Üniversite öğrencilerinin uzaktan eğitime ilişkin sosyal kaygısının makine öğrenmesi ile tahmini
Prediction of university students' social anxiety about distance education with machine learning
Yazar: ZEYNEB UYLAŞ AKSU
Danışman: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı / Enformatik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Eğitim ve Öğretim = Education and Training ; Psikoloji = Psychology
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sosyal kaygı = Social anxiety ; Uzaktan eğitim = Distance education

Özet:
Dijital dönüşüm, son yıllarda eğitimde birçok yenilik ve farklı yaklaşımların varlığına fırsat tanımıştır. Bu fırsatlar bağlamında, uzaktan eğitimin geliştirilmesi ve iyileştirilmesi öğrenci etkileşimi bakımından önem arz etmektedir. Uzaktan eğitim teknolojilerinde, üniversite öğrencilerinin online derse katılımı hususunda çeşitli problemler oluşabilmektedir. Öğrencinin online dersteki sosyal kaygısı bu problemlerden biri olmuştur. Bu tez kapsamında, öğrencinin online derste sosyal kaygı düzeyi makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Ön lisans ve lisans okuyan üniversite öğrencilerinden anket ile veri toplanmıştır. Verilere bir takım ön işleme yöntemleri uygulanarak veri seti düzenlenmiştir. Hedef nitelik olarak belirlenen sosyal kaygı düzeyi tahmini için sınıflandırma algoritmalarından faydalanılmıştır. Veri setinin dengesiz oluşu nedeniyle, en yüksek doğruluk değerine ulaşabilmek için, alt örnekleme ve üst örnekleme yöntemleri ile sentetik veri setleri oluşturulmuştur. K-En Yakın Komşu, Kural Tabanlı, C5.0, Rastgele Orman, Destek Vektör Makineleri ve Basit Bayes algoritmaları ile modellemeler yapılmıştır. Çalışmadan elde edilen bulgular neticesinde Random Forest algoritması yüksek doğruluk değerini veren algoritma olarak tahmin işlemini gerçekleştirmiştir. Öğrencilerin bireysel özelliklerinin online dersteki sosyal kaygı düzeyine etkisi oldukça açıktır. Bu çalışma bireysel özelliklere dayanarak öğrencinin online derste sosyal kaygı düzeyinin tahmin edilebilirliğini göstermiştir. Uzaktan eğitimde gerçekleştirilecek iyileştirmeler için kişiselleştirilebilir alanlara ihtiyaç duyulmaktadır. Çalışmanın, uzaktan eğitim geliştiricileri ve değerlendiricilerine, eğitim yöneticilerine ve öğreticilere fayda sağlayacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Digital transformation has allowed many innovations and different approaches to education in recent years. In the context of these opportunities, the development and improvement of distance education is important in terms of student interaction. In distance education technologies, various problems may arise regarding university students' participation in online courses. Student's social anxiety in the online course has been one of these problems. Within the scope of this thesis, it is aimed to predict the student's social anxiety level in the online course using machine learning methods. Data was collected through a survey of university students studying for associate and undergraduate degrees. The data set was organized by applying some pre-processing methods to the data. Classification algorithms were used to estimate the level of social anxiety determined as the target attribute. Because of the imbalance of the data set, synthetic data sets were created using undersampling and oversampling methods to achieve the highest accuracy result. Modeling was done with K-Nearest Neighbor, Rule-Based, C5.0, Random Forest, Support Vector Machines, and Simple Bayes algorithms. As a result of the findings obtained from the study, Random Forest algorithm performed the prediction process as the algorithm that gave the high accuracy. The impact of students' characteristics on the level of social anxiety in online courses is quite clear. This study demonstrated the predictability of a student's social anxiety level in an online course based on individual characteristics. Customizable areas are needed for improvements in distance education. The study will benefit distance education developers and evaluators, education managers, and instructors.