2045 research outputs found
Sort by
Çevrimiçi programlama kurslarında öğrencilerin bilişsel özümleme, teknoloji kabul ve çevrimiçi eğitim yazılımlarının kullanılabilirliğinin değerlendirilmesi
No full textBu çalışmada, çevrimiçi programlama derslerinde öğrencilerin çevrimiçi kendi kendine öğrenme, bilişsel özümseme ve teknoloji kabul modellerini incelenmektedir. Bu tez, çeşitli faktörlerin programlama öğrencilerinin öğrenimindeki rolü ve etkisini tartışmıştır. Comp 109 Programlamaya Giriş (Java) dersi, Comp 110 Nesne Yönelimli Programlama dersi ve Comp 210 Veri Yapıları ve Algoritmalar derslerinin eğitsel öğrenmeye dayalı çevrimiçi ders içeriğinin öğrenci başarısı üzerindeki etkisinin araştırılmasının yanı sıra, öğrencilerin bilişsel özümseme, eğitsel çevrimiçi öğrenme ortamlarının kabulü ve kullanılabilirliği üzerindeki etkileri tartışılmıştır. Araştırmacı, belirtilmiş olan programlama derslerindeki yüz seksen bir öğrenciye anket araçlarının uygulamasını gerçekleştirmiştir. Anketlere dayalı olarak, bu araştırma, öğrencilerin bilişsel özümseme, teknoloji kabulü ve çevrimiçi eğitim yazılımı kullanılabilirliğinin programlama derslerindeki öğrencilerin öz düzenleme becerilerinin uzaktan eğitime uygun olup olmadığını incelemeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmada test ölçümlerinde sırasıyla şu ölçekler uygulanmıştır: Bilişsel özümseme ölçeği (on üç madde), teknoloji kabul modeli (on dört madde), çevrimiçi eğitim yazılımı kullanılabilirliği modeli (otuz dokuz madde). İlgili anket araştırması hazırlığı; etik onayı, anketin uygulanması ve data analizi kapsamında üç ay sürmüştür. Bu anket çalışması, öğrencilerin çevrimiçi programlama derslerinde bilişsel özümseme, teknoloji kabulü ve online eğitim yazılım kullanılabilirliği ve online eğitime uygunluğunu değerlendirmektedir. Bu üç ölçeğin her biri, Cinsiyet, Ders Kodu, Bölüm, Yaş, Uzmanlık Alanı, İnternet Kullanım Sıklığı ve Teknolojiye İlgi olmak üzere yedi farklı açıdan incelenmiştir. Bu ölçümlerinin karşılaştırılmasında ve değerlendirilmesinde Normallik testi, ANOVA, Bağımsız T testi, Mann-Whitney U Test ve Kruskal Wallis Test kullanılmıştır. Bu test ölçümlerinin yanında çoklu değişken analizi için ayrıca MANOVA testi de uygulanmıştır. MANOVA testi 4 farklı açıdan detaylı olarak yapılmıştır. Bu ölçeklerin her birinin analizleri yedi farklı açıdan incelenmiş ve ilgili çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Bunun sonucunda çevrimiçi programlama kurslarının bilişsel özümseme üzerindeki olumlu etkisi gösterilmiş oldu. Ancak, demografik değişkenler arasında anlamlı bir fark olmadığı da gösterildi. Bunlara uygun olarak her üç ölçek için tekrar literatür araştırması yapılıp tartışma yazıldı. Elde edilen tartışmaya ve analize göre de sonuçlar yazılmıştır.This thesis examines the online self-learning, cognitive absorption, and technology acceptance models of students in online programming courses. This thesis discussed the role and impact of various factors on the learning of programming students. Besides investigating the effect of the educational learning-based online course content of Comp109 Introduction to Programming (Java), Comp110 Object Oriented Programming ve Comp210 Data Structures and Algorithms courses on student success, the effects of students' cognitive absorption, the acceptance, and usability of educational online learning environments were discussed. The subjects of the research are a total of 181 online students in the student group. The researcher carried out the application of the questionnaire tools to the students in the programming courses. Based on the questionnaires, this research aims to examine the effect of students' cognitive absorption, technology acceptance, and online educational software usability on student success in programming courses. In this study, the following scales were applied in the survey measurements, respectively: Cognitive absorption scale (13 items), technology acceptance model (14 items), online educational software usability (39 items). The preparation, ethical approval and implementation of the relevant survey and data analysis research took three months. This study evaluates students' cognitive assimilation, technology acceptance, and e-education software usability scale and suitability for online education in online programming courses. Each of these three scales was examined from seven different perspectives: Gender, Course Code, Department, Age, Expertise, Frequency of Internet use, and Interest in technology. Normality test, ANOVA, Mann-Whitney U Test and Kruskal Wallis Test were used to compare and evaluate these measurements. In addition to these test measurements, the MANOVA test was also applied for multivariate analysis. MANOVA test was carried out in detail from 4 different perspectives. The results of each of these scales were investigated from seven different perspectives and compared with related studies, and suggestions were presented based on the obtained results. In line with my findings, the positive effect of online programming courses on cognitive absorption has been demonstrated. However, it was also shown that there was no significant difference between demographic variables. In addition to these, a literature search was made for all three scales for discussion and a discussion was written. Results are written according to the discussion and analysis
…
No full textKH00154MEF Üniversitesi Kütüphane Direktörü Ertuğrul Çimen, 17/01/2023 tarihinde MEF Üniversitesi'nde düzenlenen HERMES Project Training Sessions'da yer alan "International Resource Sharing Initiatives RSCVD initiative and RSCVD Community" başlıklı panelde moderatçr olarak yer aldı.Oca
fNIRS ve makine öğrenmesi algoritmaları ile beğeni tahmini
No full textDavranışsal örüntüleri tespit etmede genel olarak kullanılan fMRI yöntemi pahalı ve pratik olmayan özellikleriyle dikkat çekmektedir. Buna karşın yakın kızılötesi spektroskopi (fNIRS) yöntemi daha ucuz ve portatif özelliklere sahip olmak ile birlikte, iyi bir tahmin modeli oluşturmada fMRI kadar etkilidir. Bu yöntem ile çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak insanların bir görsel uyaranı beğenip beğenmediğini tahmin edebilecek bir model geliştirilmiştir. Kullanılan klasik makine öğrenmesi metotları Destekleyici Vektör Makineleri (SVM), Rastgele Orman algoritması, XGBoost, LightGBM, k En Yakın Komşu (KNN) algoritmalarıdır. SVM ve KNN gibi fNIRS çalışmalarında sık kullanılan ve başarıları onaylanmış algoritmaların yanında, artırma ve ağaç bazlı algoritmalar da ek olarak kullanılarak tamamlayıcı bir karşılaştırma yapılması amaçlanmıştır. Bunun yanında, verideki eksik değerleri tamamlamak amacıyla çeşitli eksik veri doldurma yöntemleri kullanılmış ve bu tarz bir sınıflama problemi için aralarından en uygun olanı seçilmiştir. Model geliştirilirken ana odak olan öznitelik indirgeme yöntemleri arasında karşılaştırma yapılmıştır. Gözetimsiz bir eğitme yöntemi olan K-means kümeleme yaklaşımı kullanılarak benzer fNIRS ölçümlerine sahip olan katılımcılar kümelendikten sonra bu kümeler One-hot-encoding yöntemi ile kodlanarak sınıflama sonuçlarının daha başarılı çıkacağı düşünülmüştür. Bunun yanında, ikincil görev olarak, çeşitli öznitelik çıkarım ve sarıcı (öznitelik seçme) yöntemleri de uygulanarak beğeni tahmini modelleri performanslarının artırılması adına denemelerde bulunulmuştur. Kullanılan öznitelik çıkarım metotları arasında PCA, Isomap, t-SNE gibi yaklaşımlar yer almakla birlikte, sarıcı yöntem olarak ileri seçim sarıcı dizaynı ek bir adım olarak kullanılarak modellerin daha da geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu yöntemlerin sınıflama skorları kendi aralarında karşılaştırılarak sonuçlar gösterilmiştir. Modellerin çapraz doğrulama yönteminden gelen F1 skorları kullanılarak en iyi modeller aranmıştır. Tek bir grubu dışarıda bırakan çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak modeller arasında karşılaştırma yapılmıştır. Böylece bu çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak her katta farklı bir katılımcının verisi tek başına test edilecek şekilde bir kurgu yapılmıştır. Bu şekilde hem her katılımcı özelinde skorlar görülmüş, hem de model performanslarından çıkan sonuçların istatiksel olarak daha güvenilir olması amaçlanmıştır. Son performans değerlendirme ve karşılaştırma yöntemleri olarak permütasyon ve Wilcoxon İşaretli Sıralama teknikleri kullanılarak modellerin skorları istatiksel olarak karşılaştırılmış ve istatiksel anlamları tespit edilmiştir.The fMRI method, which is generally used to detect behavioral patterns, draws attention with its expensive and impractical features. On the other hand, the near-infrared spectroscopy (fNIRS) method is less expensive and portable, but it is as effective as fMRI in creating a good prediction model. With this method, a model has been developed that can predict whether a person likes a visual stimulus or not, using various classical machine learning algorithms including Support Vector Machines (SVM), Random Forests, XGBoost, LightGBM and K-Nearest Neighbors (KNN). With implementing tree-based and booster algorithms in addition to SVM and KNN which have been frequently used algorithms in this fNIRS domain, it was aimed to do a complementary comparison in addition to these acknowledged algorithms. Moreover, various missing value imputation methodologies were used to find the best suitable approach for this kind of classification problem. K-Means clustering, which is an unsupervised learning method, was also utilized to cluster similar fNIRS measurements of participants that may improve classification results by one-hot encoding those groups. Furthermore, certain feature extraction and wrapper methodologies were also applied for an attempt to enhance the performance of liking prediction models as a secondary goal. PCA, Isomap and t-SNE methodologies were implemented as feature extraction approaches, and forward selection wrapper design was utilized as an additional step to further development of the model by comparing their scores with each other. Cross-validation F1-scores of these models were used to find out the best model among them. Leave-one-group-out cross validation was exploited in comparison of the models. This meant that these cross-validation results corresponded to each of participants' data i.e. testing every participants' fNIRS measurements alone in each fold. This way both every score specific to each participant could be seen and it ensured models' results were statistically reliable. Following evaluations also included permutation and Wilcoxon Signed-Rank tests to compare each model's performance with each other by testing the statistical significance of those results
Sanctuary of A Thousand Adventures: Selimiye in The Besieged, Occupied, And Liberated Edirne
No full text[No available]WOS:0010296025000012-s2.0-85164792001Arts & Humanities Citation IndexarticleUluslararası işbirliği ile yapılan - EVETTemmuzYÖK - 2022-2
What is the effective resolution of the retinal image of a distant face?
No full textWe consider the following question: What is the effective resolution of a face image projected on the retina, when the face is at a specified distance from the eye? Though simple to state, this is a surprisingly challenging issue to resolve. The mapping between viewing distance and effective resolution cannot be readily derived based on the contrast sensitivity, Snellen acuity, or even the packing density of photoreceptors in the fovea. With initial guidelines derived from theoretical considerations, images of varying resolution were presented across a range of viewing distances. For each distance, participants were required to perform an ‘odd one out’ task. This involved detecting the one that was different from the rest in a 2x2 grid, with image resolution being the only dimension of variation. As the experiment progressed, the viewing distance decreased monotonically, and participants were able to detect increasingly subtle resolution differences between the three standard images and the outlier. The collected data have allowed us to establish the upper/lower bounds on the effective available resolution for typical human vision as a function of viewing distance. Interestingly, we find that humans perform significantly better, particularly at short ranges, than what a theoretical model predicts based on projected image size, cone density, and foveal extent. Accordingly, we suggest that the non-uniform in-fovea density, as well as less sharp fall-off in the acuity density function outside the fovea, need to be integrated into future theoretical models to translate viewing distance to perceived image characteristics. A pragmatic benefit of the mapping is that it enables a direct comparison of human face recognition performance as assessed across blur and viewing distance. Additionally, it allows us to systematically compare human performance on face recognition at varying distances with that of machine vision systems using the common axis of resolution.Ağusto
Some Remarks on the Legal Qualification and the Effects of the Annotation to be Made to the Land Registry Regulated under the Second Paragraph of the Article 17 /B of the Law on Mediation
No full text5 Nisan 2023 tarihli Resmi Gazete'de yayımlanan 28 Mart 2023 Tarihli ve 7445 Sayılı İcra ve İflas Kanunu ile Bazı Kanunlarda Değişiklik Yapılmasına Dair Kanun, 6325 Sayılı Hukuk Uyuşmazlıklarında Arabuluculuk Kanunu özelinde de bazı değişiklikler ve yenilikler getirmektedir. İşte bunlardan bir tanesi, Ara buluculuk Kanunu'na yeni eklenen ve 1 Eylül 2023'te yürürlüğe girecek olan 17/B maddesidir. Toplamda beş fıkradan oluşan ilgili yeni madde ilk fıkrasında, taşınmazların devrine veya taşınmaz üzerinde sınırlı ayni kurulmasına ilişkin uyuşmazlıkların arabuluculuğa elverişli olduğunu belirttikten sonra, ikinci fıkrasında da arabuluculuk sürecinde ilgili uyuşmazlıklar dahilinde tapu siciline bazı şartlarla düşülebilecek olan bir şerh kaydıyla ilgili özel düzenleme getirmiştir. İşbu çalışmamız, ilk planda şerhlere ilişkin genel bilgiler ışığında, ilgili düzenlemede (Arabuluculuk Kanunum. 17/B f. 2) sözü geçen şerhin hukuki niteliğinin, tapu siciline düşülme şartlarının, şerhin düşülmesi halinde nasıl bir etki (veya etkiler) meydana getireceğinin ve son olarak şerhin etkisini nasıl yitireceğinin ortaya koyulmasını hedef tutmaktadır. Bu açıklamaların akabinde ise, yeni düzenleme anılan şerh kaydının işlevselliğinin ve kullanım etkinliğinin artırılabilmesi için eleştirel bir bakış açısıyla inceleme masasına yatırılacak ve ilgili düzenlemede bu uğurda yapılabilecek bazı somut değişiklik önerilerinde bulunulacaktır.Law on the Amendment of the Enforced Execution and Bankruptcy Law and Some Other Laws dated March 28, 2023 and numbered 7445 (published in the Official Gazette of April 5, 2023) introduces some amendments and some additions to the Law on Mediation numbered 6325. One of the said additions is the new Article 17 /B which will enter into force on September 1, 2023. This new article, which consists of five paragraphs in total, states in its first paragraph that disputes regarding the transfer of real estate property or the establishment of limited real rights on real estates are suitable for mediation, and in the second paragraph on which we will further elaborate it introduces a special regulation with regard an annotation that may be recorded (entered) in the land registry during a mediation process with relation to the said type of disputes, under certain conditions. The purpose of this article is, in a first place, to legally qualify the annotation mentioned in the second paragraph ofthe Art. 17/B; to determine what are the conditions for its entry in the land registry and the possible effects of the annotation in the event of its entry to the land registry and moreover to specify when these effects shall cease their existence, under the light of the general knowledge on annotations. Next to these preliminary explanations, in a second place, this new regulation will be examined from a critical perspective and some concrete amendment proposals shall be made, in order to increase the functionality and the efficiency of the said annotation.Hazira
Spine posture detection for office workers with hybrid machine learning
No full textThis study aims to detect bad spine posture using an al-ternative approach that doesn't rely on deep learning or excessive energy. The goal is to improve accuracy and effectiveness without disrupting workflow. A custom dataset was created, numerical inferences were made from posture values, and a hybrid approach using Light Gradient Boosting achieved a 96 % success rate.2-s2.0-85177551231Eylü
Classification of Altruistic Punishment Decisions by Optical Neuroimaging and Machine Learning Methods
No full textAltruistic punishment (third-party punishment) is important in terms of maintaining social norms and promoting prosocial behavior. This study examined data obtained using the near infrared spectroscopy (fNIRS) method to predict altruistic punishment decisions. It was found that specific neural activity patterns were significantly related to decisions regarding the punishment of the perpetrator. This research contributes to the development of social decision-making models and helps advance our understanding of the cognitive and neural processes involved in third-party punishments.IEEE,TUBITAK BILGEM,TurkcellWOS:0010625710002362-s2.0-85173534058Conference Proceedings Citation Index – Science -
Conference Proceedings Citation Index – Social Science & HumanitiesProceedings PaperUluslararası işbirliği ile yapılmayan - HAYIREkimYÖK - 2022-2
…
No full textKH00160MEF Üniversitesi Kütüphane direktörü Ertuğrul Çimen, "Dijital kütüphaneler el kitabı : tasarım, geliştirme ve etki" başlıklı kitapta yer alan "Bir sınıflandırma aracının tasarımı ve gelişimi: Greenstone için bir örnek" başlıklı bölümün çevirisine katkıda bulunmuştur.Nisa
