The potential of GPT-5 for syntactic simplification
GPT-5'in sözdizimsel basitleştirme potansiyeli
- Tez No: 1018375
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYSEL SARICAOĞLU AYGAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İngiliz Dili Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay Zeka (AI) araçlarının dil eğitimi ve materyal geliştirme alanındaki potansiyellerinden biri, dilbilimsel metin düzenleyicisi olarak üstlendiği roldür. Otantik metinlerin dilbilimsel zorluk derecesi, hedef dildeki yeterlilik düzeyi ile uyuşmadığından, metinleri sözdizimsel karmaşıklık gibi belirli dilbilimsel boyutlarda basitleştirmek çoğu zaman gerekli olur. Bu araştırma, GPT-5'in sözdizimsel karmaşıklık açısından bir metin düzenleyici olarak sahip olduğu potansiyeli incelemektedir. Araştırma, özellikle GPT-5'in farklı yeterlilik düzeylerindeki ikinci dil olarak İngilizce metinleri sözdizimsel olarak ne ölçüde basitleştirebileceğini ve hangi tür sözdizimsel değişiklikler yaptığını incelemektedir. Bu amaçla, CEFR ile uyumlu dört Yabancı Dil Olarak İngilizce ders kitabı ve bu kitaplardan alınan 164 metin seçildi. C1, B2, B1+ ve B1 seviyesi ders kitaplarındaki her okuma metni için, GPT-5'e metni sözdizimsel olarak bir seviye daha basitleştirmesi talimatı verildi. İkinci dil (L2) okuma metinlerinin orijinal ve basitleştirilmiş versiyonlarının sözdizimsel özellikleri, otomatik araç olan L2 Syntactic Complexity Analyzer (L2SCA) içindeki 14 sözdizimsel ölçüt kullanılarak otomatik olarak belirlendi. Toplanan veriler betimsel istatistikler, eşleştirilmiş örneklemler t-testi (paired samples t-test) ve Split-Plot ANOVA kullanılarak analiz edildi. GPT-5'in yaptığı spesifik sözdizimsel değişiklikler için de sekiz rastgele seçilmiş olan metin ve onların GPT tarafından basitleştirilmiş versiyonları manuel olarak kodlandı ve nitel olarak analiz edildi. Bulgular, GPT'nin cümle uzunluğunu, sözcük öbeği yoğunluğunu ve yan tümceleme düzeyini azalttığını; bunun sonucunda ise cümle başına düşen T-unit sayısının anlamlı düzeyde azaldığını ve eşdüzey bağlaç kullanımının arttığını gösterdi ancak yalnızca bir ölçüt (CPC) anlamlı bir değişim sergiledi. GPT-5'in sözdizimsel basitleştirmesinde kitapların seviyesinin ve türünün anlamlı bir etkisi olduğu gözlendi. Manuel analiz sonucunda en sık tekrar eden değişimlerin isim öbekleri içindeki koordineli öbekleri veya edat öbeklerini çıkararak isim öbeklerini kısaltma, öbeksel yapıları tümcesel yapılara dönüştürme ve fiilimsili yapıları çekimli yapılara dönüştürme olduğu görülmüştür. Bulgular sonucunda GPT-5'in on dört ölçüt arasından sadece bir ölçütte anlamlı bir etkisinin olması kapasitesinin sözdizimsel editör olarak kısıtlı olduğunu göstermektedir. Ancak, manuel analiz sonuçları, GPT-5 tarafından yapılan sözdizimsel değişikliklerin ilgili teorik yaklaşımlarla tutarlı olduğunu ortaya koydu; bu da, sözdizimsel açıdan karmaşık yapıların dilbilimsel açıdan uygun bir şekilde basitleştirildiğini ima etmektedir. Bu bulgular, özellikle ikinci dil okuma materyallerinin geliştirilmesi amacıyla İngilizce öğretiminde (ELT) metin düzenleme açısından önemli sonuçlar doğurmaktadır.
Özet (Çeviri)
One potential of Artificial Intelligence (AI) tools in language education and material development is its role as a linguistic text editor. Since the linguistic difficulty of authentic texts does not match the target language proficiency, it is often necessary to simplify texts in certain linguistic dimensions, such as syntactic complexity. This research explores the potential of GPT-5 as a text editor for syntactic complexity. It specifically examines the extent to which GPT-5 can syntactically simplify L2 English texts at different proficiency levels and the types of syntactic modifications it makes. Four CEFR-aligned English as a Foreign Language coursebooks and 164 texts from them were selected. For each reading text from C1, B2, B1+, and B1 level coursebooks, GPT-5 was prompted to simplify the text to one level lower syntactically. The syntactic features of the original and simplified versions of the L2 reading texts were identified automatically using the 14 syntactic measures in the automated tool L2 Syntactic Complexity Analyzer (L2SCA). The collected data were analysed through descriptive statistics, paired samples t-test, and Split-Plot ANOVA. For the specific types of syntactic modifications GPT-5 made, eight randomly selected texts and their GPT-simplified versions were manually coded and qualitatively analyzed. Findings showed that GPT-5 simplifications reduced sentence length, phrasal density, and subordination, resulting in significantly fewer T-units per sentence and more coordinating conjunctions; however, only one measure (CPC) showed a significant difference across versions. The level of the coursebook and the type of coursebook had a significant effect on the syntactic simplifications by GPT-5. According to the results of the manual analysis, the most frequent repetitive modifications were shortening noun phrases by deleting the coordinate phrases or prepositional phrases in them, changing phrasal structures to clausal ones, and changing nonfinite structures to finite ones. The finding that GPT-5 simplifications resulted in significant differences in only one syntactic measure (coordinate phrases per clause) out of 14 suggests its limited capacity as a syntactic editor. However, the results of the manual analysis showed that syntactic modifications by GPT-5 were consistent with the related theoretical perspectives, implying linguistically appropriate simplifications of syntactically complex structures. The findings have important implications for text editing in ELT, particularly for L2 reading material development purposes.
Benzer Tezler
- Otomotiv kabloları ve seçimi, denetimli öğrenme yöntemi ile kablo malzemesi seçimi
Cables used in automotive and their selection, cable material selection with supervised learning method
HALE YAZGI GÜNBATI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ
- Empowering narrative design in video games with large language models: A case study of Assassin's Creed Odyssey
Büyük dil modelleri ile video oyunlarında hikaye tasarımını güçlendirmek: Assassın's Creed Odyssey üzerine bir vaka çalışması
TAMER UMUT KELTEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İletişim BilimleriBahçeşehir ÜniversitesiOyun Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARBAROS BOSTAN
- Devrelerin büyük işaret cevaplarının bilgisayar yardımıyla bulunması
Başlık çevirisi yok
NÜKHET GÜNEYİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU
- Ulaş Sağlık Ocağı merkezinde nüfusun bazı niteliklerine ve konutların durumuna ilişkin bir çalışma
An Investigation carried out at the Ulaş Public Health Centre concerning some characteristics of the population and housing conditions in the district of Ulaş
EROL ŞANLI
Doktora
Türkçe
1985
Halk SağlığıCumhuriyet ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERVET ÖZGÜR
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE