Automatic scoring approach for Arabic short answers essay questions
Arap dilinde metin sorularını kısa sürede cevaplamak için otomatik puanlama yaklaşımı
- Tez No: 495499
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDÜL KADİR GÖRÜR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sınavlarda öğrenciler tarafından verilen, çoktan seçmeli sorular, doğru / yanlış soruları ve cevaplanması gereken yazılı soruları gibi farklı türde soru tipleri vardır. Bu tür sınavların değerlendirilmesi ve puanlanması geleneksel olarak eğitmenlerden çaba, zaman ve aktivite gerektiren uzun yorucu bir süreçtir. Bu bağlamda, sınavları değerlendirmek ve puanlandırmak için otomatik yaklaşımlar uygulamak, aslında harcanan zamanı ve çabaları azaltmak için gereklidir. Çoktan seçmeli soruların ve doğru / yanlış sorularının puanlandırılması için pek çok ticari araç olmasına rağmen, özellikle Arapça dili için yazılı sorularını değerlendirmek ve puanlandırmak için uygulanan yaklaşımlarda ve araçlarda eksiklikler vardır. Bu araştırmada; amaç, Arapça yazılı sorularına kısa cevaplar için bir otomatik puanlama yaklaşımı önermektir. Puanlama süreci, öğrencinin cevabı ile öğretmen tarafından verilen model cevabı arasındaki benzerliğe dayanmaktadır. Bu amaçla kosinüs benzerlik ölçümleri kullanılacaktır. Kosinüs benzerliği, eğitmen cevap anahtarı ile öğrenci sınav kâğıdını karşılaştıran buluşsal evrimsel bir ölçümdür. Bu araştırmada, doğru sonuçları elde etmek için öğrencinin cevabının ve model cevap içerisindeki her bir anahtar kelimeyi kullanacağız. Bu araştırmada ileri sürülen yaklaşım, önerilen bir veri seti üzerinde test edilecek ve diğer yaklaşımlarla karşılaştırılacaktır.
Özet (Çeviri)
There are different types of questions produced by the students in their exams, such as multiple-choice questions, true/false questions, and essay questions which require free text answers. Evaluation and scoring these types of exams traditionally are an exhausting process that takes from the instructors a lot of efforts, time and activities. In this regard, applying automated approaches to evaluate and score exams are essentially required to reduce time and efforts. Although there are many commercial tools for scoring multiple-choice and true/false questions, yet there is lack of approaches and tools for evaluating and scoring essay questions, especially for the Arabic language. In this research, the aim is to propose an automated scoring approach for short answers to Arabic essay questions. The scoring process is based on the similarity between the student's answer and model answer which is provided by the instructor. Cosine similarity measures will be used for this purpose. Cosine similarity is a heuristic evolutionary measure that has succeeded to solve text to text similarity problems. In this research, we will use the word root for each keyword in the student's answer and the model answer in order to achieve accurate results. The proposed approach will be tested on a data set proposed and will be compared to other approaches.
Benzer Tezler
- Automatic identification of evolutionary and sequence relationships in large scale protein data using computational and graph-theoretical analyses
Büyük çaplı protein verisinde evrimsel ve dizinsel ilişkilerin işlemsel ve çizge teorisi analizleri ile otomatik olarak belirlenmesi
TUNCA DOĞAN
Doktora
İngilizce
2012
Biyomühendislikİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLGE KARAÇALI
PROF. DR. HÜSEYİN BASKIN
- An application of credit scoring based on logistic regression
Lojistik regresyon kullanılarak bir kredi skorlama uygulaması
BERKER MORALAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
EkonometriBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN
- Corpus-driven semantic relations extraction for Turkish language
Derlem tabanlı anlamsal sözlük oluşturma
TUĞBA YILDIZ
Doktora
İngilizce
2014
DilbilimYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BANU DİRİ
- Automated query-biased and structure-preserving document summarization for web search tasks
Arama motorları için bilgi isteğine ve metin yapısına dayalı olarak otomatik doküman özetlenmesi
FATMA CANAN PEMBE
Doktora
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUNGA GÜNGÖR
- Genetik algoritma kullanarak cümle seçme yaklaşımı ile otomatik metin özetleme
Single document extractive automatic text summarization using genetic algorithms
ERCAN BAYDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU