Nicel analiz seçimi konusunda yapay zekâ destekli bir sohbet robotu geliştirilmesi
Development of an AI-powered chatbot for quantitative analysis selection
Yazar: ABDULLAH RAGIP ERSÖZ
Danışman: PROF. DR. AYSAN ŞENTÜRK
Bursa Uludağ Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Yapay zekâ, bu yüzyılın en önemli ve birçok başarının ve gelişmenin beklendiği teknolojilerinden birisidir. Yapay zekâ teknolojileri kullanılarak üretilen sohbet robotları son dönemde oldukça öne çıkmaktadır. Sohbet robotları, genellikle yapay zekâ ve doğal dil işleme teknolojilerini kullanarak insanlarla iletişim kurabilen programlardır. Bu çalışmanın gerekçesi, eğitim alanında doğal konuşmayı anlama ve üretme konusunda bir sohbet robotunun olmamasıdır. Bu çalışmada, lisansüstü öğrencilere nicel analiz seçimi konusunda destek olmak amacıyla, NAR (Nicel Analiz Robotu) adında yapay zekâ destekli bir sohbet robotunun geliştirilmesi amaçlanmıştır. Araştırmanın, eğitim alanında sohbet robotlarının kullanımı konusunda, literatüre katkı sağlaması hedeflenmiştir. Araştırmada lisansüstü öğrencilerin nicel analiz seçiminde yaşadıkları problemlere odaklanılmış ve araştırma modeli olarak Tasarım Tabanlı Araştırma yöntemi kullanılmıştır. Araştırma sürecinde yenilikçi problem çözme yaklaşımlarından Tasarım Odaklı Düşünme yönteminden yararlanılmıştır. Veri toplama aracı olarak dört yöntemden (çevrimiçi anket, doküman analizi, kullanılabilirlik testi ve log kayıtları) yararlanılmıştır. Verilerin analizinde betimsel analiz, içerik analizi ve doküman analizinden yararlanılmıştır. Toplanan verilerin geçerliğinde, katılımcı teyidi, çeşitleme ve Kappa testi tekniklerinden yararlanılmıştır. Sohbet robotunun kodlarının yazımında Python programlama dili kullanılmıştır. Araştırmanın bulguları yinelemeli döngüler şeklinde sunulmuştur. Katılımcıların görüşlerine göre nicel analiz seçiminde yaşanan sorunlar, nicel analiz konusunda yeterlik, bireysel destek ihtiyacı ve danışman öğrenci ilişkilerindeki aksaklıklar temalarında açıklanmıştır. Yapay zekâ temelli bir sohbet robotu geliştirilmesinde tasarım, geliştirme ve uygulama sürecini etkileyen olası faktörler, kullanıcı merkezli tasarım, doğal dil işleme yeteneği, açık ve anlaşılır ara yüz ve etik ilkeler temalarında paylaşılmıştır. Sohbet robotunun doğru ve anlamlı yanıtlar üretip üretmediğini test etmek için yapılan kullanılabilirlik testi ve log kayıtları sonuçlarına göre, geliştirilen ilk prototipin etkili ve anlamlı cevap verme düzeyi orta düzeydeyken, ikinci prototipin ise etkili ve anlamlı cevap verme düzeyi orta düzey ile yüksek düzey arasında tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular ve yapılan literatür taraması, sonuç ve tartışma kısmında, ara yüz ve etkileşim tasarımı, sohbet robotlarının geleceği, yapay zekâ ve etik başlıklarında tartışılmıştır.

Abstract:
Artificial intelligence is one of the most important and highly anticipated technologies of this century. One of the recent developments in artificial intelligence technology is chatbots. Chatbots are programs that can communicate with humans, typically using artificial intelligence and natural language processing technologies. The motivation for this study is the absence of a chatbot capable of understanding and generating natural language in the field of education. In this research, the aim is to develop an AI-supported chatbot named NAR to assist graduate students in choosing quantitative analysis methods. The goal is to contribute to the literature on the use of chatbots in education. The research focuses on the problems faced by graduate students in choosing quantitative analysis methods and uses a Design-Based Research approach as the research model. Innovative problem-solving approaches such as Design Thinking are employed during the research process. Four methods (online survey, document analysis, usability testing, and log records) are used as data collection tools. Descriptive analysis, content analysis, and document analysis are used in data analysis. For the validity of collected data, participant confirmation, variation, and Kappa test techniques are utilized. Python programming language are used in coding the chatbot. The findings of the research are presented in iterative loops. According to the participants' opinions, the problems encountered in choosing quantitative analysis methods are explained under themes such as competence in quantitative analysis, individual support needs, and advisor-student relationships. Possible factors affecting the design, development, and implementation process of an AI-based chatbot are shared under themes like user-centered design, natural language processing capability, clear and understandable interface, and ethical principles. According to the results of usability testing and log records to test whether the chatbot provides accurate and meaningful responses, the first prototype's level of effective and meaningful response is determined to be moderate, while the second prototype's level is found to be between moderate and high. The findings obtained and the literature review are discussed in the results and discussion section, covering topics such as interface and interaction design, the future of chatbots, artificial intelligence, and ethics.