Bilişim eğitimi alanında yapay sinir ağı ve doğal dil işleme destekli bir sohbet robotunun (Chatbot) tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of a chatbot by artificial neural network and natural language processing in informatics education
Yazar: MEHMET KEKLİK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FETHULLAH GÖÇER
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayar destekli eğitim = Computer assisted education ; Bulanık kümeler = Fuzzy sets ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Doğal dil = Natural language ; Doğal dil arayüz sistemi = Natural language interface system ; Doğal dil işleme = Natural language processing ; Doğal dil sistemi = Natural language system ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Çok kriterli karar verme = Multi criteria decision making

Özet:
Sohbet robotları (chatbot), kullanıcıdan aldığı girdiyi yapay zekâ (YZ) ve doğal dil işleme (DDİ) teknikleriyle işleyerek, kullanıcıya yanıt olarak döndüren sistemlerdir. Bu sistemlerin kullanımında son yıllarda ciddi bir artış gözlemlenmektedir. Sağlık, eğlence, pazarlama ve eğitim, sohbet robotlarının en çok kullanıldığı alanlardır. Eğitim özelinde geliştirilen sohbet robotlarının geliştirilmesi ve kullanılması oldukça önemlidir. Bu tez çalışmasında amaç, bilişim teknolojileri eğitimi alanında bir sohbet robotunun geliştirilmesi ve uygulanmasıdır. Bilişimin Temelleri Sohbet Robotu (BTSR) adını verdiğimiz ve arkasında DDİ, yapay sinir ağı (YSA) gibi YZ tekniklerini barındıran eğitsel bir sohbet robotunu geliştiriyor ve uyguluyoruz. Çalışmamızda, bir Python kütüphanesi olan Keras ile 3 katmanlı bir model tasarlanmış ve kullanıcı arayüzü Web-tabanlı olarak geliştirilmiştir. Web-tabanlı bu sohbet robotunun ön yüzünde Cascading Style Sheets (CSS) ve HyperText Markup Language (HTML) kullanılmıştır. Arka yüzünde ise yine bir Python backend çerçevesi olan Flask kullanılmıştır. Modelin eğitilmesi için gerekli veri seti, Millî Eğitim Bakanlığı (MEB) Bilişimin Temelleri 9. Sınıf ders kitabından yararlanılarak hazırlanmıştır. Bu veri seti, soru-cevap çiftlerinden oluşmakta ve öğrencilerin sohbet robotuna sorabileceği muhtemel soruları içermektedir. BTSR, öğrencilerin bilişimin temelleri ile ilgili konularda doğru bilgiye hızlı bir şekilde ulaşabilmeleri amacıyla tasarlanmıştır. BTSR'nin güvenilirliğini ve geçerliliğini test etmek için, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden olan bulanık Analytical Hierarchy Process (AHP) ve bulanık Multi-Objective Optimization on The Basis of Simple Ratio Analysis (MULTIMOORA) yöntemlerinin sentezinden oluşan bir metodoloji kullanılmıştır. Değerlendirme sonucunda BTSR'nin tutarlı olduğu tespit edilmiştir. Bu durum, BTSR'nin amacına uygun olduğunu göstermektedir. Çalışmamızın eğitsel sohbet robotu tasarımına iyi bir çerçeve oluşturacağını ve literatüre katkı sağlayacağını düşünmekteyiz.

Abstract:
Chatbots are systems that process input from users using artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) techniques and return a response to the user. In recent years, there has been a significant increase in the use of these systems. Health, entertainment, marketing, and education are the most common fields where chatbots are used. The importance of chatbots developed for educational purposes is particularly high. The aim of this thesis is to develop and implement a chatbot in the field of information technology education. We are developing and implementing an educational chatbot called the Fundamentals of Computing Chatbot (FCC), which incorporates AI techniques such as NLP and artificial neural networks (ANN). In our study, a three-layer model was designed using Keras, a Python library, and the user interface was developed to be web-based. For the front end of this web-based chatbot, Cascading Style Sheets (CSS) and HyperText Markup Language (HTML) were used. For the back end, the Python framework Flask was employed. The dataset required for training the model was prepared using the 9th-grade Fundamentals of Computing textbook from the Ministry of National Education (MEB). This dataset consists of question-answer pairs that cover potential questions students might ask the chatbot. FCC is designed to help students quickly access accurate information on fundamental computing topics. To test the reliability and validity of FCC, a methodology was employed, synthesizing fuzzy Analytical Hierarchy Process (AHP) and fuzzy Multi-Objective Optimization on The Basis of Simple Ratio Analysis (MULTIMOORA) methods, which are among the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) techniques. The evaluation results indicated that FCC is consistent. This shows that FCC meets its intended purpose. We believe that our study will provide a good framework for designing educational chatbots and contribute to the literature.