Geri Dön

Mühendislik eğitiminde yapay zeka yöntemleri ile öğrenme sürecinin iyileştirilmesi

Improving the learning process with artificial intelligence techniques in engineering education

PDF İndir

  1. Tez No: 775571
  2. Yazar: BETÜL ÇETİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF KUVVETLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Eğitimde Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Öğrenme Analitiği, Eğitim, Mühendislik eğitimi, Yapay zeka, Artificial Intelligence in Education, Machine Learning, Learning Analytics, Education, Engineering education, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Eğitim toplumların gelişiminde kilit öneme sahiptir. Eğitimin geliştirilmesi öğrenme süreçlerinin iyileştirilmesi ile yakından ilişkilidir. Eğer öğrencilerin öğrenme durumu doğru tespit edilebilirse, öğrenme süreçleri iyileştirilebilir. Bu çalışma, öncelikli olarak bir ders anında ve sonrasında öğrenmenin gerçekleşip gerçekleşmediğini yapay zeka teknikleriyle doğru bir şekilde tespit etmeyi amaçlamaktadır. Bu doğrultuda, seçilen“GAMS optimizasyon yazılımına giriş”dersi için derse hazırlık, ders aşaması ve ders sonrası öğrenme soruları hazırlanmıştır. Hazırlanan sorular geliştirilen web tabanlı“E-Ogrenme Analiz Programı”ile 82 katılımcıya yöneltilerek öğrenme verileri toplanmıştır. Öğrenme verileri ile dört farklı model oluşturulmuştur. Her model Decision Tree, Random Forest, XGBoost ve MLP algoritmalarıyla değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda; Model 1, Model 2, Model 3 ve Model 4 için sırasıyla 0.82, 0.93, 0.89, 0.93 accuracy (doğruluk) değerleri ve 0.81, 0.92, 0.90, 0.92 F1-score (kesinlik-duyarlılık) değerleri elde edilmiştir. Yüksek doğruluk, kesinlik ve duyarlılıkla öğrenme tespiti gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Education is the key for the development of societies. Improvement of education is closely related to improvement of learning processes. Learning processes can improve if the learning status of the students can be determined accurately. This research firstly aims to determine accurately with artificial intelligence techniques whether learning takes place during and after a lecture. In this context course preparation, course time and post course learning questions were prepared for a selected“Introduction to GAMS optimization software”course. Learning data were collected with the designed web based“E-Learning Analysis Program”by asking the prepared questions to 82 participants. Four different models were created by learning data. Each model is evaluated with Decision Tree, Random Forest, XGBoost and MLP algorithms. As a result of the research, accuracy values for Model 1, Model 2, Model 3 and Model 4 were obtained as 0.82, 0.93, 0.89, 0.93,respectively. And F1-score (precision-recall) values for Model 1, Model 2, Model 3 and Model 4 were obtained as 0.81, 0.92, 0.90, 0.92, respectively. Learning detection has been achieved with high accuracy, precision and recall.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Tez No

    740041

    Generative adversarial networks based level generation for angry birds

    Çekişmeli üretici ağlar ile angry birds bölümlerinin üretilmesi

    BURKAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Oyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER

  3. Tez No

    933271

    Deep learning model based on artificial intelligence for detection and classification of asphalt distress

    Asfalt bozulmalarının tespiti ve sınıflandırılması için yapay zekâ tabanlı derin öğrenme modeli

    MUHAMMET FATİH SADAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH HİLMİ LAV

  4. Tez No

    1018499

    Oyunlaştırma yöntemlerinin matematik eğitimindeki etkisi; Unıty tabanlı bir eğitim uygulaması üzerine deneysel bir çalışma

    The effect of gamification methods in mathematics education; an experimental study on a Unity-based educational application

    TANSU ULUSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Eğitim ve ÖğretimSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÇALLI

  5. Tez No

    785682

    Deep learning approaches for multiple sclerosis lesion segmentation using multi-sequence 3D MR images

    Çok sekanslı 3B MR görüntüleri kullanılarak multiple skleroz lezyon bölütlemesi için derin öğrenme yaklaşımları

    BEYTULLAH SARICA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

Geri Dön