Geri Dön

Uyarlanabilir e-öğrenme için ontoloji tabanlı bir öneri sistemi

An ontology based recommender system for adaptive e-learning

  1. Tez No: 843186
  2. Yazar: CEVAT AKTAŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BİROL ÇİLOĞLUGİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Bu tezde, uyarlanabilir e-öğrenme platformlarının etkinliğini artırmak amacıyla ontoloji tabanlı hibrit bir öneri sisteminin önemi vurgulanmaktadır. Geleneksel eğitim yöntemlerinin yerini alan e-öğrenme, eğitilenlere esneklik ve kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimi sunma potansiyeli taşımaktadır. Ancak, büyük miktarda öğrenme materyali arasından en uygun olanı seçmek eğitilenler için zorlayıcı olabilir. Bu bağlamda, ontoloji tabanlı hibrit öneri sistemleri, eğitilenlere materyal önerilerinde bulunarak öğrenme deneyimini geliştirebilir. E-öğrenme platformlarında eğitilenler, öğrenme biçemi ve bilgi seviyesi gibi eğitilen tercihlerini etkileyebilecek farklı özelliklere sahiptir. Geleneksel öneri yöntemleri, ilave eğitilen özellikleri içermedikleri için eğitilene doğru önerileri garanti edemez. E-öğrenme uygulamalarında daha iyi kişiselleştirme ve daha yüksek doğruluk sağlamak için, bu tezde eğitilen özellikleri ontoloji sayesinde öneri sürecine dahil edilmiştir. Ayrıca, veri madenciliği yöntemlerinden birliktelik kuralı yaklaşımı ile, eğitilenler için öneri sonuçlarının iyileştirilmesi ve önerilen yaklaşımın başarısının arttırılması amaçlanmıştır. Geliştirilen öneri sistemi bir lisans dersi kapsamında gönüllü öğrenciler tarafından kullanılmıştır. Deneysel süreç sonunda öğrencilerin notlarında istatistiksel olarak anlamlı bir fark gözlenmemiş olsa da, uygulanan sistem kullanılabilirlik ölçeği ile öğrencilerin sistemi kullanılabilir bulduğunu belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the importance of an ontology-based hybrid recommender system is emphasized in order to improve the effectiveness of adaptive e-learning platforms. E-learning, which replaces traditional education methods, has the potential to offer flexibility and personalized learning experience to learners. However, choosing the most appropriate from a large amount of learning material can be challenging for learners. In this context, ontology-based hybrid recommender systems can enhance the learning experience by recommending learning materials to learners. In e-learning platforms, learners have different characteristics such as learning style and knowledge level that can affect learner preferences. Traditional approaches can't guarantee correct recommendations as they don't utilize additional learner characteristics. To provide better personalization and higher accuracy in e-learning platforms, this thesis incorporates learner characteristics to the recommendation process by using ontology. Besides, it was aimed to improve quality of recommendations and increase success of the proposed approach by using association rule approach, which is a data mining method. The recommender system developed as part of this thesis was used by volunteer students in an undergraduate course. Although no statistically significant difference was observed in the students' grades at the end of the experimental process, it was determined with the applied system usability scale that the students found the system usable.

Benzer Tezler

  1. Bilgi yönetimi için anlamsal öğrenme ortamlarının incelenmesi

    The investigation of semantic learning environments for knowledge management

    FATEMA ALLAFI ABDALLA ESDEIRA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YASEMİN GÜLTEPE

  2. Uyarlanabilir dönüt sistemi tasarımı için kullanıcı profillerinin belirlenmesi

    Determining user profiles for adaptive feedback system design

    SİNAN KESKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL YURDUGÜL

  3. E-learning based mobile application for kids with autism spectrum disorder

    Başlık çevirisi yok

    TARIK MOHAMMED ABDULJABAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mühendislik BilimleriAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  4. Uyarlanabilir zeki web tabanlı matematik öğrenme ortamının tasarlanması, uygulanması ve değerlendirilmesi

    The design, implementation and evaluation of an adaptive intelligent web-based mathematics learning environment

    ÖZCAN ÖZYURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Ortaöğretim Fen ve Matematik Alanları Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN BAKİ

  5. Development of an intelligent tutoring system using bayesian networks and fuzzy logic

    Bayesyan ağları ve bulanık mantık kullanılarak zeki öğretim sistemi geliştirimi

    AFAF MUFTAH ADABASHI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELTEM ERYILMAZ

    PROF. DR. ALİ YAZICI