Uyarlanabilir e-öğrenme için ontoloji tabanlı bir öneri sistemi
An ontology based recommender system for adaptive e-learning
Yazar: CEVAT AKTAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BİROL ÇİLOĞLUGİL
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tezde, uyarlanabilir e-öğrenme platformlarının etkinliğini artırmak amacıyla ontoloji tabanlı hibrit bir öneri sisteminin önemi vurgulanmaktadır. Geleneksel eğitim yöntemlerinin yerini alan e-öğrenme, eğitilenlere esneklik ve kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimi sunma potansiyeli taşımaktadır. Ancak, büyük miktarda öğrenme materyali arasından en uygun olanı seçmek eğitilenler için zorlayıcı olabilir. Bu bağlamda, ontoloji tabanlı hibrit öneri sistemleri, eğitilenlere materyal önerilerinde bulunarak öğrenme deneyimini geliştirebilir.
E-öğrenme platformlarında eğitilenler, öğrenme biçemi ve bilgi seviyesi gibi eğitilen tercihlerini etkileyebilecek farklı özelliklere sahiptir. Geleneksel öneri yöntemleri, ilave eğitilen özellikleri içermedikleri için eğitilene doğru önerileri garanti edemez. E-öğrenme uygulamalarında daha iyi kişiselleştirme ve daha yüksek doğruluk sağlamak için, bu tezde eğitilen özellikleri ontoloji sayesinde öneri sürecine dahil edilmiştir. Ayrıca, veri madenciliği yöntemlerinden birliktelik kuralı yaklaşımı ile, eğitilenler için öneri sonuçlarının iyileştirilmesi ve önerilen yaklaşımın başarısının arttırılması amaçlanmıştır.
Geliştirilen öneri sistemi bir lisans dersi kapsamında gönüllü öğrenciler tarafından kullanılmıştır. Deneysel süreç sonunda öğrencilerin notlarında istatistiksel olarak anlamlı bir fark gözlenmemiş olsa da, uygulanan sistem kullanılabilirlik ölçeği ile öğrencilerin sistemi kullanılabilir bulduğunu belirlenmiştir.

Abstract:
In this thesis, the importance of an ontology-based hybrid recommender system is emphasized in order to improve the effectiveness of adaptive e-learning platforms. E-learning, which replaces traditional education methods, has the potential to offer flexibility and personalized learning experience to learners. However, choosing the most appropriate from a large amount of learning material can be challenging for learners. In this context, ontology-based hybrid recommender systems can enhance the learning experience by recommending learning materials to learners. 
In e-learning platforms, learners have different characteristics such as learning style and knowledge level that can affect learner preferences. Traditional approaches can't guarantee correct recommendations as they don't utilize additional learner characteristics. To provide better personalization and higher accuracy in e-learning platforms, this thesis incorporates learner characteristics to the recommendation process by using ontology. Besides, it was aimed to improve quality of recommendations and increase success of the proposed approach by using association rule approach, which is a data mining method.
The recommender system developed as part of this thesis was used by volunteer students in an undergraduate course. Although no statistically significant difference was observed in the students' grades at the end of the experimental process, it was determined with the applied system usability scale that the students found the system usable.