Transfer öğrenme yöntemi ile üniversite öğrencilerinin canlı ders izleme durumlarının sınıflandırılması

Uzaktan eğitim, bireylerin zaman ve mekân gibi sınırlılıklarını ortadan kaldıran ve bireylere öğrenme süreçlerinin sürekliliğini sağlamasında önemli avantajlar sunan bir yöntemdir. Bu yöntem ile hem senkron hem de asenkron kanallar ile öğrenenlere erişim sağlanabilmektedir. Senkron yöntemler arasında kullanılan etkinlikler arasında canlı dersler bulunmaktadır. Canlı dersler ile öğretim elemanı ve öğrenenler internet ortamında aynı anda bir araya gelerek derslerin işlenmesi sağlanır. Özellikle canlı derslerdeki öğrenme süreçleri önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı, canlı derslere katılan öğrencilerin canlı dersleri izleme durumlarını ve davranışlarını incelemektir. Böylece öğrencilerin canlı derslere katılım düzeyleri belirlenebilir. Çalışma nicel tekniklerle gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler yüzde ve frekans şeklinde çalışma içinde sunulmuştur. Bu kapsamda belirlenen bir ders için iki canlı dersin kayıt altına alınması planlanmıştır. Çalışmaya gönüllü olarak dahil olmak isteyen katılımcılara canlı ders süresince kameralarını açık bırakmaları gerektiği duyurulmuştur. Elde edilen iki adet canlı ders kaydı beşer saniyelik aralıklar halinde parçalanmıştır. Bu görüntüler üzerinden ortaya çıkarılan 17.036 resim ile etiketleme çalışmaları tamamlanmıştır. Çalışmadan elde edilen bulgulara göre, ders süresince öğrencilerin dersi takip etme davranışları değişkenlik göstermektedir. Bu kapsamda katılımcıların dersi izleme oranlarında dersler süresince değişimler olmuştur. Özellikle ders başlangıcında ve sonuna doğru ders izleme oranının en yüksek olduğu belirlenmiştir. Dersler boyunca ortalama her dört katılımcıdan üçünün dersi takip ettiği görülmüştür. Bazı katılımcıların her iki derse de katıldıkları ve sorulara yanıt vererek veya gülerek dersi katılım gösterdikleri sonucuna ulaşılmıştır. Katılımcıların ders izlememe davranışları olarak başka yöne bakmaları, başlarının eğik olması ve kamera alanından çıkmaları ön plana çıkmıştır. Dersi dinleme ya da dinlememe durumunu sınıflandırmak için derin öğrenme tabanlı transfer öğrenme modelleri kullanılmış ve 1000 sütunlu bir özellik vektörü oluşturulmuştur. Cubic SVM sınıflandırma algoritması ile MobileNetv2 modeli ile %92,0 başarılı sınıflandırma elde edilmiştir. Çalışmanın önerileri arasında, derslerdeki etkileşim düzeyinin arttırılmasının derse katılımda faydalı olacağı belirtilmiştir.