Transfer öğrenme yöntemi ile üniversite öğrencilerinin canlı ders izleme durumlarının sınıflandırılması
Classification of live course watching status of university students with the transfer learning method
Yazar: YUSUF İSLAM SÜRÜCÜ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH AYDEMİR ; DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZİ KAYSİ
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Uzaktan eğitim, bireylerin zaman ve mekân gibi sınırlılıklarını ortadan kaldıran ve bireylere öğrenme süreçlerinin sürekliliğini sağlamasında önemli avantajlar sunan bir yöntemdir. Bu yöntem ile hem senkron hem de asenkron kanallar ile öğrenenlere erişim sağlanabilmektedir. Senkron yöntemler arasında kullanılan etkinlikler arasında canlı dersler bulunmaktadır. Canlı dersler ile öğretim elemanı ve öğrenenler internet ortamında aynı anda bir araya gelerek derslerin işlenmesi sağlanır. Özellikle canlı derslerdeki öğrenme süreçleri önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı, canlı derslere katılan öğrencilerin canlı dersleri izleme durumlarını ve davranışlarını incelemektir. Böylece öğrencilerin canlı derslere katılım düzeyleri belirlenebilir. Çalışma nicel tekniklerle gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler yüzde ve frekans şeklinde çalışma içinde sunulmuştur. Bu kapsamda belirlenen bir ders için iki canlı dersin kayıt altına alınması planlanmıştır. Çalışmaya gönüllü olarak dahil olmak isteyen katılımcılara canlı ders süresince kameralarını açık bırakmaları gerektiği duyurulmuştur. Elde edilen iki adet canlı ders kaydı beşer saniyelik aralıklar halinde parçalanmıştır. Bu görüntüler üzerinden ortaya çıkarılan 17.036 resim ile etiketleme çalışmaları tamamlanmıştır. Çalışmadan elde edilen bulgulara göre, ders süresince öğrencilerin dersi takip etme davranışları değişkenlik göstermektedir. Bu kapsamda katılımcıların dersi izleme oranlarında dersler süresince değişimler olmuştur. Özellikle ders başlangıcında ve sonuna doğru ders izleme oranının en yüksek olduğu belirlenmiştir. Dersler boyunca ortalama her dört katılımcıdan üçünün dersi takip ettiği görülmüştür. Bazı katılımcıların her iki derse de katıldıkları ve sorulara yanıt vererek veya gülerek dersi katılım gösterdikleri sonucuna ulaşılmıştır. Katılımcıların ders izlememe davranışları olarak başka yöne bakmaları, başlarının eğik olması ve kamera alanından çıkmaları ön plana çıkmıştır. Dersi dinleme ya da dinlememe durumunu sınıflandırmak için derin öğrenme tabanlı transfer öğrenme modelleri kullanılmış ve 1000 sütunlu bir özellik vektörü oluşturulmuştur. Cubic SVM sınıflandırma algoritması ile MobileNetv2 modeli ile %92,0 başarılı sınıflandırma elde edilmiştir. Çalışmanın önerileri arasında, derslerdeki etkileşim düzeyinin arttırılmasının derse katılımda faydalı olacağı belirtilmiştir.

Abstract:
Distance education eliminates people's disadvantages, such as time and space. It is a strategy that gives individuals major advantages in maintaining the consistency of their learning processes. With this process, via both synchronous and asynchronous channels, learners can be reached. Among the synchronous processes, the tasks used involve live lessons. The lecturers and learners come together at the same time on the internet with live classes, and the lessons are taught. Learning processes are important, particularly in live lessons. The aim of this research is to investigate the actions and conduct of students attending live lessons. Thus, it is possible to assess the participation rate of students in live lessons. The research was performed using quantitative techniques. In the analysis, the obtained data is presented as percentage and frequency. In this case, two live lectures for a specified course are scheduled to be registered. The participants who wanted to voluntarily participate in the study were told that during the live lesson they had to leave their cameras open. The two collected live lecture recordings were divided into intervals of five seconds. With 17,036 images, which were revealed from these images, labeling work has been completed. The conduct of students following the lesson differs throughout the lesson, according to the results obtained from the report. In this sense, the proportion of learners watching the course during the lessons has changed. The rate of watching the lesson was decided to be the highest, especially at the beginning and the end of the lesson. It was noted that during the classes, three out of every four participants followed the course on average. It was concluded that by answering questions or laughing, some of the respondents attended both classes and engaged in the lecture. Participants' actions not to watch the lesson were to look the other way, bow their heads, and leave the field of the camera. To classify the situation of listening or not listening to the lesson, deep learning-based transfer learning models were used and a feature vector with 1000 columns was created. With the Cubic SVM classification algorithm and MobileNetv2 model, 92.0% successful classification was achieved. Among the study recommendations, it was reported that it would be advantageous for class participation to increase the degree of engagement in the lessons.