Dergiler / Bartın Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi / 2018 / Cilt: 7 - Sayı: 2

Kavram Haritalarının Otomatik Oluşturulmasına Yönelik Web Tabanlı Bir Uygulama Geliştirilmesi

Development of a Web-Based Application for the Automatic Creation of Concept Maps

Sayfa
349–364
Yayın Tarihi
2018-06-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Uygulama aracılığıyla oluşturulan kavram haritaları, web tabanlı öğrenme ortamlarında doğrudan kullanılabilecek formatta indirilebilmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Kavram haritaları, belirli bir konu alanında bulunan kavramlar arasındaki ilişkilerin tanımlanmasını sağlayan iki boyutlu görsel araçlardır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bilgilerin grafiksel olarak gösteriminin öğrenme sürecine olumlu yönde katkısının bulunduğu çeşitli araştırmalarda belirtilmesine karşın, özellikle metin yoğunluğu yüksek olan içeriklerde kavram haritalarının oluşturulması beraberinde bazı güçlükleri getirmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Uygulama aracılığıyla oluşturulan kavram haritaları, web tabanlı öğrenme ortamlarında doğrudan kullanılabilecek formatta indirilebilmektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:kavram haritası · bilgi haritası · terim frekansı

Özet

Kavram haritaları, belirli bir konu alanında bulunan kavramlar arasındaki ilişkilerin tanımlanmasını sağlayan iki boyutlu görsel araçlardır. Bilgilerin grafiksel olarak gösteriminin öğrenme sürecine olumlu yönde katkısının bulunduğu çeşitli araştırmalarda belirtilmesine karşın, özellikle metin yoğunluğu yüksek olan içeriklerde kavram haritalarının oluşturulması beraberinde bazı güçlükleri getirmektedir. Bu güçlüklerin üstesinden gelmek amacıyla, kavram haritalarının otomatik oluşturulmasına yönelik araştırmaların gerçekleştirildiği, ancak bu tür çalışmalarda kullanılan algoritmalar genellikle dil yapısına özel olarak geliştirildiğinden ortaya konan ürünlerin Türkçe dil yapısı ile uyum göstermediği görülmektedir. Bu noktadan hareketle bu araştırmada, terim frekansı ve devrik doküman frekansı algoritmaları kullanılarak Türkçe metinler için kavram haritalarının oluşturulmasına yönelik web tabanlı bir uygulama geliştirilmiş ve geliştirilen uygulama www.kavramharitasiolustur.com adresinden yayınlanmıştır. Uygulama aracılığıyla oluşturulan kavram haritaları, web tabanlı öğrenme ortamlarında doğrudan kullanılabilecek formatta indirilebilmektedir.

Abstract

Concept maps are two-dimensional visual tools providing the definition of the relationships between the concepts in a certain subject area. Although various studies indicate that the graphical display of information has a positive contribution to the process of learning, the creation of concept maps in contents especially with a high text density brings some difficulties with it. It is observed that since studies are conducted on the automatic creation of concept maps for the purpose of overcoming these difficulties, but the algorithms used in these kinds of studies are generally developed according to the language structure, the products introduced do not adjust to the language structure of Turkish. From this viewpoint, a web-based application was developed for the creation of concept maps for Turkish texts by using the term frequency and inverse document frequency algorithms and the application developed was published at www.kavramharitasiolustur.com. The concept maps created by the application can be downloaded in a format that can be used directly in web-based learning environments.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AYDOĞDU, Ş., GÜYER, T. (2018). Kavram Haritalarının Otomatik Oluşturulmasına Yönelik Web Tabanlı Bir Uygulama Geliştirilmesi. Bartın Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 2, 349–364. https://ajindex.com/articles/55378

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Watthananon, J., & Mingkhwan, A. (2012). Optimizing knowledge management using knowledge map. Procedia Engineering, 32, 1169-1177. doi:https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.02.073
  2. Tseng, S., Sue, P., Su, J., Weng, J., & Tsai, W. (2007). A new approach for constructing the concept map. Computers & Education, 49(3), 691-707. doi:https://doi.org/10.1016/j.compedu.2005.11.020
  3. Şahin, M., Sulubacak, U., & Eryiğit, G. (2013). Redefinition of Turkish Morphology. Proceedings of the Tenth Symposium on Natural Language Processing (SNLP-2013).
  4. Phuket, Thailand. Salton, G., & Buckley, C. (1988). Term-weighting approaches in automatic text retrieval. Information processing & management, 24(5), 513-523. doi:https://doi.org/10.1016/0306-4573(88)90021-0
  5. Pirrone, R., Cossentino, M., Pilato, G., & Rizzo, R. (2003). Concept Maps and Course Ontology: a Multilevel Approach to E-learning. II AI* IA Workshop on AI and E-learning, (pp. 23-26).
  6. Novak, J. D. (1990). Concept maps and vee diagrams: Two metacognitive tools to facilitate meaningful learning. Instructional Science, 19(1), 29-52. doi:http://dx.doi.org/10.1007/BF00377984
  7. Nesbit, J., & Adesope, O. (2006). Learning with concept and knowledge maps: A meta-analysis. Review of Educational Research, 413-448. doi:http://dx.doi.org/10.3102%2F00346543076003413
  8. McNeese, M. D., & Ayoub, P. J. (2011). Concept mapping in the analysis and design of cognitive systems: A historical review. In B. M. Moon, R. R. Hoffman, J. D. Novak, & A. J. Cañas, Applied Concept Mapping: Capturing, Analyzing, and Organizing Knowledge (pp. 47-65).
  9. CRC. Lee, S., Park, Y., & Yoon, W. C. (2015). Burst analysis for automatic concept map creation with a single document. Expert Systems with Applications, 42(22), 8817-8829. doi:https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.07.034
  10. Lee, J., & Segev, A. (2012). Knowledge maps for e-learning. Computers & Education, 59(2), 353-364. doi:https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.01.017
  11. Lee, C., Lee, G., & Leu, Y. (2009). Application of automatically constructed concept map of learning to conceptual diagnosis of e-learning. Expert Systems with Applications, 36(2), 1675-1684. doi:https://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.11.049
  12. Keçik, İ., & Uzun, L. (2003). Türkçe Yazılı ve Sözlü Anlatım. [Turkish Written and Oral Expression] OrEskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları.
  13. Horton, P. B., McConney, A. A., Gallo, M., Woods, A. L., Senn, G. J., & Hamelin, D. (1993). An investigation of the effectiveness of concept mapping as an instructional tool