Journals / Ejovoc (Electronic Journal of Vocational Colleges) / 2016 / Cilt: 6 - Sayı: 3
A WEB-BASED ASSIGMENT EVALUATION APPLICATION USING HIERARCHICAL CLUSTERING MODEL
- Pages
- 87–98
- DOI
- —
Abstract
Assignments are one of the most important parts of education process of students. In the classical assignment evaluation process, an assignment can be evaluated whether it is correct or not. However, for the assignments to give better contribution to education, plagiarisms committed by students should be considered. Detection of plagiarism and its extent are extremely difficult assignment evaluation procedures. In this study, in order to facilitate this procedure, a web-based application, which can combine document similarity measures with hierarchical clustering model, is introduced. This application gives the opportunity to evaluate which students submit similar assignments and the assignments’ similarity degree. Cosine, Dice and Jaccard similarity measures have been investigated in terms of document similarity calculation of this application. On the other hand, three different algorithms including Single Linkage, Complete Linkage and Average Group are examined in hierarchical clustering side. Test data which covers two education period of previous years and contains 54 different assignments of 18 different courses of 6 lecturers, are created. By using document similarity methods and hierarchical clustering algorithms, 9 different cophenetic correlation coefficients are obtained for each assignment and cophenetic correlation coefficients are calculated to test how well hierarchical clustering algorithms are . When the results were analyzed, it was discovered that Jaccard measure in document similarity and Average Group algorithm in hierarchical clustering is the best matching assignment evaluation pair.
Özet
Ödevlerin öğrencilerin öğretim sürecinde önemli bir yeri bulunmaktadır. Klasik bir ödev değerlendirme sürecinde ödevin sadece doğru olup olmadığı değerlendirilmektedir. Ancak, ödevin öğretime daha iyi katkı verebilmesi için öğrencilerin yapmış oldukları intihallerin de göz önüne alınması gerekmektedir. İntihalleri ve intihallerin oranını tespit etme son derece zor bir ödev değerlendirme prosedürüdür. Bu çalışmada, bu prosedürü kolaylaştıracak doküman benzerliği ölçütlerini hiyerarşik kümeleme modeli ile bütünleştirebilen web tabanlı bir uygulama tanıtılacaktır. Bu uygulama, kimlerin benzer ödev yaptığını ve ödevlerin hangi oranda benzerliğe sahip olduğunu değerlendirme imkânı vermektedir. Bu uygulamanın doküman benzerliği hesaplanmasında Cosine, Jaccard ve Dice benzerlik ölçütleri denenmiştir. Diğer taraftan hiyerarşik kümeleme tarafında Tek Bağlantı, Tam Bağlantı ve Ortalama Grup olmak üzere üç farklı algoritma incelenmiştir. Önceki yıllara ait iki öğretim dönemini kapsayan 6 farklı öğretim üyesinin 18 farklı dersine ait 54 ödevi içeren bir test verisi oluşturulmuştur. Her ödev için doküman benzerlik ölçütlerinin ve kümeleme algoritmalarının çaprazlanmasından 9 farklı sonuç elde edilmiş ve hiyerarşik kümeleme algoritmalarının ne kadar iyi olduğunu test etmek için cophenetic korelasyon katsayıları hesaplanmıştır. Sonuçlar analiz edildiğinde, doküman benzerliğinde Jaccard ölçütü ve hiyerarşik kümelemede Ortalama Grup algoritmasının en uygun ödev değerlendirme çifti olduğu görülmüştür.