Geri Dön

A learning object harvesting model and a sample application

Öğrenim nesnesi toplama modeli ve örnek uygulama

  1. Tez No: 234132
  2. Yazar: AHMET SOYLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN KURU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eğitim ve Öğretim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 136

Özet

Bu tezin amacı web sayfalarına gömülmüş öğrenim nesnelerinin ayıklanmasına imkan veren bir model yaratmaktır. Aşılması gereken iki önemli problem belirlenmiştir, bunlar birlikte çalışabilirlik ve anlamsallıktır. Bu amaç için birlikte çalışabilirlik ve anlamsallık çerçevesinde XML, XSLT, RDF, ve SPARQL gibi çeşitli teknolojiler ve öğrenim nesnesi üstveri standartları bu modele uygunluk açısından incelenmiştir. Daha sonra öğrenim nesneleri için dar kapsamlı bir Microformat önerisi getirilmiştir. Ek olarak XSLT/GRDDL teknolojileri kullanılarak farklı web sayfalarından öğrenme nesnelerini ayıklayabilen ve bunların SPARQL sorgulama dili ile sorgulanabilmesini sağlayan bir SQI web servisi oluşturulmuştur. Son olarak bu servis üzerinden çalışarak öğrenme nesnelerinin aranmasını ve aktarımını sağlayan bir arama motoru oluşturulmuştur.

Özet (Çeviri)

The aim of this thesis is to enable harvesting of Learning Objects which are embedded in web pages. Two main challenges have been identified which are interoperability and semantics. For this purpose, several learning object metadata standards such as XML, XSLT, RDF, SPARQL etc. and several Learning Object Metadata standards have been investigated for compatibility with this harvesting approach, and then a light weight Application Profile and Microformat for Learning Objects has been proposed. Additionally a web service has been created which uses XSLT/GRDDL to extract Learning Objects in different web pages, and uses SQI target for retrieval facility with a more complex query language called SPARQL. Final work is a sample application; a search client employing created SQI service for search and retrieval of Learning Objects.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme ağları kullanılarak doğal ortamda hastalıklı domateslerin belirlenmesi

    Detection of diseased tomatoes using deep learning networks in natural field

    KÖKSAL KAPUCUOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI

  2. Kamkat meyvesi için derin öğrenme tabanlı otonom hasat robotu

    Deep learning based autonomous harvest robot for kumqat fruit

    MEHMET DERSUNELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAKUP KUTLU

  3. Synthetic data generation for training and evaluation of deep learning-based computer vision models

    Derin öğrenme-bazlı bilgisayarlı göre modellerinin eğitimi ve değerlendirilmesi için sentetik veri üretimi

    ABDULRAHMAN KERİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UFUK ÇELİKCAN

  4. Derinlik kamerası ile derin öğrenme tabanlı nesne tespiti

    Deep learning based object detection with depth camera

    TANER GÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAKUP KUTLU

  5. Real-time intelligent strawberry harvesting and quality determination system using computer vision and deep learning

    Bilgisayarla görme ve derin öğrenmeyi kullanan gerçek zamanlı akıllı çilek hasadı ve kalite belirleme sistemi

    NAGHAM YASSIN ALHAWAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. ZEKERİYA TÜFEKCİ