Özet:
Son yıllarda, özellikle bilgisayar mühendisliği eğitimi alanında, kitlesel açık çevrimiçi kurslara (KAÇK) artan bir ilgi söz konusudur. Bu ilgi
bireylerin davranışları, özellikleri ve tercihlerinin anlaşılması öneminin
altını çizmektedir. Böyle bir anlayış geliştirmek, sıklıkla oyun geliştirme
alanında kullanılan kişilik profilleme gibi yenilikçi teknikleri uyarlayarak KAÇK tasarım sürecini geliştirmek için çeşitli yollar gerektirmektedir. Bu çalışma, bir kişilik referansı olarak Myers-Briggs Tip Göstergesi
(MBTG) kullanılarak katılımcıları (özellikle eksik veri durumlarında)
sınıflandırmak için bir yöntem önermektedir. Amaç, KAÇK izleyicileri
hakkında ayrıştırıcı bir bakış sunmak için KAÇK katılımcı profillerini
MBTG kullanarak araştırmaktır. Bu amaçla, bir bilgisayar mühendisliği
kursunda 20 soruluk bir çevrimiçi anket kullanılmıştır: Muhatapların
(N=75) cevapları yardımıyla katılımcıların kişilik tipleri belirlenmiştir.
Dahası, bir makine öğrenimi modeli bireylerin sınıflandırması için önerilmiştir. Sonuçlar, geri yayılımlı (GY) yapay sinir ağının hem eğitim süreci
(performans=%100) hem de test süreci için (performans=%93,3) uygun
olduğunu göstermiştir. Bu bilgilerin ışığında, yaklaşımımızın MBTG açısından KAÇK katılımcılarının sınıflandırılabilirliklerini araştırmak için
kullanılabilecek özgün bir yaklaşım olarak kabul edilebilir.