Yüksek Başarım İçin Bulanık Mantık Tabanlı Kişiye Özel Sınav Üretme Sistemi Tasarımı

Bu çalışmada, öğrencilerin başarımındaki olumlu/olumsuz farklılıkların psikolojik etkilerini azaltarak performans ve motivasyonun üst seviyede tutulmasını amaçlayan bir yazılım Bulanık Mantık alt yapısı kullanılarak C# dilinde geliştirilmiştir. Matematik dersi esas alınarak yapılan çalışmada üniversite giriş sınavına hazırlanan öğrencilerin ünite sorularına verdikleri doğru cevap sayısı, sınavı alan diğer öğrencilerin ilgili ünitedeki doğru cevap sayıları ve önceki yıllarda alınan ders geçme notları bulanık mantıkla değerlendirilmiş, öğrencilerin her bir ünite için öğrenme oranları belirlenmiştir. Tespit edilen öğrenme oranlarına göre öğrenci düzeyine uygun soru kombinasyonlu sınavlar türetilmiştir. Geliştirilen yazılım ile öğrencilerin moral – motivasyon düzeyini yüksek tutmayı esas alarak sürekli bir gelişim çizgisinin yakalanması hedeflenmiştir. Kendileri için özel olarak türetilmiş sorularla yapılan test çalışmaları ile çalışma motivasyonunun ve öğrenci başarılarının belirgin düzeyde arttığı gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

bulanık mantık, yapay zeka, performans değerlendirme

Design of a Fuzzy Logic Based Custom Exam Production System for High Performance

In this study, a software which aims to keep the performance and motivation at the highest level by reducing the psychological effects of positive / negative differences in students' performance has been developed by using Fuzzy Logic infrastructure in C # language. In the study based on the mathematics course, the number of correct answers given to the unit questions of the students preparing for the university entrance exam, the number of correct answers of the other students taking the examination and the passing grades of the courses taken in the previous years were evaluated with fuzzy logic and the learning rates of the students were determined for each unit. According to the determined learning rates, exams with question combinations suitable for the level of the students were derived. With the developed software, it is aimed to achieve a continuous development line based on keeping the students' morale-motivation level high. It was observed that work motivation and student achievement were significantly increased with test studies conducted with specially derived questions.

Keywords:

fuzzy logic, artificial intelligence, exam,

PDF

___

Altunkaynak, A. (2010). A predictive model for well loss using fuzzy logic approac Hydrol. Process. 24, 2400–2404.
Aktürk, A. (2012). Sosyal Bilgiler Öğretmenlerinin Sürece Dayalı Ölçme ve Değerlendirme Yöntemlerini Kullanabilme Durumları. Yüksek Lisans Tezi. Ahi Evran Üniversitesi, Kırşehir.
Bahadır, E. (2017). Bulanık Mantık Yaklaşımının Eğitim Çalışmalarında Kullanılmasının Alan Yazın Işığında Değerlendirilmesi. 2017 Uluslararası Sosyal ve Eğitim Bilimleri Dergisi, VOL. 4, NO. 7, 28-42.
Bendjebar, S., Lafifi, Y., & Seridi, H. (2016). Modeling and Evaluating Tutors' Function using Data Mining and Fuzzy Logic Techniques. International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies (IJWLTT), 11(2), 39-60.
Çiçekli, U. G.&Karaçizmeli, A. (2013). Bulanık analitik hiyerarşi süreci ile başarılı öğrenci seçimi: Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Örneği. Ege Stratejik Araştırmalar Dergisi, 4(1), 71-94
Dülger, Ö.(2014). Hiyerarşik Uyarlanabilir Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi Kullanılarak Matematik 1 Dersi Başarı Tahmini. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20 (5), 166-173
Elmas, Ç., Bulanık Mantık Denetleyiciler. Seçkin Yayıncılık, Ankara, 2003.
Ertürk, S. (1994). Eğitimde Program Geliştirme. Ankara, 17. Meteksan Yayınevi.
Gökmen, G. vd., (2010). Evaluation of student performance ın laboratory applications using fuzzy logic, Procedia Social and Behavioral Sciences. 2, 902-909.
Güner, N., & Çomak, E. (2014). Lise Öğrencilerinin Matematik Dersine Yönelik Tutumlarının Bulanık Mantık Yöntemi İle İncelenmesi Investıgatıng Mathematıcs Attıtude For Hıgh School Students By Usıng Fuzzy Logıc Method. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 20(5), 189-196.
Kazancoglu, Y., & Aksoy, M. (2011). A fuzzy logic-based quality function deployment for selection of e-learning provider. TOJET: The Turkish Online Journal of Educational Technology, 10(4). 80-98.
Kazu, İ. Y., & Özdemir, O. (2009). Öğrencilerin bireysel özelliklerinin yapay zeka ile belirlenmesi (Bulanık mantık örneği). Akademik Bilişim 2009 Konferansı, 11–13 Şubat 2009 (pp. 457-466). Harran Üniversitesi, Şanlıurfa.
Şen, Z., Mühendislikte Bulanık (Fuzzy) Mantık ile Modelleme Prensipleri. Su Vakfı, İstanbul, 2004
Özdemir, A., Alaybeyoğlu, A. & Balbal, K.F. (2019). Bulanık mantığın eğitim alanındaki uygulamaları, Bilim, Eğitim, Sanat ve Teknoloji Dergisi (BEST Dergi), 3(1), 45-50
Tay, B. (2005). Sosyal bilgiler ders kitaplarında öğrenme stratejileri. Gazi Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi. 6 (1): 209-225.
Uysal, H. (2015). BÖTE Bölümü Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi ve Akademik Başarı Tahmin Modelinin Geliştirilmesi. Yüksek Lisans Tezi. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi.
Voskoglou, M. G. (2013). Fuzzy Logic as a tool for assessing students’ knowledge and skills. Education Sciences, 3(2), 208-221.
Zadeh, L.A. &, Kacprzyk, J. (1992). Fuzzy Logic for the Management of Uncertainty. John Wiley & Sons Inc., Newyork.