AN EXAMPLE OF LITERATURE REVIEW WITH NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) TECHNIQUES ON THE USE OF GAMIFICATION METHODOLOGY IN MARITIME EDUCATION


Serkan Dönmez E., Şakar C.

VI.INTERNATIONAL ICONTECH SYMPOSIUM ON INNOVATIVE SURVEYS IN POSITIVE SCIENCES, Rijeka, Hırvatistan, 4 - 05 Aralık 2022, ss.155-164

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Rijeka
  • Basıldığı Ülke: Hırvatistan
  • Sayfa Sayıları: ss.155-164
  • Dokuz Eylül Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Günümüzde teknolojinin gelişmesi, eğitim ve öğretim sürecine dair farklı tekniklerin kullanılmasına ön

ayak olmuştur. Denizcilik eğitiminde verimliliği artırmaya yönelik çalışmalar kapsamında son dönemde

yenilikçi oyunlaştırma tekniklerinin ağırlık kazandığı görülmektedir. Oyunlaştırma, eğitim motivasyonu

üzerindeki etkisinin fark edilmesi ile daha da önemli hale gelmiştir. Yenilikçi oyunlaştırma araçları

olarak simülatörler, sanal ve artırılmış gerçeklik teknolojileri örnek gösterilebilir. Bu çalışmada

“Maritime Education” ve “Gamification” anahtar kelimeleriyle literatür taraması yapılmış ve son 5 yılda

yazılmış 20 makale rastgele seçilmiştir. Daha sonra seçilen 20 makale üzerinde Doğal Dil İşleme (NLP)

teknikleri uygulanmıştır. Doğal Dil İşleme, bilgisayarların dili insanlara benzer şekilde kullanılmasına

yönelik çalışmaların yürütüldüğü ve dil bilimi, bilgisayar bilimi gibi disiplinlerin bir arada çalıştığı

yapay zekanın bir alt alanıdır. Temel amacı, çalışılan dilin bağlamsal nüansları da dahil olmak üzere,

belgelerin içeriğini anlayabilen bir bilgisayar yazılımı ortaya koymaktır. Makalelerin analizinde ise

konu modelleme yöntemi kullanılmıştır. Konu modelleme, büyük verileri otomatik olarak organize

etmek, anlamak, aramak, özetlemek ve keşfedilen temalara göre sınıflandırmak için kullanılmaktadır.

Özellikle büyük hacimli metinlerden gizli konuları çıkarmak için oldukça sık kullanılan bir tekniktir.

Konu modelleme algoritmalarından bir olan Latent Dirichlet Allocation (LDA) algoritması,

Türkçe’siyle “Gizli Dirichlet Ayırımı” (GDA) algoritması, konu modelleme algoritmaları arasında

sadeliği ve kullanım kolaylığı yönünden öne çıkmaktadır. Doğal dil işlemede GDA, “Naive Bayes”

teoremini esas alan ve hangi kelimenin hangi dokümanda hangi konuyu temsil ettiğini tahmin etmeye

çalışan bir denetimsiz sınıflandırma modelidir. Kısaca gözlemlenmeyen gruplar aracılığıyla bir dizi

gözlemi açıklayan üretken bir istatistiksel algoritmadır. Belirlenen makaleler ilk aşamada GDA

Algoritması kullanılarak kendi içinde incelenmiş ve makalenin içeriği otomatik olarak tespit edilmiştir.

Sonraki süreçte seçilen bütün makaleler bir arada yorumlanarak denizcilik eğitiminde oyunlaştırma ile

ilgili yapılan araştırmaların ne yönde eğilimi olduğu ile ilgili değerlendirmelerde bulunulmuştur.