Browsing by Author "Kayri, Murat"

Now showing 1 - 20 of 36

Analysis of Factors Affecting Teachers 'e-learning Preparation Levels With Random Forest Algorithm
(2021) Parlak, Mehmet Selim; Kayri, Murat
Bu araştırmada Covid-19 salgını sürecinde uzaktan eğitimle eğitim-öğretim faaliyetlerini sürdüren öğretmenlerin e-öğrenme hazırbulunuşluk düzeyi ve bu düzeyi etkileyen faktörler incelenmiştir. Araştırma nicel araştırma yöntemlerinden tarama modeli ile planlanıp gerçekleştirilmiştir. Araştırma, 2020-2021 eğitim-öğretim yılı Van ili Milli Eğitim Müdürlüğüne bağlı okullarda görev yapan 2411 öğretmen üzerinden yürütülmüştür. Araştırmanın verileri 'E-Öğrenme Hazırbulunuşluk Ölçeği' ve 'Yaşam Boyu Öğrenme Ölçeği' ile toplanmıştır. Araştırmada e-öğrenme hazırbulunuşluğu üzerinde etkili olan faktörler, veri madenciliği yöntemlerinden Rastgele Ormanlar Algoritması yöntemi ile modellenmiştir. Araştırma kapsamında, heterojen örneklemi homojen alt kümelere ayıran iki aşamalı kümeleme analizi ve rastgele orman algoritması kullanılmıştır. Öğretmenlerin e-öğrenme hazırbulunuşluğu düzeyleri bağımlı değişken ve e-öğrenme hazırbulunuşluğu ile kuramsal olarak ilişkisi olduğu düşünülen 12 değişken de bağımsız değişken olarak modele dâhil edilmiştir. Rastgele Ormanlar yöntemi ile gerçekleştirilen analizler sonucunda öğretmenlerin e-öğrenme hazırbulunuşluk düzeyi üzerinde en çok etkisi bulunan değişkenin yaşam boyu öğrenme olduğu belirlenmiştir. E-öğrenme hazırbulunuşluğunu etkileyen diğer değişkenlerin ise sırasıyla branş, yaş, günlük ortalama internet kullanım süresi, görev yılı, çalıştığı kurumun türü, internet erişiminde en çok kullanılan cihaz, cinsiyet, eğitim düzeyi, çalıştığı kurumun yerleşim yeri, daha önce bilgi teknolojilerine yönelik hizmet içi eğitime katılıp katılmadığı ve görev unvanı olduğu görülmüştür. Anahtar sözcükler: öğretmen, veri madenciliği, rastgele ormanlar, e-öğrenme, hazırbulunuşluk.
Analysis of Factors Effecting Pisa 2015 Mathematics Literacy Via Educational Data Mining
(Turkish Education Assoc, 2020) Gure, Ozlem Bezek; Kayri, Murat; Erdogan, Fevzi
The aim of this study is to determine the factors affecting PISA 2015 Mathematics literacy by using data mining methods such as Multilayer Perceptron Artificial Neural Networks and Random Forest. Cause and effect relation within the context of the study was tried to be discovered by means of data mining methods at the level of deep learning. In terms of Prediction Ability, the findings of the method whose performance was high were accepted as the factors determining the qualifications in Mathematics literacy in Turkey. In this study, the information, which was collected from a total of 4422 students, 215 (49%) of whom were boys and 2257 (51%) of whom were girls participating in PISA 2015 test, was used. The scores, which the students, having gone in for PISA 2015 test, got from mathematics test, and dependent variables and 25 variables, which were thought to have connection with dependent variables institutionally, were included in the analysis as predictors. As a result of analysis, it was witnessed that Random Forest (RF) method made prediction with smaller errors in terms of a number of performance indicators. The factors that random forest method found important after anxiety variable are Turkish success level of students, mother education level, motivation level, the belief in epistemology, interest level of teachers and class disciplinary environment, respectively. The statistical meaning, significance and impact levels of other variables were tackled together with their details in this study. It is expected that this study will set an example for data mining use in the process of educational studies and that the factors whose affects were found out about the students' mathematics literacy will shed light on National Education system.
An Analysis of Some Variables Affecting the Internet Dependency Level of Turkish Adolescents by Using Decision Tree Methods
(Edam, 2010) Kayri, Murat; Gunuc, Selim
Internet dependency is going to expand into social life in wide area whereas it has been accepted as a pathological and psychological disease. Knowing the basic effects of internet dependency is an inevitable approach to use the internet technology healthy. In this study, internet dependency levels of 754 students were examined with the Internet Dependency Scale. Total score which will be obtained from the scale is the dependent variable and using daily hours of internet, how many years the users are acquainted with the internet, the purpose of using the internet, education level of users' mother and father, income of users' families and gender variables are included in the model as independent variables. Model was tested both Classification Tree and Chaid Analysis. In the Classification Tree method; purpose of using the internet, using daily hours of the internet, gender, income of users' families and education level of users' father which affected dependent variable were found meaningful. In Chaid Analysis, purpose of using the internet and using daily hours of the internet users' independent variables were just found meaningful.
Artificial Hummingbird Optimizer as a Novel Adaptive Algorithm for Identifying Optimal Coefficients of Digital Iir Filtering Systems
(Taylor & Francis inc, 2023) Ekinci, Serdar; Izci, Davut; Kayri, Murat
This paper introduces the artificial hummingbird algorithm (AHA) as a novel and efficient algorithm for designing digital infinite impulse response (IIR) filtering systems. IIR filters are commonly used in various applications, and their design often involves complex error surfaces and coefficients. The AHA aims to address these challenges by optimizing the IIR model using mean squared error (MSE) cost function. Four benchmark examples are considered for evaluation by comparing both the same and reduced order cases of the IIR model. The results are compared against recent and efficient algorithms named prairie dog optimization, whale optimization algorithm, and artificial bee colony algorithm. The evaluation includes an analysis of the obtained coefficients, statistical measures, and convergence profiles. The findings show that the AHA outperforms the competing algorithms, achieving more accurate models and providing better statistical performance. Additionally, the AHA consistently converges to the lowest MSE values for each case. Further assessments are conducted using various examples from the literature, which validate the AHA's superior ability in digital IIR filtering design. The algorithm demonstrates more accurate identification and achieves lower MSE values compared to alternative methods which highlight the promising potential of the AHA for efficient and precise digital IIR filtering system design.
Associations Between the Levels of Depression and the Sense of Limitedness: a Psychometric Analysis
(Cumhuriyet Univ Tip Fak Psikiyatri Anabilim Dali, 2008) Boysan, Murat; Besiroglu, Luetfullah; Kara, Hayrettin; Kayri, Murat; Keskin, Siddik
Objective: The sense of limitedness is a cognitive orientation that represents individuals' limited, fixed, and interdependent attributions about interpersonal relations and life opportunities, which are sources for growth and motivation. The cognition is thought as a risk factor for onset of depression. The aim of this study was to assess the relationship between the sense of limitedness, depression, and other risk factors for depression in the study. Methods: The Limitedness Schemas Questionnaire was developed to assess the level of limitedness orientation as a cognitive style. Data were collected from 767 university students and 142 adult subjects via the Limitedness Schemas Questionnaire, the Beck Depression Inventory, the Beck Depression Inventory, the Rosenberg Self-Esteem Scale, and the Learned Helplessness Scale. Subscales of the Limitedness Schemas Questionnaire were obtained by using principle components analysis. Correlations between psychological variables and sense of limitedness were used for evaluation of convergent validity. Results: The Limitedness Schemas Questionnaire had an inner consistency of 0.89. A four-factor structure was obtained for the 30-item Limitedness Schemas Questionnaire. Total and subscale scores of Limitedness Schemas Questionnaire were significantly correlated with depression, anxiety, self esteem, and learned helplessness. Discussion: Results have shown that the Limitedness Schemas Questionnaire is a reliable and valid construct. Results also revealed that sense of limitedness may be a cognitive vulnerability factor for both depression and for other types of psychopathology. (Anatolian Journal of Psychiatry 2008; 9: 191-196)
Comparing Internet Addiction in Students With High and Low Socioeconomic Status Levels
(Turkish Green Crescent Soc, 2016) Kayri, Murat; Gunuc, Selim
Internet addiction varies according to the geographic, cultural, and socioeconomic conditions that an individual experiences. In adolescence, uncontrolled Internet use opens the way to cases of clinical-level addiction, and the likelihood of this addiction is thought to be closely related to individuals and family's socioeconomic levels. This research investigates adolescents whose families have a high socioeconomic level (266 students) and those whose families have a low socioeconomic level (187 students). This study applies the Internet addiction scale, which was developed by Gunuc and Kayri. The study is grouped according to similarities of addiction levels using cluster analysis. Internet addiction levels in the sample with high socioeconomic levels were calculated as M = 75.507; SD = 29.307. Afterwards, addiction levels were divided into three groups in accordance with two-step clustering analysis. While the first group located 74 students (27.8%) who were not addicted, M = 43.81, the second group was composed of 121 students (45.5%) who were at risk, M = 1.75, and the third group was composed of 71 students (26.7%) who were addicted, M = 114.94. The level of Internet addiction in the sample with a low socioeconomic level was obtained as M = 68.588, SD = 21.424. In accordance with findings of the two-step clustering analysis, this sampling was collected into three groups based on their similarities. The first group (n = 91; 48.7%) did not have addiction, (x) over bar = 51.14; individuals in the second group (n = 79; 42.2%) were observed to be at risk, M = 78.72, and the third group (n = 17; 9.1%) showed addiction, M = 114.88. While elevated dependency was calculated at a rate of 26.7% in students with a high socioeconomic level, the rate of elevated dependency was calculated as 9.1% for the group with a low socioeconomic level. Additionally, this study discusses the possible impact of different socioeconomic levels on Internet addiction.
Comparison of Mathematics Achievement of Students With Random Forest, Multi-Layer Based Sensors and Radial Function Neural Network Methods in Terms of Forecasting Ability: Turkey Example
(2019) Güre, Özlem Bezek; Erdoğan, Fevzi; Kayri, Murat
Bu tez çalışmasında, PISA 2015 verilerine göre Türkiye'deki öğrencilerin matematik başarılarını etkileyen faktörleri belirlemek için, Karar Ağaçları ailesinden Rastgele Orman ve Yapay Sinir Ağları ailesinden Çok Katmanlı Algılayıcı Yapay Sinir Ağları (MLPANN) ve Radyal Tabanlı Fonksiyon Yapay Sinir Ağları (RBFANN) yöntemleri uygulanmıştır. PISA 2015 sınavına katılan 2165'i (%49) erkek ve 2257'si (%51) kız olmak üzere, toplam 4422 öğrenciden toplanan bilgiler kullanılmıştır. PISA 2015 sınavına giren öğrencilerin matematik testinden almış oldukları puanlar bağımlı değişken; bağımlı değişken ile kuramsal olarak ilişkisi olduğu düşünülen 25 adet değişken ise bağımsız değişken olarak modele dâhil edilmiştir. Bu çalışmada, üç yöntem, tahminleme yeteneği açısından karşılaştırılmış, model test edildiğinde; birçok performans göstergeleri açısından, Rastgele Orman yönteminin diğer iki yönteme göre daha düşük hatalar ile modeli tahminlediği görülmüştür. Bu nedenle; Rastgele Orman yönteminin, performans ölçütleri açısından daha kararlı, tutarlı olduğu ve tahminleme yeteneğinin az da olsa MLPANN ve RBFANN'ye göre daha yüksek düzeyde olduğu söylenebilir. Ayrıca; MLPANN ve RBFANN yöntemleri karşılaştırıldığında, MLPANN'nin RBFANN'ye göre daha iyi performans gösterdiği, diğer taraftan; RBFANN ve RF yöntemleri karşılaştırıldığında ise, RF yönteminin daha başarılı olduğu sonucuna varılmıştır.
Comparison of Swarm-Based Metaheuristic and Gradient Descent-Based Algorithms in Artif Icial Neural Network Training
(Ediciones Univ Salamanca, 2023) Eker, Erdal; Kayri, Murat; Ekinci, Serdar; Izci, Davut
This paper aims to compare the gradient descent-based algorithms under classical training model and swarm-based metaheuristic algorithms in feed forward backpropagation artificial neural network training. Batch weight and bias rule, Bayesian regularization, cyclical weight and bias rule and Levenberg-Marquardt algorithms are used as the classical gradient descentbased algorithms. In terms of the swarm-based metaheuristic algorithms, hunger games search, gray wolf optimizer, Archimedes optimization, and the Aquila optimizer are adopted. The Iris data set is used in this paper for the training. Mean square error, mean absolute error and determination coefficient are used as statistical measurement techniques to determine the effect of the network architecture and the adopted training algorithm. The metaheuristic algorithms are shown to have superior capability over the gradient descent-based algorithms in terms of artificial neural network training. In addition to their success in error rates, the classification capabilities of the metaheuristic algorithms are also observed to be in the range of 94%-97%. The hunger games search algorithm is also observed for its specific advantages amongst the metaheuristic algorithms as it maintains good performance in terms of classification ability and other statistical measurements.
Development of Internet Addiction Scale and Scrutinising the Relations Between the Internet Addiction and Some Demographic Variables
(2009) Günüç, Selim; Kayri, Murat
Bu çalışmanın öncelikli amacı, Türkçe internet bağımlılık ölçeği geliştirmektir. Ölçek maddeleri, DSM-IV ve ilgili alanyazının yanında özellikle öğrencilerin internet ile ilgili düşüncelerinden alınan veriler ile oluşturulmuştur. Çalışmanın örneklemini, 301'i kız, 443'ü erkek ve 10'u kayıp veri olmak üzere ortaöğretim kademesindeki 754 öğrenci oluşturmaktadır. Bu yüzden, Türkiye'nin her coğrafi bölgesinden kozmopolit özellik arz eden birer il ve her ilden de ikişer okul seçilmiştir. Bölgelerdeki illerin seçimi uygun örnekleme, illerde belirlenen okullar ise seçkisiz örnekleme yöntemi ile belirlenmiştir. Örneklemdeki bireylerin yaş aralığı 14-20 aralığında değişmekte olup, yaş ortalaması 15,82 olarak bulunmuştur. Ölçek beşli likert tipinde olup, 35 maddeden oluşmaktadır.Ölçeğin Cronbach alfa (?) iç tutarlık katsayısı .944 olarak bulunmuştur. Bu çalışmada, yapı geçerliği için açımlayıcı (exploratory) faktör analizi, elde edilen faktör yapısının doğruluğunu test etmek için de doğrulayıcı (confirmatory) faktör analizi yöntem olarak belirlenmiştir. Ölçek dört alt faktörden oluşmaktadır. Bu dört faktör; ?Yoksunluk?, ?Kontrol Güçlüğü?, ?İşlevsellikte Bozulma? ve ?Sosyal İzolasyon? olarak adlandırılmıştır. Ölçeğe ilişkin toplam açıklanan varyans %47,463 olarak bulunmuştur.Ölçeğin puanlanmasında; dağılım normal olmadığı için, dağılım ölçülerinden ortanca (median) ve çeyrek sapma (quartiles) değerleri kullanılmıştır. Burada ortanca değer eşik değer olarak kabul edilebilmiştir. Tutum düzeylerinin de düşük-orta-yüksek şeklinde sınıflandırılması için de; düşük (ortanca ? çeyrek sapma), orta (ortanca), yüksek (ortanca + çeyrek sapma) modeli kullanılmıştır. Ancak, bireylerin bağımlılık durumları hakkında daha detaylı sonuçlar elde edebilmek için örnekleme sınıflandırma tekniklerinden ?İki Aşamalı Kümeleme Analizi? tekniği uygulanmıştır.Bireylerin madde toplam puanlarına göre bağımlılık durumu ?iki aşamalı kümeleme analizi? yöntemi ile dört gruba ayrılmış olup birinci grup ?bağımlı grup?, ikinci grup ?bağımlılık riski taşıyan grup?, üçüncü grup ?eşik grubu?, dördüncü grup ise ?bağımlı olmayan grup? olarak tanımlanmıştır. Bu çalışmada 754 bireyden 76 (%10,1) birey internet bağımlısı ve 199 (%26,4) birey olası bağımlı (risk altında) olarak bulunmuştur. Geriye kalan 222 (%29,4) eşik grubundaki birey ve 257 (%34,1) bağımlı olmayan gruptaki birey ile toplam 479 ( %63,5) birey ise bağımlı olarak tespit edilmemiştir.Bu çalışmada, bazı demografik değişkenlere ilişkin tanımlayıcı istatistiklerin yanında bu değişkenler ile internet bağımlılık durumu arasındaki ilişkiler de incelenmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır. Bu sonuçlara göre; il, cinsiyet, sınıf, yaş, baba mesleği, sigara kullanma durumu, aile geliri, interneti en sık kullanım amacı, interneti yıllık ve günlük kullanım miktarı ile internet bağımlılığı arasında anlamlı bir fark bulunmuştur.
An Effective Controller Design Approach for Magnetic Levitation System Using Novel Improved Manta Ray Foraging Optimization
(Springer Heidelberg, 2022) Ekinci, Serdar; Izci, Davut; Kayri, Murat
This paper demonstrates the development of a novel metaheuristic algorithm which has an enhanced diversification and intensification features and aims to construct an efficient mechanism via the developed algorithm to control a magnetic object suspension. Manta ray foraging optimization (MRFO) algorithm together with generalized opposition-based learning (GOBL) technique and Nelder-Mead (NM) simplex search method is used to define the general frame of the developed algorithm. The developed novel algorithm (Ob-MRFONM) employs the NM method for better intensification whereas integrates the GOBL technique for better diversification. The constructed Ob-MRFONM algorithm is confirmed to have enhanced capabilities via evaluations against well-known unimodal and multimodal benchmark functions. The developed algorithm is also utilized to reach optimum values of a real PID plus second-order derivative (PIDD2) controller employed in a magnetic object suspension system to demonstrate the capability of the Ob-MRFONM algorithm for such a complex real-world engineering problem. It is worth noting that this paper is the first report in the literature that demonstrates the application of a real PIDD2 controller in a magnetic object suspension system. To reach better capability, a new objective function is used for minimization. Then, the proposed approach is comparatively evaluated in terms of statistical and nonparametric statistical analysis, convergence, transient response, disturbance rejection, controller effort and effects of the noise signal. The demonstrated results also confirm the highly competitive capability of the proposed algorithm for the complex magnetic object suspension system. The nonlinear model of the system is also used in this study in order to validate the linearized model.
The Effects of Methods of Imputation for Missing Values on the Validity and Reliability of Scales
(Edam, 2011) Cokluk, Omay; Kayri, Murat
The main aim of this study is the comparative examination of the factor structures, corrected item-total correlations, and Cronbach-alpha internal consistency coefficients obtained by different methods used in imputation for missing values in conditions of not having missing values, and having missing values of different rates in terms of testing the construct validity of a scale. The research group of the study, which is of a basic research, consists of 200 teacher candidates who attended the Department of Elementary Education at Ankara University, Faculty of Educational Sciences during the 2008-2009 Academic Year's spring term. The data were gathered by the Fatalism Scale (Sekercioglu, 2008), and exploratory factor analysis based on principal component analysis method was used. The findings showed that the "single factor" structure of the scale, whose construct validity was examined in the context of the study, was also found as "single factor" when it was obtained by the original data set having no missing values in situations of imputation for missing values with different methods whereas it also caused decrease in explained variance for imputation for missing values. A similar decrease was also seen in eigenvalues and Cronbach-alpha internal consistency coefficients.
An Examination of the Factors Affecting Prospective Teachers' Perceptions of Faculty Members Using Chaid Analysis
(Edam, 2012) Tanhan, Fuat; Kayri, Murat
This study aims to examine prospective teachers' perceptions of faculty members and the demographic variables affecting these perceptions. The population of the study consists of undergraduate students attending the Faculty of Education of Van Yuzuncu Yil University in the 2003-2010 academic year. A total. of 500 students in their 1st, 2nd, 3rd and 4th year of university education. selected using stratified random sampling, made up the sample of the study For data collection, the Perception of Faculty Members Scale (PFMS) developed by the researchers was used. Considering that scores received by the participants from the scale may have a heterogeneous structure, indicating that the individuals in the sample may have come from different populations, the dependent variable was subjected to a two-step cluster analysis. Predictors that may affect students' perceptions' were modeled using Chaid analysis. The tree structure that emerged after the Chaid analysis of the Perception of Faculty Members Scale [PFMS] showed that the variables of whether the students perceive the university education they receive as adequate. whether they are attending the department of their choice, and gender were significant predictors of the dependent variable, in this order of significance.
Examine the Internet Addiction Levels of Students in Türkiye and Iraq Comparatively With the Multivariate Adaptive Regression Splines (mars) Method
(2023) Hassan, Hewa Ghafor; Kayri, Murat; Şevgin, Hikmet
Son yıllarda internet, modern hayatı birçok açıdan değiştirmiştir. Internet teknolojileri; eğitim, sağlık, savunma sanayi, endüstri ve sağlık alanının tümünü yeni bir formata dönüştürmüştür. Bununla birlikte internet, sosyal hayatı ve insan-insan, insan-makine etkileşimini değiştirmiş ve bu etkileşimler çeşitli düzeylerde bağımlılıklar oluşturmuştur. İnternet bağımlılığı, ruh sağlığını etkileyebilecek güncel ve ciddi bir durum olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmanın amacı, Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Uzanımları yöntemi ile iki ülke (Türkiye, Irak) öğrencilerinin bağımlılık düzeylerini etkileyen faktörleri modellemektir. Bu çalışmanın birincil amacı; çok değişkenli istatistik yöntemlerinden olan MARS'ın uygulamalı olarak bir veri seti üzerinden performansını izlemek, araştırmada kullanılan ve ölçeklerden elde edilen veri tipleri üzerindeki tahminleme yeteneğini test etmektir. Araştırmada kullanılan değişken tipleri ve veri karakteristiği üzerinde MARS'ın uygulanabilirliğini test etmek ve bu tipteki verilerle çalışacak araştırmacılara bu yöntemin etkililiğini ortaya koymak çalışmanın esas amacı olarak görülmüştür. Çalışmanın ikincil amacı ise; bu çağın önemli bir hastalığı ve tehlikesi olarak görülen internet bağımlılığını tetikleyen faktörleri bazı ölçme araçları üzerinden modellemektir. Burada, internet bağımlılığını etkileyen faktörlerin kültürler arasında farklılık gösterip göstermediği de incelenmek istenmiştir. Bu nedenle, çalışmanın örneklemini Türkiye ve Irak'tan üniversite öğrencileri oluşturmuştur. Tez çalışması kapsamında kullanılan MARS yöntemi, parametrik olmayan bir veri madenciliği yöntemidir. MARS, değişkenler arasındaki ilişkide doğrusallığın biteceği her bir noktaya bir düğüm (knote) koyup, elde ettiği her bir doğrusal uzanım için uygun fonksiyonlar oluşturmaktadır. Bu yönüyle neden-sonuç ilişkisini daha rasyonel bir uzayda modelleyebilmektedir. Tez çalışmasına ait veri setini İnternet Bağımlılık Ölçeği ve demografik/kişisel bilgileri içeren anket formlarından elde edilen veriler oluşturmuştur. Araştırmanın örneklemi, 1220'si (427 erkek ve 793 kız) Türkiye ve 1015'i (465 erkek ve 550 kız) Irak'tan olmak üzere seçkisiz örnekleme yöntemiyle toplamda 2235 öğrenciden oluşmaktadır. Çalışma kapsamındaki verilerin analizinde, SPM 8.2 programından istifade edilmiştir. MARS analizi sonucunda; Türkiye'deki öğrenciler için 9 (dokuz) temel fonksiyon elde edilirken, Irak'tan oluşan veri seti için ise temel fonksiyon sayısı 20 (yirmi) olarak gözlenmiştir. MARS tarafından oluşturulan modelde; hem Türkiyeli hem de Iraklı öğrencilerin internet bağımlılık düzeyini etkileyen en önemli faktörün 'günlük internet kullanım süresi' olduğu tespit edilmiştir. Çalışmaya ait detaylar ise tezin Bulgular ve Sonuç bölümlerinde yer almaktadır. MARS yöntemi ile internet bağımlılık düzeyini etkileyen faktörlere ilişkin bulguların literatüre katkı sağlayacağını ümit ediyor ve bu tür veri madenciliği yöntemlerinin teorisi ile birlikte yaşama dönük verilere uygulamalı olarak yansıması tavsiye edilmektedir.
The Examining of Generalization Quantitative Scientific Findings by Using the Jackknife Method: an Application
(Edam, 2009) Kayri, Murat; Buyukozturk, Sener
The outcomes which cannot be generalized are specific for a sample but am unable to be reflected to the rest of the population. The parameters that are reached at the end of the statistics that are scarce in sample arise doubts in the aspect of generalization. In these cases, parameter estimation may not be very stable and outlier values can produce false outcomes in the model. The situation that there is sample size is not adequate enough in numbers, reliability and generalizations that are reached at the end of restricted sets of data necessitate questioning with a dubious approach. Some statistical methods test the confidence intervals of the parameter values of the samples and the generalization of the parameter estimation values of the samples. These methods are known as 'resampling" or "domestic-self copying." Jackknife is one of these methods. The sample in this study is composed of 18 students. The status of the "self-respect" of individuals in making decisions has been tried to be determined for the sample by the application of the Melbourne Decision-making Scale I. In this research, the dependent variable was determined to be the total item score related to the self-respect manners of Individuals whereas independent variables were determined to be the academic success averages of the students (acdave), the financial income of their families (economy) and the number of siblings (sibling) they have. It has been seen that the academic success independent variable has a considerable effect at a significance level of .05 on the dependent variable of self-respect dependence of decision making (p < .05) and Jackknife has confirmed this generalization.
Improved Manta Ray Foraging Optimization Using Opposition-Based Learning for Optimization Problems
(Ieee, 2020) Izci, Davut; Ekinci, Serdar; Eker, Erdal; Kayri, Murat
Manta ray foraging optimization (MRFO) algorithm is a bio-inspired meta-heuristic algorithm. It has been proposed as an alternative optimization approach for real-world engineering problems. However, MRFO is not good at fine-tuning of solutions around optima and suffers from slow convergence speed because of its stochastic nature. It needs to be improved due to latter issues. Therefore, in this study, opposition-based learning (OBL) technique was used together with MRFO in order to obtain an effective structure for optimization problems. The proposed structure has been named as opposition-based Manta ray foraging optimization (OBL-MRFO). In the proposed algorithm, the advantage of OBL in terms of considering the opposite solutions was used to have an algorithm with better performance. The proposed algorithm has been tested on four different benchmark functions such as Sphere, Rosenbrock, Schwefel and Ackley. Statistical analyses were performed through comparing the performance of OBL-MRFO with the other algorithms such as salp swarm algorithm, atom search optimization and original MRFO. The results showed that the proposed algorithm is more effective and has better performance than other algorithms.
Investigation of Factors Affecting Transactional Distance in E-Learning Environment With Artificial Neural Networks
(Springer, 2023) Ozbey, Muhammed; Kayri, Murat
In this study, the factors affecting the transactional distance levels of university students who continue their courses with distance education in the 2020-2021 academic years due to the Covid pandemic process were examined. Factors that affect transactional distance are modeled with Artificial Neural Networks, one of the data mining methods. Research data were collected from a total of 1638 students, 546 males and 1092 females, studying at various universities in Turkey, by using the personal information form, the Transactional Distance Scale and the Social Anxiety Scale in E-Learning Environments. Students' transactional distance levels were included in the model as dependent variable and social anxiety and 17 variables, which were thought to be theoretically related to transactional distance, were included in the model as independent variables. The research data were analyzed using Multilayer Perceptron (MLP) Artificial Neural Networks and Radial Based Functions (RBF) Artificial Neural Networks methods. In addition, these methods are compared in terms of estimation performance. According to the results of the research, it has been seen that the MLP method predicts the model with lower errors than the RBF method. For this reason, the results of the MLP were taken into account in the study. As a result of the analyzes carried out with this method, quickness of the instructor to give feedback on messages is determined as the most effective variable on the transactional distance.
Investigation of the Effect of Narcissism and Some Personal Characteristics on Online Shopping Addiction by Exhaustive Chaid Analysis Method
(2024) Emin, Cansu; Kayri, Murat; Doğan, Ezgi
Bu araştırmada, narsisizm ve bazı kişisel özelliklerin çevrimiçi alışveriş bağımlılığına etkisinin Kapsamlı CHAID Analizi yöntemi ile incelenmesi amaçlanmaktadır. Bu amaçla tarama, nedensel karşılaştırma ve korelasyonel araştırma ile desenlenen çalışmada Çevrimiçi Alışveriş Bağımlılığı Ölçeği (ÇABÖ) ve Narsisizm Ölçeği (NÖ) ile 1010 yetişkinden veri toplanmıştır. Araştırmada ilk olarak ÇABÖ ve NÖ'nün geçerlik ve güvenirlik çalışmaları için doğrulayıcı faktör analizi yapılarak başlanmıştır. Elde edilen veriler betimsel istatistikler, MANOVA ve kapsamlı CHAID ile analiz edilmiştir. Bulgular katılımcıların düşük düzeyde çevrimiçi alışveriş bağımlılığı ve orta düzeyde narsisizm sergilediğini göstermiştir. Katılımcıların çevrimiçi alışveriş bağımlılığı düzeylerine ilişkin analiz sonuçlarına göre kadınların ortalamalarının erkeklere, bekarların evlilere, lisans derecesine sahip olanların lisansüstü derecesine sahip olanlara, çalışmayanların çalışanlara, öğrencilerin memur ve akademisyenlere göre anlamlı derecede yüksek olduğu görülmektedir. Narsisizm düzeylerine ilişkin sonuçlar; bekarların evlilere, çalışmayanların çalışanlara, öğrencilerin memurlara oranla daha yüksek narsisizm davranışı sergilediğini göstermektedir. Kapsamlı CHAID analizi sonuçlarına göre çevrimiçi alışveriş bağımlılığını en çok etkileyen değişkenlerin yaş, cinsiyet ve narsisizm düzeyi olduğu ortaya konmuştur. Analiz sonuçlarına göre yaşın artmasıyla çevrimiçi alışveriş bağımlılığı azalmaktadır. Yaşın daha küçük olduğu gruplardaki kadınlar erkeklere oranla daha fazla çevrimiçi alışveriş bağımlılığı göstermektedir. Ayrıca narsisizm düzeyinin artması da yaşı küçük gruplardaki kadınların çevrimiçi alışveriş bağımlılığını arttıran bir durumdur. Araştırmanın en önemli sonuçlarından birinin narsisizme erkeklerde ve yaşı daha küçük bireylerde daha sık rastlandığı bilgisinin literatürde yer almasına rağmen bu araştırmada en fazla çevrimiçi alışveriş bağımlılığı gösteren bireylerin yaşı görece küçük, narsisizm düzeyi yüksek kadın katılımcılar olduğu bulgusuna ulaşılmasıdır.
Investigation of the Relationship of Students' Transactional Distance Perceptions With Different Variables by Artificial Neural Networks
(2021) Özbey, Muhammed; Kayri, Murat
Bu tezde 2020-2021 eğitim-öğretim yıllarında Covid-19 pandemi sürecinden dolayı derslerine uzaktan eğitimle devam eden üniversite öğrencilerinin işlemsel uzaklık düzeylerini etkileyen faktörler incelenmiştir. İşlemsel uzaklık üzerinde etkili olan faktörler, veri madenciliği yöntemlerinden Yapay Sinir Ağları ile modellenmiştir. Araştırma verileri Türkiye'deki çeşitli üniversitelerde öğrenim gören 546 erkek ve 1092 kadın olmak üzere toplam 1638 öğrenciden kişisel bilgi formu, İşlemsel Uzaklık Ölçeği ve E-Öğrenme Ortamlarında Sosyal Kaygı Ölçeği kullanılarak toplanılmıştır. Öğrencilerin işlemsel uzaklık düzeyleri bağımlı değişken ve işlemsel uzaklık ile kuramsal olarak ilişkisi olduğu düşünülen sosyal kaygı ve 17 değişken, bağımsız değişken olarak modele dâhil edilmiştir. Araştırma verileri Çok katmanlı Yapay Sinir Ağları ve Radyal Tabanlı Fonksiyonlar Yapay Sinir Ağları yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Ayrıca bu yöntemler tahminleme performansı açısından karşılaştırılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre Çok katmanlı Yapay Sinir Ağları yönteminin, Radyal Tabanlı Fonksiyonlar Yapay Sinir Ağları yöntemine göre daha düşük hatalar ile modeli tahminlediği görülmüştür. Bu nedenle çalışmada Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları yöntemi sonuçları dikkate alınmıştır. Bu yöntem ile gerçekleştirilen analizler sonucunda işlemsel uzaklık bağımlı değişkeni üzerinde en çok etkisi bulunan değişken öğretim elemanının mesajlara dönüt verme süresi olarak belirlenmiştir. İşlemsel uzaklığı etkileyen diğer faktörlerin ise sırasıyla; baba eğitim düzeyi, ders içeriğinin türü (işlemsel, uygulamalı, teorik), öğretim elemanının üslubu (samini, resmi), sınıf düzeyi, öğretim elemanının etkileşim ve paylaşım yapabilmeleri için öğrencilere öğrenme yönetim sistemi dışındaki uygulamalara (Whatsapp, Messenger, e-mail vb.) teşvik ve yönlendirme yapması, internete erişim imkânı, anne eğitim düzeyi, yaş ve öğretim elemanının sınav dışında ölçme ve değerlendirme yapması (öz değerlendirme, akran değerlendirmesi, portfolyo vb.) olduğu görülmüştür. Bu bulgular sonucunda, e-öğrenme ortamında ders veren öğretim elemanları, öğrencilerin işlemsel uzaklık algılarının hangi değişkenlerden etkilenebileceğine dikkat ederek ders içeriği ve yapısını ona göre hazırlamalıdırlar.
Investigation of the Thoughts of Teachers, Students and Parents About Portfolio Applications
(2011) Sünbül, Duygu; Kayri, Murat
Bu çalışmanın temel amacı, portfolyo uygulamalarına ilişkin ilköğretim birinci kademe öğretmenleri, beşinci sınıf öğrencileri ve bu öğrencilerin velilerinin görüşlerinin incelenmesidir. Bu anlamda katılımcıların portfolyo sürecinde karşılaştıkları zorluklar, süreç kapsamında üzerlerine düşen rolleri yerine getirme durumları betimlenmeye çalışılmıştır.Çalışma, 2009-2010 öğretim yılında Van İli Milli Eğitim Müdürlüğü'ne bağlı ilköğretim okullarında uygulanmıştır. Milli Eğitim Müdürlüğü tarafından belirlenen bölgeler kapsamında okullar rassal olarak seçilmiş, seçilen okullarda 415 öğretmen ve 464 öğrenciye ulaşılmıştır. Uzman görüşüne başvurularak sosyo-ekonomik durumu yüksek, orta ve düşük şeklinde üçe ayrılan ilköğretim okullarından yine rassal olarak üç okul seçilmiş ve bu okullardaki velilere ulaşılmıştır.Araştırmanın amacına uygun olarak öğretmen ve öğrencilerin portfolyo hakkındaki görüşlerini belirlemek amacıyla uzman görüşlerine başvurularak anket formları hazırlanmıştır. Velilerin portfolyo hakkındaki görüşlerini belirlemek amacı ile de yapılandırılmış görüşme formu oluşturulmuştur. Çalışmanın verileri nitel ve nicel araştırma teknikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırmanın bulgularının program geliştirme, değerlendirme ve sınama durumlarına ilişkin çalışmalara katkıda bulunacağı düşünülmektedir.Genel olarak öğretmen, öğrenci ve velilerin portfolyo uygulamasını gerekli gördüğü tespit edilmiştir. Ancak araştırmanın her üç paydaşı da çeşitli zorluklarla karşılaştıklarını ifade etmiştir. Öğretmenlerin en çok portfolyoların değerlendirilmesi aşamasında zorlandıkları anlaşılmıştır. Sosyo-ekonomik durumu farklı olan velilerin portfolyo hakkındaki görüşlerinde farklılıklara rastlanmıştır.Anahtar Kelimeler: Portfolyo değerlendirme, öğretmen, öğrenci ve veli görüşleri.
A New Fusion of Aso With Sa Algorithm and Its Applications To Mlp Training and Dc Motor Speed Control
(Springer Heidelberg, 2021) Eker, Erdal; Kayri, Murat; Ekinci, Serdar; Izci, Davut
An improved version of atom search optimization (ASO) algorithm is proposed in this paper. The search capability of ASO was improved by using simulated annealing (SA) algorithm as an embedded part of it. The proposed hybrid algorithm was named as hASO-SA and used for optimizing nonlinear and linearized problems such as training multilayer perceptron (MLP) and proportional-integral-derivative controller design for DC motor speed regulation as well as testing benchmark functions of unimodal, multimodal, hybrid and composition types. The obtained results on classical and CEC2014 benchmark functions were compared with other metaheuristic algorithms, including two other SA-based hybrid versions, which showed the greater capability of the proposed approach. In addition, nonparametric statistical test was performed for further verification of the superior performance of hASO-SA. In terms of MLP training, several datasets were used and the obtained results were compared with respective competitive algorithms. The results clearly indicated the performance of the proposed algorithm to be better. For the case of controller design, the performance evaluation was performed by comparing it with the recent studies adopting the same controller parameters and limits as well as objective function. The transient, frequency and robustness analysis demonstrated the superior ability of the proposed approach. In brief, the comparative analyses indicated the proposed algorithm to be successful for optimization problems with different nature.