Geri Dön

Ortaöğretime yönelik türkçe matematik kelime problemi otomatik üretimi ve çözümü yapabilen yapay zekâ modeli geliştirme

Development of an artificial intelligence model to automatically generate and solve turkish mathematical word problems for secondary education

  1. Tez No: 998440
  2. Yazar: EMEL BAĞDATOĞLU YILMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALAATTİN PARLAKKILIÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Yönetim Bilişim Sistemleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ufuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, doğal dil işleme ve yapay zekâ tekniklerini kullanarak, belirli matematik konularında insan düzeyinde Türkçe soru üretebilen bir büyük dil modeli geliştirmeyi hedeflemektedir. Araştırma sonucunda literatüre özgün bir Türkçe matematik kelime problemi veri seti kazandırılmış, otomatik soru üreten yapay zekâ modeli geliştirilmiş ve bütüncül öğrenme metoduyla genellenebilir Türkçe içerik üretilebileceği kanıtlanmıştır. Çalışma kapsamında, Millî Eğitim Bakanlığı (MEB) tarafından yayınlanan soru bankalarından hazırlanan matematik kelime problemleri kullanılarak oluşturulan veri seti ile büyük dil modeli olan ChatGPT eğitilmiş ve optimize edilmiştir. Üretilen problemlerin“Dil Bilgisi”,“Anlaşılırlık”,“Konuyla İlişki”,“Kazanımla İlişki”ve“Çözülebilirlik”kriterleri doğrultusunda nicel analizi yapılmıştır. Modelin performansı yalnızca doğruluk açısından değil, aynı zamanda üretilen soruların özgünlüğü ve çeşitliliği açısından da değerlendirilmiştir. Bu amaçla, her bir soru için BERTScore ve ChatGPT gömme kosinüs benzerliği değerleri hesaplanmıştır. Çalışma sürecinde, 9. ve 10. sınıf müfredatındaki 14 farklı kazanıma ait 813 matematik sorusu düzenlenip etiketlenerek kapsamlı bir veri seti oluşturulmuştur. Türkçe az atış öğrenme ile matematik kelime problemi üretme istemleri ve ideal hiperparametre değerleri optimize edilmiştir. Temel ChatGPT modeliyle her kazanım için 40 soru üretildiğinde 0,80 olan ortalama benzerlik skoru, modelin özelleştirilmiş veri setiyle eğitilmesiyle 0,68'e düşürülmüştür. Bu iyileşme, eğitim için kazanım başına yalnızca 25 örnek soru kullanılarak elde edilmiştir. Ayrıca, üretilen 40 soruluk set içerisinden en nitelikli 20 sorunun seçilmesiyle oluşturulan testlerde, anlamsal benzerlik ortalaması 0,55 seviyesine kadar geriletilerek yüksek çeşitlilik sağlanmıştır. Analizler, geliştirilen yöntemin hatasız, öğretici ve ölçme-değerlendirme kriterlerine uygun matematik kelime problemleri üretmede yüksek başarı sergilediğini kanıtlamıştır.

Özet (Çeviri)

This study aims to develop a large language model capable of generating human-level Turkish mathematical word problems on specific topics using natural language processing and artificial intelligence techniques. As a result of the research, an original Turkish mathematical word problem dataset has been introduced to the literature, an artificial intelligence model that automatically generates mathematical word problems has been developed, and it has been proven that generalizable Turkish content can be produced using a holistic learning method. Within the scope of the study, the large language model ChatGPT was trained and optimised using a dataset of mathematical word problems prepared from question banks published by the Ministry of National Education. The generated problems were quantitatively analysed according to the criteria of“Grammar,”“Comprehensibility,”“Relevance to the Topic,”“Relevance to Learning Outcomes,”and“Solvability.”The model's performance was evaluated not only in terms of accuracy but also in terms of the originality and diversity of the generated questions. To this end, BERTScore and ChatGPT embedding cosine similarity values were calculated for each question. During the study, 813 math questions from 14 different learning outcomes in the 9th- and 10th-grade curricula were organised and labelled to create a comprehensive dataset. Turkish queries for few-shot learning and ideal hyperparameter values for mathematical word problem generation were optimised. When 40 questions were generated for each learning outcome using a basic ChatGPT model, the average similarity score of 0.80 was obtained. This score was reduced to 0.68 by training the model with a customised dataset. This improvement was achieved by using only 25 sample questions per learning outcome for training. Furthermore, by selecting the top 20 questions from the generated set of 40 questions for the math test, the average semantic similarity score was reduced to 0.55, ensuring high diversity. Analyses demonstrated that the developed method achieved high success in generating error-free, instructive, and assessment-criteria-compliant math word problems.

Benzer Tezler

  1. Teknoloji destekli ortamda matematiksel modelleme problemlerinin çözüm süreçlerinin analizi: Bilişsel ve üstbilişsel yapılar üzerine bir açıklama

    Analysing problem solving processes of mathematical modelling in the technology aided environment: an explanation on cognitive and meta cognitive structures

    ÇAĞLAR NACİ HIDIROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül Üniversitesi

    Ortaöğretim Fen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA BUKOVA GÜZEL

  2. Değişken kavramına ilişkin yeterlilikler ve değişken kavramının öğretimi

    The proficiencies about the concept of variable and teaching the concept of variable

    LEVENT AKGÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Eğitim ve ÖğretimAtatürk Üniversitesi

    Ortaöğretim Fen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİN ÖZDEMİR

  3. Ortaokul öğrencilerinin 'ders olarak matematiğe' yönelik algılarının incelenmesi

    Examining secondary school students' perceptions of“mathematics as a lesson”

    NUR DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERTEL ALTUN

  4. Ortaöğretim öğrencilerinin meslek hedeflerine dair görüşleri ve meslek seçimini etkileyen faktörler arasındaki ilişkinin fen eğitimi açısından incelenmesi

    An investigation of the relationship between secondary education students' opinions on their vocational goals and the factors affecting their vocational choice in terms of science education

    MAHİDE CANTEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SİMGE AKPULLUKÇU KOÇ

  5. Bazı yaratıcı yazma teknikleri kullanılarak lise öğrencilerinin fiziğe yönelik görüşlerinin belirlenmesi

    Determining the views of high school students towards physics using some creative writing techniques

    MURAT BAYER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimBalıkesir Üniversitesi

    Ortaöğretim Fen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN KÜÇÜKÖZER