Geri Dön

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

  1. Tez No: 477828
  2. Yazar: DOSTI ABBAS
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YALIN KILIÇ TÜREL
  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: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

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

  1. 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

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR GÜREL

  2. 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

    Türkçe

    2024

    Beslenme ve Diyetetikİzmir Demokrasi Üniversitesi

    Tıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE MÜGE KARAKAYALI

  3. Development of an intelligent tutoring system using bayesian networks and fuzzy logic

    Bayesyan ağları ve bulanık mantık kullanılarak zeki öğretim sistemi geliştirimi

    AFAF MUFTAH ADABASHI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELTEM ERYILMAZ

    PROF. DR. ALİ YAZICI

  4. Pedodonti kliniğinde koruyucu uygulamalara yönelik hazırlanan elektronik performans destek sisteminin etkililiğinin incelenmesi

    Investigation of the efficiency of the electronic performance support system prepared for protective applications in pedodontic clinic

    BUĞSE ŞAKI ÇINARCIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Diş HekimliğiEge Üniversitesi

    Pedodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAZAN ERSİN

    DOÇ. DR. ONUR DÖNMEZ

  5. Mobil Bilişim Teknolojisinin Elektrik ve Elektronik Mühendisliği derslerinde uygulanması

    The application of Mobile İnformation Systems Technology to Electrical and Electronics Engineering Courses

    RUHİ TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR BAYSAL