Kişiselleştirilmiş Yabancı Dil Öğrenimi İçin Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle İlgi Alanı Tahmini

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorGörmez, Yasin
dc.contributor.authorDağdeler, Kübra Okumuş
dc.contributor.authorKavuklu, Merve
dc.date.accessioned2024-10-26T17:46:03Z
dc.date.available2024-10-26T17:46:03Z
dc.date.issued2022
dc.departmentSivas Cumhuriyet Üniversitesi
dc.description.abstractKüreselleşen dünyada yabancı dil bilmenin önemi giderek artmaktadır. Dil öğretim zorluklarını azaltmak için önemli yöntemlerden biri de, teknoloji dünyasındaki gelişmeler ile birlikte daha kolay yönetebilir hale gelen kişiselleştirilmiş öğrenim yaklaşımlardır. Kişiselleştirilmiş öğrenim sayesinde aynı sınıf ortamında bile, her bireyin istek ve ihtiyaçlarına göre yöntem ve materyal sunulabilmektedir. Dil öğretiminde, içeriklerin kişilerin ilgi alanlarına uygun olarak sunulmasının öğrenimin verimini artıracağı düşünülmektedir. Bu kapsamda çalışmada, kişiselleştirilmiş İngilizce öğretiminde alt yapı olarak kullanılmak üzere makine öğrenmesi yöntemleri ile bireylerin ilgi alanı tahmini yapılmıştır. Çalışmada öncelikli olarak bir anket tasarlanarak farklı sektörlerden 164 kişiye uygulanmıştır. Tasarlanan ankette kişilerin istedikleri kadar seçim yapacakları seçeneklerden oluşan 11 soru ve ilgi alanını seçebilecekleri bölüm bulunmaktadır. Birey en az biri zorunlu olmak üzere teknoloji, sağlık, iş yaşamı, farklı kültürler, spor ve güzel sanatlar ilgi alanlarından dilediği kadarını seçebilmektedir. Toplanan bu veriler matematiksel hale dönüştürülerek k-en yakın komşu, rastgele orman ve yapay sinir ağı yöntemleri ile analizler yapılmıştır. Kullanılan yöntemlerim parametre optimizasyonu için geleneksel ızgara arama yönteminden daha kısa sürede daha iyi sonuçlar üreten Bayesian optimizasyon yönteminden faydalanılmıştır. Bir kullanıcı birden fazla ilgi alanı seçebildiği için tüm makine öğrenmesi modelleri çoklu etiket tahmini yaklaşımı ile oluşturulmuştur. Bu bağlamda her bir kişi için ilgi duyuyor ve duymuyor olacak şekilde 6 ilgi alanı için ayrı ayrı tahmin yapılmış ve başarı oranı da bu durum göze alınarak hesaplanmıştır. Analiz sonuçları incelendiğinde en iyi başarı oranı %78.12 ile rastgele orman algoritması ile elde edilmiştir. Bu sonucun tasarlanacak sistem için yeterli olduğu, veri sayısının artırılması ile birlikte de daha iyi sonuçlar elde edileceği öngörülmektedir.
dc.identifier.endpage121
dc.identifier.issn2146-5959
dc.identifier.issn2146-5967
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage111
dc.identifier.trdizinid1092232
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1092232
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12418/25807
dc.identifier.volume12
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofYükseköğretim ve Bilim Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectMakine Öğrenmesi
dc.subjectOptimizasyon
dc.subjectYabancı Dil Eğitimi
dc.subjectKişiselleştirilmiş Öğrenim
dc.subjectİlgi Alanı Tahmini
dc.titleKişiselleştirilmiş Yabancı Dil Öğrenimi İçin Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle İlgi Alanı Tahmini
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu