DSpace@Çankaya

Kitlesel Açık Çevrimiçi Kurslardaki Katılımcı Profillerinin Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Sınıflandırılması

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.author Al-Taei, Ali
dc.contributor.author Yılmaz, Murat
dc.contributor.author O’Connor, Rory V.
dc.contributor.author Halıcı, Uğur
dc.date.accessioned 2024-01-18T11:59:53Z
dc.date.available 2024-01-18T11:59:53Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.citation Al-Taei, Ali...et al. "Kitlesel Açık Çevrimiçi Kurslardaki Katılımcı Profillerinin Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Sınıflandırılması", Proceedings of 9th Turkish National Software Engineering Symposium (UYMS 2015), İzmir, Turkey. tr_TR
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.12416/6931
dc.description.abstract 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. tr_TR
dc.language.iso tur tr_TR
dc.relation.isversionof 10.13140/RG.2.1.3789.0640 tr_TR
dc.rights info:eu-repo/semantics/closedAccess tr_TR
dc.title Kitlesel Açık Çevrimiçi Kurslardaki Katılımcı Profillerinin Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Sınıflandırılması tr_TR
dc.type conferenceObject tr_TR
dc.relation.journal Proceedings of 9th Turkish National Software Engineering Symposium tr_TR
dc.contributor.department Çankaya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü tr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Dosyalar Boyut Biçim Göster

Bu öğe ile ilişkili dosya yok.

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster