Yapay zeka yöntemleri ile Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi sınav sorularının zorluk derecesinin tespiti
Determination of difficulty level of Ataturk University Open Education Faculty exam questions with artificial intelligence methods
- Tez No: 703514
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ÖZYER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eğitim ve Öğretim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 48
Özet
Atatürk Üniversitesi bünyesinde yer alan Açıköğretim Fakültesinde toplam 47 program yer almaktadır. Bu programlarda ortak dersler ve her programa özgü dersler olmak üzere toplam 420 ders bulunmaktadır. Bu programlara kayıtlı ortalama 200 bin öğrenciye her eğitim-öğretim yılında iki ara sınav, iki yarıyıl sonu sınavı,iki bütünleme sınavı ve bir üç ders sınavı olmak üzere toplam 7 sınav yapılmaktadır. Yapılan her sınav sonrasında öğrencilerin verdikleri cevaplar göz önüne alınarak soruların zorluk derecesi tespit edilmektedir. Bu tez kapsamında daha önce zorluk seviyeleri tespit edilen sorulardan yola çıkarak, henüz sınavlarda sorulmamış soruların zorluk derecesinin tespit edilmesi ve yapılacak sınavların zorluk derecesinin önceden belirlenebilmesi amaçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
There are 47 programs in the Open Education Faculty of Atatürk University. In these programs, there are 420 courses in total, including common courses and courses specific to each program. A total of 7 exams, two midterm exams, two final exams, two make-up exams and one three course exam, are given to an average of 200 thousand students enrolled in these programs each academic year. After each exam, the difficulty level of the questions is determined by considering the answers given by the students. Within the scope of this thesis, it is aimed to determine the difficulty level of the questions that have not yet been asked in the exams and to determine the difficulty level of the exams based on the questions whose difficulty levels have been determined before.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ yöntemleri ile veri analizi ve tıbbi teşhis için uzman sistem geliştirme
Developing expert system for medical diagnosis and data analysis with artificial intelligence methods
ALİ KELEŞ
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR YAVUZ
- Hizmet sektöründe derin öğrenme ve makine öğrenmesi teknikleriyle akıllı tedarik sistemi tasarımı
Intelligent supply system design with deep learning and machine learning techniques in the service industry
ZÜMRÜT YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK ERKAYMAN
- Yapay zekâ yöntemleriyle termoelektrik modülün kontrolü
Control of thermoelectric module with artificial intelligence methods
TUFAN KOÇ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMilli Savunma ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVRA BAYHAN
PROF. DR. SEDAT BALLIKAYA
- Metalik malzemelerin sürtünme ve aşınma özelliklerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi
Prediction of friction and wear properties of metallic materials by machine learning methods
ŞENAY ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİM KOVACI
- Farmasötik bileşenlerin makine öğrenmesi yöntemleri ile kimliklendirilmesi ve etken madde tespiti
Identification of pharmaceutical constituents and detection of active substances using machine learning methods
HİRA BERİL KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK