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: 105
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
- Web ortamındaki yazılı sınavların doğal dil işleme yöntemleri ile değerlendirilmesi
Assessment of written exams in web environment with natural language processing methods
EBRU YILMAZ İNCE
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AKİF KUTLU
- Öğrenme analitikleri çerçevesinde veri madenciliği yöntemleri ile anlık geri bildirim sisteminin tasarlanması
Design of instant feedback system with data mining methods in the framework of learning analytics
SABRİ SERKAN TAN
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimAtatürk ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜKSEL GÖKTAŞ
- Automatic scoring approach for Arabic short answers essay questions
Arap dilinde metin sorularını kısa sürede cevaplamak için otomatik puanlama yaklaşımı
MOHAMMED ABDULMUNEM NSAIF AL-FALAHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDÜL KADİR GÖRÜR
- Uzun dönemli yıldızların değişim tiplerinin incelenmesi
The study of variation type of long periodic stars
MEHTAP DÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Astronomi ve Uzay Bilimleriİnönü ÜniversitesiKatıhal Fiziği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNCAY ÖZDEMİR
- Sayısal hücre görüntülerinin kodlanması ve nicel analizi
Coding and quantitative analysis of the digital cell images
NEŞE APAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN