Extracting meaningful ınformation from student surveys with NLP
NLP kullanarak öğrenci anketlerinden anlamli bilgiler çikarmak
- Tez No: 944069
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. EMİNE EKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Işık Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Bu tez, dönem sonu anketleri aracılığıyla toplanan iki dilli öğrenci geri bildirimlerini analiz etmek ve özetlemek için NLP tekniklerini uyguladı. İngilizce ve Türkçe dillerinde açık uçlu yanıtlar içeren veri kümesi, diller arası dilsel nüansları koruyabilen bir modele ihtiyaç duymuştu. Metin üretimi için özel olarak eğitilmiş Llama 2-7b-hf modeli, tutarlı ve bağlamsal olarak uygun özetler üretebilme yeteneği nedeniyle seçilmişti. Veri ön işleme aşaması, bölüm, dönem, ders adı ve şube numarası gibi üstverileri düzenlemeyi, yorumları kelime sayılarına göre ayırmayı ve gizliliği sağlamak için kişisel kimlik bilgilerini kaldırmayı içermekteydi. On kelimeden kısa yorumlar, Transformers kütüphanesinden bir ardışık düzen kullanılarak gruplandırılıp özetlenirken, daha uzun yorumlar ayrıntılı özetleme için üstveri odaklı istemlerle ince ayar yapılmıştı. Analizi daha da geliştirmek amacıyla,“cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment”modeli kullanılarak duygu sınıflandırması gerçekleştirilmiş ve geri bildirimler olumsuz, tarafsız ve olumlu olmak üzere üç farklı kategoriye ayrılmıştı. Değerlendirme metrikleri arasında uzman incelemeleri, bağlamsal uygunluk ve veri kümesinin duygu dağılımıyla mantıksal tutarlılık yer almıştı. Önceki modellere kıyasla, Llama 2 modeli, yorumların genel niyetini ve tonunu koruyarak daha eksiksiz ve tutarlı özetler üretmede üstün performans sergilemişti. Sonuç olarak, bu araştırma, LLM'lerin çok dilli eğitim verilerini işlemedeki etkinliğini ve ders içeriğini geliştirmek için uygulanabilir içgörüler sağlamadaki potansiyelini net bir şekilde vurgulamıştı. Bu çalışmanın sonuçları, gelecekteki araştırmalar için de yol gösterici olacaktı.
Özet (Çeviri)
This thesis applied NLP techniques to analyze and summarize bilingual student feedback collected via end-of-semester surveys. The dataset, which contained open-ended responses in both English and Turkish, required a model adept at preserving linguistic nuances across languages. The Llama 2-7b-hf model, which had been trained explicitly for text generation, was selected for its capability to produce coherent and contextually relevant summaries. Data preprocessing involved organizing metadata such as department, semester, course name, and section number, segregating comments by word count, and removing personal identifiers to ensure privacy. Shorter comments (fewer than ten words) were grouped and summarized using a pipeline from the Transformers library, while longer comments were fine-tuned with metadata-specific prompts for detailed summarization. To further enhance analysis, sentiment classification was performed using the“cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment”model, categorizing feedback into negative, neutral, and positive sentiments. Evaluation metrics included expert reviews, contextual relevance, and logical consistency with the dataset's sentiment distribution. Compared to previous models, the Llama 2 model demonstrated superior performance in generating complete, coherent summaries while preserving the overall intent and tone of the comments. Ultimately, this research highlighted the effectiveness of LLMs in processing multilingual educational data and their potential to provide actionable insights for improving course content and student experiences.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği ve eğitim sektöründe bir uygulama
Data mining and an application in educational sector
ŞENGÜL CAN
- Veri madenciliği ve veri madenciliğinde kullanılan K-Means algoritmasının öğrenci veri tabanında uygulanması
Data mining and K-Means algorithm in data mining and an application to a student database
ŞENOL ZAFER ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
İşletmeİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHPARE TİMOR
- Veri madenciliğinde genetik algoritmalar
Genetic algorithms in datamining
ÖZLEM EVRİM GÜNDOĞDU
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NEVCİHAN DURU
- Veritabanları üzerinde veri madenciliği uygulaması
Data mining application on databases
HÜSEYİN GÜRÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET KARAHASAN
- Bilişim alanında öğrenim gören lise öğrencilerine yönelik üniversite tercihlerinin yapay zeka yöntemleri ile analizi
Analysis of university preferences for high school students studying in informatics with artificial intelligence methods
ESMA TÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN ÖZHAN