Genetik algoritma tabanlı akıllı test sayfası üretimi
Genetic algorithm based intelligent test paper generation
Yazar: UFUK TÜL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM TUNCER
Yalova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Son yıllarda teknolojinin hızlı gelişimine bağlı olarak, verilerin hayatın her alanında olduğu gibi eğitim alanında da elektronik ortamda etkin bir şekilde saklanması ve kullanılması mümkün hale gelmiştir. Elektronik ortamların ve kâğıtsız çözümlerin giderek yaygınlaştığı bu çağda teknolojinin sağladığı yenilikler her geçen gün hayatımızı daha da kolaylaştırmaktadır. Eğitim sisteminin bir parçası olan ölçme-değerlendirme çalışmaları için uygulanan sınavlar da elektronik ortamlarda hazırlanarak zaman ve mekandan bağımsız olarak yapılabilmekte ve böylece geniş kitlelere kolay ulaşabilme kabiliyeti sunabilmektedir. Sınavlar için hazırlanan test soruları da her birinin kendine ait çeşitli özellikleriyle birlikte elektronik ortamda saklanabilmekte ve kullanılabilmektedir. 
Eğitim ve öğretim alanında elektronik soru bankalarının kullanılmasıyla birlikte, istenilen özelliklerde test sayfalarının hazırlanabilmesi ihtiyacı ortaya çıkmaktadır. Akıllı test sayfalarının oluşturulması konusunda farklı yöntem ve algoritmalar kullanılarak insan yerine bilgisayar vb. çalışmakta ve böylece zamandan tasarruf sağlanırken istenilen seviyede kaliteli ve etkin test sayfaları oluşturulabilmektedir. Elektronik ortamda bulunan bir soru bankasından istenen kriterlerde test sayfası oluşturma işlemi için geleneksel algoritma ve yöntemlerinin kullanıldığı çalışmalar mevcuttur. Fakat bu yöntemlerin uygulanması genellikle çözüm süresini uzatır, test sayfasının geçmişte oluşturulan sayfalarla aynı olması gibi durumlar meydana getirebilir ve test sayfası üretimi için verimi düşürebilir. Matematiksel veya geleneksel yöntemlerle çözümü zor olan veya çözüm süresi uzun süren problemler için alternatif olarak sezgisel yöntemler sıkça kullanılmaktadır. Bu problemler yapay zeka alanında kullanılmakta olan sezgisel optimizasyon yöntemleri ile aşılabilmekte, kısıtlı sorulara sahip olan bir soru bankasında bile istenilen kriterlere göre optimum sonuçlar elde edilebilmektedir. Sezgisel optimizasyon yöntemleriyle her zaman en iyi çözümü üretme gibi bir amaç olmadan, rastgele seçilen sorular üzerinden gidilerek çözüm en iyiye yakınlaştırılabilmektedir. İstenilen çok sayıda kriter değerlendirilerek çözüm için optimum sonuç bulunabilmektedir.
Tez çalışmasında çoklu kısıtlara sahip olan test sayfası oluşturma problemine sezgisel bir yaklaşım ile çözüm aranmış, aynı zamanda insan iş gücü ve zaman kaybının azaltılması amaçlanmıştır. Test sayfası problemine uyarlanmış genetik algoritma istenilen kriterlerde ve özelliklerde test sayfası oluşturulması işlemi hızlı ve etkin bir şekilde sağlanmıştır. Çalışmada test sayfası oluşturma işleminin kullanıcılar tarafından da kolay bir şekilde gerçekleştirilebilmesi amacıyla web tabanlı bir uygulama yazılımı gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan genetik algoritma ile standart genetik algoritma sonuçları karşılaştırmalı olarak verilmiş ve çalışmada kullanılan genetik algoritmanın daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.

Abstract:
In recent years, due to the rapid development of technology, it has become possible to store and use the data effectively in an electronic environment as well as in all areas of life. The innovations provided by technology in this era, where electronic media and paperless solutions are becoming more and more widespread, make our lives easier every day. The exams that are applied for the measurement and evaluation studies which are part of the education system can be prepared in the electronic environment and can be made independent of time and place, thus offering easy access to large communities. The test questions prepared for the exams can also be stored and used in the electronic environment together with their various properties.
Along with the use of electronic question banks in the education and training, the need for the preparation of test pages in the desired characteristics emerges. In order to generate intelligent test pages, different methods and algorithms are used instead of human being, so that high quality and effective test pages can be generated at the desired level while saving time. There are studies in which traditional algorithms and methods are used for generating a test page on the desired test page from a question bank. However, the application of these methods often increases the solution time, can cause situations such as the test page being the same as the one generated in the past and may reduce the yield for test page production. Heuristic methods are often used as an alternative for problems that are difficult to solve by mathematical or traditional methods or that have a long solution time. These problems can be overcome by the heuristic optimization methods used in the artificial intelligence and optimum results can be obtained according to the desired criteria even in a question bank having limited questions. With the heuristic optimization methods, the solution can be brought to the best possible by going through the randomly selected questions without any aim of producing the best solution. The optimum result can be found for the solution by evaluating the many required criteria.
In the thesis study, a problem was solved by using an heuristic approach to the problem of generating test pages with multiple criterias and at the same time, it was aimed to reduce human labor force and time loss. The genetic algorithm adapted to the problem of the test page has been provided in a fast and efficient manner to generate the test page in the desired criteria and specifications. Web-based application software has been implemented in order to make the test page generation in this work easier for users. The genetic algorithm used in the study is compared with the standard genetic algorithm results and it is seen that the genetic algorithm used in the study gave better results.