Geri Dön

Intelligent question classification for e-learning environments by data mining techniques

Veri madenciliği teknikleri ile e-öğrenme platformunda akıllı soru sınıflandırması

PDF İndir

  1. Tez No: 215924
  2. Yazar: İBRAHİM FURKAN İNCE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde, bilim dünyasında sıkça kullanılan ve bilinen üç yapay zeka metodu: ANN (Yapay Sinir Ağları), SVM (Destekçi Vektör Makinası) ve ANFIS (Adaptif Ağ Yapılı Bulanık Sonuç Çıkarım Sistemi) doğru soru seviyesi teşhisi, akıllı soru sınıflandırması ve akıllı öğrenme ortamlarındaki (E-Öğrenme, Uzaktan Eğitim Platformları) soru modellerinin güncellenmesi hedeflerini başarmak için ele alınmıştır. Bu tez, bu üç ünlü metodun web tabanlı ortamlardaki (E-Öğrenme) derslerin (Lisans Dersi: İnsan Uygarlıkları Tarihi) test ve değerlendirme aşamalarında, öğrencilerin verdikleri yanıtları, soru zorluk katsayılarını ve bu katsayıları Gauss Normal Eğrisi'ne koyarak ortaya çıkan soru zorluk sınıflarını birer girdi olarak kullanarak, soruların sınıflandırılmasında ne kadar etkin ve verimli olduklarını raporlamaktadır. ANN, SVM ve ANFIS'in bu bağlamdaki etkinlikleri 5018 satır veriden oluşan ve 13 farklı soru tipi içeren bir örnek veritabanı kullanılarak ve sınıf tahmin doğruluklarına, ayrıca performanslarına bağlı olarak değerlendirildi. Sonuç olarak, karşılaştırmasal test performans analizi, ANFIS (Adaptif Ağ Yapılı Bulanık Sonuç Çıkarım Sistemi)'in diğer iki metoda göre daha iyi sonuçlar verdiğini ortaya çıkardı.

Özet (Çeviri)

In this thesis, three favorite artificial intelligence methods: ANN, SVM, and ANFIS are proposed as a means to achieve accurate question level diagnosis, intelligent question classification and updates of the question model in intelligent learning environments such as E-Learning or distance education platforms. This thesis reports the investigation of the effectiveness and performances of three favorite artificial intelligence methods: ANN, SVM, and ANFIS within a web-based environment (E-Learning) in the testing part of an undergraduate course that is ?History of Human Civilizations? to observe their question classification abilities depending on the item responses of students, item difficulties of questions and question levels that are determined by putting the item difficulties to Gaussian Normal Curve. The effectivenesses of ANN, SVM and ANFIS methods were evaluated by comparing the performances and class correctnesses of the sample questions (n=13) using the same 3 inputs as: item responses, item difficulties, question levels to 5018 rows of data that are the item responses of students in a test composed of 13 questions. The comparative test performance analysis conducted using the classification correctness revealed that the Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) yielded better performances than the Artificial Neural Network (ANN) and Support Vector Machine (SVM).

Benzer Tezler

  1. Tez No

    19322

    Hücresel nöral ağlar ve uygulamaları

    Cellular neural networks and applications

    SEVİLAY ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. I. CEM GÖKNAR

  2. Tez No

    46411

    Uzman sistemler ve ulaştırma alanında kullanımları

    Expert systems and using them in transportation

    A.BURAK GÖKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. HALUK GERÇEK

  3. Tez No

    66402

    İmalat stratejileri ve imalat teknolojisi seçiminde uzman sistem yaklaşımı

    Manufacturing strategies and an expert system approach to selecting manufacturing technology

    İBRAHİM ÇİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN EVREN

  4. Tez No

    173557

    Çoktan seçmeli testlerde seçenek sayısının madde parametreleri ve farklı yetenek düzeylerinde bilgi fonksiyonları ile madde uyumlulukları üzerinde etkisinin incelenmesi

    A study on the effect of numbers of options on the parameters and the question's goodness of fit, and its effect on information function of the question in different levels of ability in multiple choice tests

    GHOLAMREZA GOLMOHAMMAD NAZHAD BAHRAMI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. SELAHATTİN GELBAL

  5. Tez No

    66720

    Asenkron transfer modu ve çerçeve aktarma

    Asynchronous transfer mode and frame relay

    HALİT DÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNSEL DURUSOY

Geri Dön