From feedback to action: leveraging sentiment analysis to comprehend student survey at Altınbaş University
Geri bildirimden harekete: Altınbaş Üniversitesi'nde öğrenci anketlerini anlamak için duygu analizinin kullanılması
- Tez No: 890552
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DOĞU ÇAĞDAŞ ATİLLA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Duygu analizi, Sentiment analysis
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Analitiği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Veri Analitiği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, Altınbaş Üniversitesi'nde öğrenci geri bildirimlerine duygu analizinin sonuçlarını değerlendirme ve öğrenci odaklı eğitim kayıtlarını geliştirmeyi hedeflemektedir. Yükseköğretimin sürekli yapısal yapısı içinde, bu çalışma, öğretim yöntemlerinin öğrenci tercihleri ve daha iyi uyum sağlamak amacıyla uyarlanmasının genişletildiği vurgulanmaktadır. Karma yöntem yaklaşımı yoluyla varlık araştırması, çeşitli eğitim programlarından sağlanan analizler, analizler için kaliteli ve güzel teknikleri birleştirmektedir. Yapılan duygu analizi, transfer tarafından ifade edilen duygu ve bunların kategorize edilmesi ve anlaşılması için ileri düzeydeki doğal dil işleme ve makine öğrenmelerini geliştirmelerini sağladı. Analiz sonuçları, onların etkileşimli ve ilgi çekici öğretim yöntemlerini güçlü bir şekilde tercih gösterdiklerini ortaya koyuyorlar. Dinamik dersler, etkili öğretim üyesi iletişimi ve ilgili bilgiler ile olumlu geri bildirimler sürekli olarak mevcuttur. Buna karşılık, olumsuz duygular, öğrenme pasif ortamları, katı devam politikaları ve esnek olmayan öğretim yöntemleri ile ilişkilidir. Bu tez, öğrenci geri bildirimlerine daha fazla büyüme içgörüler sağlayarak eğitim stratejilerini dönüştürmek için bir araç olarak duygu analizinin potansiyelini vurgulamaktadır ve bu sayede daha kişiselleştirilmiş ve uyarlanabilir öğrenme deneyimlerinin geliştirilmesine katkı bulunmaktadır. Gelecekteki gelişme seyri, duygu analizi araçlarının algoritmik sofistikasyonunu arttırmayı, veri kaynaklarının genişletilmesini ve öğrencinin daha zengin bir şekilde anlaşılması için nitel araştırma yöntemlerini entegre etmeyi içermektedir. Bu çalışma, Altınbaş Üniversitesi'nde eğitimin kalıcı olarak kalıcı olarak etkilenmesini ve diğer hizmetler için duyarlı, öğrenci odaklı bir öğrenme ortamını teşvik etmeyi amaçlayan bir model sunmayı hedeflemektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis explores the application of sentiment analysis to student feedback at Altınbaş University, aiming to enhance student-centered educational practices. Amidst the evolving landscape of higher education, this study underscores the significance of adapting teaching methodologies to better align with student preferences and needs, as revealed through their feedback. Using a mixed-methods approach, the research integrates both qualitative and quantitative techniques to analyze survey data collected from students across various programs of study. The sentiment analysis conducted utilizes advanced natural language processing and machine learning algorithms to categorize and understand the emotions and opinions expressed by students. Results from the analysis indicate a strong student preference for interactive and engaging teaching methods. Positive feedback was closely associated with dynamic lectures, effective faculty communication, and the integration of relevant information. In contrast, negative sentiments were linked to passive learning environments, strict attendance policies, and inflexible teaching approaches. This thesis highlights the potential of sentiment analysis as a tool to transform educational strategies by providing deeper insights into student feedback, thereby informing the development of more personalized and adaptive learning experiences. Future research directions include enhancing the algorithmic sophistication of sentiment analysis tools, expanding data sources, and integrating qualitative research methods to provide a richer understanding of student sentiments. This study aims to contribute to the continuous improvement of educational quality at Altınbaş University and offer a model for other institutions seeking to foster a responsive, student-centered learning environment.
Benzer Tezler
- An intelligent system for ranking e-commerce customer reviews to boost engagement
Müşteri etkileşimini artırmak için e-ticaret müşteri yorumlarını sıralayan akıllı sistem
ERTUĞRUL YÜCEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TOLGA KAYA
- HUMAN-CENTERED PROCEDURAL KNOWLEDGE LEARNING FROM INSTRUCTIONAL VIDEOS
ÖĞRETİCİ VİDEOLARDAN İNSAN MERKEZLİ PROSEDÜREL BİLGİ ÖĞRENİMİ
MUHAMMET FURKAN İLASLAN
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNatıonal Unıversıty Of Sıngapore (nus)Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MİKE ZHENG SHOU
DR. QİANLİ XU
- Designing for enhancing sports experience in bouldering using sonification
Bouldering spor deneyimini geliştirmeye yönelik sonifikasyon temelli tasarım
HAKAN YILMAZER
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri Ürünleri TasarımıKoç ÜniversitesiTasarım, Teknoloji ve Toplum Bilimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYKUT COŞKUN
- A smart intrusion detection systemagainst cyber attacks in unmanned aerial vehicles
İnsansız hava araçlarında siber saldırılara karşıakıllı saldırı tespit sistemi
BURCU SÖNMEZ SARIKAYA
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Design and implementation of a containerized monitoring system for publish/subscribe networks
Yayın/abone ağları için konteynerleştirilmiş bir izleme sisteminin tasarımı ve uygulanması
ALİ MEHRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DOĞAN ULUS