Uzaktan eğitime yönelik derin öğrenme tabanlı bir yüz tanıma sistemi tasarımı ve öğrenci başarısına etkisi
Design of a deep learning based face recognition system for distance education and its effect on student success
Yazar: DİLARA SERTEL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE NUR AY GÜL
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında, uzaktan eğitimde derin öğrenme tabanlı bir yüz tanıma sisteminin tasarımı ve bu sistemin öğrenci başarısına olan etkisi incelenmiştir. Tezin amacı, yapay zeka ve yüz tanıma teknolojilerinin online eğitim süreçlerine entegrasyonunu sağlayarak, öğrencilerin derse olan ilgilerini ve motivasyonlarını artırmaktır. Çalışmada, yüz tanıma için CNN tabanlı özel bir model geliştirilmiş ve geliştirilen bu model, 7 farklı duygu durumunu tanıyacak şekilde eğitilmiştir. Toplanan veriseti, kendi çektiğimiz görüntüler ve halka açık veriseti kaynaklarından oluşturulmuş ve toplamda 11,700 görüntüden oluşmaktadır. Geliştirilen model, sanal sınıf ortamında öğrencilerin yüz ifadelerini analiz ederek duygusal durumlarını belirlemekte ve bu veriler, öğretmenlere öğrenci katılımını değerlendirmede yardımcı olmaktadır. Gerçekleştirilen tez çalışması için özel olarak tasarlanan online eğitim platformu, Python Django framework kullanılarak geliştirilmiş ve müdür, öğretmen, öğrenci kullanıcı rolleri tanımlanmıştır. Sistem, öğrencilerin web kamerası üzerinden her 5 saniyede bir yüz görüntüsünü alarak, yüz tanıma ve duygu analizi yapmaktadır. Öğrenci yüzü algılanamazsa ders videosu durdurulmakta, yüz algılandığında ise duygu durumu tahmin edilerek veri tabanına kaydedilmektedir. Geliştirilen sistem, öğrencilerin duygusal durumlarının izlenmesi ve bu verilerin öğretmenler tarafından analiz edilmesi üzerine kuruludur. Bu sayede öğretmenler, öğrencilerin derse olan ilgisini ve motivasyonunu daha iyi anlayarak, ders içeriklerini ve öğretim yöntemlerini optimize edebilmektedir. Ayrıca, öğrencilerin derse aktif katılımını teşvik etmek ve başarı düzeylerini artırmak amacıyla kişiselleştirilmiş eğitim deneyimleri sunulmaktadır. Elde edilen sonuçlar, yapay zeka ve yüz tanıma teknolojilerinin öğrenci başarısını artırmada önemli bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir. Öğrencilerin duygusal durumlarının izlenmesi, eğitim materyallerinin ve yöntemlerinin optimize edilmesini sağlayarak, öğrenci motivasyonu ve başarısını artırmaktadır. Tez çalışmasının sonuçları, yapay zeka ve derin öğrenme teknolojilerinin eğitim alanında kullanımının, öğretim süreçlerini daha etkili ve verimli hale getirdiğini göstermektedir. Öğrencilerin duygusal tepkilerinin izlenmesi ve bu verilerin öğretim süreçlerine entegre edilmesi, eğitimde daha kişiselleştirilmiş ve motive edici bir yaklaşım sunmaktadır. Bu teknolojilerin, öğrenci başarısını artırma ve öğretim süreçlerini iyileştirme potansiyeli, gelecekteki eğitim teknolojileri uygulamalarında geniş bir kullanım alanı bulabilir.

Abstract:
In this thesis study, the design of a deep learning-based facial recognition system in distance education and the effect of this system on student success were examined. The aim of the thesis is to increase students' interest and motivation in the course by integrating artificial intelligence and facial recognition technologies into online education processes. In the study, a special CNN-based model was developed for face recognition and this model was trained to recognize 7 different emotional states. The collected dataset was created from our own images and public dataset sources and consists of 11,700 images in total. The developed model determines students' emotional states by analyzing their facial expressions in the virtual classroom environment, and these data help teachers evaluate student participation. The online education platform, specially designed for the thesis study, was developed using the Python Django framework and the user roles of principal, teacher and student were defined. The system performs facial recognition and emotion analysis by taking facial images of students via webcam every 5 seconds. If the student's face cannot be detected, the lecture video is stopped, and when the face is detected, the emotional state is predicted and recorded in the database. The developed system is based on monitoring the emotional states of students and analyzing these data by teachers. In this way, teachers can optimize course content and teaching methods by better understanding students' interest and motivation in the course. In addition, personalized educational experiences are offered to encourage students' active participation in the course and increase their success levels. The results obtained show that artificial intelligence and facial recognition technologies have significant potential in increasing student success. Monitoring students' emotional states increases student motivation and success by optimizing educational materials and methods. The results of the thesis show that the use of artificial intelligence and deep learning technologies in the field of education makes teaching processes more effective and efficient. Monitoring students' emotional reactions and integrating this data into teaching processes offers a more personalized and motivating approach to education. The potential of these technologies to increase student success and improve teaching processes may find wide use in future educational technology applications.