ÖzCovid-19 salgını, dünya genelinde ciddi yaşam kaybına neden olmuş ve Mart 2020'de bu salgın süreci pandemi olarak tanımlanmıştır. Hastalığın yayılımını engelleyebilmek için Covid-19 kısıtlamaları kapsamında eğitim kurumları acilen uzaktan eğitime geçmiştir. Öğrenciler tüm uyaran ve disiplinlerin kendi kontrol ve sorumluluklarına bağlı kaldığı bu süreçte normalden çok daha fazla adaptasyon sorunu yaşamaktadır. Farklı yaşam koşullarında yeterli motivasyonu sağlayamayan öğrenciler online derslere uyum göstermekte büyük oranda zorluk çekmektedir. Söz konusu zorluğu azaltabilmek adına bu makalede, öğrencilerin motivasyon ihtiyaçları doğrultusunda bir mentor tarafından desteğe ihtiyaç duyup duymadıklarını makine öğrenmesi yaklaşımları kullanılarak tespit eden bir çalışma yürütülmüştür. Bu çalışma ile sosyal farkındalık arttırılarak mentor kavramı ile öğrencilere dışsal motivasyon sağlanıp fırsat eşitliği sunulması amaçlanmaktadır. Çalışma kapsamında Ürdün Üniversitesi öğrencilerine yapılan anket veri kümesi olarak kullanılmış, çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak deneyler yapılmış ve elde edilen sonuçların karşılaştırmalı analizi yapılmıştır. Analiz sonucu Destek Vektör Makinesi %95 F1 skoru ile bu problem için en yüsek başarıyı üreten sınıflandırıcı olarak tespit edilmiştir. Çözümü modellemek için kullanılan diğer sınıflandırıcılardan da yakın sonuçlar elde edilmiştir. Diğer taraftan Karar Ağaçları algoritmasının açıklanabilirlik yapısı kullanılarak sınıflandırmadaki en etkili belirleyiciler bulunmuştur. Böylece mentor gerekliliğinin tespiti için öğrencilere uzun anketler uygulamanın mümkün olmadığı durumlarda, en verimli sonucu alabilecek belirleyicilerin kullanımı tercih edilebilecektir. Yapılan çalışmada mentor gerekliliğinin tespitinde kullanılabilecek en etkili belirleyici olarak, öğrencilerin "E-öğrenme sistemini kullanmak üretkenliğimi artırıyor." seçeneğine vermiş oldukları cevap tespit edilmiştir. Çalışma kapsamında belirleyicilerin etkililik hiyererşisi en yüksekten başlayarak ilk üç seviyeye göre ayrıntılandırılmış, uygulamanın olanağına göre tercihe sunulmuştur.