PofoliaPofolia ile paylaşıldı

European Journal of Education· 2026Q1

Akıllı Üniversitelerde İngilizce Öğretiminin K-Means Kümeleme Kullanılarak Değerlendirilmesi

Evaluating the English Teaching System in Smart Universities Using K‐Means Clustering for Enhanced Student Engagement and Sustainable Development

Wu Juan

Kısa özet

Siluet Skoru 0.72 ve DBI 0.39 ile K-means kümeleme (K=3) kullanan yeni bir çerçeve, akıllı üniversite İngilizce derslerinde öğrenci katılımı kalıplarını objektif olarak belirleyerek uyarlanabilir ve kişiselleştirilmiş öğretim stratejilerine olanak tanır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Akıllı üniversite İngilizce derslerindeki öğrenci katılımı kalıplarını belirlemek için K-means kümeleme (K=3) kullanıldı.
  • Çerçeve, etkili küme ayrımını gösteren 0.72 Siluet Skoru ve 0.39 Davies-Bouldin İndeksi elde etti.
  • Yöntem, etiketli veri gerektirmeden katılım kalıplarını objektif olarak belirler.
  • Bulgular, uyarlanabilir, kişiselleştirilmiş ve sürdürülebilir İngilizce öğretim stratejilerinin geliştirilmesini desteklemektedir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

ABSTRACT The growing needs for quality English education in technology‐enhanced universities require evidence‐based assessment measures to promote learner engagement and sustainability. Technology‐Enhanced Learning ( TEL ) integrates digital technologies and online learning tools into English teaching to support interactive, flexible and personalized learning experiences. This study suggests a framework for measuring the effectiveness of English teaching systems using K‐means clustering to understand learner satisfaction and engagement patterns. In this method, the proposed framework lies in integrating unsupervised K‐means clustering with clustering validity measures to objectively identify student engagement patterns and support evidence‐based instructional decision‐making without requiring labelled data. The framework achieved an optimal cluster configuration with K = 3, validated by a Silhouette Score of 0.72 and a Davies–Bouldin Index ( DBI ) of 0.39, indicating well‐separated and compact clusters. These findings provide practical guidance for implementing adaptive, personalized and sustainable English teaching strategies in smart university environments. The proposed engagement‐based clustering framework also supports inclusive e‐learning by enabling personalized learning interventions and accessibility‐oriented educational strategies that can enhance participation among learners with diverse educational needs, including students with disabilities. The results demonstrate that the proposed model effectively captures diverse engagement patterns and supports the development of adaptive teaching strategies. These findings provide actionable insights to enhance student engagement, promote sustainable teaching practices and improve overall learning experiences through adaptive and blended instructional approaches. Future studies may investigate longitudinal engagement behaviuors to further optimize the teaching framework.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. European Journal of Education, 2026 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Bilgisayar Bilimi Uygulamaları

Computer Science ApplicationsComputer Science