Türkçe eğitim içeriklerinin soyutlayıcı özetlenmesinde büyük dil modellerinin karşılaştırmalı analizi ve sürekli öğrenme yaklaşımı
A comparative analysis of large language models in abstractive summarization of Turkish educational content and a continuous learning approach
- Tez No: 992995
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNCEL SARIMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dijital çağda eğitim materyallerinin, özellikle video tabanlı içeriklerin hacmindeki artış, bilgiye hızlı ve verimli erişimi modern eğitimin zorluklarından biri hâline getirmiştir. Öğrencilerin ve araştırmacıların uzun süreli video içerikleri arasından ihtiyaç duydukları spesifik bilgilere ulaşması zaman kaybı yaratmaktadır. Bu tez çalışması, doğal dil işleme ve büyük dil modelleri alanındaki son gelişmelerden hareketle, Türkçe eğitim videolarının anlamsal bütünlüğünü koruyan ve otomatik özetleme yapan bir sistem geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada, Pupilica platformundan elde edilen video transkriptleri ile WikiLingua veri seti birleştirilerek oluşturulan veri havuzu üzerinde; mBART, mT5 ve PEGASUS gibi Transformer tabanlı encoder–decoder modeller ile GPT, Gemini, Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek, Phi-4 ve Kumru gibi güncel decoder-only Büyük Dil Modellerinin Türkçe özetleme performansları ROUGE, BLEU, METEOR, BERT-F1 ve Semantic-Cosine metrikleri üzerinden karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş ve en başarılı modelin, hem anlamsal bütünlük hem de akıcılık açısından insan referans özetlerine yakın çıktılar ürettiği tespit edilmiştir. Bu tezin literatüre ve sektöre sunduğu katkı, geliştirilen“Sürekli Öğrenen Otomatik Video Özetleme API”mimarisidir. Klasik yaklaşımının aksine bu sistem çevrimiçi çıkarım ve çevrimdışı eğitim olmak üzere iki ana döngü üzerine kurgulanmıştır. Kullanıcı geri bildirimleriyle zenginleşen veri havuzu, belirli bir eşik değere ulaştığında modelin otomatik olarak artımlı şekilde yeniden eğitilmesini tetiklemektedir. Bu dinamik yapı sayesinde sistem, Pupilica platformuna eklenen yeni içeriklere ve değişen kullanıcı beklentilerine zamanla uyum sağlayan bir mekanizmaya dönüşmektedir. Sonuç olarak bu çalışma, Türkçe eğitim videolarının özetlenmesi konusunda, farklı model ailelerinin güçlü ve zayıf yönlerini ortaya koyan kapsamlı bir referans noktası oluşturmuş ve teorik bulguları gerçek dünya uygulamasına dönüştüren sürdürülebilir bir yazılım mimarisi önermiştir. Elde edilen çıktıların, uzaktan eğitim platformlarında öğrenme verimliliğini artırması ve Türkçe NLP alanındaki gelecek çalışmalara zemin hazırlaması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
In the digital age, the increasing volume of educational materials—particularly video-based content—has made rapid and efficient access to information one of the major challenges of modern education. For students and researchers, locating specific information within lengthy video materials often results in significant time loss. Motivated by recent advances in natural language processing and large language models, this thesis aims to develop an automatic summarization system for Turkish educational videos that preserves semantic coherence. Within the study, a unified data pool was created by combining video transcripts obtained from the Pupilica platform with the WikiLingua dataset. On this dataset, the Turkish summarization performances of Transformer-based encoder–decoder models such as mBART, mT5, and PEGASUS, as well as contemporary decoder-only Large Language Models—including GPT, Gemini, Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek, Phi-4, and Kumru—were comparatively evaluated using ROUGE, BLEU, METEOR, BERT-F1, and Semantic-Cosine metrics. The experimental results demonstrate that the best-performing model produces summaries that are close to human reference summaries not only in terms of lexical overlap but also in semantic coherence and fluency. The primary contribution of this thesis to both the literature and industry is the proposed“Continuous Learning Automatic Video Summarization API”architecture. Unlike conventional approaches, this system is designed around two main loops: online inference and offline training. The data pool, enriched through user feedback, automatically triggers incremental model retraining once a predefined threshold is reached. Through this dynamic structure, the system evolves into an adaptive mechanism capable of adjusting over time to newly added content on the Pupilica platform and changing user expectations. In conclusion, this study provides a comprehensive reference point for Turkish educational video summarization by revealing the strengths and limitations of different model families, while also proposing a sustainable software architecture that translates theoretical findings into a real-world application. The resulting system is expected to enhance learning efficiency in distance education platforms and to serve as a foundation for future research in the field of Turkish natural language processing.
Benzer Tezler
- Türkçe dersi öğretim programı'nın kültürel değerlere duyarlı eğitim açısından incelenmesi
An examination of the turkish language curriculum in terms of culturally responsive teaching
EBUZER KAYHAN
Doktora
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERTEL ALTUN
- EBA okuyorum yazıyorum modülünde yer alan videoların Türkçe dersi öğretim programı ile ilişkisinin incelenmesi
Examining the relationship of the videos in the EBA reading, writing module with the Turkish lesson curriculum
ATİLLA YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimDüzce ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH ÇETİN ÇETİNKAYA
- İlk okuma ve yazma öğretiminde eğitim yazılımlarının kullanımının öğretmen görüşleri açısından incelenmesi
Examination of the use of educational softwares in primary reading and writing teaching in terms of teacher opinions
ABDULLAH ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE GÜL ÖZENÇ
- Türkçe öğretmen adaylarının özel gereksinimli bireylere yönelik tutumlarının incelenmesi
Investigation of Turkish teacher candidates' attitudes towards individuals with special needs
YASİN SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiÖzel Eğitim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT AKDAĞ
- Türkçe ve sosyal bilgiler öğretmenlerinin medya okuryazarlığı eğitimi ile ilgili becerileri ve görüşleri
Skills and views of turkish and social studies teachers on media literacy education
ŞENAY YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimYüzüncü Yıl ÜniversitesiSosyal Bilimler ve Türkçe Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET NURİ KARDAŞ