Predicting manipulation attempts by students on learning management systems: An approach using machine learning model
Öğrenme yönetim sistemlerinde öğrencilerin manipülasyon girişimlerinin tahmin edicileri: Bir makine öğrenimi modeli yaklaşımı
- Tez No: 847260
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM SONER YILDIRIM, PROF. DR. SEVGİ ÖZKAN YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Yönetim Bilişim Sistemleri, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Management Information Systems, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Bu çalışma, belirlenmiş bir Öğrenme Yönetim Sistemi içinde 1. sınıftan 8. sınıfa kadar olan öğrencilerin davranışlarının tanımlanmasına odaklanmaktadır. Özellikle“sistemi manipüle etme”girişimlerini tespit etmeyi amaçlayarak gerçekleştirilen bu analiz, iki aşamalı bir yaklaşımı benimsemektedir. Bu yaklaşım ilk olarak, Öğrenme Yönetim Sistemi'nden gelen öğrenme aktiviteleri verilerine dayanarak öğrenci davranışlarındaki desenleri ortaya çıkarmak için K-Means kümeleme yöntemini kullanma ve ardından öğrencilerin sistemi manipüle etme girişimlerinde bulunup bulunmadığını tahmin etmek için XGBoost sınıflandırma yöntemini uygulama şeklindedir. Tahmine ilişkin değişkenler, alan bilgisi temel alınarak seçilmiş olup, temel göstergelere ilişkin bir anlayışını sunar. Çalışma, Öğrenme Yönetim Sistemleri için iyileştirme önerileri sunarak sona erer ve bu öneriler, sistemin manipüle edilmesine yönelik aktivitelere ilişkin tahmin sonuçlarını artırmayı ve benzer davranışları hafifletmeyi amaçlayan daha sağlam bir eğitim ortamı oluşturmayı hedefler.
Özet (Çeviri)
This study focuses on the identification of students' behavior, spanning from 1st grade to 8th grade, within a designated Learning Management System, specifically aiming to detect potential instances of attempting to“game the system.”The analysis employs a two-step approach: firstly, utilizing K-means clustering to reveal patterns in students' behavior based on the log data from the Learning Management System, and subsequently applying the XGBoost classification method to predict whether a student is engaged in attempts to manipulate the system. The selection of relevant features is informed by domain knowledge, providing an insight of the key indicators. The study concludes by offering improvement suggestions for Learning Management Systems, aimed at enhancing predictive outcomes of“gaming the system”behaviors and fostering a more robust educational environment to mitigate such behaviors.
Benzer Tezler
- Uzman sistemler ve ulaştırma alanında kullanımları
Expert systems and using them in transportation
A.BURAK GÖKTEPE
- EMTP yardımıyla kısa devre akımının dinamik simülasyonu
Başlık çevirisi yok
ALPER ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BELGİN TÜRKAY
- Train set complexity tunning for imbalance learning
Dengesiz öğrenme için eğitim seti karmaşıklığının ayarlanması
MEHMET ULAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET ALİ ERGÜN
- Kıyı bölgesinde düzenli ve karışık dalgaların kırılmalarından ötürü enerji kayıplarının incelenmesi
Başlık çevirisi yok
MEHMET KIRDAĞLI