Yazar "Demirhan, Tolga" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 5 / 5
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe 6 ŞUBAT 2023 TÜRKİYE’DEKİ DEPREM FIRTINASININ X (TWITTER) ÖZELİNDE TANIMLAYICI ANALİZLERİNİN YAPILMASI(2024) Demirhan, Tolga; Hacıoğlu, İlker06 Şubat 2023 tarihinde Türkiye’de büyük bir deprem fırtınası gerçekleşmiştir. Tüm ülkede derin üzüntüye neden olan bu olay sonrasında sosyal ağ paylaşımlarının ana konusu deprem olmuştur. Araştırmalar, gerçek olaylar karşısında kamuoyu görüşlerinin anlaşılması için sosyal ağların önemli bir kaynak olarak kullanılabileceğini kanıtlamıştır. Bu ağlardan biri olan X (Twitter), özellikle deprem gibi doğal afetlerde durum, fikir, yardım istekleri ve bilgi paylaşılmasında önemli bir araçtır. Zengin bir veri kaynağı olan bu paylaşımlara dayalı deprem afet analizi çalışmaları olsa da deprem analiz yöntemlerinin etkinliğini doğrulamak için daha fazla vaka çalışması yapılmasına ihtiyaç vardır. Bu çalışmanın amacı deprem fırtınası sırasında X ağında paylaşılan tweetler üzerinden kamuoyunun gündemini, eğilimini ve davranışlarını belirlemek amacıyla tanımlayıcı analizler yapmaktır. Bu bağlamda python dili ve kütüphaneleri kullanılarak bir uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulama ile ilk aşamada X ağında 5-12 Şubat 2023 tarih aralığında, içeriğinde “deprem” kelimesi geçen 2.643.481 adet tweet çekilerek bir veri seti oluşturulmuştur. Sonraki aşamada tanımlayıcı analizler yapılarak sonuçlar elde edilmiş ve bu sonuçlar veri görselleştirme araçları kullanılarak sunulmuştur. Elde edilen sonuçlar büyük bir afet sonrası kullanıcıların paylaşım davranışlarını ortaya koymuştur.Öğe Bilişim teknolojilerinin işitme engellilerin eğitimine etkisinin incelenmesi(Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008) Demirhan, Tolga; Uçar, ErdemBu çalışma; 7-11 yaş grubu, 80 dB ve üzeri işitme kayıplı on bir öğrenci ile yapılmıştır. Bu öğrenciler altı ve beş kişilik iki gruba ayrılmıştır. Bu gruplardan biri klasik yöntem ile diğer grup ise bilişim teknolojileri kullanılarak bir sene boyunca yıllık müfredata uygun olarak eğitim görmüştür. Eğitim sırasında bilişim teknolojisi ile donatılmış sınıfta; bilgisayar, projeksiyon cihazı, akıllı tahta, dokunmatik ekran, ses sistemi, renkli yazıcı, yüz takibi yapabilen kamera kullanılmış olup öğretmenin derslerinde kullanacağı müfredatla örtüşecek nitelikte, öğretmenin yönlendirmesi doğrultusunda Türkçe, Matematik ve Hayat Bilgisi derslerini içeren bir yazılım oluşturulmuştur. Eğitim öğretim döneminin sonunda iki grupta (uygulama ve kontrol grubu) yer alan öğrencilerin ve örgün öğretimde aynı sınıfta okuyan başka bir grup öğrencinin katıldığı bir sınav düzenlenmiştir. Her bir ders için on sorudan oluşan test sonunda elde edilen değerler Kruskal-Wallis ANOVA istatistik yöntemi ile ve Çoklu karşılaştırma testi ile değerlendirilmiştir. (2008, 77 sayfa)Öğe Makine öğrenmesi algoritmalarının karmaşıklık ve doygunluk analizinin bir veri kümesi üzerinde gerçekleştirilmesi(Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2015) Demirhan, Tolga; Uçar, ÖzlemBu çalışmada makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak eğitim alanında bir veri kümesi üzerinde doygunluk ve karmaşıklık analizi gerçekleştirilmiştir. Toplanan veriler arasında anlamsız ve eksik bulunan veriler temizlenerek 570 örneğe sahip bir veri kümesi elde edilmiştir. Sontest özniteliğinde yapılan veri dönüştürme işlemi ile 21 sınıflı, 5 sınıflı ve 2 sınıflı veri kümeleri elde edilmiştir. Weka'nın sahip olduğu LWL, J48, JRIP, Part, LMT, Baggıng, Random Forest, IBK, MultiLayer Perceptron, Voted Perceptron, SMO, Naïve Bayes sınıflandırma algoritmaları veri kümeleri üzerinde çalıştırılmıştır. 21 ve 5 sınıflı sontest özniteliğine sahip veri kümelerinden elde edilen başarının rastlantısal olduğu ve veri kümelerinin dengesiz olduğu sonucuna ulaşılmıştır. 2 sınıflı sontest özniteliğine sahip veri kümesinde algoritmalar çalıştırılmış sadece Naïve Bayes ve Voted Perceptron algoritmalarında verinin örnekleme yoğunluğunun doygunluk seviyesine ulaştığı sonucu çıkarılmıştır. Veri kümelerinin karmaşıklığını belirlemek üzere IBK, SMO, Voted Perceptron, J48 ve Naïve Bayes algoritmaları 2 sınıflı sontest özniteliğine sahip veri kümesine uygulanmıştır. Karmaşıklık analizinde verinin lineer olduğu durumlarda başarılı sonuçlar veren bir algoritma olan Voted perceptron algoritması en iyi sonuçları vermiştir. Yapılan karmaşıklık deneylerinde farklı üs değerleri için algoritmanın lineerliği değiştirilmiş, üs değeri arttıkça doğru sınıflandırma oranının düşmesi kullanılan veri kümesinin lineer olduğunu göstermiştir. Sınıflandırma gücü yüksek IBK algoritması ve destek karar makineleri (SVM) ile yapılan deneylerde eğitim verisi ile aşırı uyum (overfitting) durumu ortaya çıkmıştır.Öğe ÖĞRENCİLERİN ÖĞRENME YÖNETİM SİSTEMİ KULLANIM ALIŞKANLIKLARININ PANDAS İLE ANALİZİ(2023) Demirhan, Tolga; Demiralay, İlkayİnternet bugün, eğitimden ticarete pek çok alanda yaşantımıza yön vermektedir. İnternetin bu kadar yaygın kullanılıyor olması ortaya çıkan bilgi büyüklüğünü etkileyerek web sunucu düzeyinde ziyaretçi analizleri yapılmasının gerekliliğini arttırmıştır. Bu sebeple günümüzde bu tür bilgi analizine yönelik ilgi ve çalışmalar artarak devam etmektedir. Bu bağlamda yapılan çalışmada, okulumuz Öğrenme Yönetim Sistemi (ÖYS) sunucusu web erişim günlük (Log) dosyalarının PANDAS kütüphanesi ile analizinin yapılarak öğrencilerin, sistemi kullanım alışkanlıklarının araştırılması amaçlanmıştır. Çalışmada, tarama yöntemiyle elde edilen dosyalar üzerinde web kullanım madenciliği yöntemlerinin kullanıldığı ve istatistiki bilgilerin çıkartılmasını sağlayan bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılım ile öğrencilerin; Öğrenme Yönetim Sistemine erişim yolları, ziyareti gerçekleştirdiği ülkeler, ziyareti gerçekleştirdiği iller, ders bazlı erişim yoğunluğu, ders bazlı doküman indirme yoğunluğu, erişimde kullanılan donanım, işletim sistemi, web tarayıcı yazılımı, aylık erişim trafiği, haftalık erişim trafiği, günlük erişim trafiği, saatlik erişim trafiği konularında veriler elde edilmiştir. Elde edilen veriler üzerinden yapılan analizler neticesinde varılan sonuçlar araştırmacılar ile paylaşılmıştır.Öğe PANDEMİNİN UZAKTAN EĞİTİM ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRENME YÖNETİM SİSTEMİ KULLANIM ALIŞKANLIKLARINA ETKİSİ(2023) Demirhan, Tolga; Demiralay, İlkayBu çalışmada, COVID-19 pandemisi öncesi ve pandemi sürecinde uzaktan eğitim öğrencilerinin Öğrenme Yönetim Sistemi (ÖYS) kullanım alışkanlıklarının karşılaştırılarak elde edilen sonuçların araştırmacılar ile paylaşılması amaçlanmıştır. Çalışma, bilimsel araştırma modellerinden biri olan tarama modeli çerçevesinde yürütülmüştür. Bu bağlamda üzerinde çalışma yapılacak dönem olarak pandemi sürecinde uygulanan üç aylık kapanma tedbiri sürecini de içine alması için bahar dönemi olarak belirlenmiştir. Çalışmaya konu olan veri setini oluşturmak için ÖYS web sunucusundaki 2018-2019 ve 2019-2020 Eğitim Öğretim yıllarının bahar dönemi web günlükleri kullanılmıştır. Analiz işlemleri için Web kullanım madenciliği sürecinin takip edildiği çalışmada veri ve verinin analizi ile ilgili işlemler için bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılım ile iki dönemin öğrencilerinin, sistem üzerindeki hareketlilikleri ile ilgili elde edilen veriler üzerinden karşılaştırmalı analizler yapılarak elde edilen sonuçlar araştırmacılar ile paylaşılmıştır.
