Automated short answer grading systems with deep learning techniques
Derin öğrenme teknikleriyle otomatik kısa cevap değerlendirme sistemleri
- Tez No: 952581
- Danışmanlar: PROF. DR. İLYAS ÇİÇEKLİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, eğitimde kısa cevapların otomatik olarak değerlendirilmesini sağlayan bir model geliştirmektir. Çalışma, öğrencilerin kısa cevaplarını objektif, hızlı ve tutarlı bir şekilde değerlendirebilen bir yöntem sunmayı hedeflemektedir. Böylece ölçme ve değerlendirme süreçlerinde karşılaşılan zorlukların azaltılması amaçlanmaktadır. Çalışmada, doğal dil işleme alanındaki gelişmelerden yararlanılarak, BERT tabanlı bir hibrit model tasarlanmıştır. Modelde, özelleştirilmiş çok başlı dikkat mekanizmaları, LSTM ve paralel CNN katmanları bir araya getirilmiştir. Modelin performansını değerlendirmek için uluslararası ve Türkçe veri setleri kullanılmıştır. Test edilen veri setleri, kısa cevap değerlendirmelerinde yaygın olarak kullanılan SciEntsBank, Beetle, Mohler veri setleri ve Türkçe fizik dersine ait bir veri setinden oluşmaktadır. Model, farklı veri setleri üzerinde yapılan deneylerde, kısa cevapların değerlendirilmesinde iyi bir performans göstermiştir. Farklı veri setlerinde modelin doğruluk oranlarının başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Özellikle özelleştirilmiş dikkat mekanizmaları ve paralel CNN yapılarının, modelin dilin karmaşık yapısını anlamasına olumlu katkı sağladığı belirlenmiştir. Bu çalışma, kısa cevapların otomatik değerlendirilmesine yönelik literatürdeki mevcut yöntemlere alternatif bir yaklaşım sunmaktadır. Modelin hem görülen hem de görülmeyen veriler üzerinde, farklı dillerde ve alanlarda gösterdiği güçlü performans, bu araştırmada yapılan mimari seçimlerin otomatik kısa cevap derecelendirmesindeki temel zorlukların çoğunu etkili bir şekilde ele aldığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This study aims to develop a model for automated evaluation of short answers in education. The work seeks to present a method that can assess students' short answers objectively, rapidly, and consistently, thereby addressing challenges encountered in measurement and evaluation processes. Leveraging advancements in natural language processing, a BERT-based hybrid model has been designed. The model integrates customized multi-head attention mechanisms, LSTM, and parallel CNN layers. International and Turkish datasets were utilized to evaluate the model's performance. The tested datasets comprise SciEntsBank, Beetle, and Mohler datasets, which are widely used in short answer assessments, along with a Turkish dataset from physics coursework. The model demonstrated robust performance in experiments conducted across different datasets for short answer evaluation. High accuracy rates were observed across various datasets. Notably, the customized attention mechanisms and parallel CNN architectures were found to positively contribute to the model's understanding of complex linguistic structures. This research presents an alternative approach to existing methods in the literature for automated short answer grading. The model's strong performance on both seen and unseen data, across different languages and domains, demonstrates that the architectural choices made in this research effectively address many of the fundamental challenges in automated short answer grading.
Benzer Tezler
- Design and implementation of an automated examination system
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA TÜTÜNCÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Orta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Meteorolojik verilerin ısıl değerlendirilmesi ve bilgisayarda simülasyonu
Başlık çevirisi yok
KAYA SARICALI
- Numerically calculated force and permeance data for doubly salient geometries
Başlık çevirisi yok
NECİP BEŞENEK
