Uyarlanabilir e-öğrenme için ontoloji tabanlı bir öneri sistemi
An ontology based recommender system for adaptive e-learning
- Tez No: 843186
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BİROL ÇİLOĞLUGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Bilgi yönetimi için anlamsal öğrenme ortamlarının incelenmesi
The investigation of semantic learning environments for knowledge management
FATEMA ALLAFI ABDALLA ESDEIRA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YASEMİN GÜLTEPE
- Deep learning-based methods for drug synergy prediction
İlaç sinerjisi tahmini için derin öğrenme tabanlı yöntemler
HALİL İBRAHİM KURU
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH ERCÜMENT ÇİÇEK
DOÇ. DR. ÖZNUR TAŞTAN OKAN
- 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
2013
Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrtaöğretim Fen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN BAKİ
- Çevrimiçi öğrenme ortamlarında sohbet ve e-posta kullanımının öğrencilerin işlemsel uzaklık algılarına etkisi
The effect of using chat and e-mail on learners' transactional distance perceptions in online learning
ESMA AYBİKE BAYIR
Doktora
Türkçe
2014
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MAHİROĞLU
- Energy management for an electric vehicle integrated microgrid using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme kullanarak elektrikli araç entegre mikro şebeke için enerji yönetimi
DIALA KHALIFE
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
EnerjiBahçeşehir ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜRKAN SOYKAN