COVID-19 pandemi sürecinin eğitim üzerindeki etkilerinin makine öğrenme teknikleriyle tespit edilmesi
Determining the effects of the COVID-19 pandemic process on the education via machine learning methods
Yazar: KEMAL KARGA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MANSUR ALP TOÇOĞLU
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; Derin öğrenme = Deep learning ; Duygu analizi = Sentiment analysis ; Metin madenciliği = Text mining ; Yükseköğretim = Higher education

Özet:
2020 küresel COVID-19 pandemisi, afet niteliğinde ekonomik ve sosyal bozulmalara yol açmıştır. Pandemi, sağlık, gıda, ticari işletmeler ve eğitim dahil olmak üzere neredeyse hayatımızın her alanını etkilemiştir.
Yükseköğretimde eğitim-öğretimin dijitalleşmesiyle birlikte büyük bir değişim yaşanmıştır. Pandemi ile mücadelede dünya genelindeki birçok yüksek öğretim kurumu, lisans ve lisansüstü dersleri eşzamanlı ya da farklı zamanlı olarak çevrimiçi vermeye başlamıştır. Bu süreçte insanlar, haber, bilgi, sosyal bağlantılar, destek ve yardım elde etmek amacıyla büyük ölçüde sosyal medyayı kullanmışlardır. Sonuç olarak, Web' de COVID-19 ile ilgili çok büyük miktarda elektronik metin belgesi paylaşılmıştır.
Bu çalışmada, COVID-19 pandemi sürecinde eğitimlerine uzaktan devam eden üniversite öğrencilerinin, pandemi sürecinde almış oldukları uzaktan eğitimin olumlu ve olumsuz etkilerini analiz etmek üzere derin öğrenmeye dayalı bir duygu analizi yaklaşımı sunulmaktadır. Bu bağlamda, geleneksel makine öğrenmesi algoritmalarının (Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Lojistik Regresyon ve Rastgele Orman) ve derin sinir ağlarının (Evrişimli Sinir Ağı, Tekrarlayan Sinir Ağı, Uzun Kısa Süreli Bellek ve Geçitli Tekrarlayan Birim) tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Bunun yanı sıra, transformatörlerden (BERT) çift yönlü kodlayıcı temsilleri ile elde edilen deneysel sonuçlar değerlendirilmiştir. Farklı metin temsil modelleri ve sınıflandırma algoritmaları ile elde edilen kapsamlı deneysel sonuçlar, derin sinir ağlarının COVID-19 ile ilgili metin belgelerinin yüksek öğretim üzerindeki etkisini analiz etmede umut vadeden sonuçlar verebileceğini göstermektedir.

Abstract:
The global COVID-19 pandemic in 2020 has led to catastrophic economic and social disruption. The pandemic has affected almost every aspect of our lives, including health, food, business organizations, and education. 
An essential shift in the higher education field has been occurred with the digitalization of instruction. In attempt to combat the pandemic, several higher education institutions throughout the world have begun to offer undergraduate and graduate courses online, either asynchronously or synchronously. During this period, people make considerable use of social media to gain news, information, social connections, and support. As a result, the immense quantity of electronic text documents has been shared on the Web related to COVID-19.
In this study, we present a deep learning-based sentiment analysis approach to analyze the impact of COVID-19 pandemic on the higher education. In this regard, the predictive performance of conventional machine learning algorithms (Support Vector Machines, Naïve Bayes, Logistic Regression, and Random Forest) and deep neural networks (Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network, Long Short-Term Memory, and Gated Recurrent Unit). In addition, the empirical results obtained by the bidirectional encoder representations from transformers (BERT) has been evaluated. The comprehensive empirical results with different text representation models and classification algorithms indicate that deep neural networks can yield promising results for the task of analyzing the impact of COVID-19 related text documents on the higher education.