Kitlesel çevrimiçi ders platformlarında kurslara yapılan yorumların metin madenciliği kullanılarak duygu analizi

Çağımızda kolay ulaşılabilen, az maliyetli, zaman mekan kısıtı olmayan aktiviteler daha çok ilgi görmektedir. Son zamanlarda insanların sahip olduğu olanaklar ve teknolojinin gelişimi de düşünüldüğünde insanların ilgisinde yaşanan bu değişiklik eğitime de yansımıştır. İnsanlar artık istedikleri zaman, istedikleri yerden, kendi seçebilecekleri içeriklere ulaşmak istemektedir. Bu istekler sonunda Kitlesel Açık Çevrimiçi Ders (KAÇD) platformları ortaya çıkmaya başlamıştır. Bu platformlar üzerinde ücretli veya ücretsiz birçok konuda kurslar yer almaktadır. Birçok kişi bu kurslara kayıt olmadan önce, kurslara yapılan yorumlara ve kursa verilen puana göre değerlendirme yapılarak kayıt olmaktadır. Ancak tüm yorumları okuyarak bir kurs hakkında karar vermek kolay olmamaktadır. Bu çalışmada kullanıcıların yorumları okumasına gerek kalmadan kursları olumlu olumsuz olarak değerlendirmesi amacıyla KAÇD platformlarından birisi olan Udemy sitesinde bulunan kurslara yapılan yorumlar kullanılmıştır. Bu yorumlar üzerinden klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanarak kurslar hakkında olumlu olumsuz değerlendirmeleri yapılmıştır. Klasik makine öğrenmelerinden BayesNet, J48 ve OneR algoritmaları ile en başarılı sonuç %91.576 doğruluk ile BayesNet algoritmasından elde edilmiştir. Veri setine Random, GloVe ve Word2Vec kelime gömmeleri uygulandıktan sonra, derin öğrenme modellerinden GRU ve CNN-LSTM hibrit mimarileri uygulanmış ve en başarılı sonuç GloVe kelime gömmesi kullanıldıktan sonra %95.67 doğruluk oranıyla GRU mimarisinden elde edilmiştir.