki bazı mekanizmaları taklit eden tekniklerle çalışmaya ihtiyaç duyulur. Bu araştırmada tekrarlı sinir ağı ile eniyileştirilmiş algoritma olarak bozkurtların avlanma tarzını taklit eden değiştirilmiş Bozkurt Eniyileştirmesi (GWO) kullanarak zeki bir yaklaşım geliştirilmesi amaçlanmıştır. Tekrarlı sinir ağı ise öğrencilerin sosyal çevrelerine, akademik ortamlarına ve geçmiş başarılarına dayalı özel bir kursta öğrencilerin gelecek başarılarını tahmin etmek için insan beynindeki nöronlarını taklit eder. Bu iki adımlı bir süreçtir. Öncelikle eğitilmiş bir veriseti kullarak sinir ağı modeli eğitilir ve çarpıklıklar değiştirilmiş GWO kullanarak eniyileştirilir. İkinci aşamada, eğitilen modeli değerlendirmek için tasarlanan model önceden belirlenen deneme veriseti ile test edilir. Doğrulama sürecinde en iyi doğruluğu ve performansı elde etmek için 5 katlı (5-fold) çapraz doğrulama kullanıldı. Sonuçlar bu yaklaşımın diğer mevcut algoritmalarla karşılaştırıldığında en doğru sonucun elde edilebileceğini göstermiştir. Bu çalışma öğrencilerin öğrenme deneyimlerini geliştirme ve daha verimli çalışma açısından eğitim kurumlarına yardımcı olabilir.
Özet (Çeviri)
A better quality of education can be obtained in educational institutions through a system that identifies the deficiencies of students and provides an initial warning to allow intervention for the students through counseling to help them in order to address their weaknesses. Current techniques need to be updated with such new soft computing approaches. The classification of the current techniques is not satisfactory. It needs to be studied with fresh techniques especially using hybrid techniques and those techniques which mimic mechanisms from nature. This research work aims at developing an intelligent approach using a modified Grey Wolf Optimizer (GWO) that mimics hunting style of grey wolves as an optimization algorithm with the Recurrent Neural Network (RNN) that mimics neurons of human's brain to forecast outcomes of students in a particular course based on their past achievements, social settings and the academic environments. It is a two-step procedure. Firstly, the Neural Network model is trained by using training dataset and its weights and biases are optimized through using the modified GWO. In the second step, to evaluate the trained model, the designed model is tested with a predefined testing dataset. For validation procedure, a 5-fold cross validation is used to obtain the best accuracy and performance. The results show that our approach obtains the best accuracy compared with certain other algorithms. This study can help an educational system to enhance students' learning experience as well as increasing their profits.
Benzer Tezler
- Anomaly detection in ınternet of medical things using deep learning
Anomaly detect ionin internet of medical things using deep learning
AYŞE BETÜL BÜKEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
- Elektroensefalografi verileri kullanılarak öğrencilerin bilişsel yüklerinin makine öğrenmesi ile tahminlenmesi
Prediction of students' cognitive load using electroencephalography data through machine learning
HATİCE BİRGEALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR SEVLİ
- Derin öğrenme yöntemleri ile lisans öğrencilerinin akademik performanslarına dayalı mezuniyet tahmini
Prediction of graduate students for bachelor's degree based on their academic performance using deep learning techniques
RUMEYSA ÇINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR GÜREL
- Makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak Pisa verilerine göre öğrenme düzeylerine etki eden faktörlerin belirlenmesi
Identifying factors affecting learning levels based on Pisa data using machine learning algorithms
GÖZDE FATMA HACIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimArtvin Çoruh ÜniversitesiFen ve Matematik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİBEL AÇIŞLI ÇELİK
- Tıp, Diş Hekimliği ve Sağlık Bilimleri Fakültesi öğrencilerinde probiyotiklerin depresyon düzeyi ve gastrointestinal semptom dereceleri ile ilişkisinin incelenmesi
Examination of the relationship between probiotics and depression level and gastrointestinal symptom degrees in Faculty of Medicine, Dentistry and Health Sciences students
İLKE AYCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mikrobiyolojiİzmir Demokrasi ÜniversitesiTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE MÜGE KARAKAYALI