Please use this identifier to cite or link to this item: http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/18764
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorΣτύλος, Αλέξανδρος-Παναγιώτης-
dc.date.accessioned2023-07-25T07:33:59Z-
dc.date.available2023-07-25T07:33:59Z-
dc.date.issued2023-07-24-
dc.identifier.urihttp://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/18764-
dc.description.abstractΗ παρούσα διπλωματική εργασία πραγματεύεται τη δυνατότητα αλληλεπίδρασης των μαθητών μιας σχολικής κοινότητας στο πλαίσιο της συνύπαρξης και της κοινής εμπλοκής τους σε ομαδικές δραστηριότητες. Στο μέρος I εξετάζεται κατά κύριο λόγο ο σχεδιασμός ενός μοντέλου, το οποίο δημιουργεί αλληλεπιδράσεις μεταξύ των μαθητών κατά τρόπο εγγενώς δίκαιο, ώστε όλοι οι μαθητές να συμμετέχουν σε δραστηριότητες και να έχουν περίπου τον ίδιο αριθμό αλληλεπιδράσεων. Η γνώμη των μαθητών έχει καίριο ρόλο στο εγχείρημα αυτό και δύναται να αποτυπωθεί είτε άμεσα από ερωτηματολόγια είτε έμμεσα από συνομιλίες μαθητών. Τα ευρήματα ενός ερωτηματολογίου είναι περισσότερο χρήσιμα, γι’αυτό συσχετίζονται στο μέρος αυτό της εργασίας με τη δημιουργία ενός δυναμικού γράφου, δηλαδή στιγμιοτύπων αλληλεπιδράσεων μαθητών. Εντούτοις, ελλείψει πραγματικού δικτύου, κατασκευάζεται ένας γράφος προτίμησης που προσομοιώνει τις απόψεις και τις σκέψεις των μαθητών. Στο μέρος II ασχολούμαστε με τον έμμεσο τρόπο, τα γραπτά μηνύματα μαθητών σε κάποιο μέσο κοινωνικής δικτύωσης που έχουν προφανώς το ίδιον του διαδικτυακού λόγου. Επιστρατεύουμε βαθιά μηχανική μάθηση, προκειμένου να γίνει η κατανόηση της φυσικής γλώσσας και η ανάλυση συναισθήματος οπότε να καταστεί εφικτή η κατηγοριοποίηση ενός κειμένου ως θετικού, αρνητικού ή ουδέτερου από άποψη συναισθήματος. Γίνεται χρήση προεκπαιδευμένου μοντέλου για παραγωγή embeddings και το νευρωνικό δίκτυο πετυχαίνει απόδοση F1 macro ίσο με περίπου 74%. Η ανάλυση αυτή επεκτείνεται σ’ όλα τα κείμενα της συζήτησης, με αποτέλεσμα να δημιουργείται ένα συναισθηματικό προφίλ για κάθε άτομο, απ’ όπου προκύπτει εν τέλει και μια ποσοτική τιμή εκτίμησης της έντασης της σχέσης τους γι’ αξιοποίηση στον γράφο αλληλεπίδρασης.en_US
dc.languageelen_US
dc.subjectinteraction graphen_US
dc.subjectpreference graphen_US
dc.subjectdynamic graphen_US
dc.subjectnatural language processingen_US
dc.subjectsentiment analysisen_US
dc.subjectclassificationen_US
dc.subjectneural networken_US
dc.subjectmachine learningen_US
dc.subjectdeep learningen_US
dc.subjectpre-trained modelen_US
dc.subjectfine-tuningen_US
dc.titleΜελέτη μηχανισμού αλληλεπίδρασης & ομαδοποίησης χρηστών στην εκπαίδευση με χρήση τεχνικών deep learningen_US
dc.description.pages117en_US
dc.contributor.supervisorΠαπαβασιλείου Συμεώνen_US
dc.departmentΤομέας Επικοινωνιών, Ηλεκτρονικής και Συστημάτων Πληροφορικήςen_US
Appears in Collections:Διπλωματικές Εργασίες - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Diploma_Thesis.pdf3.33 MBAdobe PDFView/Open


Items in Artemis are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.