Eğitsel videolarda makine öğrenmesi temelli duygu durum analizinin duygu ölçümlenmesi ve başarı açısından incelenmesi
An investigation of machine learning based mood analyses in educational videos in terms of emotion measurement and achievement
- Tez No: 884048
- Danışmanlar: PROF. DR. SERKAN ŞENDAĞ, DOÇ. DR. SACİP TOKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 190
Özet
Bu çalışmada, lisans düzeyindeki öğrenciler için geliştirilen eğitsel videoların, farklı anlatım dilleri (günlük, akademik, robotik) kullanılarak öğrencilere izletilmesi ve bu süreçte öğrencilerin yüz ifadelerinin makine öğrenmesi tekniklerine dayanan yüz duygusu tanıma yöntemi ile analiz edilmesi amaçlanmıştır. Katılımcılara videoları izledikten sonra PANAS ölçeği ve başarı testi çevrimiçi olarak uygulanmıştır. Çalışmanın temel amacı, makine öğrenmesine dayalı yüz tanıma sistemi bulguları ile PANAS ölçeği bulgularını karşılaştırarak bu iki ölçümün sonuçlarının tutarlılığını değerlendirmektir. Ayrıca, bu çalışmanın ikinci amacı, makine öğrenmesi temelli duygu durum süreç ölçümlerinin (mutlu, nötr, üzgün) akademik başarı üzerindeki anlamlı etkisini değerlendirmektir. Çalışmada ön test-son test, tam deneysel model kullanılmıştır ve katılımcılar rastgele olarak deney ve kontrol gruplarına atanmıştır. Mersin Üniversitesi İletişim Fakültesi Gazetecilik Bölümünden 42, Radyo ve Televizyon Bölümünden 40 ve Eğitim Fakültesi Pedagojik Formasyon Programından 298 öğrenci çalışmaya katılmıştır. Çalışmada verilerin analizinde üç yöntem kullanılmıştır: (a)CNN makine öğrenmesi algoritması ile yüz ifadelerinin sınıflandırılması, (b)Munzel-Bruner analizi ve (c)Disco süreç madenciliği analizi. Araştırma bulguları, çoklu ortam materyallerindeki farklı anlatım dillerinin öğrencilerde farklı duygulara neden olduğu ve bu durumun psikometrik testler ile makine öğrenmesi temelli yüz duygu durum ölçümlemeleri arasında tutarlı sonuçlar ürettiği belirlenmiştir. Ancak, yüz duygusu tanıma ölçümlerinin etiketlediği duygu durumlarının (mutlu, nötr ve üzgün) akademik başarıyı artırmada anlamlı bir etkisinin olmadığı sonucuna varılmıştır ki bu sonuç mevcut alanyazın psikometrik ölçümlere dayanarak raporlanan araştırma sonuçlarının bazıları ile çelişirken bazıları ile benzerlik göstermektedir. Bu bağlamda, bu durumun olası nedenleri tartışılmış, çalışmanın farklı koşullarda tekrarlanmanın öneminin altı çizilmiştir. Bu çalışma, makine öğrenmesi tabanlı yüz duygusu tanıma yoluyla anlık duygu durumunu ölçümlemede makine öğrenimi tabanlı ölçüm tekniklerinin geçerliliğine ilişkin bir kanıt sağlamaktadır. Duygusal öğretim tasarımı ve çokluortam içerik/mesaj tasarımında süreç odaklı ölçümlerin uygulanabilirliğine katkıda bulunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study aimed to demonstrate the use of educational videos developed for undergraduate students, presented in different narrative styles (diary, academic, robotics), and to analyze students' facial expressions using facial emotion recognition based on machine learning techniques. After watching the videos, the participants completed the PANAS scale and an achievement test online. The study's main objective is to determine the consistency of the results obtained using the machine learning-based facial recognition system by comparing them with the results of the PANAS scale. Additionally, the study seeks to assess the significant impact of machine learning-based emotional state processes (happy, neutral, sad) on academic achievement. The study used a pretest-posttest, true-experimental research design, and participants were randomly assigned to experimental and control groups. Forty-two students from the Department of Journalism, 40 from the Department of Radio and Television, and 298 from the Pedagogical Training Programme of the Faculty of Education participated in the study. Three different methods were used to analyze the data in the study: Classification of facial expressions using machine learning CNN method, MANOVA (non-parametric) Munzel-Bruner analysis, and Disco process mining. The findings demonstrate that distinct narrative languages in multimedia materials evoke disparate emotions in students. This phenomenon produces consistent results between psychometric testing and machine learning-based facial emotion recognition measures. However, it was concluded that the emotional states identified through facial emotion recognition measures (happy, neutral, and sad) did not significantly influence academic performance, both supporting and challenging the findings of reported in the extant literature based on psychometric measures. In light of these findings, the reasons for this discrepancy were discussed, and the importance of repeating the study under different conditions was emphasized. This study provides evidence for the validity of machine learningbased measurement techniques in recognizing the instant emotional state through machine learning-based facial emotion recognition. It contributes to the applicability of process-oriented measures in emotional instructional design and multimedia content/message design.
Benzer Tezler
- Ortaokul 5. sınıf fen bilimleri ders kitabında ve eba derste yer alan etkinliklerin yeni öğretim programı kapsamında incelenerek alternatif etkinlik geliştirilmesi
Examining activities in the secondary school 5th grade science textbook and the ein lesson within the scope of the new curriculum and developing an alternative activity
YONCA TOLAN SÜRBAHANLI
Doktora
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimAtatürk ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT ŞİMŞEK
- Learners' reflections on experiencing augmented reality in the English classroom at tertiary level
Yükseköğrenim düzeyinde İngilizce sınıfında artırılmış gerçeklik deneyimlerine yönelik öğrenci yansıtmaları
OZAN VARLI
Doktora
İngilizce
2022
Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ETUŞ
- Açık ve uzaktan öğrenmede eğitsel videolara ilişkin uzman ve öğrenen görüşleri
Expert and learner views on educational videos in open and distance learning
BARIŞ YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiUzaktan Eğitim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLGÜN ÖZDAMAR
- Bilimsel öyküler içeren eğitsel oyunlar ile fen öğretimine yönelik öğretmen ve öğrenci görüşleri
Educational games with scientific stories and teacher and student opinions on science teaching
MELİKE BEKER BAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimAmasya ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN KARAMUSTAFAOĞLU
- La Classe inversée dans les pratiques de l'enseignement du FLE
Çevrilmiş sınıf modelinin yabancı dil olarak Fransızca öğrenimine etkisinin incelenmesi
NEŞENUR ŞENEL
Yüksek Lisans
Fransızca
2017
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLNİHAL GÜLMEZ