Classification of students' mood from their mobility
Öğrencilerin aktiflik durumlarından, ruh hallerinin sınıflandırılması
- Tez No: 604914
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ECE GELAL SOYAK, DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sınıflandırma, Öznitelik çıkarma, Classification, Feature
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ruhsal durumu birçok etkileyen durum olabilir. Akıllı telefon sensörleri pek çok bilgiyi toplayabilmemize olanak sağlıyor. Sosyal etkileşim, hareketlilik veya uyku gibi bilgileri bu sensörler ile toplayabiliriz. Bu durum 38 öğrencinin davranışlarının, 10 haftalık bir akademik yıl boyunca incelenmesine olanak sağlıyor. StudentLife R.Wang et al. (2014) veri seti Dartmouth Üniversitesinden, 48 ön lisans ve lisans öğrencinin verisini içermektedir. Bu çalışma ile öğrencilerin ruhsal durumunun onların hareketliliği ile olan ilişkisi incelenecektir. Tez çalışmasında, StudentLife veri setinde bulunan ruhsal durum (mutluluk-üzüntü seviyeleri), piazza kullanımı, uyku verileri ile öğrencilerin günlük aktivite verilerden yararlanılmıştır. Ruhsal durum verisi günlük ve öğrenci numaraları bazında birleştirilmiştir. WEKA'da bulunan J48, Random Forest, SVM ve MLP gibi sınıflandırmalardan ve özellik seçimi ile PCA uygulamalarından yararlanılmıştır. Mobilete verisinin etkisini gözlemlemek için tüm uygulamalar mobilete verileri ile ve mobilete verileri elenerek analiz edilmiştir. Özellik seçimi, mobilete verisi ile MLP sınıflandırmasında iyi sonuçlar vermiştir. En yüksek sonuç %67.2131 ile MLP algoritması üzerinden elde edilmiştir. MLP algoritması training sayıları arttırıldığında elde edilen sonuçlar %70-72 civarında olmuştur. PCA uygulaması mobilete verileri ile yapıldığında, sonuçları negatif olarak etkilenmiştir. PCA verileri lokasyon verileri bulunmadığında SVM sınıflandırması üzerinde daha iyi sonuçlar vermiştir. Özellik seçimi uygulanmadığında mobilete verileri ile çalıştırılan sınıflandırma algoritmalarının sonuçları daha başarılı olmuştur. Mobilete verilerinin öğrencilerin ruhsal durumları ile ilişki içinde olduğu gözlemlenmiştir. Ruhsal durumun kişiden kişiye değişmesinden dolayı, sonuçların da bu durumdan etkilendiği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Many factors affect how we feel, such as our daily experiences, weather, and exam periods for students. Sensing and wearable-mobile technologies make it possible to collect digital data about these factors to track our moods. The smartphones' sensing abilities make them effective platforms for collecting different kinds of data such as social interactions, mobility, and sleeping. In this respect, StudentLife (R. Wang et al., 2014) open dataset was collected to track students' behaviors throughout a 10- week academic year, from 48 students at Dartmouth University. In this thesis, our target is to investigate the relationship between students' mood with their mobility patterns using the StudentLife dataset In this thesis, the students' mood (happiness and sadness levels), Piazza usage, sleeping and mobility parameters from the StudentLife dataset are used. The mood data is taken as the target variable to classify and for each mood data, its response time and student id are merged with the sleeping, piazza usage, and current and daily average mobility variables for that timestamp. For the data analysis, the WEKA platform is used. Four main classifiers are used for analyzing the data: J48 (decision tree), Random Forest, SVM and MLP. Also, attribute selection methods and PCA are applied for exploring the effect on the accuracy. The effect of mobility is investigated by excluding/including the mobility-related attributes. Our results show that attribute selection with mobility variables reveal better results. The highest accuracy is achieved with the MLP classifier, at around 67.2131% with default parameters; and increases to 70-72% for higher training time. Besides, we have seen that attribute selection, when applied with both MLP and SVM algorithms chooses location and mobility-related attributes to improve algorithm accuracy. Based on our results, we interpret that location and mobility patterns have an impact on mood data; but for more accurate results, the mood classification model of each student should be personalized and more data should be collected. This is mainly because the mood data is not measurable and each person has different happiness parameters.
Benzer Tezler
- Self-regulatory capacities of students with differing proficiency levels in terms of vocabulary acquisition
Farklı yeterlik seviyelerine sahip öğrencilerin kelime edinimi sürecinde öz düzenleme kapasiteleri
DENİZ ELÇİN
Doktora
İngilizce
2018
Eğitim ve ÖğretimÇağ Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEHNAZ ŞAHİNKARAKAŞ
- The significance and the contribution of 6+1 traits of writing to the success of the students in writing courses in English language teaching
Yazmanın 6+1 özelliğinin İngilizce öğretiminde yazılı anlatım derslerindeki öğrenci başarısına katkısı ve önemi
ÖZLEM YAZAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PAŞA TEVFİK CEPHE
- Hasan Kalyoncu Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi öğrencilerinin besin seçimlerini etkileyen etmenler ile beden kütle indeksleri arasındaki ilişkinin belirlenmesi
Determining the relationship between factors affecting food choices and body mass indexes of Hasan Kalyoncu University Faculty of health sciences students
NESLİHAN AYAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Beslenme ve DiyetetikHasan Kalyoncu ÜniversitesiBeslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ÜNLÜ
- Yabancı dil olarak Türkçe öğretiminin B1 kur bitirme sınavlarındaki yazılı anlatımlarının yapı uyumu bakımından incelenmesi
Examination of the written expressions of Turkish teaching as a foreign language in B1 course completion exams in terms of structure compliance
ABDULHAMİT GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT TURNA
- COViD-19 pandemi sürecinde üniversite öğrencilerinde algılanan stresin, yeme motivasyonu ve antropometrik ölçümlerle ilişkisinin belirlenmesi
Perceived stress in university students during the COVİD-19 pandemic and its relationship with eating motivation and anthropometric measurements
FİRDEVS İNCE TÜRKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Beslenme ve DiyetetikMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiBeslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMAGÜL YUR