Geri Dön

Classification of high school entrance exams and teacher made exam questions according to the Revised Bloom's Taxonomy with computational linguistics methods

Liselere giriş sınavları ve öğretmen tarafından hazırlanan sınav sorularının bilgisayarlı dilbilimsel yöntemlerle Yenilenmiş Bloom Taksonomisine göre sınıflandırılması

  1. Tez No: 906246
  2. Yazar: EREN YASEMEN KARAHAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BURCU ÜNAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İngiliz Dili Eğitimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 133

Özet

Bloom taksonomisi ve sonraki revizyonu olan Yenilenmiş Bloom Taksonomisi (YBT), alt ve üst düzey bilişsel süreçleri temsil ettikleri için program geliştirme ve değerlendirme süreçlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu taksonomi yıllardır eğitim alanında çok değer görmüş ve uygulanmıştır. Revize edilmiş Bloom taksonomisi, müfredat geliştirme ve değerlendirme sırasında İngilizce dersi programının başarısını değerlendirmek ve geliştirmek için kullanılmaktadır. Bu çalışma, Yenilenmiş Bloom Taksonomisi kapsamında Türkiye'de uygulanan 8. sınıf öğrencilerine yönelik lise giriş sınavları İngilizce sorularını ve öğretmenler tarafından hazırlanmış yazılı İngilizce sınav sorularını sınıflandırmak için veri işleme teknikleri ve makine öğrenmesi sınıflandırma yöntemleri oluşturmayı amaçlamaktadır. Araştırmada 8. sınıf öğrencilerinin Yenilenmiş Bloom Taksonomisine (YBT) göre etiketlenmiş 792 İngilizce sınav sorusu analiz edildi. Bu çalışmada hesaplamalı dilbilimsel yöntemler kullanılmıştır. Soruların etiketlerini tahmin etmek için Rastgele Orman modelleri, metin vektörizasyon teknikleri; Kelime Çantası (BoW), Terim Frekansı-Belge Frekansının Tersi (TF-IDF) ve Sözcük Türü (POS) analizi uygulandı. Bulgular, Rastgele Orman sınıflandırıcısı ve BoW vektörizasyon teknikleri kullanılarak geliştirilen kestirimci modellerin,“işlemsel bilgi ve uygulama”,“olgusal bilgi”ve“uygulama”kategorilerindeki soruların düzeylerini tahmin etmede sırasıyla 0,91, 0,89 ve 0,86 F1 puanları ile oldukça iyi performans gösterdiğini ortaya koydu. Bu kategorilerin tahminlerinin isabetlilik skorları ise sırasıyla 0,94, 0,90 ve 0,91dir. Ancak yeterli veri olmaması nedeniyle kestirimci modeller, bilişsel süreç boyutunun“analiz”ve“değerlendirme”kategorileri ile bilgi boyutunun“üstbilişsel bilgi”kategorileri için oluşturulamamıştır. Bu çalışmadaki bulgular, sınav sorularının YBT dikkate alınarak sınıflandırılmasına ilişkin daha sonraki araştırmalar için bir referans noktası olabilir.

Özet (Çeviri)

Bloom's taxonomy and its subsequent revision, the Revised Bloom's Taxonomy (RBT), are widely used in program development, assessment, and evaluation procedures because they represent lower and higher-order cognitive processes. They have been highly valued and applied in the field of education for many years. Revised Bloom's taxonomy is used to assess and improve the English language course program's success during curriculum development and assessments. This study aims to build data processing techniques and machine learning classification methods to classify the English questions of high school entrance exams and teacher–made written English exams for the 8th graders applied in Türkiye in the context of Revised Bloom's Taxonomy. The study analyzed seven hundred ninety-two English exam questions of 8th graders labeled according to Revised Bloom's Taxonomy (RBT). Computational Linguistics methods were used in this study. Random Forest models, text vectorization techniques; Bag of Words (BoW), Term Frequency-Inverse of Document Frequency (TF-IDF), and Part of Speech (POS) analysis were implemented to predict labels of questions. The findings revealed that predictive models developed via the Random Forest classifier and BoW vectorization technique perform reasonably well for predicting levels of questions such as“procedural knowledge and apply”,“factual knowledge”and“apply”categories with F1 scores of 0.91, 0.89, and 0.86 respectively. Accuracies for the predictions of these categories were 0.94, 0.90, and 0.91 respectively. However, due to insufficient data predictive models could not provide sufficient results for the“analyze”and“evaluate”categories of cognitive process dimension and the“metacognitive knowledge”category of knowledge dimension. The findings in this study can be a benchmark for further studies regarding the classification of exam questions considering RBT.

Benzer Tezler

  1. Fen ve Teknoloji öğretmen adaylarının soru sorma tercihleri ile ortaöğretim kurumları giriş sınavlarında sorulan soruların Bloom Taksonomisi'ne göre analizi

    Science and Technology teacher candidates questioning preferences and the analysis of the questions asked in high-school entrance exam according to Bloom Taxonomy

    UYGAR İSKAMYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Fen Bilgisi Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜRSOY MERİÇ

  2. Liselere Geçiş Sistemi (LGS) matematik sorularının matematik okuryazarlığı çerçevesine ve öğretmen görüşlerine göre incelenmesi

    Examination of High School Entrance System (LGS) mathematics questions according to mathematical literacy framework and teachers' views

    GÜLCAN TURAN BEDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimKafkas Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HİLAL YILDIZ

  3. Liselere giriş sınavları fen bilgisi sorunları ile ilköğretim fen bilgisi dersi sınav sorularının Bloom taksonomisine göre değerlendirilmesi

    The evaluation of science exam questions in basic education schools and in the high schools entrance examinations according to the Bloom's taxonomy

    HÜSEYİN EŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Fen Bilgisi Öğretmenliği Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SUNA KALENDER

    YRD. DOÇ. DR. BAHATTİN ERGEZER

  4. 2018 yılı LGS Türkçe soruları ve PISA okuma becerileri sorularının yenilenmiş Bloom taksonomisine göre incelenmesi

    Examination of 2018 LGS Turkish questions and PISA reading skills questions according to the renovated Bloom taxonomy

    ZUHAL KOMUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞABAN BERK