Geri Dön

Bulanık mantık tabanlı gregorc öğrenme stili modeli gerçekleştirimi

Implementation Of The Fuzzy Logic-Based Gregorc Learning Style Model

  1. Tez No: 553676
  2. Yazar: VİLDAN ÇINARLI ERGENE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ÖZDEMİR, DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALAYBEYOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Eğitim ve Öğretim, Matematik, Science and Technology, Education and Training, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Öğrencilerin öğrenme stillerini belirlemek amacıyla bulanık mantık tabanlı Gregorc öğrenme stili modeli geliştirilmiştir. Gregorc öğrenme stili modelinde somut ardışık, soyut ardışık, somut rastgele ve soyut rastgele olmak üzere dört zeka tipi vardır. Bu çalışmada öğrencinin Gregorc öğrenme stilinde hangi zeka tipine ait olduğunu bulmak için dört girişli ve bir çıkışlı Mamdani tipi bulanık mantık algoritması mekanizması kullanılmıştır. Bu sistem Matlab bilgisayar yazılımı ortamında bulanık mantık yöntemi kullanılarak modellenmiştir ve modelin geliştirilmesi aşamasında C# programlama dili kullanılmıştır. Araştırma, 2016-2017 eğitim-öğretim yılının güz döneminde Manisa İli Turgutlu İlçesi Milli Eğitim Bakanlığı'na bağlı İnci Üzmez Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi'nde eğitim gören 10-11-12.sınıf öğrencileri olmak üzere 151 öğrenci ile gerçekleştirilmiştir. Bilgileri toplamak için Gregorc Öğrenme stili anketi kullanılmıştır. Elde edilen verilerdeki nicel değişkenlerin normal dağılıma uygun olup olmadığı Kolmogorov-Smirnov testi ile incelendi. Gruplar nicel değişkenler bakımından normal dağılıma uygunluk göstermedikleri için Mann Whitney U ya da Kruskal Wallis H testi ile karşılaştırıldı. Öğrencilerin öğrenme stilleri ile yaşları, öğrenme stilleri ile bölümleri, öğrenme stilleri ile sınıf seviyeleri ve öğrenme stilleri ile lise türleri arasında farklılıklar belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Fuzzy logic-based Gregorc learning style model was developed to determine the learning styles of the students. In the Gregorc learning style model, there are four types of intelligence: concrete sequential, abstract sequential, concrete random and abstract random. In this study, a four-input and one-out Mamdani-type fuzzy logic algorithm is used to find out which intelligence type belongs to the student in Gregorc learning style. This system is modeled using the fuzzy logic method in Matlab computer software environment and C # programming language is used in the development phase of the model. The research was carried out with 151 students who were studying in İnci Üzmez Vocational and Technical Anatolian High School which is a part of the Ministry of National Education of Turgutlu District of Manisa Province in the fall semester of 2016-2017 academic year. Gregorc Learning style questionnaire was used to collect the information. The Kolmogorov-Smirnov test was used to determine whether the quantitative variables in the data obtained were suitable for normal distribution. The groups were compared with Mann Whitney U or Kruskal Wallis H test because they did not conform to normal distribution in terms of quantitative variables. Students' learning styles and ages, learning styles and departments, learning styles and grade levels, learning styles and differences between high school types were determined.

Benzer Tezler

  1. Bulanık mantık tabanlı hibrit makine öğrenmesi sistemleri ile sera ortamı kontrolleri

    Greenhouse environment controls with fuzzy logic based hybrid machine learning systems

    AHMET ERKAM KARABURUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UTKU KÖSE

  2. Minimization of torque ripples and speed control of switched reluctance motor through fuzzy logic based direct torque control method

    Bulanık mantık tabanlı doğrudan moment denetimli anahtarlamalı relüktans motorun moment dalgalarının azaltılması ve hız kontrolü

    HAFEEZUL HAQ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM OKUMUŞ

  3. Bulanık mantık tabanlı uyarlamalı hız kontrolü

    Fuzzy logic based adaptive cruise control

    ATAKAN ONDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METİN ÖZKAN

  4. Bulanık mantık tabanlı anestezi derinlik kontrolü ve matlab simülasyonu

    Fuzzy logic based anaesthesia depth control and matlab simulink

    SİBEL ŞANLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. HAMDİ MELİH SARAOĞLU

  5. Bulanık mantık tabanlı dunn öğrenme stili modeli gerçekleştirimi

    Implementation of the fuzzy logic-based dunn learning style model

    MUHAMMET UYSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Eğitim ve ÖğretimCelal Bayar Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ ÖZDEMİR

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALAYBEYOĞLU YILMAZ