Student QR code-based attendance system for Beykoz University, Computer Department
Beykoz Üniversitesi, Bilgisayar Bölümü için öğrenci QR kod tabanlı devam sistemi
- Tez No: 1011459
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDURAZZAG ALI A ABURAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: QR kod, Devam, öğretim elemanları, Makine Öğrenmesi, XGBoost Modeli, QR code, Attendance, lecturers, Machine-Learning, XGBoost Model
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Beykoz Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Beykoz Universitesi, dersler için öğretim elemanlarının sınıf oluşturmasına ve yoklama almak amacıyla öğrencilerle şifre paylaşmasına olanak tanıyan, parola tabanlı bir sistem olan Eyoklama devam sistemini kullanmaktadır. Beykoz Üniversitesi'nde, QR kod tabanlı bir devam izleme sistemi, öğretim elemanlarının gerekli devam verilerini hızlı bir şekilde elde etmelerine ve ihtiyaç duyulan raporları mümkün olan en kısa sürede oluşturmalarına yardımcı olmaktadır. Mevcut devam sistemi, QR kod tabanlı sisteme kıyasla daha az kullanıcı dostudur ve uygulanması için önemli ölçüde manuel iş gücü gerektirmektedir. Otomatik bir sistem ile yoklama alma sürecinin verimliliği artırılabilir ve insan emeği azaltılabilir. Bu sayede öğretim elemanları, devam kayıtlarına harcadıkları zamanı azaltarak akademik konulara daha fazla odaklanabilecektir. Proje, kullanılabilirliğin ürün başarısında kritik bir faktör olduğu kullanıcı merkezli bir yazılım geliştirme yaklaşımıyla geliştirilmiştir. Çalışmanın kapsamı, Beykoz Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü ile sınırlandırılmıştır. Projenin hedeflerine ulaşmak için çeşitli araçlar ve yöntemler kullanılmıştır. Sistem geliştirme sürecinde PHP, SQL, Python ve bir makine öğrenmesi kütüphanesi gibi teknolojilerden yararlanılmıştır. İnceleme, öğretmenler, yöneticiler ve politika yapıcılar tarafından kullanılan panellere tahmine dayalı zekânın entegrasyonu için en iyi uygulamalara dair önemli içgörüler sunmaktadır. Bu yaklaşım; erken uyarı mekanizmalarının geliştirilmesini, kişiselleştirilmiş öğrenme planlarının oluşturulmasını ve hedefe yönelik telafi programlarının uygulanmasını kolaylaştırmaktadır. Elde edilen bulgular, makine öğrenmesi destekli tahminleme yöntemlerinin eğitimde karar alma süreçlerini geliştirme, eşit öğrenme çıktıları sağlama ve farklı öğrenme ortamlarında proaktif akademik destek sistemleri oluşturma açısından dönüştürücü bir potansiyele sahip olduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Beykoz University is using the E-yokloma attendance system, a password-based system that allows lecturers to create classes and share the password with the students for attendance taking. At Beykoz University, a QR code-based system for monitoring attendance records helps instructors obtain the necessary attendance data fast and generate the necessary reports as soon as possible. Beykoz University's current attendance system is less user-friendly than QR codebased attendance. To do it, a lot of manual labor is needed. The efficiency of taking attendance can be increased, and human labor can be saved with an automated system. Lecturers will be able to spend more time on academic issues and less time on attendance records thanks to this. The project was developed using a user-centered approach to software development, where usability is a crucial factor in the product's success. The project's scope was restricted to the Computer Science Department at Beykoz University. Several tools and strategies were used to achieve the project's goals. Technologies like PHP, SQL, Python and a machine-learning library were used in the system's development. The review provides insights into best practices for integrating predictive intelligence into dashboards used by teachers, administrators, and policymakers to facilitate early warnings, personalized learning plans, and targeted remedial programs. The findings underscore the transformative potential of machine-learning-driven forecasting for advancing educational decision-making, ensuring equitable learning outcomes, and establishing proactive academic support frameworks across diverse learning environments.
Benzer Tezler
- İlkokul çağı erkek çocuklarında inmemiş testis anomalisi ve insidansı
The anomaly and incidence of cryptorchidism in primary school boys
SERDAR SEZGİN
- Baba yoksunluğunun benlik kavramına etkisi ve babasız öğrencilerin problemlerinin hangi alanlarda yoğunlaştığının saptanması
Başlık çevirisi yok
OYA GÜNGÖRMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiGelişim Psikolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYSEL EKŞİ
- Toraks ölçümleri ve solunum fonksiyonlarının antrenmanlarla değişimi
Başlık çevirisi yok
ERDOĞAN LİMAN
