Treffer: Çevrimiçi eğitimde uyumlanabilirlik düzeyini tahmin eden makine öğrenmesi modeli

Günümüzde makine öğrenme modellemeleri pek çok farklı sektörde kullanılan yöntemler kullanılan alanlarda yüksek performanslar göstermiştir. Farklı sektörlerde kullanılan makine öğrenmesinin kullanımı teknolojinin hızla gelişmesiyle yaygınlaşmıştır. Farklı sektörlerde kullanılan yöntemler pek çok sorunu görüp çözüme kavuşturmuştur. Teknolojinin gelişimi ile Eğitim sektörü de bundan etkilenmiştir. Uzaktan öğrenme veya çevrim içi öğrenmenin kullanımı Korona dönemi ile artmıştır. Ancak öğrenme yöntemi olarak kullanılan çevrim içi öğrenmenin pek çok örneğinin başarılı olmadığı görülmektedir. Bu çalışmada amaçlanan, var olan bu sorunun çevrim içi öğrenme yöntemi kullanılabilmesi için bir strateji sunarak örnek bir yöntem uygulamaktır. Böylece teknoloji alanında devam eden çalışmalara katkı sağlamak amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda, 2000 satırlık demografik ve ekonomik özellikleri bulunan veriler incelenerek bazı ön işleme ve görselleştirme işlemlerinden geçirilmiştir. Çalışmada, bazı veri işlemleri gerçekleştirildikten sonra modeller kurularak öğrencinin çevrim içi öğrenmeye uyum düzeyi belirlenmiştir. Veri setindeki çevrim içi uyum düzeyi bağımlı değişken seçilirken diğer değişkenler bütünsel olarak değerlendirilip her biri çevrim içi uyum düzeyini etkiler. Ardından bu veriler üzerinde bir modelleme oluşturmak Korelasyon ile öznitelik belirlenmiş ve seçilen algoritmalar ile tekrar modellemeler oluşturulmuştur. Bu modellerde eğitim ve veri setleri sırasıyla %60-%40, %70-%30, %80-%20 ve %90-%10 olarak test edilmiştir. Daha sonra modellerin performansı, f1-skor, kesinlik ve geri çağırma değerleri karşılaştırılmıştır. Oluşturulan modeller ile yapılan testler sonucunda başarı düzeyi en yüksek algoritma Korelasyon sonrası oluşturulan Karar Ağaçları algoritmasında %70 eğitim seti %30 veri seti olarak kullanılan model belirlenmiştir. Çalışma sonucunda, modelin başarı performansı 0.85, f1-skoru 0.85, keskinlik 0.77 ve geri çağırma 0.88 olarak bulunmuştur. Model sonucuna göre çevrim içi uyum düzeyi en yüksek olan grup 71 kişiyle erkek öğrencilerdir. Erkek öğrencilerin arasında ise 21-25 yaş arası özel okulda okuyan üniversite öğrencilerinin uyumluluk seviyesi yüksektir. Bu verileri daha da özelleştirdiğimizde ise ekonomik durumu düşük, derse giriş aracı olarak bilgisayar ve internet bağlantısı olarak wi-fi, network tipi olarak 4G kullanan grup en yüksek uyumluluğa sahiptir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, kişilerin demografik ve ekonomik özellikleri çevrim içi öğrenme uyumluluğunu etkilemektedir. Bu durum öne alınarak belli aralıklarla çalışma yapılması ve öğrenme tasarımının bu parametreyi de kullanarak hazırlanması kişilerin başarısını etkileyeceği öngörülmektedir.