Geri Dön

Seyahat ingilizcesi için yapay zeka destekli sanal gerçeklik uygulamasının geliştirilmesi

Developing of artificial intelligence supported virtual reality application for travel English

PDF İndir

  1. Tez No: 978917
  2. Yazar: CEREN BOSTANCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İRFAN ŞİMŞEK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Bilim ve Teknoloji, Education and Training, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, seyahat İngilizcesi öğrenimi için konuşma pratiği sağlayan, yapay zeka destekli bir sanal gerçeklik uygulamasının geliştirilmesini ve değerlendirilmesini kapsamaktadır. Tezin temel amacı, kullanıcıların CEFR A1 ve A2 dil seviyelerini yüksek doğrulukla belirleyebilen ve bu seviyelere uygun gerçek zamanlı diyaloglar sunabilen yapay zeka destekli bir sanal gerçeklik eğitim ortamı oluşturmaktır. Uygulama, gerçekçi havaalanı pasaport kontrol senaryosu çerçevesinde, metin sınıflandırma (CEFR A1–A2 seviye tespiti), konuşma sentezi, konuşma tanıma ve dudak senkronizasyonu yapay zeka bileşenlerini bir araya getirmektedir. Bu bağlamda tez çalışması geliştirme çalışması metodolojisini temel almaktadır. Bu yöntem, sanal gerçeklik öğrenme ortamının geliştirilmesi ve uygulamada kullanılan makine öğrenmesi modelinin oluşturulması süreçlerine özgü yöntemler ile bütünleşik bir yapıda kullanılmıştır. Metin sınıflandırma modeli, tez kapsamında oluşturulan etiketli derlem ile eğitilmiş ve CRISP-DM metodolojisi izlenmiştir. Ayrıca Sürükleyici Sanal Gerçeklik Öğrenme Ortamları (Immersive Virtual Reality Learning Environment, IVRLE) tasarım modeli doğrultusunda sanal gerçeklik uygulamasının yapay zeka entegrasyonu yapılandırılmıştır. Çalışma kapsamında geleneksel makine öğrenmesi algoritmalarından Naive Bayes, Rastgele Orman, Destek Vektör Makineleri ve Lojistik Regresyon ile, yinelemeli sinir ağı (RNN) tabanlı model mimarilerinden Çift Yönlü RNN, Dikkat Tabanlı RNN, LSTM ve Çift Yönlü LSTM ile, dönüştürücü tabanlı model mimarilerinden BERT, ALBERT, DistilBERT, RoBERTa ve XLNet ile 129 farklı makine ve derin öğrenme modeli test edilmiş, en iyi performans gösteren model hem tez kapsamında geliştirilen derlemde hem de tahmin yeteneğinin daha iyi analiz edilebilmesi için CEFR-SP derleminde değerlendirilmiştir. Yine GPT-4o ve GPT-4.5 üretken yapay zeka modellerine de CEFR-SP derleminde yer alan metinler için sınıflandırma görevi verilmiştir. Seçilen modelin performansı, üretken yapay zeka modellerinin performansıyla karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Tezin bulguları, önerilen özel amaçlı yapay zeka modelinin A1–A2 seviyelendirme gibi görevlerde üretken modellerden daha tutarlı ve açıklanabilir sonuçlar verdiğini göstermektedir. Seçilen metin sınıflandırma modeli ve dahil edilen diğer yapay zeka teknolojileri sanal gerçeklik uygulamasına IVRLE modelinin bulunma hissi, yüksek gerçeklik ve etkileşimlilik bileşenleri dikkate alınarak entegre edilmiştir. Çıktılar, geliştirilen uygulamanın bu modelin tüm bileşenlerini karşılayan özellikleri barındırdığını göstermektedir. Bu bağlamda tez kapsamında seyahat İngilizcesi için geliştirilen yapay zeka destekli sanal gerçeklik uygulaması dil öğreniminde etkili bir deneyim sunmaktadır

Özet (Çeviri)

This study covers the development and evaluation of an artificial intelligence-supported virtual reality application that provides speaking practice for learning travel English. The main aim of the thesis is to create an artificial intelligence-supported virtual reality educational environment that can determine users' CEFR A1 and A2 language levels with high accuracy and present real-time dialogues appropriate to these levels. The application combines text classification (CEFR A1–A2 level detection), speech synthesis, speech recognition and lip synchronization artificial intelligence components within the framework of a realistic airport passport control scenario. In this context, the thesis study is based on the development study methodology. This method was used in an integrated structure with methods specific to the development of the virtual reality learning environment and the creation of the machine learning model used in the application. The text classification model was trained with the labeled corpus created within the scope of the thesis and the CRISP-DM methodology was followed. In addition, the artificial intelligence integration of the virtual reality application was structured in line with the Immersive Virtual Reality Learning Environment (IVRLE) design model. Within the scope of the study, 129 different machine and deep learning models were tested with traditional machine learning algorithms such as Naive Bayes, Random Forest, Support Vector Machines and Logistic Regression; recurrent neural network (RNN) based model architectures such as Bidirectional RNN, Attention Based RNN, LSTM and Bidirectional LSTM; and transformer based model architectures such as BERT, ALBERT, DistilBERT, RoBERTa and XLNet; and the best performing model was evaluated both in the corpus developed within the scope of the thesis and in the CEFR-SP corpus for a better analysis of its predictive ability. GPT-4o and GPT-4.5 generative artificial intelligence models were also given the task of classifying texts in the CEFR-SP corpus. The performance of the selected model is examined in comparison with the performance of generative artificial intelligence models. The findings of the thesis show that the proposed special purpose artificial intelligence model gives more consistent and explainable results than generative models in tasks such as A1–A2 leveling. The selected text classification model and other included artificial intelligence technologies were integrated into the virtual reality application by considering the sense of presence, high fidelity and interactivity components of the IVRLE model. The outputs show that the developed application has features that meet all the components of this model. In this context, the artificial intelligence-supported virtual reality application developed for travel English within the scope of the thesis offers an effective experience in language learning.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    822349

    The impact of digitalisation on company law

    Dijitalleşmenin şirketler hukukuna etkisi

    AYBÜKE KESKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Hukukİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Özel Hukuk Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELTEM KARATEPE KAYA

  2. Tez No

    1021196

    AI-driven semantic and structural modelling of urban gastronomy through language

    Dil üzerinden kentsel gastronominin yapay zeka destekli anlamsal ve yapısal analizi

    MELİKE SERRA KALYON

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BURAK PARLAK

  3. Tez No

    961756

    Benchmarking generative ai in structured domains: A critical evaluation of LLM–RAG architectures for flight recommendations

    Yapılandırılmış alanlarda üretken yapay zekanın kıyaslanması: Uçuş tavsiyeleri için LLM–RAG mimarilerinin eleştirel bir değerlendirmesi

    TUQA RAHMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Büyük Veri ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ IBRAHEEM SHAYEA

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MERYEM UZUN-PER

  4. Tez No

    854860

    Crew recovery optimization through disruption analysis and deep learning driven column generation

    Aksaklık analizi ve derin öğrenme tabanlı sütun oluşturma ile ekip kurtarma optimizasyonu

    AHMET HEREKOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ÖZGÜR KABAK

  5. Tez No

    962042

    Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods

    Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar

    UFUK BOLAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ

    DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR

Geri Dön