Akademik Veri Yönetim Sistemi
VI.INTERNATIONAL ICONTECH SYMPOSIUM ON INNOVATIVE SURVEYS IN POSITIVE SCIENCES, Rijeka, Hırvatistan, 4 - 05 Aralık 2022, ss.155-164, (Tam Metin Bildiri)
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.