Öğrenme çıktılarının derin öğrenme ile Bloom taksonomisi'ne göre sınıflandırılması
Classification of learning outcomes with deep learning accordingto Bloom taxonomy
Yazar: HANDAN AÇAR
Danışman: DOÇ. DR. DURSUN AKASLAN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET UMUT SALUR
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bloom taksonomisi farklı öğrenme seviyelerine göre eğitimsel öğrenme hedeflerini sınıflandırmakta
olup bilişsel, duyuşsal ve psikomotor alan olmak üzere üç alanı kapsamaktadır. Bilişsel alan, bilgi,
kavrama, uygulama, analiz, sentez ve değerlendirme seviyelerini içerirken duyuşsal alan değerler,
tutumlar gibi davranışsal öğelere vurgu yapar. Psikomotor alan ise, motor becerilere odaklanmaktadır.
Pek çok yükseköğrenim kurumu, öğrencilerin eğitim süreçleri sonunda kazanmaları gereken bilgi,
beceri ve yetkinlikleri açıkça belirleyen öğrenme çıktıları oluşturur. Eğitim kurumlarında, ders
öğrenme çıktılarını Bloom taksonomisinin seviyelerine göre tasarlamak ve öğrenme çıktılarının
değerlendirme öğelerine uygunluğunu sağlamak, öğrenci öğreniminin iyileştirilmesi için kritik bir
adımdır. Ancak, her dönem öğretim görevlileri ve yöneticiler, eşleştirmeyi manuel olarak yaparken
binlerce öğrenme çıktısı üzerinden geçmek zorunda kalmaktadır.
Bilişsel, duyuşsal ve psikomotor alanda Bloom'un farklı seviyelerindeki öğrenme çıktıları ve
değerlendirme öğelerinin sınıflandırılmasını otomatikleştirmek için derin öğrenme ile metin
sınıflandırma yöntemleri kullanılmaktadır. Veri seti, metin sınıflandırma süreçlerinde kullanılmak
üzere özenle seçilen ve uygulanan 6 adet metin ön işleme adımına tabi tutulmuştur. Bu adımlar
sırasıyla tokenizasyon, küçük harfe dönüştürme, noktalama işaretlerinin temizlenmesi, durdurma
kelimelerinin çıkarılması, lemmatizasyon, kısa ve uzun kelimelerin çıkarılması adımlarından
oluşmaktadır. Ön işleme; veri setinin analize uygun hale getirilmesi, model başarımının arttırılması,
çalışmanın güvenilirliğini ve doğruluğunu desteklemek amacıyla tasarlanmıştır. Makinelerin metni
işleyebilmesi için, öğrenme çıktılarının sayısal değerlere dönüştürülmesi gerekir. Bu doğrultuda,
kelime sayısallaştırma yöntemlerinden Word2Vec, FastText ve BERT kullanılmıştır. Sınıflandırma
aşamasında ise LSTM (Long Short-Term Memory) derin öğrenme modeli, öğrenme çıktılarının
Bloom Taksonomisi'ne göre sınıflandırmak için eğitilmiştir. Eğitim sürecinde, modellerin
hiperparametreleri optimize edilerek, en iyi performansı gösteren modelin seçimi yapılmıştır. Bu
süreçte, doğruluk, kayıp, duyarlılık ve F-1 skoru gibi metrikler dikkate alınmıştır. Tez çalışmasında
2023 ve 2024 öğrenme çıktıları olmak üzere iki veri seti üzerinde de aynı ön işleme, sayısallaştırma,
etiketleme ve sınıflandırma işlemleri yapılmıştır. Yapılan işlemlerde elde edilen sonuçlar ışığında,
BERT modelinin Bloom Taksonomisi seviyelerine en uygun sınıflandırmayı yaptığı gözlemlenmiştir.
Bu model, öğrenme çıktılarının doğru ve tutarlı bir şekilde sınıflandırılmasını sağlayarak manuel iş
yükünü önemli ölçüde azaltmıştır. Ayrıca, modelin eğitimde kalite güvencesi süreçlerine ve Bologna
süreci gibi uluslararası standartlarla uyumlu uygulamaların geliştirilmesine katkı sağlama potansiyeli
ortaya konmuştur. Eğitimdeki uygulamaları, öğretim üyelerinin Bloom Taksonomisi seviyelerine
uygun olarak öğrenme çıktıları yazmalarına yardımcı olmakla sınırlı kalmayıp, uzun vadede eğitimde
değerlendirme süreçlerini daha nesnel ve tutarlı hale getirecek bir model sunmaktadır.

Abstract:
Bloom taxonomy presents educational learning objectives according to different learning levels, while
there are three areas: healthy, affective and psychomotor areas. While the cognitive area includes
knowledge, concept, application, analysis, synthesis and evaluation, the affective area emphasizes
behavioral trends such as values and attitudes. The psychomotor area focuses on motor skills. Many
higher education systems reveal the knowledge, skills that the masses need to gain throughout their
education and the learned learning that they can achieve. In the scope of education, designing course
learning outcomes according to the levels of Bloom taxonomy and ensuring that their outcomes are
suitable for evaluation is a critical step for students to learn. However, their term instructors and
administrators have to go through thousands of learning outcomes while doing the matching
manually.
Deep learning and text methods are used to automate the classification of learning distributions and
evaluations at different levels of Bloom in the cognitive, affective and psychomotor areas. The data
set was selected for use in text growth and subjected to 6 text preprocessing steps. These steps consist
of tokenization, lower case conversion, cleaning of punctuation marks, removal of stop words,
lemmatization, removal of short and long words, respectively. Preprocessing; It is designed to make
the data set suitable for analysis, distribution of model success, support the durability and reliability of
information. In order for machines to process the text, the digital values resulting from learning must
be transformed. In this direction, Word2Vec, FastText and BERT, which are word digitization
methods, were used. In the classification phase, the LSTM (Long Short-Term Memory) deep learning
model was classified to label the learning according to the Bloom Taxonomy. In the training process,
the hyperparameters of the models are optimized, and the best performing model can be selected. In
this process, metrics such as accuracy, loss and performance were taken into account. The learning
outcomes of 2023 and 2024 are included in two data sets on the same preprocessing, digitization,
marking and display processes. The results obtained in the processes observed the most appropriate
indications of the BERT model to the Bloom Taxonomy levels. This model has significantly reduced
the amount of manual work by ensuring that learning outcomes are classified correctly and in a way.
In addition, the potential of the model to be used in education in a way that expands quality assurance
and is compatible with international standards such as the Bologna process has been demonstrated.
Education programs, comprehensive summary descriptions that help students write learning gaps in
accordance with the Bloom Taxonomy levels, and an automation system that will provide more
objective and features in the evaluation processes in long-term education.