KOVİD-19 Salgını Sırasında Öğrencilerin Öğrenme Alışkanlıklarının Schur Ayrıştırma Tabanlı Dalgacık Aşırı Öğrenme Makineleri ile Tahmini

Abstract

KOVİD-19 salgını 2019 yılında meydana gelen en kötü olaylardan biri olarak lanse edilmektedir. Salgın süreci,başta yaşam tarzımızda değişiklik yapma zorunluluğu olmak üzere birçok alanda olumsuz yönden etkilerinihissettirmiştir. Salgından en çok etkilenen alanlardan biri de eğitim olmuştur. Yüz yüze eğitim yerine uzaktan eğitimhayatımızın bir parçası olmuş ve eğitim materyallerinin hızlı bir şekilde sayısallaştırılması sağlanmıştır. Öğrencilerin dahaönce deneyimlemediği uzaktan eğitim kavramı, eğitim alışkanlıklarının değişimini de beraberinde getirmiştir. Bu çalışma,yeni bir makine öğrenmesi yöntemi ile pandemi döneminde öğrencilerin öğrenme alışkanlıklarının tahmini ile ilgilidir.Daha spesifik olarak bu çalışmada, yeni bir aşırı öğrenme makinesi yaklaşımı geliştirilmiş ve bu yöntem pandemidöneminde öğrencilerin öğrenme alışkanlıklarının tahmininde kullanılmıştır. Geleneksel aşırı öğrenme makinesinde çıkışkatmanı ağırlıklarının hesaplanması için Moore-Penrose matris tersi operatörü kullanılırken bu çalışmada Schurayrıştırma kullanılarak çıkış katmanı ağırlıklarının hesaplanması gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, aktivasyon fonksiyonuolarak da dalgacık fonksiyonu kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda kullanılan veri seti, Hanoi'deki 420 ortaokulöğrencisinin KOVİD-19 nedeniyle okul kapanışlarının ilk iki haftasında öğrenme alışkanlıkları dikkate alınaraktoplanmıştır. 5-kat çapraz geçerlilik testi kullanılarak gerçekleştirilen deneylerde, %87.41 oranında doğru tahminyapıldığı görülmüştür.