A data-driven approach to determining safe classroom capacities during the transition to face-to-face education

dc.authorid0000-0001-8088-1570
dc.authorid0000-0001-7104-245X
dc.contributor.authorDiker, Fadime
dc.contributor.authorErkan, İlker
dc.date.accessioned2026-05-11T06:31:26Z
dc.date.issued2025
dc.departmentFakülteler, Mimarlık Fakültesi, Mimarlık Bölümü
dc.descriptionDiker, Fadime (Balikesir Author)
dc.description.abstractIn this paper, different models have been developed to estimate how many students should be in the existing classrooms to be less affected and protected from the Covid19 virus during transition to face-to-face education. The factor that determines the risk of transmission of the Covid 19 virus is not only physical distance, but the duration of exposure. In this direction, model has been created by Fuzzy Logic method to evaluate the efficiency of classrooms in terms of physical sizes using the classroom and window sizes of existing primary schools. Various models have been developed by using the data obtained in line with the developed model. After the evaluation of the obtained models, it was concluded that deep neural networks model can be accepted as a more suitable approach for this estimation problem than other supervised learning methods. It is expected that the developed model will help the guidelines prepared for taking necessary precautions in educational structures and making arrangements to prevent the transmission of the virus. Developed with the data obtained by examining only the primary school classrooms, developed models can also be applied with the data to be obtained by examining the classrooms of different levels.
dc.description.abstractBu çalışmada, yüz yüze eğitime geçiş sürecinde mevcut sınıflarda kaç öğrencinin bulunması gerektiğini tahmin etmek amacıyla farklı modeller geliştirilmiştir. Covid19 virüsünün bulaşma riskini belirleyen faktör yalnızca fiziksel mesafe değil, aynı zamanda maruz kalma süresidir. Bu doğrultuda, mevcut ilkokul sınıflarının ve pencere boyutlarının kullanılarak sınıfların fiziksel boyutlar açısından verimliliğini değerlendirmek için Bulanık Mantık yöntemiyle bir model oluşturulmuştur. Geliştirilen model doğrultusunda elde edilen veriler kullanılarak çeşitli modeller geliştirilmiştir. Elde edilen modellerin değerlendirilmesi sonucunda, derin sinir ağları modelinin bu tahmin probleminde diğer gözetimli öğrenme yöntemlerine kıyasla daha uygun bir yaklaşım olduğu sonucuna varılmıştır. Geliştirilen modelin, eğitim yapılarında gerekli önlemlerin alınması ve virüsün yayılmasını önlemeye yönelik düzenlemelerin yapılması için hazırlanan yönergelere katkı sağlaması beklenmektedir. Yalnızca ilkokul sınıfları incelenerek elde edilen verilerle geliştirilen modeller, farklı eğitim seviyelerindeki sınıfların incelenmesiyle elde edilecek verilerle de uygulanabilir.
dc.identifier.doi10.53710/jcode.1661952
dc.identifier.endpage316
dc.identifier.issn2687-4318
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage281
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.53710/jcode.1661952
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12462/23884
dc.identifier.volume6
dc.language.isoen
dc.publisherIstanbul Technical University
dc.relation.ispartofJournal of Computational Design
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectEğitim Yapıları
dc.subjectKarar Verme
dc.subjectCovid-19
dc.subjectDerin Öğrenme
dc.subjectMakine Öğrenmesi
dc.subjectEducational Structures
dc.subjectMaking Decision
dc.subjectDeep Learning
dc.subjectMachine Learning
dc.titleA data-driven approach to determining safe classroom capacities during the transition to face-to-face education
dc.title.alternativeYüz yüze eğitime geçiş sürecinde güvenli sınıf kapasitelerinin belirlenmesine yönelik veri odaklı bir yaklaşım
dc.typeArticle

Dosyalar

Orijinal paket

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
diker-fadime.pdf
Boyut:
2.14 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format

Lisans paketi

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: