Ders videolarının içerik tabanlı erişimi

İnternet teknolojisinin ve içerik sağlayıcıların artmasıyla birlikte tüm dünyada ders videolarında da diğer videolarda olduğu gibi büyük bir artış gerçekleşmiştir. Covid 19 salgınının dünyayı etkisi altına alması hem çevrimiçi eğitim içeriğinin artmasına hem de uzaktan eğitimin hızlı bir şekilde artmasına sebep olmuştur. Video sayılarında bu yüksek artış hızı öğrencilerin video içeriklerine erişimini çok zorlaştırmıştır. Bu çalışmada önerilen yöntemler videoların içerik tabanlı erişimini sağlamak üzerinedir. Ders videoları metinsel, işitsel ve görsel içeriğe sahiptir. Bu çalışma için 110 videoluk bir ders videosu veri kümesi oluşturulmuştur. Veri kümesindeki ders videolarının metinsel içerikleri Optic Character Recognition (OCR) teknolojisi ile çıkarılmıştır. Bu çıkarılan içerikler üzerinden 3 adet geleneksel makine öğrenimi yöntemi ve 1 adet derin öğrenme yöntemi ile sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Kullanılan geleneksel makine öğrenimi yöntemleri Support Vector Machine, Naive Bayes ve Random Forest yöntemleridir. Kullanılan derin öğrenme yöntemi ise Long Short Term Memory yöntemidir. Bu çalışma, makine öğrenme yöntemlerinin ve derin öğrenme yönteminin ders videolarının içerik tabanlı erişimde kullanılabilmesi için bir yaklaşım önermektedir.