Yükseköğretimde Şikâyet Yönetiminin Dijitalleşmesi: Yapay Zekâ Destekli Sınıflandırma Sistemlerinin Performans Analizi

Authors : Yücel Batu Salman, Mehmet Erdal Küçükoğlu

Pages : 101-128

Doi:10.55796/dusuncevetoplum.1829164

View : 54 | Download : 96

Publication Date : 2025-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Yükseköğretimde artan öğrenci şikayetlerinin hacmi, geleneksel manuel sınıflandırma yöntemlerinin yetersiz kalmasına yol açmaktadır. Bu durum, doğruluk ve hız gereksinimlerini karşılamak amacıyla yapay zekâ tabanlı otomatik sınıflandırma sistemlerinin kullanımını zorunlu kılmıştır. Ancak, üniversite ortamında bu sistemlerin performansına ilişkin ampirik veriler sınırlıdır. Bu çalışma, bir yükseköğretim kurumunda veri çoğaltma ile 781 kayda genişletilen öğrenci şikayetini manuel yöntem ve dört farklı yapay zekâ modeli (Naive Bayes, SVM, Random Forest, BERT) ile karşılaştırmalı olarak analiz etmektedir. LinearSVC (SVM) modelinin %87 doğrulukla en yüksek performansı gösterdiği ve bu üstünlüğün istatistiksel olarak anlamlı olduğu tespit edilmiştir. Modeller arası tutarlılık, manuel etiketleme ile mükemmel uyum gösteren Cohen\\\'s Kappa (κ=0.84) değeri ile kanıtlanmıştır. Çalışmanın özgün katkısı, LinearSVC hata çıktılarının Kök Neden Analizi (RCA) aracı olarak kullanılmasıdır. Bu analiz, en belirgin sınıflandırma karışıklığının (Öğrenci İşleri Sorunları ve Tez/Danışmanlık Sorunları) kurumsal süreçler arası belirsizlikten kaynaklandığını tespit ederek, üniversite yönetimine yönelik somut süreç iyileştirme önerileri sunmaktadır. Sonuçlar, yapay zekâ tabanlı otomatik sınıflandırma sistemlerinin, şikayet yönetiminin dijitalleşmesinde öğrenci memnuniyeti, kurumsal verimlilik ve proaktif süreç analizi açısından önemli katkılar sağladığını göstermektedir.
Keywords : Yapay zekâ, Otomatik sınıflandırma, öğrenci şikayetleri, doğal dil işleme

ORIGINAL ARTICLE URL