Geri Dön

Using the coh-metrix tool for linguistic analysis of Muğla Sıtkı Koçman University's preparatory class students' portfolios in order to predict and compare their language proficiency levels

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi hazırlık sınıfı öğrencilerinin dil yeterlik düzeylerinin dilbilimsel bir analiz yazılımı olan coh-metrix ile incelenmesi

  1. Tez No: 483101
  2. Yazar: VILEM NAJEMNIK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EDA ÜSTÜNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Dilbilim, Eğitim ve Öğretim, Linguistics, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Dil yeteneği, Dil öğrenimi, Dilbilim, Doğal dil işleme, Hazırlık sınıfları, Otomatik dil tanıma, Yabancı dil, Yabancı dil öğrenimi, Yeterlilik, Language proficiency, Study of languages, Linguistics, Natural language processing, Preparatory classes, Automatic language identification, Foreign language, Foreign language learning, Sufficiency
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İngiliz Dili Eğitimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, doğal dil metinlerinin otomatik olarak değerlendirilme olgusunu, yani bu amaçla otomatik dil analizi için Coh-Metrix 3.0 sisteminin kullanımını incelemeyi amaçladı. Çalışma, ilgili konularda kısa bir literatür taraması yapıyor ve Coh-Metrix 3.0 web aracı analizi tarafından sağlanan metriklere kısa bir giriş yapıyor. Çalışmanın ana kısmı, Coh-Metrix sistemi tarafından sağlanan, insan değerlendiriciler tarafından üretilir. CERMAT olarak adlandırılır. Kelime dağarcığı veya kaynaşma gibi derecelendirmenin farklı boyutlarına sahip standartlaştırılmış derecelendirmeyi kullanarak, üretilen puanlarla ilişkili puanlar belirlemeye çalışmaktadır. Hangi Coh-Metrix puanlarının insan puanı ile köreleceğini bulmak için nicel metodoloji, yani Doğrusal Ayırt Etme Analizi uygulanmıştır. Veriler, bir önceki okul yılının hazırlık sınıflarına katılan 60 ingilizce hazırlık sınıfı öğrencisinin denemelerinden ve 17 yeni gönüllü Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi İngilizce Öğretmenliği Bölümünden alınmıştır. Çalışma, sonraki tahmini modellerde istatistiksel açıdan önemli bir rol oynayan en güçlü ayrımcıları tanımlar, bunları öğrencilerin denemelerine doğru puanlar atayabilen tek bir tahmini modelin altında doğruluğu bulmak için kullanır. Çalışmada, nihai tahmin modeli % 60'tan daha yüksek bir doğruluk elde edebildi. Çalışma daha sonra, CEFR'e göre yazma yeterlilik düzeylerini % 70'in üzerinde doğrulukla atamaya çalışmak için tahmini modeli kullanır. Çalışma, çalışma tarihine kadar, Coh-Metrix tarafından sağlanan dilsel analizin değerlendirme amacıyla kullanılmaması ve daha ileri araştırmalar önermesi sonucuna varıyor.

Özet (Çeviri)

This study aimed to investigate the phenomenon of automated evaluation of natural language texts, namely usage of the Coh-Metrix 3.0 system for automated linguistic analysis for that purpose. The study provides a brief literature review of relevant topics and gives a brief introduction to metrics provided by the Coh-Metrix 3.0 web tool analysis. The main part of the study tries to identify scores provided by the Coh-Metrix system that would correlate with scores produced by human evaluators using standardised grading called CERMAT, which has different dimensions of grading such as vocabulary or cohesion. In order to find out which Coh-Metrix scores would correlate with human scores, quantitative methodology, namely Linear Discriminant Analysis, was implemented. The data was obtained from 60 English preparatory class students' essays and 17 volunteers from ELT department freshmen of Muğla Sıtkı Koçman University who attended preparatory classes in the preceding school year. The study identifies strongest discriminators that play statistically significant role in subsequent prediction models and uses them to find accuracy under which is a single prediction model able to assign correct scores to the students' essays. In the study, the final prediction model could achieve accuracy higher than 60%. The study then uses the prediction model to try to assign levels of writing proficiency according to CEFR with accuracy over 70%. The study concludes that as up to the date of the study, linguistic analysis, as provided by the Coh-Metrix, should not be used for evaluation purposes, and suggests further research.

Benzer Tezler

  1. Bir robot manipülatör için adaptif model izleme kontrol sistemi

    An Adaptive model following control system for robotic manipulators

    İHSAN ÖMÜR BUCAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. FUAT GÜRLEYEN

  2. Alt-uzay dönüşüm yöntemi ile Fır süzgeç tasarımı

    Finite-duration impulse response filter design using subspace transformations

    MEHMET DEVRİM AZAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ NUR GÖNÜLEREN

  3. Robot kol dinamiğinin ve hareketinin bilgisayarda analizi ve simülasyonu

    Analysis and simulation of dynamics and motion of robot arm on computer

    HASAN SANCAKTAROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. LEYLA GÖREN

  4. Köpükle ötelemenin eclipse ile nümerik simülasyonu

    Başlık çevirisi yok

    ABBAS AYTAÇ İNAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAMİL HAKAN ALKAN

  5. Ftir histo-spectroscopic evaluation and chemometric discrimination of colon cancer

    Kolon kanserinin ftır hısto-spectroscopıc değerlendirmesi ve kemometrik ayrıştırımı

    SUSAN NAJAH MAHDI AL-KINANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Biyokimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN KIZIL