Kitlesel Açık Çevrimiçi Kurslardaki Katılımcı Profillerinin Yapay Sinir Agı Kullanılarak Sınıflandırılması (Classification of Participants Profiles in MOOCs Using Neural Networks [in Turkish])

Son yıllarda, özellikle bilgisayar mühendisligi egitimi alanında, kitlesel açık çevrimiçi kurslara (KAÇK) artan bir ilgi söz konusudur. Bu ilgi bireylerin davranısları, özellikleri ve tercihlerinin anlasılması öneminin altını çizmektedir. Böyle bir anlayıs gelistirmek, sıklıkla oyun gelistirme alanında kullanılan kisilik profilleme gibi yenilikçi teknikleri uyarlayarak KAÇK tasarım sürecini gelistirmek için çesitli yollar gerektirmektedir. Bu çalısma, bir kisilik referansı olarak Myers-Briggs Tip Göstergesi (MBTG) kullanılarak katılımcıları (özellikle eksik veri durumlarında) sınıflandırmak için bir yöntem önermektedir. Amaç, KAÇK izleyicileri hakkında ayrıstırıcı bir bakıs sunmak için KAÇK katılımcı profillerini MBTG kullanarak arastırmaktır. Bu amaçla, bir bilgisayar mühendisligi kursunda 20 soruluk bir çevrimiçi anket kullanılmıstır: Muhatapların (N=75) cevapları yardımıyla katılımcıların kisilik tipleri belirlenmistir. Dahası, bir makine ögrenimi modeli bireylerin sınıflandırması için önerilmistir. Sonuçlar, geri yayılımlı (GY) yapay sinir agının hem egitim süreci (performans=%100) hem de test süreci için (performans=%93,3) uygun oldugunu göstermistir. Bu bilgilerin ısıgında, yaklasımımızın MBTG açısından KAÇK katılımcılarının sınıflandırılabilirliklerini arastırmak için kullanılabilecek özgün bir yaklasım olarak kabul edilebilir

Kitlesel Açık Çevrimiçi Kurslardaki Katılımcı Profillerinin Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Sınıflandırması

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 edilebili