Açık uçlu maddelerin otomatik puanlanmasında doğal dil işleme yönteminden yararlanılarak makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılması
Comparison of machine learning algorithms utilizing natural language processing in the automatic scoring of open-ended items
- Tez No: 922236
- Danışmanlar: PROF. DR. KAAN ZÜLFİKAR DENİZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında makine öğrenmesi ve doğal dil işleme yöntemlerinden yararlanılarak Türkçe açık uçlu maddelerin otomatik puanlanmasında denetimli makine öğrenmesi modellerinden Naif Bayes (Naive Bayes-NB), Lojistik Regresyon (Logistic Regression-LR), Karar Ağacı (Decision Tree-DT), Rastgele Orman (Random Forest-RF), Gradyan Artırma (Gradient Boosting-GB) ile BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers - Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri Dönüştürücü) model karşılaştırılmıştır. Çalışma ABİDE (Akademik Becerilerin İzlenmesi ve Değerlendirilmesi) 2016 Türkçe açık uçlu maddeleri ve nihai puanlayıcılardan elde edilen puanlar üzerinde yürütülmüştür. Çalışmada 8.sınıf öğrencilerine ait cevaplar yer almaktadır. Çalışmanın makine öğrenmesi modelleri ile ilgili analizlerinde Python programlama dili ve Pycharm geliştirme ortamından yararlanılmıştır. BERT modeli için ise Google Colaboratory ortamı kullanılmıştır. Metin ön işleme adımlarında MintLemon Türkçe paketi, Pandas ve Scikit-Learn kütüphaneleri kullanılmıştır. Makine öğrenmesi ve BERT algoritmaları ile ayrı ayrı puanlama yapılmış ve makine insan uyumu Ağırlıklandırılmış Kappa (QWK) ile hesaplanmıştır. Buna göre en iyi uyumu BERT modelin sağladığı sonucuna ulaşılmıştır (0,72-0,93). Gradyan Artırma algoritmasının da BERT modele yakın değerler vererek oldukça iyi performans sergilediği görülmüştür (0,67-0,90). Naif Bayes ise tüm maddeler için en düşük performans sağlayan algoritma olmuştur (0,44-0,78).
Özet (Çeviri)
In this thesis, Naive Bayes (NB), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB) and BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) models were compared for automatic scoring of Turkish open-ended items by using machine learning and natural language processing methods. The study was conducted on ABIDE (Monitoring and Evaluation of Academic Skills) 2016 Turkish open-ended items and scores obtained from final raters. The study includes the answers of 8th grade students. Python programming language and Pycharm development environment were used in the analyses related to machine learning models. Google Colaboratory environment was used for the BERT model. MintLemon Turkish package, Pandas and Scikit-Learn libraries were used in text preprocessing steps. Machine learning and BERT algorithms were scored separately and machine-human agreement was calculated using Weighted Kappa (QWK). Accordingly, it was concluded that the BERT model provided the best fit (0.72-0.93). The Gradient Boosting algorithm was also found to perform very well, giving values close to the BERT model (0.67-0.90). Naive Bayes was the lowest performing algorithm for all items (0.44-0.78).
Benzer Tezler
- İzmir'de Mustafa Kemal Bulvarı'nın peyzaj mimarlığı açısından etüdü ve peyzaj projesi
Başlık çevirisi yok
ENGİN ALPARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Peyzaj MimarlığıEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜMİT ERDEM
- Çeltik kabuklarının yalıtım malzemesi olarak kullanılması
Başlık çevirisi yok
B.CİHAN ÇELEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KIRBIYIK
- Üzüm sularının pastörizasyonu ve kontsantresi sırasında hidroksimetilfurfural oluşumu üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ŞERİFE ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ürünleri Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Küçük Yamanlar tepesi örneğinde kent yakın çevresinde rekreasyon alanı düzenleme projesi
Başlık çevirisi yok
NİHAN BULGUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLÇİN ASLANBOĞA
- Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma
A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region
MEHMET FARUK ALTUNKASA
Doktora
Türkçe
1987
Çevre MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN