Login (DCU Staff Only)
Login (DCU Staff Only)

DORAS | DCU Research Repository

Explore open access research and scholarly works from DCU

Advanced Search

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

Al-Taei, Ali, Yilmaz, Murat orcid logoORCID: 0000-0002-2446-3224, O'Connor, Rory orcid logoORCID: 0000-0001-9253-0313 and Halici, Ugur (2015) Kitlesel Açık Çevrimiçi Kurslardaki Katılımcı Profillerinin Yapay Sinir Agı Kullanılarak Sınıflandırılması (Classification of Participants Profiles in MOOCs Using Neural Networks [in Turkish]). In: 9th Turkish National Software Engineering Symposium (UYMS 2015), 9-11 Sept 2015, Izmir, Turkey.

Abstract
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.
Metadata
Item Type:Conference or Workshop Item (Paper)
Event Type:Conference
Refereed:Yes
Subjects:Computer Science > Software engineering
DCU Faculties and Centres:Research Initiatives and Centres > Lero: The Irish Software Engineering Research Centre
DCU Faculties and Schools > Faculty of Engineering and Computing > School of Computing
Published in: Proceedings 9th Turkish National Software Engineering Symposium (UYMS 2015). .
Use License:This item is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-Share Alike 3.0 License. View License
ID Code:20985
Deposited On:26 Jan 2016 11:29 by Rory O'connor . Last Modified 23 Oct 2019 13:14
Documents

Full text available as:

[thumbnail of UYMS_2015.pdf]
Preview
PDF - Requires a PDF viewer such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Creative Commons: Attribution-No Derivative Works 3.0
374kB
Downloads

Downloads

Downloads per month over past year

Archive Staff Only: edit this record