Geri Dön

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

  1. Tez No: 703514
  2. Yazar: ADEM CANPOLAT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ÖZYER
  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: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR YAVUZ

  2. 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

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK ERKAYMAN

  3. Yapay zekâ yöntemleriyle termoelektrik modülün kontrolü

    Control of thermoelectric module with artificial intelligence methods

    TUFAN KOÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMilli Savunma Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVRA BAYHAN

    PROF. DR. SEDAT BALLIKAYA

  4. 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

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİM KOVACI

  5. 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

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK