56
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Video oyun yaş etiketlerinin çok modlu biyosinyaller ve yapay zeka ile tahmini
Günümüzde video oyunları en çok tercih edilen eğlence aracı olmayı başarmış ve video oyunu oyuncularının sayısı neredeyse dünya nüfusunun yarısına ulaşmıştır. Video oyunlar ulaştığı büyük oyuncu kitlesi ile toplumu olumlu ya da olumsuz etkileme potansiyeline sahiptir. Video oyunlar, farklı yaş gruplarındaki oyuncularda farklı etkiler bırakabilmektedir. Bu nedenle belirli kurum ya da şirketler video oyunların oyuncu yaşlarına uygunluk durumunu oyun içerikleri ile değerlendirerek yaş etiketlemesi yapmaktadır. Türkiye'de ise video oyun yaş etiketlemelerinin gerçekleştirildiği herhangi bir kurum, şirket ya da sistem bulunmamaktadır. Video oyun yaş etiketlemeleri genellikle öznellik ve yanlılık olasılığı yüksek olan anket, görüşme ve gözlem gibi yöntemler kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Günümüzde bu yöntemlere alternatif ya da ek nesnel yöntemler kullanıldığı görülmektedir. Genellikle nesnel yöntem olarak biyosinyal ölçüm yöntemlerinden faydalanılmaktadır. Çalışmada, çok modlu biyosinyaller ve yapay zeka yöntemleri kullanılarak video oyun yaş etiketlemesinin gerçekleştirilebileceği yeni bir yaş etiketleme sistemi tasarlanması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, katılımcılara PEGI yaş etiketleri ile etiketlenmiş aksiyon türündeki en popüler video oyunların tanıtım videoları izletilmiştir. Katılımcılardan tanıtım videolarını izleme sürecinde; Elektroensefalogram (EEG) ile beyin sinyalleri, Oksimetre ile kalp atış hızı ve kandaki oksijen miktarı, Galvanik Cilt Sensörü (GSR) ile cilt tepkisi ve Hareket Ölçümü Birimi (IMU) ile vücut hareketlerine ait sinyaller eş zamanlı ve zaman damgalı olarak toplanmıştır. Elde edilen ham veriler ise video oyun yaş etiketleri ile etiketlenmiştir. Etiketlenen veriler ara değer üretilerek (interpolasyon) üst örnekleme (upsampling) yapılarak yeniden örneklenmiş ve sonrasında kayan pencere tekniği (sliding window) kullanılarak birleştirilmiştir. Birleştirilen veriler sırasıyla önişlenmiş, eğitim/test olarak bölünmüş ve farklı öznitelik seçim algoritmaları kullanılarak öznitelikleri seçilmiştir. Sonrasında ise yaş etiketlerinin tahmini için NB, kNN, AdaBoost, RF, MLP ve SVM algoritmaları ile yapay zeka modelleri kurulmuştur. Modellerin çalıştırılması ve test edilmesi sonrasında en iyi tahmin performansı %96,6 ile RF modeliyle elde edilmiştir. Araştırma sonucunda video oyunların yaş etiketlerinin çok modlu biyosinyaller ve yapay zeka ile gerçek zamanlı olarak etiketlendiği dünyada ilk olan bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen bu sistem ile manuel yaş etiketlemesi karşılaştırıldığında biyosinyaller ve yapay zeka ile yaş etiketlemesinin başarımının daha yüksek olduğu görülmüştür. Ayrıca bu çalışmada, video oyun yaş etiketlerine ait en iyi ayırt edici özniteliklerin sırasıyla IMU kaynağından elde edilen başın Z eksenindeki hareketi veren MOT.AccZ sinyali, beynin sağ oksipital lob kaynağından elde edilen POW.O2.Theta sinyali ve beynin frontal lob kaynağından elde edilen POW.F7.Gamma sinyali olduğu tespit edilmiştir.
Topluluk öğrenmesi yöntemi ile mikrodizi veri analizi
Topluluk öğrenme yöntemi, tek bir algoritmadan elde edilenden daha iyi bir sınıflandırma veya tahmin sonucuna sahip olmak için birçok makine öğrenimi algoritmasını birleştirmekten oluşan bir makine öğrenimi tekniğidir. Son zamanlarda, topluluk öğrenme, çoğunlukla örüntü tanıma, öznitelik seçimi ve sınıflandırma gibi farklı amaçlar için birçok alanda kullanılan yoğun ve yaygın bir makine öğrenimi tekniği olarak görülmektedir. Torbalama (Bagging), Yükseltme (Boosting), Rasgele Orman (Random Forest), İstifleme (Stacking) en popüler ve yaygın olarak kullanılan topluluk öğrenme yöntemleridir. Topluluk öğrenmesinin avantajlarından biri, yüksek boyutlu ve karmaşık veri yapılarıyla başa çıkma yeteneğidir, yani topluluk öğrenmesi, veri kümelerinin varyansını azaltmaya yardımcı olur ve daha doğru sonuçlar sağlar. Mikrodizi analizi, hastalıkların erken tespiti ve sınıflandırılmasına, hastalıklarla ilgili genlerin veya biyobelirteçlerin bulunmasına ve ilaçların bulunmasına yardımcı olabilecek sonuçlar sağlamayı amaçlayan bir biyoenformatik yöntemdir. Bu nedenle, mikrodizi analizi ile elde edilen verinin çok dikkatli bir şekilde analiz edilmesi gerekmektedir. Mikrodizi veri analizinde, hastalık durumlarını tahmin etmek, hastalıkla ilgili genleri bulmak ve ayrıca örüntü tanımak amacıyla makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmaktadır. Ancak, bu algoritmaların karşılaştığı yaygın büyük sorunlardan biri, küçük örnek boyutu ve mikrodizi veri setlerinin yüksek boyutluluğudur, çoğunlukla modellerin aşırı uyum göstermesine yol açan yüksek bir varyansın varlığı ile karakterize edilir ve bahsedilen yüksek varyans sorunu, birçok çalışmada vurgulanmıştır. Bu tezin amacı, topluluk öğrenme yöntemlerini kullanarak mikrodizi verisetlerindeki varyansı azaltmaya çalışmaktır. Bu amaçla NCBI GEO veri tabanında yer alan GSE19804 kodlu küçük hücreli olmayan akciğer kanseri veri seti kullanılmıştır. Bu çalışma çerçevesinde iki tür makine öğrenmesi modeli uygulanmıştır; biri istifleme topluluk öğrenmesine ve diğeri bir algoritmaya dayalıdır. Analizin başında seçilen 12 algoritmadan 7'si yani Radyal Destek Vektör Makinesi, Doğrusal Ayırıcı Analizi, k-En Yakın Komşular, C5.0, CART, Öznitelik Çıkarımlı Sinir Ağları, Genelleştirilmiş Doğrusal Model algoritmaları analizde kullanılmıştır. Sonuç olarak, analizlerimiz istifleme topluluk öğrenme modellerinin basit modellere kıyasla daha düşük varyansa sahip olduğunu göstermiştir.
Artırılmış gerçeklı̇k ı̇le eğı̇tsel kılavuz
Günümüzde, teknoloji alanındaki gelişmeler hızla devam ederken, ihtiyaçlara daha hızlı cevap veren ürünler ve projeler hayata geçmektedir. Üretim, sağlık, bilişim gibi alanları kapsayan sektörlerde işlevsel mekanizmanın ve sürdürülebilirliğin dinamiklerini oluşturan veya gündelik yaşantımızda hayatımızın bir parçası haline gelen bu ürünler, içerdikleri teknoloji ve çözüm sundukları ihtiyaçlar doğrultusunda çoklu fonksiyonel yapılara sahip olabilmektedirler. Dolayısıyla ürünlerin sağladıkları işlevlerin yanı sıra kullanıcı dostu geliştirilmeleri veya tasarlanmaları öncelikli olarak rol oynamaktadır. Tüm aşamalarında standartların uygulanmasına rağmen ürünlerin ve projelerin kompleks yapıları, son kullanıcının öğrenme sürecini uzatabilmekte ve deneyim gerektiren özelliklerinin kullanımı zaman zaman rehber gözetimi altında gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Bu çalışma ise öğrenme hızı ve kavrama becerisini artırmak, dış kaynak rehber ihtiyacını azaltmak üzerine odaklanmıştır. Bahsedilen sorunların çözümü için ağırlıklı olarak artırılmış gerçeklik teknolojisi kullanılıp, kullanıcı dostu mobil uygulamalar ve web yönetim paneli geliştirilmiştir. Eğitsel kılavuz halinde kullanılacak projeler ve ürünler mobil uygulamalar içine tanımlanmıştır. Yönetim panelinden içerikleri fonksiyonları ve aşamaları ilgili kılavuz üzerine kaydedilmiştir. Kullanıcılar uygulamayı çalıştırdıktan sonra artırılmış gerçeklik teknolojisi yardımıyla tanımlanan ürünleri gerçek zamanlı olarak tarayıp eğitsel kılavuzlarını oluşturulan yapay üç boyutlu ortam üzerinde deneyimleyebileceklerdir. Tanımlanan noktacıklar kümesi yazılım tarafından eşleştirildikçe uygulama kullanıcı ile etkileşime geçecek ve ilgili fonksiyon için kullanıcıyı yönlendirecektir. Web yönetim panelinden aşamalar düzenlenebilecek ve mobil uygulamalardaki listeleme özelliği sayesinde birden fazla ürün için eğitsel kılavuz oluşturma imkânı olacaktır. Bu sayede belirli bir ürün grubu veya proje için değil hemen hemen tüm ürünler ve projeler ile entegre edilebilir kılavuzlar halinde olacaktır. Sonuç olarak, geliştirilen mobil uygulamalar ve web yönetim panelinden oluşan bu platform ile hedeflenen, zaman ve dış kaynak kullanımından tasarruf etmek, kavrama ve öğrenme becerisini yükseltmek, işlevsel sürdürülebilirliğe eğitsel kazanım sağlamaktır.
Diyabetik ayak hastalarının ampütasyon riskinin yapay zekâ teknikleri ile öngörülmesi
Diyabetik ayak sendromuna bağlı gelişen diyabetik ayak ülserleri, yüksek morbidite ve mortalite ile karakterize olup hastalar için ampütasyon gibi hayati sonuçları olabilen diyabetin en önemli komplikasyonları arasında bulunmaktadır. Bu doktora tez çalışmasının temel amacı diyabetik ayak hastalarının ampütasyon riskinin yapay zekâ-makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları kullanılarak öngörülmesidir. Çalışmada kullanılan veri seti, İstanbul Üniversitesi Tıp Fakültesi Sualtı Hekimliği ve Hiperbarik Tıp Anabilimdalı'nda diyabetik ayak infeksiyonu tanısıyla Ocak 2009 – Eylül 2019 tarihleri arasında tedavi görmüş ve takip süreçleri sonlanmış 407 hastayı içermektedir. Bu tez çalışmasında, diyabetik ayak hastaları retrospektif olarak değerlendirilmiş, hastaların başvuru anındaki demografik ve klinik özellikleri ile takip ve tedavi sonucu sağlanan fayda ve ampütasyon ilişkisi yapay zekâ teknikleri ile açığa çıkarılmıştır. Araştırmada yöntem olarak Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi süreci takip edilmiştir. Veri setindeki diyabetik ayak hastalığına ilişkin en önemli nitelikler Temel Bileşenler Analizi yoluyla belirlenmiştir. Bu tez çalışmasında diyabetik ayak hastalarının hem genel hem de majör ve minör ampütasyon riskinin öngörülmesi için çeşitli tahmin/sınıflandırma modelleri oluşturulmuştur. Bu modellerin kurulmasında, k-En Yakın Komşu algoritması, Sade Bayes Sınıflandırıcı, Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları algoritması (CART), Rastgele Orman Algoritması, Yapay Sinir Ağları, Aşırı Öğrenme Makineleri, Destek Vektör Makineleri, Lojistik Regresyon ve XGBoost algoritmalarından yararlanılmıştır. Hiperparametre optimizasyonu için ayrıca Genetik Algoritma ve Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritmaları da kullanılmıştır. Model performans değerlendirme yöntemleri olarak; çapraz geçerleme, ikili ayırma yöntemi, "bootstrap sampling" ve üçlü ayırma yöntemleri kullanılmıştır. Veri seti ve alt kırılım veri setlerinde uygun makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının uygulanması hem nitelik seçimi işlemi gerçekleştirilmeden hem de gerçekleştirildikten sonra tekrarlanmıştır. Sonuç olarak nitelik seçimi yapılarak oluşturulmuş, kategorik ve nümerik değerlerden oluşan alt kırılım veri setinde daha iyi test performansı gösteren modeller; temelinde topluluk öğrenme metodolojisi bulunan "ensemble" bir yöntem olan "Rastgele Orman Algoritması" (doğruluk: 0,78; duyarlılık: 0,67; belirleyicilik: 0,87; kesinlik: 0,80; Negatif Öngörü Değeri: 0,77; F-Ölçütü:0,73) ve "Lojistik Regresyon" (doğruluk: 0,90; duyarlılık: 0,94; belirleyicilik: 0,86; kesinlik: 0,84; Negatif Öngörü Değeri: 0,95; F-Ölçütü: 0,89) algoritmaları olup, seçilen deney koşullarında diğer algoritmalara kıyasla daha iyi performans göstermiştir. R-Shiny kullanıcı ara yüzüne bu nedenle genel ampütasyonu tahmin etmek için oluşturulmuş ve ilgili deney koşullarında en yüksek performansı gösteren bu iki model entegre edilerek diyabetik ayak tedavisi ile uğraşan hekim ve sağlık personeline yardımcı bir karar destek sistemi geliştirilmiştir.
Sahte internet sitelerinin URL özellikleri temelinde tespit edilmesi amacıyla özellik seçme metotlarının ve öğrenme algoritmalarının analizi
Oltalama saldırıları, kimlik avcılarının sahte bir internet sitesini yasal bir site gibi göstererek internet kullanıcılarını inandırdığı saldırılardır. Özellikle finansal hassas bilgileri çalmak için kullanılan oltalama saldırıları kullanıcılar için kritik bir tehdit oluşturmakta ve oltalama saldırılarından kaynaklanan kayıplar artmaya devam etmektedir. Yapılan çalışmalar ve elde edilen istatistikler genel olarak değerlendirildiğinde oltalama saldırıları gerek küresel çapta gerek Türkiye çapında mücadele edilmesi gereken kritik siber güvenlik konularından birisi olmaya devam etmektedir. Oltalama sitelerinin engellenmesine yönelik çalışmalara başlamadan önce tespit başarısını arttırmak amacıyla bu sitelerin belirgin ve ortak özellikleri tespit edilmelidir. Bu çalışmada oltalama sitelerinin en belirgin tespit edilebilir özelliklerinden birisi olan URL içeriği üzerinde durulmuştur. Bu amaç doğrultusunda literatürde kabul edilen performans metriklerine bağlı olarak yüksek başarı oranına sahip bir sınıflandırıcı iş akışı modeli önerisi hedeflenmiştir. Oltalama amaçlı kullanılan URL adreslerinin tespiti için bu çalışmada 2 farklı model kullanılmıştır. İlk modelde oltalama saldırısı tespiti amaçlı oluşturulan veri kümesi üzerinde bazı özellik seçme yöntemlerinin ve sınıflandırma algoritmalarının performansı analiz edilmiştir. Araştırmadaki temel amaç, farklı sınıflandırma algoritmalarının ve farklı özellik seçme yöntemlerinin birbirleriyle olan en iyi uyumluluğunu bularak sahte internet sitesi tespit doğruluğunu maksimize etmektir. Bu çalışmada, Korelasyon alt küme tabanlı, Tutarlılık alt küme tabanlı, Kazanç Oranı nitelik tabanlı ve Relief-F nitelik tabanlı özellik seçme yöntemleri ve Naïve Bayes, SMO (Sıralı Minimal Optimizasyon), CART (Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı), J48 (Karar Ağacı) ve Rastgele Orman olmak üzere beş tür sınıflandırma algoritması üzerine çalışılmıştır. Bu algoritmalar WEKA yazılımı kullanılarak incelenmiştir. Rastgele Orman algoritması, tüm özellik seçme yöntemlerinde en iyi performansı göstermiştir. İlave olarak, J48 algoritması ikinci, CART algoritması ise üçüncü en iyi sınıflandırma algoritması olarak öne çıkmıştır. Çalışmanın diğer modelinde oltalama sitelerinin tespiti için derin öğrenme modeli olarak ileri beslemeli derin sinir ağlarının kullanımı tercih edilmiştir. İleri beslemeli derin sinir ağları temelde çok katmanlı algılayıcıların altyapısına dayanmaktadır. Bu modelin başarısına katman ve düğümlerin etkisini araştırmak için 6 adet farklı deneysel mimari hazırlanmıştır. Toplamda bu 6 adet farklı mimariye sahip derin öğrenme modelleri oltalama veri setiyle eğitilmiş ve en optimum çözüm tespit edilmiştir. Bu çalışmada derin öğrenme kullanılarak hızlı bir algılama yöntemine dayalı çok boyutlu bir oltalama tespiti yaklaşımı önerilmektedir. Oltalama URL'si ve meşru URL içeren bir veri kümesi üzerinde yapılan testler sonucunda, doğruluk parametresi için %99,46 oranı elde edilmiştir. Literatürde yer alan çalışmalar göz önünde bulundurulduğunda oltalama URL adreslerinin tespiti için derin öğrenme modeli kullanımının doğru bir yaklaşım olduğu kanıtlanmaktadır.
Çalışanların siber güvenlik farkındalıklarının araştırılması
Bu araştırmanın amacı, çalışanların siber güvenlik farkındalıklarının incelenmesi ve sonuçların değerlendirmesidir. Bu amaç doğrultusunda çalışanların demografik özellikleri ile kişisel siber güvenlik sağlama durumları arasındaki ilişki analiz edilmiştir. Araştırmanın örneklemini Türkiye'de çalışmakta olan bireylerden oluşmaktadır. Örneklem ise, rastgele seçilen 457 erkek ve 413 kadın olmak üzere 870 çalışandan oluşturmaktadır. Çalışmada kullanılan anket, internet anketi türünde olup Google Forms kullanılarak hazırlanmış, katılımcılara elektronik ortamda ulaştırılmıştır ve internet ortamında yanıtlanmıştır. Araştırmada bağımsızlık için ki-kare (χ² ) testi kullanılmıştır. Araştırma sonucunda erkek çalışanların kişisel siber güvenlik farkındalıklarının kadın çalışanlardan daha fazla olduğu görülmüştür. Bankacılık işlemleriyle kişilerin mali varlılarını başkalarının eline geçme konusunda tedirgin olmaları nedeniyle tüm yaş grupların dikkatli oldukları anlaşılmıştır. Çalışanların her eğitim seviyesinde siber eğitim açığının olduğu görülmektedir.
Sabit telekomünikasyon sektöründe AHP ve TOPSIS yöntemleri ile yakınsama projelerine karar verilmesi
Sabit telekomünikasyon altyapılarında internet kullanımının bireysel kullanıcıları da kapsayacak şekilde hızlı bir ivmeyle yaygınlaşmasının sonucunda kullanıcıların talep ve beklentilerini karşılayacak teknolojik bazı değişiklikler yapılması zorunlu hale gelmiştir. Mevcutta üzerinden sadece ses hizmeti verilmesi için kurulmuş olan sabit altyapının veri kullanımına da açılması, kullanıcıların talep ve beklentilerinin gün geçtikçe çeşitlenip artması sebebiyle yakınsama projelerinin uygulanması ihtiyacı doğmuştur. Teknolojik gelişmeler sonucunda birden çok özelliği bir arada barındıran entegre cihaz kullanımının artması sonucu telekomünikasyon altyapısında yakınsama zorunlu hale gelmiştir. Tüketiciler açısından yakınsama, tek bir cihaz üzerinden birçok işlemin gerçekleştirilebildikleri, birden fazla platforma ulaşabildikleri, birçok farklı hizmeti alabildikleri, birçok uygulamayı tek bir cihazda kullanabilmeleridir. İşletmeciler açısından yakınsama, kullanıcılarına mevcut hizmetlerin yanı sıra ilave yeni hizmetleri de sunabilecekleri birleştirilmiş ve sadeleştirilmiş bir altyapıdır. İşletmecilerin ayrı ayrı sunduğu mevcut hizmetlerin yanı sıra yeni ilave edebileceği hizmetleri de tek bir altyapı, tek bir kablo üzerinden sağlayabiliyor olması mevcut altyapıda sadeleşmeye neden olacağı gibi kullanıcıların da tek bir cihaz üzerinden birçok hizmete ulaşıyor olmasını sağlayacaktır. Altyapı ve cihaz sayısındaki sadeleşme işletmecilerin tek bir kablo üzerinden hizmet veriyor olması sebebiyle altyapı ve bakım giderlerini azaltacağı gibi kullanıcıların da tek cihaz üzerinden birçok hizmete ulaşması nedeniyle kullanım kolaylığı da artacaktır. Sabit altyapı sağlayıcı şirketler açısından değerlendirildiğinde ses hizmeti için ayrı bir cihaz yerine IP (Internet Protocol) üzerinden VoiP (Voice Over Internet Protocol), IP üzerinden veri trafiğinin de sağlanarak klasik televizyon yayını yerine IPTV (Internet Protokol Television), IP üzerinden geniş bant trafiği sağlanarak internet kullanımı da tek bir altyapı üzerinden sağlanabilmektedir. Bu kapsamda sabit altyapı üzerinden mevcut durumda verilebilen veri hizmetleri ve sabit altyapı üzerinden yatırımlar yapılarak geliştirilen yakınsama projeleri incelenmiştir. Altyapı şirketlerinin yapılacak yatırım kararlarında mevcut şebekenin ne kadarının kullanılabileceği bunun kullanıcı beklentilerini ne kadar karşılayacağı ve sektörel rekabetin göz önüne alınacağına yönelik nitel ve nicel kriterlerin neler olduğunun belirlenmesi gerekmektedir. Çalışmada gerçekleştirilecek yatırımlar ile kullanıcıların beklentilerinin en üst seviyede örtüştürülmesi gerekliliği vurgulanmıştır. Sabit telekomünikasyon yakınsama proje kararlarında kullanıcı beklentileri, altyapı şirketinin bütçesi, sektörel rekabet, servis kalitesi ve kullanıcı deneyimi kriterlerini doğrudan etkileyen kriterlerini birbiriyle karşılaştırabilmek için telekomünikasyon sektöründe uzman ve üstü unvanlarda çalışanların görüşlerine yönelik veriler toplanmıştır. Bu amaçla birden fazla sayıda ve birbiriyle rekabet eden ölçütlerde, alternatiflerin zarar ve yararlarının değerlendirerek, en doğru tercihin seçilerek kararın verilebilmesi, konunun tüm yönleriyle tanımlanması ve seçeneklerin her birinin sebep olabileceği farklı durumların irdelenebilmesi için Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri kullanılmıştır. Birbirinden farklı nitel ve nicel verileri içeren kriterleri baz alarak uygulanacak yakınsama projeleri kararlarında Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) Yöntemlerinden ikili karşılaştırma yapan AHP (Analytic Hierarchy Process) ve geometrik anlamda ideal çözüme en kısa uzaklıkta ve negatif-ideal çözümden en uzak kriteri baz alan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemleri kullanılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda proje türü seçiminde, sektör uzmanlarınca belirlenen öncelik oranları doğrultusunda AHP ve TOPSIS yöntemleriyle proje alternatiflerine karar verilmesinde kullanıcıların ve servis sağlayıcı şirketlerin beklentileri değerlendirildiğinden uygulanacak proje türlerinin kullanıcı memnuniyetini artıracağı gibi servis sağlayıcı şirketlerin sabit telekomünikasyon sektöründeki pazar payını da olumlu yönde etkileyebileceği değerlendirilmiştir. Uzman görüşleri sonucunda belirlenen değerlere AHP ve TOPSIS yöntemleri uygulanmış elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır. Uygulama sonuçları gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdeki sabit altyapı uygulamalarıyla karşılaştırılmış ve elde edilen sonuçlara göre öneriler geliştirilmiştir.
Yükseköğretim kurumlarında bilgi yönetimi: Bir model önerisi
Varoluş nedeni bilginin yaratılması ve yayılması olan üniversitelerin eğitim-öğretim, bilimsel araştırma ve yönetsel etkinlikleri kapsamında büyük miktarlarda veri, enformasyon ve bilgi üretilmekte ve kullanılmaktadır. Bu durum, üniversitelerin bilgi varlıklarının ve entelektüel sermayelerinin yönetilmesini kaçınılmaz bir girişim kılmaktadır. Bilgi toplumu ve bilgi ekonomisi gibi kavramların ortaya çıktığı bulunduğumuz bilgi çağında, e-yönetişim, e-dönüşüm ve dijitalleşme konuları ile bağlantılı olan kurumsal bilgi yönetimi yaklaşımı, tüm örgütler için temel bir gereklilik niteliğini kazanmıştır. Bu doğrultuda, alan yazında yer alan birçok çalışma, bu yaklaşımın uygulanmasında önemli araçlar olduğu bilinen kurumsal bilgi yönetimi modellerini sunmuştur. Öte yandan, yükseköğretim kurumlarında bilgi yönetimi yaklaşımı alan yazında giderek artan bir ilgi görmektedir. Bununla birlikte, şimdiye değin üniversitelerce benimsenebilecek kapsamlı bilgi yönetimi modelleri üretilmemiştir. Bu tez çalışmasında, alan yazında yer alan kurumsal bilgi yönetimi modelleri, yükseköğretim kurumlarında bilgi yönetiminin süreçleri ve altyapı gereksinimleri bakımından incelenip, uygun modelden yola çıkılarak üniversitelerin misyonları doğrultusunda, öneriler sunularak bilgi ve entelektüel varlıkların yönetimi sürecine uygun, eyleme geçirilebileceği ve alan yazına katkı sağlayacağı düşünülen kapsamlı bir bilgi yönetimi modeli önerisi sunulmuştur. Anahtar kelimeler: Bilgi yönetimi, bilgi yönetimi modeli, yükseköğretim kurumları, üniversite
Web tabanlı uygulamalarda siteler arası betik çalıştırma (XSS) zafiyetinin denetlenmesi için öğrenen bir sistem geliştirilmesi
XSS saldırısı, en eski Web uygulaması saldırılarından birisi olmasına rağmen, web uygulama geliştirme sürecinde gereken güvenlik önlemlerinin alınmaması nedeniyle, XSS açıkları halen popüler uygulamalar da dahil birçok uygulamada zafiyet oluşturmakta ve XSS sürekli, "OWASP (Open Web Application Security Platform) İlk On Web Uygulaması Güvenlik Riski" sıralamasında yerini almaktadır. Literatürde 2002'den 2019'a kadar XSS hakkında yapılmış çalışmalar incelendiğinde, araştırmaların yalnızca istemci veya sunucu taraflı XSS çözümlerine odaklandığı görülmektedir. Son yıllarda XSS saldırılarını önlemek için makine öğrenmesi tekniklerini benimseyen araştırmaların sayısı artmış ve bu tekniklerin bilinmeyen saldırıları tespit etmede daha etkili olduğu görülmüştür. Çalışmanın ilk bölümü, XSS ile ilgili genel bilgileri içerecek şekilde giriş mahiyetindedir. İkinci bölümde Web, XSS, bilgi güvenliği ve makine öğrenmesi hakkındaki genel literatür ile ilişkili teknik bilgiler verilmiştir. Çalışmanın üçüncü bölümünde ise makine öğrenmesi teknikleri ve belirlenen özellik setleri ile örnek veri setleri üzerinde makine öğrenmesi algoritmaları uygulayan öğrenen bir sistem geliştirilmiş ve sonuçları tartışılmıştır.
Harezmi eğitim modeli uygulama verisinin metin madenciliği teknikleriyle değerlendirilmesi
Harezmi Eğitim Modeli (HEM) 2019-2020 öğretim yılında İstanbul genelinde 411 okulda 4195 öğrencinin katılımıyla, 32 haftalık bir süreç boyunca uygulanmıştır. Öğrencilerin ders süreçlerini değerlendirmeleri amacıyla deneyimlerine yönelik farkındalıklarını açık uçlu sorulardan oluşan bir forma yansıtmaları istenmiş, çalışma kapsamında ise bu verilerin anlamlandırılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda Gizli Dirichlet Ataması (Latent Dirichlet Allocation – LDA) yöntemi kullanılarak veri içerisindeki gizli desenler ortaya çıkarılmıştır. Ders ortamından alınan "Ne yaptın?" (S1), "Ne öğrendin?" (S2) ve "Ne hissettin?" (S3) başlıklarına sahip üç derleme ait konu sayıları Perplexity (şaşkınlık) ve Röder vd. (2015) tarafından CV olarak isimlendirilen başarım değerlerine göre tespit edilmiş ve veri modellenmiştir. S1 derleminde bulunan 63938 belge için model 54 konu sayısında 2000 tekrarda eğitilmiş ve 0.73 tutarlılık değerine ulaşılmıştır. S2 derleminde bulunan 69482 belge için ise model 47 konu sayısında 2000 tekrarla eğitildiğinde 0.79 tutarlılık değerine ulaştığı görülmüştür. S3 derleminde bulunan 36465 belge için model 54 konu sayısında 2000 tekrarda eğitilmiş ve 0.70 tutarlılık değerine ulaşılmıştır. Yorum uzunluğuna göre yapılan analizlerde tüm derlemler için en uzun yorumları ortaokul öğrencilerinin yazdıkları, liselilerin sonraki en uzun yorumları yazdıkları ve ilkokul öğrencilerinin en kısa yorumları yazdıkları görülmüştür. S3 derlemi üzerinde yapılan sözlük tabanlı duygu kutbu analizlerinde ise ilkokul öğrencilerinin yorumlarının en yüksek seviyede olumlu olduğu, bu durumun liseye doğru gidildikçe tersine döndüğü görülmüştür. S1 konu etiketleri incelendiğinde 5E öğretim modeli basamakları (dikkat çekme, keşfetme, açıklama, derinleştirme, değerlendirme) ve o basamaklara ek olarak "bilgi işlemsel düşünme (computational thinking)" basamağının da alan uzmanları tarafından etiketlendiği görülmüştür. S2 sorusu konu etiketleri incelendiğinde derslerin genel olarak çevre, bilgi işlemsel düşünme ve problem çözme konularına odaklandığı değerlendirilebilir. S3 derlemi bulguları değerlendirildiğinde ise öğrencilerin temel duyguların dışında temel değerleri de duygu olarak yansıttıkları değerlendirilmiştir. Tez kapsamında metin madenciliği ön işlem ve modelleme metotları derinlemesine analiz edilmiş ve bir yol haritası ortaya koyulmaya çalışılmıştır. Ortaya çıkarılan veri setiyle gerçekleştirilen çalışma sonucunda gerek konu modelleme gerekse sonrasında yapılan keşifsel analizlerde ortaya çıkan bulgular öğrencilerin bakış açısıyla derste ne işlendiğini ve öğrencilerin duygu durumlarını ortaya koymakta olduğundan ortaya çıkarılan gizli örüntülerin bu alanda yapılacak gelecek çalışmalara temel olacağı düşünülmektedir.
Influenza A virusu alt tiplerinin karşılaştırmalı çeşitlilik dinamikler
Influenza A virus subtypes continue to be a pandemic threat to humanity despite having caused multiple pandemics in the past. All influenza A viruses (IAVs) that currently infect humans originated from non-human hosts and achieved the ability to infect humans through diversification factors, such as mutation and reassortment. The World Health Organization redesigns the IAV vaccines twice every year in order to keep up with the high diversity of IAVs that infect humans. The large availability of sequence data of IAVs in public databases enable diversity studies of existing human infecting IAVs, which is necessary to gain better understanding of the diversity, thereby facilitating design of effective interventions, such as vaccines against the IAVs. A quantitative approach to the diversity with all available data, with comparative analyses across subtypes and between host species (avian and human) is much needed. The thesis herein aimed to conduct a comprehensive inter-host (human and avian) study on the diversity dynamics of three (3) influenza A virus subtypes selected and categorized as: (i) established human (H3N2), (ii) emerging human (H7N9) and (iii) only avian (H4N6). Trends in the variation of protein sequences of these subtypes were comparatively studied by quantifying the diversity through use of Shannon's entropy, as well as calculating the incidences (occurrences) of distinct diversity motifs at each aligned overlapping nonamer (9-mer) position of the proteins. Nonamers (9-mers) were selected for immunological applications and the 9-mers were generated by use of a sliding-window approach, where each 9-mer overlapped eight amino acids with the next 9-mer, such as 1-9, 2-10, 3-11, etc. The diversity motifs comprised of index and its variants (major, minor and unique). The index is the predominant sequence at a nonamer position and all the other nonamers (at that position) are referred to as variants, with one or more amino acid difference from the index. The major variant is the variant nonamer sequence that occurred more than all other variant nonamer sequences, making it the most common variant nonamer, while the unique variants are singletons that occurred only once. The minor variants are those 9-mers that occurred more than once and yet with incidences not up to the incidence of the major variant. Across all the subtypes, the protein PB1-F2 was observed to be constantly more diverse (unstable) in the avian IAVs compared to the human IAVs. Furthermore, PB1 and PB2 proteins were found to be the most conserved proteins across all the subtypes and hosts. In addition, nearly every 9-mer position had a variant 9-mer, beside the 9-mer with the highest incidence/occurrence (index) at the same position. The entropy values of the 9-mer positions also showed a high positive correlation to total variants, with Pearson correlation coefficient (r) of greater than 0.90 across all the subtypes analysed. Further, each variant motif (major, minor, and unique) had a unique relationship with increasing total variants across the proteome. Major variant exhibited a peak incidence at 50% total variants, beyond which only the minor variants continued to rise and were collectively predominant. The unique variants were observed for nearly all positions, but were of low incidence and showed a uniform trend.
Ulusal eğitim veri standartlarının oluşturulmasına yönelik bir model önerisi
Standartlar, günlük hayatta birçok yerde karşımıza çıkan, üretim ve tüketim süreçlerini kolaylaştıran, hemen her sektör açısından, oluşturulması ve başvurulması kaçınılmaz yapılardır. Her şeyin standardının bulunduğu bir ortamda, veri standartlarının olmaması düşünülemez. Nitekim günümüzde sağlık, finans, taşımacılık, sigortacılık gibi birçok alanda kullanılan veri standartları bulunmaktadır. Eğitim, veri standartlarının kullanıldığı alanlardan biridir. Uluslararası düzeyde kullanılan, çeşitli eğitim veri standartları bulunsa da bu alanda kapsamlı bir akademik çalışmaya rastlanamamıştır. Ülkemizde ise eğitim veri standartlarına yönelik akademik ya da uygulamaya dönük herhangi bir çalışmaya rastlanamamıştır. Araştırma kapsamında, eğitim veri standartlarının oluşturulmasına yönelik bir model önerisinde bulunularak, bu alandaki akademik ve uygulamaya dönük boşluk doldurulmaya çalışılmıştır. Araştırma sonucunda oluşturulan model uygulamaya konularak geliştirilecek, eğitim veri standartlarının; veri kalitesini artırma, birlikte çalışabilirlik uygulamalarını geliştirme, eğitsel veri madenciliği, makine öğrenmesi, öğrenme analitiği gibi yapay zekâ uygulamalarına altyapı oluşturma ve farklı sistemler altında toplanan verilerin ilişkilendirilmesi yoluyla eğitim sistemine katkı sağlaması beklenmektedir. Araştırma nitel araştırma şemsiyesi altında yer alan temellendirilmiş kuram modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmaya kaynaklık eden veriler İstanbul ilinde, lise düzeyinde görev yapan, okul müdürü, müdür yardımcısı ve öğretmenlerden oluşan, 22 kişilik katılımcı grubundan, yarı yapılandırılmış görüşme formları aracılığıyla ve mevcut sistemlerin incelenmesi yoluyla toplanmıştır. Elde edilen verilerin açık, seçici ve eksensel kodlama yoluyla analiz edilmesi sonucunda bulgular; veri toplama, veri kullanımı, veri kalitesi, birlikte çalışabilirlik ve veri ihtiyaçları olmak üzere beş tema altında ele alınmıştır. Araştırma bulguları, mevcut sistemlerin veri toplama, veri kullanımı ve birlikte çalışabilirlik açısından geliştirilmesi gereken yönlerinin bulunduğunu, insana bağımlı verilerde veri kalitesinin düşük olduğunu buna karşın farklı sistemlerden gelen verilerin kalitesinin yüksek olduğunu göstermiştir. Mevcut sistemlerin incelenmesi kapsamında ele alınan CEDS (Common Education Data Standards), A4L (Access for Learning) ve Ed-Fi standartlarının incelenmesi sonucunda eğitim veri standartlarında, isimlendirme kuralları, veri sözlüğü, mantıksal veri modeli, birlikte çalışabilirlik protokolleri ve dokümantasyonun yer aldığı görülmüştür. Mevcut sistemler ve görüşmelerden elde edilen bulgular ışığında altı aşamalı Eğitim Veri Standardizasyon Modeli (EVSM) oluşturulmuştur.
Videolarda derin öğrenme yaklaşımları ile anormal durum tespiti ve boyut indirgeme sistemi
Kurum ve kuruluşlarda, videolarda anormal durumların tespit edilmesi için genellikle güvenlik kamera sistemleri kullanılmaktadır. Güvenlik kamera sistemlerinin yönetilmesinde ise güvenlik personeli kaynağı kullanılmaktadır. Güvenlik personellerinin dikkati ve takibatları sayesinde, güvenlik kamerası sistemlerindeki video görüntülerinde anormal bir durum tespit edilip gerekli müdahaleler yapılmaktadır. Güvenlik personeli kaynağının insan olması sebebiyle sahip olmaları gereken dikkat ve takibatlarını, fizyolojik, biyolojik ve ruhsal gibi birçok insani yapı etkilemektedir. Güvenlik kamerası videolarının anlık takip edilmesinin yanı sıra depolanması da oldukça önemlidir. Videolarda detaylı analiz işlemleri ve hukuki takibatının yapılabilmesi için videoların kayıt edilmesi ve depolanması gerekmektedir. Güvenlik kamera sistemlerindeki video kayıtlarının depolanmasında geçmişe dönük zamansal artış doğrudan sistemin kullanışlığını, güvenirliğini ve beraberinde dezavantajlı bir durum olan sistemin maliyetini artırmaktadır. Bu tez çalışması iki aşamalı olarak planlanmıştır. Birinci aşamada, videolardaki anormal durumların, derin öğrenme tabanlı ve insani yapılardan etkilenmeyen bilgisayarlı görüntüleme teknikleri ile tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu aşamadaki çalışma neticesinde, anlık video görüntülerinde anormal durumlardan otomatik silah, bıçak ve şiddet tespiti sistemi yapılmıştır. Bu çalışma Covid-19 pandemisi dönemlerinde yapıldığından, videolarda anormal durum tespit işlemlerinin yapılabilmesi için gerçekleştirilen model eğitimlerinde veri kümeleri anonim ve telif hakkı içermeyen internet ortamlarından, YouTube görüntülerinden ve açık kaynak erişimli olan akademik çalışma veri kümelerinden derlenmiştir. Deneysel çalışmalarda derin öğrenme tabanlı, görüntü işleme tekniklerinden YOLOv4, YOLOv5, YOLOX ve YOLOR modelleri kullanılmıştır. En yüksek başarım değeri, YOLOR modeli ile % 97,6 olarak elde edilmiştir. Şiddet tespiti için ise, EfficientDet D0-D7, YOLOv5 ve Faster R-CNN modeli uygulanmış ve en iyi başarı değeri EfficientDET D0-D7 modeli ile %94,1 elde edilmiştir. Bu tez çalışmasının ikinci aşamasında, güvenlik kamerası video kayıt görüntülerinde anormal durumların sınıflandırılması ve görüntülerin depolamasında boyut indirgenmesi çalışması yapılmıştır. Görüntü sınıflandırması için veri kümeleri, tezin birinci aşamasındaki anormal durum algılanması ve tespitinde olduğu gibi anonim telif hakkı içermeyen veri kümelerinin derlemesinden oluşturulmuştur. Bu sınıflandırma işlemleri için derin öğrenme temelli önceden eğitilmiş derin ESA mimarilerinden AlexNet, GoogleNet, VGG16, VGG19, SqueezeNet, Inception, ResNet18 ve ResNet50 ile TSA mimarilerinden LSTM ve GRU kullanılmıştır. Anormal durumlardan silah ve bıçak sınıflandırılması işleminde en iyi başarım değeri ince ayar yaklaşımına dayalı eğitilmiş VGG16 modeli ile elde edilmiştir. Şiddet sınıflandırılması çalışmasında en iyi başarım değeri ise AlexNet modeli ile %100 doğruluk skoru elde edilmiştir. Boyut indirgeme çalışması için, tezin ikinci aşamasında yapılmış olan sınıflandırma verileri ve temel görüntü işleme teknikleri ile video resim çerçeveleri farkları hesaplanarak özgün boyut indirgeme modeli üretilmiştir. Bu model, kullanıcıların rahatlıkla kullanabilmesi, kurum ve kuruluşların gereksinimlerine göre hassasiyetinin kontrol edilmesi ve sistem sorumlusunun teknik destek verebilmesi gibi ayrıntılar dikkate alınarak geliştirilmiştir. Bu sistem, insan bilgisayar etkileşimine uygun olarak Matlab AppDesigner platformu aracılığıyla tasarlanmıştır Bu tez çalışmasında, şiddet, silah ve bıçak tespitine ve sınıflandırılmasına dayalı deneysel çalışmalar yapılmıştır. Ayrıca, bu deneysel çalışmaların uygulanabilir bir hale getirilmesi ve görüntülerin depolamasında kazanç elde edilebilecek özgün bir boyut indirgeme sistemi geliştirilmiştir. Bu çalışmalar neticesinde video sistemlerinde anlık ve görüntü arşiv kayıtlarında analiz işlemlerinde kullanılmak üzere şiddet, silah ve bıçak tespiti ve sınıflandırma çalışmaları başarı ile gerçekleştirilmiştir. Görüntülerde anlık tespit çalışmaları, güvenlik kamera sistemlerine direk olarak bağlanıp kullanılabilmektedir. Gerçekleştirilen arşiv görüntü analizi çalışmaları ise, bu çalışmaya özgü insan bilgisayar etkileşimleri kuralları gözetilerek hazırlanan görüntü analizi ve boyut indirgeme sistemine bağlanmıştır. Bu çalışmada, gerçekleştirilen özgün boyut indirgeme sistemi sayesinde hareketsiz ortamlarda % 10 ile %40 arasında kazanç sağladığı gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, bu tez çalışmasında bütün amaç ve hedefler başarılı bir şekilde yerine getirilmiştir.
Veri madenciliği yaklaşımı kullanılarak internet erişimli televizyon kullanıcı verilerinin analizi
Teknolojik gelişmelere ve ihtiyaçlara bağlı olarak veri miktarı ve çeşidi her geçen gün artmaktadır. Verilerin doğru şekilde toplanarak analiz edilmesi, veriler arasındaki ilişkilerin keşfedilmesi gereklilik haline gelmiştir. Bu ihtiyacı karşılamak için sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik kuralı gibi farklı veri madenciliği yaklaşımları yaygın olarak kullanılmaktadır. Tez çalışmasının amacı kullanıcı verilerinin analizi sonucu kullanıcı dostu, dayanıklı, segmente edilmiş ürünlerin oluşturulmasına yönelik bilgilerin elde edilmesidir. Kümeleme ve birliktelik kuralı yöntemleri kullanılarak, kullanıcıların kullanım alışkanlıklarına göre gruplandırılması hedeflenmiştir. Kümeleme yöntemi vasıtasıyla müşteri segmentasyonu yapılması amaçlanmıştır. Birliktelik kuralı analizi sonucunda ürün tasarımına yönelik hangi kaynakların birlikte kullanıldığının belirlenmesi hedeflenmiştir. Kullanım süresine göre ürün dayanıklılık durumunun değerlendirmesi amaçlanmıştır. Bu tez çalışması kapsamında tüketici elektroniği sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın internet bağlantılı televizyon kullanıcılarının kullanım süresi ve kaynak kullanım verileri ele alınmıştır. Veri madenciliği süreç adımları izlenerek analiz çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Verilerin ön işlenmesi, dönüştürülmesi ve analizi adımları sırasında R dili kullanılmıştır. Kullanım alışkanlıklarına yönelik 17 adet nitelik değerlendirme kapsamına alınmıştır. Kullanım alışkanlıklarına yönelik modelleme aşamasında K-ortalamalar kümeleme yönteminden faydalanılmıştır. Kümeleme performansını ölçmek ve optimum küme sayısını belirlemek amacıyla iç indekslerden yararlanılmıştır. Kümeleme çalışması sonucunda kullanıcıların çoğunlukla harici oynatıcıları ve uydu yayınları başta olmak üzere sayısal kaynakları kullanmayı tercih ettikleri saptanmıştır. İlgili ürün segmentinde hangi kaynakların sıklıkla kullandığı tespit edilmiştir. Belirlenen minimum destek ve güven değeri kriterlerine göre birliktelik kuralı analizi yapılmıştır. Farklı sayıda grupları içeren birliktelik kuralları oluşturulmuştur. Birbirine özdeş olan kaynakların kullanım oranları değerlendirilmiştir. Kullanım süresine yönelik güvenilirlik analizi tekniğinden yararlanılmıştır. Yıllar içinde ışık akısındaki değişimler hesaplanmıştır. Arrhenius sıcaklık yaşam modeli parametrelerinden yararlanılarak hesaplanan 82,5 °C jonksiyon sıcaklığındaki ışık akısı değeri interpolasyon yöntemi ile belirlenmiştir. LED ışık akısının %70 seviyesine düşeceği zaman öngörülmüştür. Yaşam-stres analizinde sıcaklığın hızlandırıcı stres etkisi gözlemlenmiştir. Belirlenen yıllık ortalama izleme süresi verisinden yararlanılarak güvenilirlik ve arıza oranı değerleri hesaplanmıştır. Çalışma sırasında Birleşmiş Milletler Gelişim Programı tarafından yayınlanan İnsani gelişmişlik raporu verilerinden yararlanılmıştır. Ülkeler arasında insani gelişmişlik düzeyinin yıllar içindeki trendi değerlendirilmiştir. Bu amaçla Avrupa kıtasında yer alan 31 ülkenin 1995 ile 2021 yılları arasındaki insani gelişmişlik indeksi değerleri incelenmiştir. Avrupa kıtasında yer alan ülkeler arasında gelişmişlik düzeyi açısından farklılık durumu Anova yöntemi ile analiz edilmiştir. Hangi ülkeler arasında fark olduğunu belirleyebilmek için Games-Howell testi kullanılarak post-hoc analizi yapılmıştır. Televizyon izleme süreleri ile insani gelişmişlik düzeyi arasındaki ilişki korelasyon yöntemi ile incelenmiştir. Korelasyon analizi sonucunda insani gelişmişlik düzeyi ile televizyon izleme oranları arasında zayıf negatif bir ilişki olduğu görülmüştür.
Model tabanlı kestirimci bakım ile kalan faydalı ömür tahmini
Asenkron motorlar basit yapıları, düşük maliyet ve bakım ihtiyaçları nedeniyle endüstride yaygın olarak kullanılan elektrik makinalarındandır. Fabrikalarda kullanılan makineler ne kadar problemsiz çalışırsa üretim de o kadar sağlıklı olur. Tüm makineler gibi asenkron motorlar da zamanla yaşlanma eğilimi gösterirler ve çeşitli arızalar oluşabilir. Üretimin aksamaması, zaman ve maliyet kaybı yaşanmaması için bu arızaların önceden öngörülebilmesi işletmeler açısından kritik öneme sahiptir. İşletme maliyetlerinin düşürülmesi, operasyonel güvenilirliğin artırılması ve müşteri memnuniyetinin iyileştirilmesi amacıyla motor çalışma ve sağlık durumunun sürekli izlenmesi ve gelişmekte olan arızaların daha büyük maliyetli ve yıkıcı hale gelmeden önce tespit edilmesi gittikçe önem kazanan ve gelişen bir teknoloji haline gelmiştir. Motorlar çeşitli nedenlerle arızalanabilmekle birlikte mekanik ve elektriksel olmak üzere arızalar iki sınıfa ayrılabilir. Yapılan farklı araştırmalarda motor arızaları içinde ilk sırayı rulman arızalarının aldığı gösterilmiştir. Dolayısıyla rulmanlar en kritik mekanik bileşenler arasındadır ve modern endüstri dönen makinelerinde geniş uygulama alanlarına sahiptir. Rulmanlar hareketli parçalar arasındaki sürtünmeyi azaltarak veya hareketi istenen yönde kısıtlayarak döner veya doğrusal hareketi kolaylaştırırlar. Genellikle aşırı yük, yüksek hız ve yetersiz yağlama gibi zorlu çalışma ortamlarına maruz kaldıklarından makinenin en savunmasız bileşenidirler. Bu tür çalışma koşulları altında belirli bir zaman sonra, artan boşluk, sürtünme kuvveti, aşırı ısınma, vb. nedenlerle performans düşüşü ve arızalar gelişebilir. Bu arızaların zamanında tespit edilmemesi ve uygun bakımlarının yapılmaması bozulmaya yol açabilir. Dolayısıyla ekipman üzerinde bazı teknik verilerin (mekanik titreşim, sıcaklık, elektriksel akım, yağ analizi, vb.) sürekli izlenmesi ve durum bazlı bakım senaryolarının uygulanması gereklidir. Durum bazlı bakım senaryoları temelde prognostik ve diagnostik olmak üzere iki kısımdan oluşmaktadır. Bunlardan prognostik, bozulmanın ilk başladığı andan itibaren arızanın ne zaman oluşacağını tahmin etmekle ilgilenirken, diagnostik ise arıza oluştuktan sonra arızanın tipi, nedeni ile ilgilenmektedir. Bu anlamda prognostik uygulamaları, kayıp oluşmaması ve verimlilik açılarından çok daha etkindir. Durum izleme verilerinin analiz yöntemleri kullanılan algoritma ve veri yapısına göre model tabanlı, veri tabanlı ve hibrit olmak üzere üçe ayrılırlar. Kestirimci bakımda sensörler kullanılarak ekipmanlardan elde edilen ölçümlerin analiz edilmesi ile ne zaman arıza oluşabileceği önceden tahmin edilmektedir. Kestirimci bakım herhangi bir ekipmanın sağlık durumunun doğru bir şekilde izlenmesi için birtakım teknikler tanımlamaktadır. Bu teknikler lokal veya bulut tabanlı çalışabilen, çeşitli veri analizi ve makine öğrenme algoritmaları içeren teknikler olup diğer bakım yöntemleri olan plansız bakım ve periyodik bakıma göre maliyet avantajı sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında bir asenkron motora bağlanmış bir mil üzerine yerleştirilmiş ve aynı karakteristiğe sahip dört adet rulman üzerinden toplanan titreşim verilerinin analiz edilerek rulmanlarda ne zaman arıza oluşacağının önceden tahmin edilmesi üzerine bir prognostik model geliştirilmiştir. Çalışmada kullanılan veri seti Center for Intelligent Maintenance Systems (IMS), University of Cincinnati tarafından kurulan bir deney düzeneği ile toplanmış ve NASA-Prognostics Center of Excellence internet sitesinde araştırmacıların kullanımına açık olarak paylaşılmıştır. Testler sırasında arıza oluşturacak veya arıza oluşumunu hızlandırıcı herhangi bir ilave işlem uygulanmadan sabit hız ve yük altında mil döndürülerek rulmanların doğal yaşlanma ve arıza oluşma süreçleri beklenmiştir. Mil üzerinde aynı teknik özelliklere sahip dört adet rulman birlikte teste başlamış ve herhangi birinde arıza oluştuğunda test sonlandırılmıştır. Yenilenen rulmanlar ile bu şekilde üç tur test yapılmış ve her seferinde sonunda arıza oluşan üç veri seti paylaşılmıştır. Hangi rulmanda ne arızası oluştuğu bilgisi de veri sahipleri tarafından paylaşılmıştır. Titreşim verileri doğal olarak gürültü içerdiğinden öncelikle gürültü azaltma işleminden geçirilmiştir. Ardından titreşim sinyallerinin durağan olmayan yapısı nedeniyle zaman ve frekans bilgilerini aynı anda elde etmek için literatürde yaygın olarak kullanılan ayrık dalgacık dönüşümü uygulanmıştır. Dalgacık dönüşümü sonrasında zaman ve frekans domeninde çeşitli öznitelikler hesaplanarak öznitelik tablosu oluşturulmuştur. Tablodaki verilerin belli bir kısmı eğitim verisi olarak kabul edilerek, bu veriler üzerinden monotonluk seviyelerine göre belli sayıda öznitelik seçilmiştir. Bir sonraki veri işleme adımı olarak, seçilen özniteliklere temel bileşenler analizi (PCA) uygulanmış ve rulmanın yaşlanmaya bağlı sağlık durumunu gösteren tek bir büyüklük (sağlık göstergesi) elde edilmiştir. Sağlık göstergesi verisi üzerinde yumuşatma, tahmin başlatma noktası bulma gibi birtakım veri işleme adımları uygulanmış ve işlenmiş sağlık göstergesi verisi üstel bozulma modelinin girişi olarak uygulanmıştır. Varsayılan başlangıç parametreleri ile çalıştırılan model her bir test veri noktası geldiğinde elde edilen çıktı tahmini kalan faydalı ömür bilgisini vermektedir. Geliştirilen prognostik model birinci ve ikinci veri setlerine uygulanmış ve performans ölçümü için α-λ grafiği ile KBD (kümülatif bağıl doğruluk) metrikleri kullanılmıştır. KBD değeri birinci veri seti için 0,74 ve ikinci veri seti içinse 0,85 olarak hesaplanmış olup bu performans değerlerinin bu uygulama için yeterli olduğu ve rulmanların kalan faydalı ömür tahmininin başarılı bir şekilde yapılabildiği görülmüştür. Ayrıca diagnostik çalışması da yapılarak zarf analizi tekniği ile deney sonucunda oluştuğu belirtilen arızaların varlığı gösterilmiştir. Çalışmada uygulanan algoritma ve elde edilen model benzer veri yapısına sahip farklı ekipmanlar için de kullanılabilir durumdadır. Veri işleme adımlarında uygulanan yöntemler, seçilen parametreler ve bazı kabuller iteratif bir şekilde değiştirilerek modelin performansı test edilebilir ve artırılabilir.
Bilgiye erişimde kullanılabilirliğin yeni bir yapay zekâ yöntemiyle geliştirilmesi
Bilgi, her bireyin temel ihtiyaçlarından biridir. Günümüzde, neredeyse her birey günlük zamanın çoğunu internet üzerinde çeşitli bilgi ihtiyacını gidermek ya da bilgi alışverişi yapmak amacıyla geçirmektedir. Bilgiye erişimin çok daha kolay olduğu bu dönemde artık daha fazla odaklanılması gereken noktanın "kullanışlı bilgiye erişim" konusu olduğu düşünülmektedir. "Kullanışlı bilgiye erişim" konusunda günümüzde en çok faydalandığımız uygulamalar Google, Yandex, vb. arama motorlarıdır. Bu uygulamalar, literatürde "Bilgi Erişim Sistemleri (BES)" adı altında değerlendirilmekte olup, bilgiye ihtiyaç duyan kişi ile bilgiyi barındıran kaynağı buluşturan bir köprü vazifesi üstlenmektedir. Çeşitli türleri olmasına rağmen, BES'lerin ortak hedefi, ihtiyacı karşılayacak bilginin ortaya çıkarılmasıdır. Bu tez çalışmasında, BES altyapısına entegre edilebilecek bir algoritma geliştirilerek, hem kullanıcıların değişken bilgi ihtiyaçlarına göre kendini güncelleyebilen hem de hâlihazırda kullanılmakta olan bir BES altyapısını daha fazla kullanıcıyla bütünleştirebilen bir ortamın sağlanmasına odaklanılmıştır. Bu doğrultuda, bilgiye erişimin etkili bir biçimde gerçekleştirilebilmesi amacıyla bir yapay zekâ algoritması geliştirilmiş ve Kırklareli Üniversitesi (KLU) bünyesinde yer alan 170 tane web sitesinin içinde çalışan site-içi arama araçlarına entegre edilmiştir. Çalışmanın amacı, kullanıcı gerçek davranış verisi üzerinden, kullanıcı dilinden bağımsız olarak bilgi erişim sürecinin iyileştirilmesi ve geliştirilen algoritmanın (Analogy) bu süreçteki başarımının değerlendirilmesidir. Tez kapsamında geliştirilen Analogy algoritması üç aylık kulllanıcı davranış verisi ile eğitilmiş, süreç sonrasında, "Bilgi Erişim" ve "Kullanılabilirlik" literatürleriyle ilişkili olacak şekilde üç farklı açıdan (etkililik, verimlilik ve memnuniyet) bilgi erişim sürecindeki katkısı analiz edilmiştir. Çalışma sonuçları, Analogy algoritmasının etkililik ve verimlilik bakımından bilgi erişim sürecine belirgin bir katkı sağladığını göstermiştir. Reciprocal Rank metriği temel alınarak gerçekleştirilmiş olan işaret testi sonuçları, etkililik bakımından algoritmanın başarısına işaret eden bulguları ortaya çıkarmıştır (z=-2,421; p=0,015<0,05). "Sorgu Gecikmesi", "İlk Tıklama Süresi" ve "Sorgu Terk Etme" olmak üzere üç farklı göstergeye dayalı gerçekleştirilmiş olan verimlilik analizlerinde de benzer bulgular ortaya çıkartılmıştır. İşaret testinden faydalanılan Sorgu Gecikmesi incelemelerinde, 0,05 anlamlılık düzeyinde algoritmanın kullanıcılara hızlı bir şekilde yanıt verdiğine işaret eden bulgulara rastlanmıştır (z=-38,453; p=0,000<0,05). İlk Tıklama Süresi analizlerinde, yine işaret testinden faydalanılmış olup, algoritmanın başarısına işaret eden bulgular ortaya çıkartılmıştır (z=-4,936; p=0,000<0,05). Tek Örneklem Ki-Kare Testi'nden faydalanılarak analizi gerçekleştirilen Sorgu Terk Etme göstergesindeyse, algoritmanın az sayıda kullanıcıyı kaybettiğine işaret eden bulgular ortaya çıkartılmıştır (χ2= 38,407; p=0,000<0,05). Diğer taraftan, memnuniyet açısına yönelik olarak algoritmayı değerlendirmek için yeterli veri elde edilememiştir. Kullanıcı dilinden bağımsız olarak, kullanıcı davranışından öğrenerek aksiyon alan Analogy algoritmasının, kullanışlı bilgiye etkili ve verimli erişim amacıyla sadece arama motorlarında değil birçok alanda kullanılma potansiyeli olduğu düşünülmektedir. Algoritmanın memnuniyet açısından da kullanılabilirliğinin değerlendirilmesi için gelecekte araştırma yapılması önerilmektedir.
Ters yüz sınıflardaki video izleme davranışları incelenerek veri madenciliği ile başarının tahmin edilmesi
Bu tez çalışmasında ters yüz sınıflardaki video izleme davranışlarına ait veriler kullanılarak öğrencilerin başarı performansları veri madenciliği yöntemlerinden olan sınıflandırma yöntemleri ile modellenmesi amaçlanmıştır. Başarı tahmini öğrenme ortamının daha verimli tasarlanabilmesi ve bireysel dönütlerin verilebilmesi açısından önem arz etmektedir. Çevrimiçi ortamlardan gelen büyük miktardaki veriler kullanılarak gerçekleştirilen tahminler ise eğitsel veri madenciliği alanında oldukça popüler hale gelmiştir. Çalışmada 4 dönem boyunca Temel Bilgisayar Uygulamaları dersine kayıtlı olan farklı bölümlerdeki toplam 404 üniversite öğrencisine ait video izleme verileri kullanılmıştır. Öğrenciler 14 haftalık dönem boyunca yüz yüze eğitim öncesinde araştırmacı tarafından hazırlanan ortalama 15'şer dakikalık ders içeriği ile uyumlu 11 videoyu Moodle öğrenme yönetim sistemi üzerinden izlemişlerdir. Öğrencilerin atlama yapma sayısı, oturum açma sayısı, farklı video görüntüleme sayısı vb. verilerinin kaydedilmesi için öğrenme yönetim sistemi üzerine kurulan bir araçtan yararlanılmıştır. Dijital ortamdan toplanan 11 adet nitelik dışında 6 adet demografik bilgi de anket yöntemi ile toplanmış, veri setinde 17 adet nitelik elde edilmiştir. Öğrencilerin başarı performansı ise başarılı ve başarısız olarak belirlenmiştir. Verilerdeki gizli örüntüleri açığa çıkarmak için kullanılan ve alandaki başarı tahmini çalışmalarında en çok tercih edilen sınıflandırma algoritmalarından olan Rastgele Orman, Destek Vektör Makineleri ve Naive Bayes algoritmaları analiz aşamasında kullanılarak araştırmanın ana problemine yanıt aranmıştır. Veri setinin dengesiz olması nedeniyle SMOTE tekniği kullanılarak sentetik veriler oluşturulmuş ayrıca çapraz geçerlilik yöntemi de kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde ders başarı performanslarının yüksek doğruluk oranları ile tahmin edilebileceği ortaya konmuştur. En başarılı sınıflandırma oranına sahip algoritma toplamda %83,11 doğruluk oranıyla Rastgele Orman algoritması olmuştur. Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes ve Rastgele Orman algoritmalarına oranla oldukça düşük doğruluk oranlarıyla tahmin yapabilmiştir. Başarısız öğrencilerin dönem sonu sınavına girmeden önce doğru tahmin edilebilmesinin, başarı düzeyini arttırabileceği düşünüldüğünde başarılı öğrencileri tahmin etmeye kıyasla daha önemli olduğu görülmektedir. Rastgele Orman algoritmasının başarısız öğrencilerin tahmin edilmesinde %87,67 ile kullanılan diğer algoritmalardan oldukça yüksek bir doğru tahmin oranı yakaladığı tespit edilmiştir.
Uygulama test verisi oluşturma ve veri maskeleme
Yazılım uygulamalarında test verisinin yönetilmesi, test sürecinin önemli alt başlıklarından bir tanesidir. Test verisinin hazırlanması ciddi bir çaba gerektirmekte ve bundan dolayı test süreçlerinde büyük zaman kayıpları meydana gelebilmektedir. Test verisinin oluşturulması ve aktarılmasında dikkat edilmesi gereken noktalar bulunmaktadır. Kişisel verinin bilişim sistemleri üzerinden kullanımı, kamu ve özel sektör fark etmeksizin çok yaygındır. Bu şekilde veri kullanımının sağladığı bazı avantajlar ve kolaylıklar olmasına karşın, bu durum veri güvenliği riskinin artmasına da neden olabilmektedir. Kuruluşların birçoğu veri güvenliği maliyetlerini minimize etmek, verisini korumak için veri maskeleme kullanımını tercih etmektedir. Bu tez çalışmasında, canlı ortam veri tabanındaki verinin uygun veri maskeleme yöntemi ve maskeleme teknikleriyle maskelenerek test ortam veri tabanında oluşturulması hedeflenmiştir. Ayrıca maskeleme işleminde performansın nasıl arttırılabileceği yani zamansal maliyetinin nasıl azaltılabileceği konusunda örnek bir karşılaştırma yapılmıştır. Çalışmada materyal olarak, canlı ortam veri tabanına benzer şekilde oluşturulmuş örnek veri seti kullanılmıştır. Çalışma içeriğine uygun belirlenen veri maskeleme uygulamasını örnek veri seti üzerinde kullanabilmek için veri maskeleme yöntemi ve teknikleri belirlenmiştir. Seçilen veri maskeleme uygulaması, statik veri maskeleme yöntemi ve maskeleme teknikleriyle oluşturulan veri setine uygulanmış ve sonrasında maskelenmiş veri, test ortam veri tabanına aktarılmıştır. Uygulanan veri maskeleme teknikleri ayrı başlıklar altında, örnek veri seti ve maskelenmiş veri seti olarak karşılaştırılmıştır. Maskeleme ve maskelenmiş verinin aktarımı işlemi ilk olarak çoklu iş parçacıklarıyla yani birbirinden bağımsız ve paralel çalıştırma olarak yapılmış, daha sonra bu işlem tekli iş parçacığıyla yani paralel çalıştırma olmadan tekrardan yapılmıştır. Çoklu iş parçacıklarıyla paralel olarak yapılan veri maskeleme ve maskelenmiş verinin aktarım işleminin, tekli iş parçacığıyla paralel çalıştırma olmadan yapılan maskeleme ve maskelenmiş verinin aktarım işlemine göre %32 oranında zamansal performansı arttırdığı yani %32 oranında zaman tasarrufu sağladığı gözlemlenmiştir.
Makine öğrenmesi yöntemleri ile ortaokul öğrenci başarılarının tespiti ve bir uygulama
Makine Öğrenmesi; verinin analiz edilerek anlamlı sonuçlar çıkarılması, girdi verisinin kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmesi amacıyla, eğitim de dahil olmak üzere birçok alanda uygulanmaktadır. Bu tez çalışmasında ortaokul öğrencilerine ait sosyoekonomik, demografik özellikleri ve ders notları verisi kullanılarak sene sonu ağırlıklı not ortalamalarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi ve başarıya en fazla etki eden niteliklerin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada kullanılan veri seti İstanbul ili Tuzla ilçesinde bulunan bir ortaokuldan temin edilmiştir. Veri seti üzerinde özellik seçimi yapılarak akademik başarı üzerinde en fazla etkiye sahip değişkenler tespit edilmiş olup modellemede bu nitelikler kullanılmıştır. Hedef niteliğin sınıflandırılması amacı ile; K-En Yakın Komşu, Karar Ağaçları, Rastgele Orman, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Lojistik Regresyon ve Naive Bayes olmak üzere 7 adet makine öğrenmesi algoritması uygulanmış ve modellerin başarım performansları karşılaştırılmıştır. Model performans değerlendirmesi sonuçlarına göre en başarılı model Rastgele Orman algoritması olarak belirlenmiştir. Öğrencilerin akademik geçmişine ait nitelikler (geçmiş yıllar not ortalaması, Türkçe dersi 1. dönem ortalaması ve Matematik dersi 1. dönem ortalaması) başarıyı en fazla etkileyen öznitelikler olarak tespit edilmiştir. Devamsızlık durumu başarıyı etkileyen bir diğer önemli faktör olarak belirlenmiştir. Demografik ve sosyoekonomik özelliklerin akademik başarıya çok fazla etkisi olmamakla birlikte tahmin başarısına katkısı olduğu görülmüştür. Çalışmanın sonunda Rastgele Orman modeli kullanılarak, ortaokul öğrencilerinin akademik başarılarının tahminine yönelik örnek bir sistem geliştirilmiştir. Örnek sisteme https://model-tahmin.herokuapp.com adresinden ulaşılabilmektedir. Geliştirilen sistemin eğitim yöneticileri tarafından kullanılabileceği düşünülmektedir.
Telekomünikasyon sektöründen sınıflandırma algoritmaları ile müşteri kayıp analizi
Dijital evren dünya çapında kullanıcılar tarafından üretilen büyük miktarda veri ile doludur. Çeşitli kaynaklardan gelen ve hacmi hızlı bir şekilde artan veri için farklı analiz ve depolama yöntemlerine ihtiyacı duyulmuştur ve bu noktada karşımıza 'Büyük Veri' kavramı çıkmaktadır. Şirketler veya kurumlar süreçlerine bağlı olarak gittikçe daha fazla veri depolamakta ve bu veriyi analiz ederek değer çıkarmaya çalışmaktadır. Günümüz iş dünyası gittikçe rekabetçi olmakta ve müşteri davranışlarını anlamak sürdürebilir rekabette önemli bir avantaj sağlamaktadır. Şirketlerin başarısı büyük ölçüde mevcut müşteri verisini ne kadar iyi analiz edebileceklerine ve anlamlı bilgiler çıkarabileceklerine bağlıdır. Bu kapsamda müşteri ayrılma eğilimini tahmin etmek ve bu eğilime neden olan durumları ortaya çıkarmak için 'Müşteri Kayıp Analizi' çalışmaları yapılmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı büyük veri analizi teknolojisi ile telekomünikasyon sektöründe ayrılma eğilimi olan müşterileri tahmin eden modeli oluşturmaktır. Bu kapsamda bir telekomünikasyon şirketinden temin edilen veri kümesine Apache Spark'ın makine öğrenmesi kütüphanesi (MLlib) ile çeşitli sınıflandırma yöntemleri uygulanmıştır. İlk olarak veri üzerinde ön hazırlık işlemleri yapılmış, sonrasında veri setine Lojistic Regresyon, Karar Ağaçları, Rastgele Orman, Gradyan Artırma Makineleri yöntemleri uygulanmıştır. Çalışma sonuçları incelendiğinde müşteri kaybı tahmininde en başarılı sonuçları %86,34 doğruluk %90,82 AUC ve %63,45 F-Ölçütü oranları ile Gradyan Artırma Makineleri yönteminin verdiği ve churn davranışını belirleyen en önemli niteliğin kontrat bitimine kalan süre olduğu görülmüştür.
Görsel içeriklerdeki örtük bilginin göz izleme tekniği ile ortaya çıkarılması
Göz izleme tekniği, görsel öğelerin incelenmesi sırasında bireylerin görsel üzerindeki uyaranlara yönelimini ortaya koymaktadır. Bireylerin uyaranlara yönelik göz metriklerinden elde edilen nicel veriler ile bireylerin görsel unsura yönelik tutum, ilgi ve düşünceleri hakkında tahminlerde bulunulabilmektedir. Rekabet açısından farklı bilgi kaynaklarına ulaşmak, sürdürülebilirlik açısından önemli bir unsurdur. Bu amaçla görsel içerikte örtük bilgiyi elde etmeye yönelik uygulamalar yapmak bilgi yönetiminde önemli bir rekabet aracı olacaktır. Bu çalışmada, görsel içeriklerdeki örtük bilginin göz izleme tekniği ile ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Bu kapsamda Eğitim Fakültesi Güzel Sanatlar Bölümü Resim-İş Eğitimi Öğretmenliği 1.sınıfta yürütülen Desen-I ve Desen-II dersinin kazanımlarından yararlanılmıştır. Çalışmada araştırmacının yargılarını temel alarak, evrenin genelini temsil edebilecek ve ayrıca araştırma amaçlarına en uygun yanıtı verebilecek özelliklere sahip kişi ya da nesneler arasından seçilmesine dayalı olan, olasılıksız örneklem yöntemlerinden "amaçlı örneklem" yöntemi kullanılmıştır. Bu bağlamda araştırmanın deneysel çalışma grubunu, Bursa Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Güzel Sanatlar Eğitimi Bölümü Resim-İş Eğitimi Öğretmenliği programında öğrenim gören 2, 3 ve 4. sınıf lisans öğrencileri oluşturmaktadır. Çalışmanın kontrol grubunu ise Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Hemşirelik Bölümü'nde öğrenim gören 4. sınıf lisans öğrencileri oluşturmaktadır. Çalışma 2020-2021 Eğitim-Öğretim yılı bahar döneminde yürütülmüştür. Çalışma, kontrol grubundan 51 öğrenci ve deney grubundan 61 öğrenci olmak üzere toplam 112 öğrenciden oluşmuştur. Veri toplama yöntemi olarak, zaman ve görev boyunca göz hareketi ve bakış konumu kaydedilerek görsel dikkat dağılımının gözlemlendiği yaygın bir deneysel yöntem olan göz izleme kullanılmıştır. Araştırmada veri toplama aracı olarak alan uzmanları ve araştırmacı tarafından geliştirilen "Göz İzleme Görsel Başarı Testi" kullanılmıştır. Elde edilen verilerin analizinde parametrik testlerden bağımsız gruplar t-testi ve tek faktörlü varyans analizi (One-Way ANOVA), parametrik olmayan testlerden ise Mann Whitney U-Testi ve Kruskal-Wallis testleri kullanılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, göz izleme yönteminin resim eğitimi bağlamında eğitimli/eğitimsiz grupları ayırt etmede etkili olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar doğrultusunda deney ve kontrol grupları arasında görsellerdeki göz metriklerinden örtük bilgiye sahip olup olmadıkları tespit edilebilir. Sınıf seviyesi olarak gruplara ayrılan deney grubu katılımcıların odaklanma sayısı ve süresi bağlamında benzer göz hareketleri sergiledikleri saptanmıştır. İlgisiz grup ile ilgili grup olarak gruplara ayrılan kontrol grubu katılımcıları arasında AOI'ye yönelik göz metriklerinin benzer olduğu saptanmıştır. Bu sonuçlar, ilgisiz grup ile ilgili grubun ilgi alanına AOI'ye yönelik örtük bilgi seviyelerinin benzer olduğunu göstermektedir. Deney grubu katılımcıları ile kontrol grubundan ilgili grup katılımcılar arasında örtük bilgi farklılığı göz izleme yöntemi ile tespit edilmiştir. Formal eğitim süreçleri dışında alınan bilgilerin formal eğitim ile alınmış bilgilerle kıyaslandığında etkili olmadığı belirlenmiştir. Deney grubu ile kontrol grubu katılımcıların AOI göz önüne alınmadığı durumlarda da görsellere ait göz metriklerinde farklılık olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar ile alana ait uzman görüşü alınmadan katılımcıların görsellere ait göz metriklerinden farklılıkları tespit edebileceği söylenebilir. Görsellerin koşulsuz olarak incelenmesi sürecinde deney grubu ve kontrol grubu arasında göz izleme stratejileri açısından belirgin bir farklılık olduğunu göstermektedir. Elde edilen bulgular ilgili literatür doğrultusunda tartışılmış, uygulamaya yönelik öneriler ve ileride yapılacak araştırmalar için öneriler sunulmuştur.
Türkiye'deki KOBi'lerin endüstri 4.0 faaliyetleri açısından ERP kullanım düzeylerini etkileyen faktörlerin analizi
Endüstri 4.0 ve Dijital Dönüşüm günümüz dünyasındaki ekonomik ve sosyal dönüşümün gerisinde kalmamak ve ortaya çıkacak fırsatları değerlendirebilmek için önemi her geçen gün artan bir konu haline gelmiştir. Türkiye, Endüstri 4.0 yol haritası olan ülkelerden biridir. Türkiye'deki sanayi birçok ülkede olduğu gibi KOBİ'lerden oluşmakta ve KOBİ'ler dijital dönüşümünde Türkiye'nin omurgasını oluşturmaktadır. KOBİ'lerin fırsatları kaçırmaması ve rekabet avantajlarını kaybetmemeleri için dijitalleşmeleri ve yeni iş modellerini benimsemeleri gerekmektedir. Bu noktadan hareketle KOBİ'lerin Endüstri 4.0 kavramını benimsemesi incelenmesi zorunlu bir konu haline gelmiştir. Çalışmada, Endüstri 4.0'ın bel kemiği olarak adlandırılan ERP sistemlerinin etkin kullanımının benimsenmesi, KOBİ'lerin Endüstri 4.0 dönüşümlerinde nerede olduklarının görülebilmesi ve hazır olma durumlarının tespit edilebilmesinin desteklemesi açısından ERP Temelli KOBİ Endüstri 4.0 Olgunluk Modeli tasarlanmıştır. Çalışmada yöntem olarak Çok Kriterli Karar Verme tekniklerinden Analitik Hiyerarşi Süreci ve DEMATEL yöntemleri kullanılmıştır. Literatürde ERP-KOBİ-Endüstri 4.0 bağlamında öne çıkan kavramlar Dijitalleşme, Endüstri 4.0 ve ilgili alanlarda uzmanlığı bulunan karar vericilere sunulmuş ve karar vericilerin tercihleri doğrultusunda ortaya çıkartılan faktörler incelenmiş ve olgunluk modelinin boyutları bu doğrultuda belirlenmiştir. Çalışmanın çıktısı olarak KOBİ'lere sektör fark etmeksizin Dijitalleşme, ERP ve Endüstri 4.0 konusunda olgunluklarını ve hazır olma durumlarını tespit edebilmeleri ve gelişimleri açısından yol haritası sunabilecek bir model oluşturulmuştur.
Makine öğrenmesi yöntemleri ile türkçe haberlerin özetlenmesi
İnternet'in yazılı basın sektörünü derinden etkileyip, dijital yayıncılığın önem kazanmasıyla birlikte elektronik ortamda gazete okuyan kişi sayısında büyük artış gözlemlenmiştir. Dijital ortamda artan rekabet, haber sitelerini insandan çok arama motoruna yönelik habercilik yapmaya yöneltmiş; zamanla yayınlanan bu haberler olması gerektiğinden daha uzun bir hâl almıştır. Öte yandan, bireylerin daha kısa sürede daha çok bilgiye ulaşabilmelerini sağlayabilecek sistemlere her zaman ihtiyaç duyulmuştur. Yoruma veya çıkarıma dayalı yöntemlerle gerçekleşen otomatik metin özetleme, metinlerdeki ana düşünce ve önemli bilgilerin korunması şartı ile metnin boyutunun küçültülmesidir. Bu tezde, Hint-Avrupa dil ailesindeki dillere göre daha farklı bir yapısı olan Türkçe dilinde üretilmiş haberler, doğal dil işleme yöntemleri ile özetlenmiş; yakın zamanda geliştirilmiş olan BERT ve Seq2Seq modellerinin performansları, metin özetleme için kullanılan geleneksel yöntemler olan tf-idf, gizli anlam analizi, TextRank ve LexRank ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmanın sonucunda Türkçe haberlerden oluşan bir veri setinde ortalama 0,25 ROUGE-L skoruna sahip olan, performansı ve veri setinden bağımsız girdilerde de iyi sonuçlar üretebilmesi sebebiyle tercih edilen BERT modeli ile herkesin erişimine açık, Özetleyici adına sahip web tabanlı bir otomatik özetleyici geliştirilmiştir.
Mobil öğrenme ortamlarında oyunlaştırma bileşenlerinin etkililiği
Eğitim insan hayatının her döneminde toplumlar tarafından önemle üzerinden durulması gereken bir değer olmuştur. Bu amaçla eğitimi toplumun her kesimine ulaştırabilmek için çeşitli yenilikler yapılmaktadır. Eğitim alanının fırsat eşitliği ilkesi kapsamında bilginin geniş kitlelere ulaştırılması için gelişen web teknolojilerinden yararlanılmaktadır. Mobil cihazlar getirdiği avantajlar sayesinde web tabanlı olarak yürütülen uzaktan eğitim süreçlerine büyük bir dinamizm kazandırmıştır. Getirdiği dinamizm sayesinde mobil cihazlar eğitimlere erişim konusunda büyük avantajlara sahiptir. Ayrıca mobil ağların kapsama alanının genişliği de uzaktan eğitim konusunda mobil cihazları ön plana çıkarmaktadır. Amaç: Mobil öğrenme ortamında oyunlaştırma bileşenlerinin kullanımının öğrencilerin teknoloji öğrenimine karşı motivasyon, öğrencinin derse katılımı, öğrencilerin dersi tamamlamaları ve öğrenme performansları üzerindeki etkililiğinin belirlenmesidir. Yöntem: Çalışma sürecinde karma yöntemlerden açıklayıcı karma desen kullanılmıştır. Ölçüt örnekleme yöntemi kullanılarak seçilen çalışma grubunu Bahçeşehir Üniversitesi Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu 1. sınıfta eğitim gören 87 öğrenci oluşturmaktadır. Öğrencilere araştırmacı tarafından geliştirilen öğretim programı kapsamında 11 hafta boyunca mobil öğrenme ortamında oyunlaştırma bileşenleri kullanılarak mobil araçlar üzerinden bir eğitim gerçekleştirilmiştir. Ders kazanımları, bilgi güvenliği, bilgisayar sistemleri, internet, sağlıkta kullanılan bilişim teknolojileri konularını kapsayacak şekilde oluşturulmuştur. Çalışmada nitel ve nicel veri toplama aracı olarak; Liou ve Kuo (2014) tarafından geliştirilen ve Şekerci (2017) tarafından Türkçe'ye uyarlaması yapılan "Teknoloji Öğrenimine Karşı Motivasyon ve Öz Düzenleme Ölçeği", Özer ve Kılıç (2017) tarafından geliştirilen "Mobil Öğrenme Araçlarını Kabul Ölçeği", tez kapsamında araştırmacı tarafından geliştirilen akademik başarı testi, yarı yapılandırılmış görüşme formu ve haftalık ders değerlendirme formu kullanılmıştır. Veri Analizi: Grupların seçimi Nicel verilerin analizinde madde analizi, bağımsız örneklemler t testi ve bağımlı (ilişkili) gruplar t testi, betimsel istatistik yöntemleri ve nitel verilerin analizi için içerik analizi yöntemleri kullanılmıştır. Bulgular: Nicel verilerden elde edilen sonuçlara göre deney grubu öğrencilerinin mobil öğrenme araçlarını kabul düzeylerinin ortalaması kontrol grubu öğrencilerinin ortalamasından yüksek olsa da anlamlı bir farklılık tespit edilmemiştir. Teknoloji öğrenimine karşı motivasyon ölçeğinden elde edilen sonuçlara göre deney grubu öğrencilerinin motivasyonları yükselmiş ve buna karşın kontrol grubunun motivasyonları düşmüştür. Uygulamanın sonunda deney ve kontrol gruplarının teknoloji öğrenimine karşı motivasyonları arasında anlamlı bir farklılık tespit edilmemiştir. Diğer bir nicel veri toplama aracı olan akademik başarı testi sonuçlarına göre kontrol grubu öğrencileri deney grubu öğrencilerine göre göre anlamlı bir şekilde daha yüksek test sonuçları elde etmişlerdir. Veriler farklı kriterlere göre incelendiğinde, deney grubunda derse etkin katılım gösteren öğrencilerin (yüksek derecede aktif katılım gösteren öğrenciler) kontrol grubundaki öğrencilerden daha yüksek sonuçlar elde ettiği görülmüştür. Gruplara genel olarak bakıldığında deney ve kontrol gruplarının akademik başarı testi sonuçlarında anlamlı bir farklılık tespit edilmemiştir. Nitel verilerden elde edilen sonuçlara göre oyunlaştırma unsurları öğrencileri derse katılmaya ve derse devam etmeye karşı motive etmiştir. Bununla beraber öğrencilerin çeşitli nedenlerle yaşadıkları zorluklar motivasyonları üzerinde olumsuz etkiye neden olmuştur. Tartışma, Sonuç ve Öneriler: Çalışma sonunda elde edilen bulgular tartışma başlığı altında literatürde gerçekleştirilmiş olan çalışmaların sonuçlarıyla tartışılmıştır. Araştırmanın sonucunda ortaya çıkan sonuçlar verilmiş ve tasarımcılara, eğitmenlere ve araştırmacılara yapılacak çalışmalar için öneriler sunulmuştur.
Psikiyatrik hastalıkların makine öğrenmesi yöntemleri ile ayrıştırılması
Psikiyatrik hastalıkların teşhisinde hekimler belirti tabanlı bir yaklaşım izlemektedir. Bu yaklaşıma göre DSM veya ICD gibi uluslararası geçerliliği olan teşhis araçlarını, hasta raporlarını ve hekimin gözlem ve tecrübesine dayanan bir süreç takip edilmektedir. Tıbbın diğer alanlarında olduğu gibi psikiyatride de hastalıklarla ilgili süreçlerde kullanılabilecek biyobelirteçlerin arayışı sürmekte ve bu alanda çeşitli araştırmalar yapılmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında farklı psikiyatrik hastalıklara sahip bireylerin elektroensefalogram (EEG) ölçümlerini içeren bir veri setinin makine öğrenmesi yöntemleri ile analiz edilmesi ve elde edilen modeller ile hastalıkların ayrıştırılması/sınıflandırılması sağlanmıştır. Böylece EEG verisinin psikiyatrik hastalıklar için bir biyobelirteç olup olamayacağı araştırılmıştır. Elde edilen modeller; hasta ve sağlıklı gruplar arasında ayrım yapılabilmesini sağlarken birden fazla psikiyatrik hastalığın birbirinden ayrıştırılmasını da sağlamıştır.
Makine öğrenmesi teknikleri ile havacılıkta yakıt taşımacılığı kararının alınması ve bir uygulama
Bu tez çalışmasının amacı havacılıkta yakıt taşımacılığı kararının makine öğrenmesi teknikleri ile alınmasıdır. Çalışmada kullanılan veri seti Türkiye'de hava taşımacılığı yapan ticari bir hava yolu firmasından temin edilmiştir. Literatürde yakıt taşımacılığı hesaplamasında kullanılan bazı temel özelleştirilebilir formüller/modeller mevcuttur. Bu çalışma ile bu formüllerden/modellerden bağımsız olarak ham veriden öğrenen makine öğrenmesi algoritmaları ile havacılık endüstrisinde yakıt taşımacılığı öngörüsünde bulunmak hedeflenmiştir. Çalışmada yakıt taşımacılığı durumunun "Var/Yok" şeklinde sınıflandırılması ve yakıt taşımacılığı miktarının tahmini için alternatif makine öğrenmesi modelleri oluşturulmuştur. k-En Yakın Komşu algoritması, Basit Bayes Sınıflandırıcı, Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları, Rastgele Orman algoritması, Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makinelerinden yararlanılmıştır. Sınıflandırma ve regresyon model performansları birbiriyle karşılaştırılmıştır. Analizler R programlama dili ile RStudio'da gerçekleştirilmiştir. En iyi performansı gösteren Rastgele Orman sınıflandırma (doğruluk=0,9646) ve regresyon (R²=0,8104) modelleriyle çevrimiçi bir Shiny uygulaması geliştirilmiştir.
Sözlük tabanlı yaklaşım ve makine öğrenmesi ile Türkçe doğal dil işleme: Eğitim kurumlarında duygu analizi
Bu tez çalışması kapsamında duygu analizi çalışmalarında yeni bir yaklaşım olan hedef tabanlı duygu analizi çalışması yapılmıştır. Çalışma kapsamında sözlük tabanlı yaklaşım ve makine öğrenmesi tekniklerinden olan yapay sinir ağları kullanılmıştır. Veri setinin oluşturulmasında okul.com.tr sitesi üzerinden elde edilen kullanıcı yorumları kullanılmıştır. İlk olarak okul.com.tr platformu üzerinden kullanıcı yorumları toplanmıştır. Daha sonra yorumlar içerisinde geçen hedefler tespit edilmiştir. Hedeflerin duygu durumları etiketlenmiştir. Etiketli veri seti oluşturma süreci tamamlandıktan sonra model oluşturma süreci başlamıştır. Sözlük tabanlı yaklaşım ile oluşturulan model üç farklı sözlük ile test edilmiştir. Bu sözlüklerden ilki Türkçe WordNet tabanlı geliştirilen ve içerisinde 14.795 kelime barındıran SentiTurkNet'dir. İkincisi, İngilizce WordNet tabanlı geliştirilen ve içerisinde 117.659 kelime barındıran SentiWordNet'dir. Üçüncü ise SentiWordNet'in Türkçeye çevrilmesi ile elde edilen ve 73.386 kelime barındıran SentiWordNet-TR'dir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda Türkçe tabanlı geliştirilen SentiTurkNet sözlüğü ile en yüksek doğruluk oranı (%87,7) elde edilmiştir. SentiWordNet sözlüğünün Türkçe'ye çevrilmesi ile elde edilen SentiWordNet-TR ile %84,1'lik doğruluk oranına ulaşılmıştır. Hedefleri niteleyen ilişkili kelimelerin İngilizceye çevrilmesi ve SentiWordNet sözlüğüne gönderilerek puanlanması senaryosunda ise %2'lik bir artış ile %86,12'lik bir doğruluk oranına erişilmiştir. Bu sonuçlardan da görüldüğü üzere kelime sayısı bakımından az olmasına rağmen, Türkçe tabanlı olmasından dolayı en yüksek doğruluk oranı SentiTurkNet sözlüğü ile elde edilmiştir. Makine öğrenmesi yaklaşımı kapsamında çok katmanlı yinelenen yapay sinir ağları (Recurrent Neural Network-RNN) kullanılmıştır. Bu doğrultuda 2, 3, 4, 5 katmanlı ve farklı nöron dizilimlerinden oluşan yapılar oluşturulmuştur. Bu yapıların oluşturulmasında Geçitli Tekrarlayan Birim (Gated Recurrent Unit-GRU) kullanılmıştır. Etiketli veri seti %70'e %30 olacak şekilde bölünmüştür. Bölünen etiketli verilerin %70'i modelin eğitimi için, geriye kalan %30'u ise modeli test etmek için kullanılmıştır. En yüksek doğruluk oranı 3 katmanlı 3-6-12 nöron dizilimli yapıda epoch değeri 10 ile elde edilmiştir. Elde edilen en yüksek doğruluk oranı %96,12' dir. En düşük doğruluk oranı ise 5 katmanlı 96-48-24-12-6 nöron dizilimli yapıda epoch değeri 15 ile elde edilmiştir. Elde edilen en düşük doğruluk oranı ise %92,07 dir. Geliştirilen modelde her bir duygu durumu için f-score değerleri de hesaplamıştır. Pozitif kutup için precision değeri 0,97, recall değeri 0,96 ve bu doğrultuda f-score değeri 0,96 olarak elde edilmiştir. Negatif kutup için ise precision değeri 0,91, recall değeri 0,93 ve bu doğrultuda f-score değeri 0,92 olarak elde edilmiştir. Bu değerler geliştirilen modelin her bir duygu kutbunu (pozitif-negatif) yüksek oranda doğru sınıflayabildiğini göstermektedir.
Yapay zekâ desteği ile mikro sigortalama sistemi için blok zinciri uygulaması
Sigorta sistemi, kişi ve kurumlara verdiği ekonomik ve sosyal destekle toplumsal refaha katkı sağlayan önemli hizmetler sunmaktadır. Sigorta sisteminin kişi ve kurumlara sunduğu temel hizmetler arasında kolay kredi ve tasarruf, huzurlu ve güvenli toplumsal dayanışma ortamı, etkin risk yönetimi sağlama bulunmaktadır fakat günümüz geleneksel merkezî sigorta sistemi bu hizmetleri yerine getirmekte zorlanmaktadır. Bu bağlamda sigorta sistemi başta güven olmak üzere birçok sorunla karşı karşıyadır. Özellikle tarım sigortasındaki hizmetlerde sigorta kapsamının dar olması, yüksek sigorta primleri, uzun hasar ödeme süresi, hasar tespitinde görevlendirilen eksperlerin verdiği sübjektif kararlar ve toplumun sigorta hizmetlerine güvensizliği temel sorunlar arasında yer almaktadır. Bu sorunlar beraberinde çiftçilerin sadece yüzde yirmisinin sigorta kapsamına dâhil olmasına zemin oluşturmakta ve tarım sigortalarından yararlanan çiftçi sayısının düşük olması da tarımın sürdürülebilirliğini tehdit etmektedir. Özellikle Covid-19 pandemi sürecinde tarımın sürdürülebilirliğinin insan yaşamının sürdürülebilirliği ile doğrusal bağına ilişkin farkındalık yükselmiştir. Bu sayede sürdürülebilir tarım için üretim zincirinin başlangıç noktasında değer yaratan aktörlerin yani çiftçilerin, üretimlerinin sigorta ile güvence altına alınması için sigortaya erişimlerinin artırılmasının önemi yeniden ortaya çıkmıştır çünkü sigorta ile güvence altına alınacak üretim, tarım ekosistemi ile ilişkisi olan tüm paydaşlara sürdürülebilir bir gelecek sağlayacaktır. Bu tez çalışmasının amacı, geleneksel sigortalama sistemindeki tarım sigortaları branşı için blok zinciri, yapay zekâ ve IoT teknolojilerinin entegre kullanılması ile yeni nesil merkezî olmayan ve sürdürülebilir mikro sigorta modeli tasarlamak ve geliştirmektir. Tez kapsamında sunulan modelin değer önerisi; yapay zekâ destekli hava tahmini sayesinde iklim değişikliği ve görülme sıklığı artan doğal afet zararlarına karşı önleyici sigorta yaklaşımı ile düşük gelirli küçük çiftçileri hasarlara karşı korumak ve sigorta firmalarının hasarlara ilişkin yüksek tazminat bedelleri ödemesinin önüne geçmektir. Tez kapsamında ayrıca akıllı sözleşme kullanımıyla çiftçilerin düşük sigorta primleri ödeyerek sigortaya erişimlerini kolaylaştırmak, sigorta firmalarının tazminat ödeme süresini düşürüp çiftçilerin gelir kayıplarını azaltarak üretimlerini güvenle gerçekleştirmelerine destek olmak, tarım sigortalarında şeffaflığı artırarak tarım sigortalarına ilişkin olumsuz görüşlerin azaltılmasını sağlamak, IoT desteğiyle de veri ile karar verme ve sigorta suistimallerini önleme konusunda sigorta firmalarına destek sunmak hedeflenmektedir. Sigorta sistemine güvenin artması, yeni nesil merkezî olmayan sürdürülebilir mikro sigortacılığı yaygınlaştırarak sigortadaki pazar payını çoğaltacaktır. Bu durum da sigortanın sosyoekonomik etkisinin güçlenmesine ve toplumsal refahın artmasına katkı sağlayacaktır.
Problem çözme konuşmalarında bilgi kaybı: Bilgi yönetim döngüsünün sosyalleştirme aşamasında bilgi reddi
Bu tez çalışmasında, kendilerindeki ve muhataplarındaki bilgiyi kullanarak, zor ve çözüme direnen problemleri çözmeye çalışan profesyonellerin, muhataplarının problem çözme konuşmalarında sağladığı bilgiyi ne şekilde kullandıkları incelenmiştir. Örgütlerin en önemli sermayesi ve rekabet avantajı olan bilgi, örgüt içerisindeki farklı bireylerde ve bunların etkileşimlerinde dağınık olarak bulunur. Problemlerin etkin olarak çözülebilmesi için bu bilginin bir araya getirilerek: karşı karşıya olunan problemin tanımlanması, nedensel açıklamalarının tespit edilmesi, tanımlanan problemlere çözüm geliştirilmesi ve geliştirilen çözümlerin uygulamaya konması için kullanılması gerekir. Bu problem çözme adımlarının neredeyse tamamı, örgüt içerisindeki profesyonellerin birbirleri ile olan problem konuşmaları etrafında gelişir. Bu kabullerden yola çıkan çalışmanın amacı, profesyonellerin problem çözme konuşmaları esnasında bilginin gerçekten aktarılıp aktarılmadığını tespit etmek ve eğer aktarılıyorsa problem çözümü adına ne şekilde kullanılıyor olduğunu anlamaktır. Tez çalışması, eylem araştırma metodolojisi bağlamında nitel bir araştırma olarak yürütülmüştür. Veri analizi, abdüktif ve indüktif kodlama ve kategorilendirme sistemi ile oluşturulan analiz çerçevesi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, katılan profesyonellerin problem konuşması sürecinde muhatabları ile yaptıkları konuşmalar ile bu konuşma esnasında neler düşündükleri tespit edilmiştir. Bu verilerden hareketle, katılımcıların problemlerle ilgili olarak kullandıkları bilgiyi teşkil eden temel kabul ve inançları; problem konuşmaları öncesindeki ve esnasındaki problem tanımlama inancı, problem açıklama inancı ve problem çözümü inancı kategorileri olarak tespit edilmiştir. Benzer şekilde konuşmadaki muhataplarının sağladığı bilgiler bu üç kategori kullanılarak tespit edilmiştir. İlave olarak, elde edilen verilerden, problem çözme konuşmaları esnasında katılımcıların zihnen ve pratikte, birinci derece problem ve ikinci derece problem adı verilen iki ayrı problem ile meşgul oldukları belirlenmiştir. "Birinci derece problem" olarak anlandırılan problem kategorisi, problem konuşmasının konusu olan problemdir. Katılımcıların zihinlerinde, muhataplarının birinci derece problemle ilgili konuşmaya verdiği tepkileri değerlendirmek için kullandıkları ancak çoğu zaman muhatapları ile paylaşmadıkları "ikinci derece problem" adı verilen bir başka problem daha belirledikleri tespit edilmiştir. Çalışmanın en önemli bulgusu, problem konuşmalarının hiç birisinde muhatapların, problem tanımı, problem açıklaması veya problem çözümü ile ilgili sağladıkları bilgilerin, katılımcılar tarafından, ilgili inançlarını sorgulamak veya değiştirmek üzere kullanılmadığıdır. Katılımcılar bu bilgileri geçerli kabul edipte problem çözme inançlarına ve problem çözümüne dâhil etmemişlerdir. Konuşmalarda muhatapların sağladığı "bilgiler reddedilmiştir". Bu tez çalışmasının temel çıktısı, problem konuşmalarında bilginin ne şekilde kaybedildiğinin tespiti ve literatüre kazandırılmasıdır. Mevcut literatürde bulunmayan bu olgu "bilgi reddi" olarak adlandırılmıştır. Bilgi reddi olgusunun ve kavramının kazandırılmasıyla, örgütlerde, problem çözme uygulaması esnasında kaybolan bilginin elde tutulması, problem çözümüne yönelik olarak kullanımı ve bu çabaya yönelik araştırmaların önünün açılması mümkün olacaktır. Birinci derece problem ile ilgili muhatabın sağladığı bilgilerin reddedilmesine, ikinci derece problemler nedensel açıklama olarak sunulmuştur. Bireylerin problem çözme konuşmaları sürecindeki muhakeme ve anlamlandırma şekillerinin yani zihni çerçevelerinin, ikinci derece problemlerin geliştirilmesine sebep ve bunlarla ilgili olduğu ve dolayısıyla karşılaştıkları bilginin reddedilmesi için nedensel açıklama olarak kullanılabileceğini ileri sürülmektedir. Tez çalışmasının katılımcıları, bilgi yoğun sektörlerde çalışan profesyonellerdir. Çalışmaya vakaları alınan 12 katılımcının tamamı lisansüstü eğitim görmüş veya görmektedir. Katılımcılar çalışmaya, araştırma süreci boyunca eşit haklara sahip ortak araştırmacılar olarak katılmışlardır. Çalışma, problem konuşması ve bilgi yönetimi literatüründe, bireylerin örgütten ayrılması veya bilgiyi içeren dokümanların kaybı gibi yollarla gerçekleştiği kabul edilen bilgi kaybının, problem çözme konuşmaları sürecinde bilgi reddi şeklinde gerçekleştiğinin tespiti ve literatüre kazandırılması açısından bir ilk niteliği taşımaktadır.
Akıllı ortamlarda blockchain tabanlı kimlik doğrulama sisteminin geliştirilmesi
Günümüzün akıllı uygulamaları büyük oranda veri depolamak, işlemek, güvence altına almak ve dağıtmak için buluta bağımlıdır. Klasik İstemci-Sunucu mimarisinden bulut tabanlı mimariye geçiş, işletme maliyeti düşük ve ölçeklenebilir hizmetler sunmak yanında mobil cihazların (giyilebilir ve akıllı telefonlar gibi) verilere erişilmesine izin vermek gibi bir dizi avantaj sağlayan büyük bir değişim paradigması olarak kabul edilmektedir. Hızlı gelişime katkıda bulunmasına rağmen, merkezi mimarinin performans, güven ve güvenlik ile ilgili bazı dezavantajları vardır. 2008 yılında Satoshi Nakamoto tarafından sunulan ve Bitcoin teknolojisinin temelini oluşturan Blockchain; finans, tedarik zinciri, akıllı şebekeler, enerji ve diğerleri dahil olmak üzere çeşitli alanlarda yoğun ilgi görmektedir. Blockchain, kriptografik özetleme (hashing) yöntemi ile birbirine bağlanarak düzenlenmiş bir dizi kayıttan oluşan, bloklar halinde dağıtık bir şekilde verileri saklayan, kurcalamaya dayanıklı bir defterdir. Yeni işlemler veya kayıtlar oluştukça, Blockchain ağının dayandığı defter büyümeye devam eder. Blockchain'in dağıtık doğası, tek bir paydaş tarafından defterin kontrol edilmediği, aksine tüm paydaşlar tarafından ortaklaşa bir konsensüs yaklaşımı ile kayıtların gerçekliğinin onaylandığı anlamına gelmektedir. Blockchain teknolojisinin sağladığı bu özellikler, merkezi bir paydaşa ihtiyaç duymadan, paydaşların kendi aralarında güvenilir bir ağ oluşturulmasını mümkün kılmaktadır. Bu tez araştırmasının amacı, akıllı ortamlarda kullanılacak güvenilir bir Blockchain tabanlı kimlik doğrulama modeli tasarlamak ve geliştirmektir. Önerilen model, son kullanıcıların mevcut Blockchain ağına güvenli bir kimlik doğrulama yönetimiyle kayıt olmasına ve kayıtlı kullanıcıların çeşitli servislere ait bilgileri etkili bir erişim kontrol mekanizması ile sorgulayabilmesine imkan sağlamaktadır. Üst seviyede güvenlik sağlamak amacıyla, devlet kuruluşu bir paydaş olarak modele dahil edilerek ve son kullanıcıların kimliklerinin doğrulanması süreci tasarlanmıştır. Modelin diğer önemli bir parçası olan Akıllı Sözleşmeler ile sistem dinamikliği artırılmıştır. Bununla beraber doğası gereği şeffaf olması gereken Blockchain ağında, uygun bir erişim kontrol mekanizması tasarlanarak ağda bulunan katılımcıların işlem bilgilerini sorgulayabilmesi sağlanmıştır.
Nesne tespiti ile yemek tarifi tavsiye sistemi
Yemek yapmak, hayatımızdaki en önemli günlük faaliyetlerden bir tanesidir. Ancak, çalışanlar ve öğrenciler gibi zamanı kısıtlı ve mutfakta az zaman geçiren kişiler için ne yemek yapacaklarına ve bunu yaparken eldekilerle neler yapabileceklerine karar vermeleri uzun zaman almaktadır. Karar verilse dahi, eldeki malzemelerle bir şeyler yapılmaya kalkışıldığında malzemeler arası uyumu yakalayabilmek kolay bir iş değildir. Bu sebepten ötürü internet ortamında varolan yemek sitelerinin sağladığı yemek tariflerine gözatılmakta fakat o yemek sitelerinde tüm malzemelere yer verildiği için kişileri ek malzeme almaya yönlendirmektedir. Bu çalışma ise bu sorunu, eldeki malzemelere göre yemek tarifi araması yaptırarak ortadan kaldırmaktadır. Bu tez çalışmasında, kullanıcıdan alınan girdi görüntüsü; öncelikle görüntü ön işleme adımlarındaki işlemlerden geçirilmektedir. Bu işlemler sonucunda çıktı olarak birden fazla kontur saptanmakta ve bu konturlar ayrı birer görüntü olarak kaydedilmektedir. Bu kaydedilen görüntüler; derin evrişimsel sinir ağı modeline girdi olarak verilmekte ve tanımlama işlemi yapılmaktadır. Tanımlama aşamasında; transfer öğrenmesi (transfer learning) ile ImageNet veri kümesinde eğitilmiş derin evrişimsel sinir ağı mimarilerinden Xception seçilmiştir. Xception mimarisi üzerine ince-ayar (fine tuning) yapılarak özelleştirilmiştir. Bu oluşturulan yeni ağ modelinde; doğruluk (accuracy); 0.9452, kayıp (loss); 0.4930, geçerleme kaybı (validation loss); 0.4883, geçerleme doğruluğu (validation accuracy); 0.9362'lik bir başarım yakalanmıştır. Bu ağdan çıkan her bir görüntüye ait olan tanımlama etiketi bir listeye kaydedilmektedir. Tanımlama işlemi tamamlandığında bu listedeki değerler veritabanına sorgu olarak gönderilmektedir. Sorgu sonucu olarak da o listedeki malzemelerle hangi yemek tariflerinin yapılabileceğine dair bir yemek tarifi öneri sonucu dönmektedir. Sonuç olarak, kişilerin sadece mutfaklarında bulunan malzemelere göre arama yapabilecek olmaları yemek yapacak olan kişinin dışarı çıkmasını, o an için alışverişe gitmesini engelleyecektir. Böylelikle zamandan ve maliyetten tasarrufta bulunabileceklerdir.
Bilgisayarlı görü yöntemleri ile beş eksenli robot kolun öğrenmesi üzerine bir uygulama
Bu tez çalışması, Mikro işlemci kullanarak görüntü gibi büyük veri kaynaklardan bilgi elde edilebilmesi ve bilgiyi çevre birimi olan robot kol için uygun hale getirilmesini sağlayacak Mikro denetleyici ile işlenmesi üzerine geliştirilmiştir. Nesnenin bütünlüğünün veya ilgili yüzeyinin belirlenmesi, tanınan bölgenin ağırlık merkezinin bulunması ve robot kol ile taşınabilmesi uygulamalarından oluşmaktadır. Amaç, görüntü verisinden bilgi çıkararak bilginin öğrenilmesi ve işlenmesidir. Tasarlanan ve gerçekleştirilen görüntü işleme ile farklı renk tayfına ait geometrik nesnelerin tanınması, tespit edilmesi ve başka bir noktaya taşınabilmesidir. Görüntü işleme esnasında görüntünün etkilenebileceği ortam değişkenleri kontrol altına alınmış ve bu değişkenler üzerinde durulmuştur. Görüntü işlemeye ağırlık verilmiş, beş eksenli robot kolun temel tasarımı yapılmıştır. Deneysel ortamda tespit edilen üst yüzeylerin konumu nedeni ile beş eksenli robot kol uç işlevcisinin nesnelere dik açı ile yaklaşması düşünülmüş, kinematik hesaplamaları bu sınırlılık dahilinde gerçekleştirilmiştir. Servo motorların gücü, robot kolun hareketi esnasında sonsuz değişkenlik göstereceğinden deneysel ortam tutma aşamasına kadar başarılı bir şekilde gücü sağlayabilmiş, yakalama aşamasından sonra güç ihtiyacı tespit edilmiş ve motorların nesnenin taşınması esnasında aynı anda çalışması nedeni ile çekilecek güç için kıskaç motorunun dahili pozisyonu, hassas bir şekilde belirlenmiştir. Çalışma, renkleri başarılı bir şekilde tanımış ve belirlenen nesneye ulaşması sınırlılıklar dahilinde sağlanmıştır. Gücün yeterli olduğu pozisyonlarda nesne alınıp taşınabilmiştir.
Eğitimde sanal gerçeklik kullanımına yönelik tutum ölçeğinin geliştirilmesi
Bu tez çalışmasında, sanal gerçekliğin eğitim alanında kullanılabilirliğini ölçmek ve yaşanabilecek problemlerin tespiti ile daha uygun ve kullanışlı bir uygulama modeli geliştirmek amaçlanmaktadır. Sanal gerçeklik uygulamalarının eğitim alanındaki etkisinin davranış yönünde ölçülebilmesi ve yapılacak olan çalışmalara kaynak olabilmesi hedeflenmektedir. Yapılacak olan bu çalışma kapsamında sanal gerçeklik uygulamalarının eğitim alanındaki etkisine ilişkin tutum ölçeğinin geliştirilmesi ve bundan sonraki yapılacak çalışmalara kaynak olabilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaçla, hazırlanan ölçek ortaokul öğrencilerinden oluşan 320 kişilik çalışma grubuna uygulanmış ve sanal gerçeklik gözlüğü aracılığıyla deneyimledikleri eğitim uygulamaları sonunda araştırma anketini doldurmuşlardır. Anket sonuçlarından elde edilen veriler SPSS programı aracılığıyla analiz edilmiştir. Bulgular incelendiğinde ölçeğin güvenilir ve geçerli bir yapıya sahip olduğu görülmüştür. Böylelikle literatürde mevcut olmayan bir tutum ölçeği geliştirilmiştir.
Görme engelliler için harekete yardımcı bir gözlük prototipin değerlendirilmesi
Görme engelli bireyler gündelik yaşamlarını idame ettirebilmek için bazı araç ve gereçlere ihtiyaç duymaktadırlar. Son yıllarda ilerleyen teknoloji sayesinde daha rahat hareket edebilmektedirler. Üretilen pek çok araç boyutları nedeni ile kolay taşınamamaktadır ve komplike bir işleyişe sahiptir. Bu nedenle bu araçların daha kullanışlı hale getirilmeleri gerektiği düşünülmektedir. Bu çalışmanın temel amacı, görme engelli bireylerin daha rahat ve güvenli şekilde hareket etmelerini sağlayabilmek için tasarlanabilecek bir prototip taslak projesinin değerlendirilmesidir. Çalışmada, görme engellilerin gündelik yaşamda en sık kullandığı araç olan beyaz bastonun, gözlük gibi bir giyilebilir teknoloji ile birlikte kullanılıp kullanılamayacağı, beyaz bastonla yer değiştirip değiştiremeyeceği araştırılmıştır. Bu amaçla bir prototip taslağı oluşturulmuş ve bu taslağın kullanılması konusunda görme engellilerin tutumu; yapılandırılmış, 5 seçeneğe sahip likert ölçekli bir anket yolu ile değerlendirilmiştir.
Veri yönetişimi: Bankacılık Sektörü örneği
Veri yönetişimi, son yıllarda kurumsal veri yönetiminde yükselen bir trende sahiptir. Büyük ölçekteki firmaların çoğu teknolojik ve insan kaynağı olarak ciddi yatırımlar yapmasına rağmen istenilen düzeyde kaliteli, uçtan uca yönetilebilen veriye sahip olamamaktadır. Gün geçtikçe büyüyen ve daha da karmaşık hal alan veriye karşı geleneksel yaklaşımın dışına çıkılması gerekmektedir. Geleneksel veri yönetimi yaklaşımı incelendiğinde eksik kaldığı noktalar görülmektedir. Yapılan araştırmalarda kurumsal ölçekteki firmalarda veri yönetişimi uygulamasının bir ihtiyaç olduğu görülmektedir. Bu tezin amacı karmaşık veri yapısına sahip büyük ölçekteki firmalara veri yönetişiminin sağlayacağı avantajları göstermek ve uzun vadede karar destek sistemlerinde kullanılan verilerin daha sağlıklı ve daha doğru bir şekilde elde edilmesini sağlamak için neler yapılması gerektiğini anlatmaktır. Bu tez kapsamında veri yönetişimi ile ilgili genel tanımlamaların yapılmasının ardından bankacılık sektörü özelinde verinin organizasyonu (kritik veri elemanlarının tanımlanması, veri domain seçimi), veri yönetişimi çerçevesinin oluşturulması (veri yönetişimi organizasyonu, politika, prosedür ve standartların belirlenmesi), veri yönetişimi implementasyonu (veri sözlüğü oluşturulması, veri soyağacı çıkarılması, veri kalitesi yapısının kurulması, veri profilleme), veri yönetişimi ölçümü (veri yönetişimi metriklerinin tanımlanması, veri yönetişim skor kartının oluşturulması) yapılmıştır.
Eğitsel robotik uygulamalarının ortaokul öğrencilerinin ders motivasyonları, robotik tutumları ve başarıları açısından incelenmesi
Bu çalışmanın amacı ortaokul 6. sınıf Bilişim Teknolojileri ve Yazılım dersinde gerçekleştirilen eğitsel robotik uygulamalarının öğrencilerin ders motivasyonları, robotik tutumları ve başarıları açısından incelenmesidir. Çalışma sürecinde karma yöntemlerden iç içe desen kullanılmıştır. Amaca uygun örnekleme yöntemi kullanılarak seçilen çalışma grubunu Tuzla Ulubatlı Hasan Ortaokulu 6. sınıfta öğrenim gören 112 öğrenci oluşturmaktadır. Öğrencilere araştırmacı tarafından geliştirilen öğretim programı doğrultusunda 8 hafta boyunca Arduino eğitim seti ile blok tabanlı Mblock programı üzerinden robotik öğretimi yapılmıştır. Ders kazanımları, programlama kavramları olan döngü, koşul, değişken ve elektronik kazanımları içerecek şekilde oluşturulmuştur. Veri toplama aracı olarak derse ilgi ölçeği, robotik tutum ölçeği, başarı testi, uygulama sınavı, yarı yapılandırılmış görüşme formu ve öğretmen günlük kayıtları kullanılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, öğrencilerin derse yönelik motivasyonlarının uygulama öncesinde ve sonunda orta düzeyde olmasına rağmen uygulama sonunda derse yönelik motivasyon puan ortalamalarında nispeten düşüş olduğu belirlenmiştir. Uygulama sonunda öğrencilerin robotik tutumlarının iyi düzeyde olduğu, başarılarının ise iyiye oldukça yakın olduğu ortaya çıkmıştır. Aynı zamanda, çalışmada derse yönelik motivasyon düzeyinin robotik tutum üzerinde anlamlı etkisi olduğu belirlenmiştir. Araştırmada cinsiyet bağımsız değişkeninin öğrencilerin derse yönelik motivasyon, robotik tutum ve başarı üzerinde bir etkisinin olmadığı sonucu ortaya çıkmıştır. Öte yandan öğrencilerle yapılan görüşmelerde, öğrencilerin bir kısmı yapılan uygulamaları eğlenceli bulmuş, gerçek yaşamla ilişkilendirebilmiş, kariyer planları arasında bilgisayar ve robotik ile ilgili alanlara yer vereceğini belirtmiş, proje ve yarışmalarda öğrendiklerini kullanmak istediklerine yönelik görüş bildirmişlerdir. Öğrencilerin uygulama sonunda robotik tutumlarının iyi düzeyde olduğu ve robotik becerilerine yönelik olumlu yönde tutumlar geliştirdiği belirlenmiştir. Yapılan görüşmelerde öğrenciler uygulanan eğitsel robotik etkinlikleri ile diğer dersler arasında ilişki kurabildiklerini ve gelecekte robot tasarlayabileceklerine dair kendilerine olan güvenlerinin arttığını belirtmişlerdir. Araştırmadan elde edilen bulgular doğrultusunda uygulamaya yönelik öneriler ve gelecek araştırmalara yönelik öneriler sunulmuştur
Üniversitelerin bilgi işlem birimlerinin ITIL çerçevesinde incelenmesi ve etkin bir yönetim modeli önerisi
Dünyada ve Türkiye'de bilgi üretiminin merkezi konumunda yer alan üniversitelerin bilgi işlem birimlerinin güncel teknoloji ve yazılımlar ile desteklenmesinin yanı sıra etkin bilişim teknolojileri yönetişimi için gerekli idari yapılanmaların oluşturulması, bilişim teknolojileri süreçlerinin kullanılması ve bilişim konusuyla ilgili tüm paydaşlar arasında dinamik bir işbirliğinin bulunması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında dünyada ve Türkiye'de üniversitelerin sunduğu hizmetler incelenmiş, bunun yanında bilgi işlem birimlerinde uygulanan standartlar ve özellikle Bilgi Teknolojileri Altyapı Kütüphanesi (Information Technologies Infrastructure Library-ITIL) üzerinde durulmuştur. Üniversite bilgi işlem birimlerinin hizmet sunarken neleri göz önünde bulundurduklarına yönelik olarak ITIL çerçevesinde hazırlanarak uygulanan anket ile elde edilen bulgular incelenmiş, ayrıca üniversite bilgi işlem birimlerine yönelik olarak etkin bir yönetim modeli önerisi sunulmuştur. Bu tez çalışmasının ülkemiz üniversite bilgi işlem birimlerinin yapılanmasına katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Ürünlerin tedarikçiden tüketiciye ulaşmasını takip edecek bir blok zinciri sisteminin tasarlanması
Bu araştırmada gıda tedarik zinciri yönetiminde yaşanan zorlukların çözümü için Blockchain teknolojisinin kullanılması ile ilgili bir öneri kurgulanmıştır. Önerinin iyi anlaşılabilmesi için öncelikle çözüm üretmek amacı ile kullanılacak olan Blockchain teknolojisi açıklanmış. Blockchain teknolojisinin ortaya çıkmasını sağlayan Bitcoin teknolojisi anlatıldıktan sonra yüksek güvenlik sağlamak için kullanılan Kriptografi hakkında bilgiler verilmiştir. Bitcoin teknolojisinin çalışması için gerekli olan Cüzdan, Mempool, Madencilik gibi terimler açıklanarak yenilikçi bir veri kaydetme yöntemi olan Blockchain teknolojisi ile kaydedilen verilerin değiştirilemez olmasını sağlayan yöntem açıklanmıştır. Blockchain teknolojisi ile ilgili bir güvenlik açığı olan %51 saldırısı ve önlem almak için yapılabilecek çalışmalara değinilmiştir. Blockchain teknolojisi kullanarak sadece değer transferi kayıtlarının yapılmasından öte olanakları mümkün kılan Ethereum teknolojisi ve merkezi olmayan, kendiliğinden çalışan organizasyonlar (DAO) ile akıllı kontratlar hakkında bilgiler sunulmuştur. Yenilikçi çalışma şekilleri ortaya koyan Blockchain sayesinde dönüşüm yaşanması muhtemel 50 sektör hakkındaki öngörülere yer verildikten sonra bu sektörlerden birisi olan Tedarik Zinciri Yönetimi konusuna odaklanılarak yaşanan zorluklar ve bu zorluklara Blockchain ile getirilebilecek çözümler açıklanmıştır. Çalışmanın sonuç kısmında tedarik zinciri yönetimi için kullanılabilecek bir sistemin kavramsal yapısını açıklamak amacıyla çalışan bir Blockchain örneği sunulmuştur. Örneğin hazırlanması için IBM tarafından desteklenen Hyperledger yapısı tercih edilmiş, çalışma platformu olarak Windows işletim sistemi üzerinde çalışan Docker platformu kullanılmış, prototip uygulama geliştirmek için Hyperledger Composer Playground uygulaması kullanılmıştır. Örnek uygulamada bir tedarikçiden alınıp tüketiciye taşınan ürünün yoldaki sıcaklık bilgilerinin okunması ve kaydedilmesi sağlanmış, taşıma sonucunda ürün kabul edildiğinde taraflar arasındaki para alışverişinin akıllı kontrata göre mutabakatı sağlanmıştır. Blockchain teknolojisi, geçmişe dönük kayıtların değiştirilemez olmasını sağladığından dolayı Tedarik Zinciri Yönetiminde zincirin tarafları arasında güvenli iş birliği yapılmasını mümkün kılmaktadır.
Programlama öğretiminde ortaokul öğrencilerinin bilgi işlemsel düşünme becerilerinin başarıya etkileri
Bu araştırmada, ortaokul 6. sınıf düzeyindeki öğrencilere programlama öğretiminde, bilgi işlemsel düşünme becerilerini geliştirecek etkinlikler tasarlanıp, bu yöntemin öğrencilerin başarısına ve bilgi işlemsel düşünme becerilerine etkilerini incelemek amaçlanmıştır. Bu kapsamda, deney ve kontrol grubu olmak üzere iki grup oluşturulmuştur. Kontrol grubunda, geleneksel yöntem ile programlama öğretimi gerçekleştirilmiştir. Deney grubunda ise, ders etkinliklerine bilgi işlemsel düşünme becerileri entegre edilmiştir. Derslerde problem çözme, gösterip yaptırma ve soru-cevap yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada araştırma yöntemi olarak karma yöntem uygulanmıştır. Araştırmaya, 2017-2018 eğitim-öğretim yılında, İstanbul iline bağlı Ataşehir ilçesinde bulunan bir devlet ortaokulunda iki farklı şubede öğrenim gören 60 öğrenci katılmıştır. Çalışmada, nicel veri toplama aracı olarak araştırmacı tarafından geliştirilen başarı testi ile Korkmaz ve diğ. (2015a) tarafından geliştirilmiş olan "Bilgisayarca Düşünme Beceri Düzeyleri Ölçeği" öğretim öncesinde ve sonrasında deney ve kontrol gruplarına uygulanmıştır. Nitel veri toplama aracı olarak araştırmacı tarafından geliştirilen ve 9 maddeden oluşan yarı yapılandırılmış görüşme formu kullanılmıştır. Bu form, Scratch ile programlama öğretimi sonrasında deney grubu öğrencilerine uygulanmıştır. Form aracılığıyla, öğrencilerin bilgi işlemsel düşünme becerileriyle ilgili görüşlerini belirlemek amaçlanmıştır. Nicel verilerin analizinde Bağımsız Gruplar T Testi, Mann Whitney-U Testi, Wilcoxon İşaretlenmiş Sıra Sayıları Testi uygulanmıştır. Nitel verilerin analizinde içerik analizi yöntemi uygulanmıştır. Programlama öğretimi on hafta sürmüştür. Öğretim sonrasında deney ve kontrol grubu akademik başarı puanları arasında anlamlı bir farklılık olup olmadığı analiz edilmiştir. Bu analizde, ön test–son test puan farkları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda, deney grubu lehine anlamlı bir farklılık olduğu sonucuna varılmıştır. Bilgi işlemsel düşünme becerilerinin kazanımlara ilişkilendirildiği yöntem, akademik başarının arttırılmasında etkili olmuştur. Öğretim sonrası ve öğretim öncesi bilgi işlemsel düşünme becerileri ortalama puan farkları karşılaştırıldığında; ölçek genelinde ve yaratıcılık alt boyutu dışında tüm alt boyutlarda anlamlı bir farklılık bulunmamıştır. Yaratıcılık boyutunda, kontrol grubu lehine anlamlı bir farklılık olduğu yapılan analiz sonucunda belirlenmiştir. Ayrıca, deney grubu son test-ön test puan farkları ile bilgi işlemsel düşünme becerileri son puan-ön puan farkları arasında anlamlı bir ilişki bulunmamıştır. Yarı yapılandırılmış görüşme formu sonuçlarına göre, öğrencilerin büyük çoğunluğu dersi sevdiğini ifade etmiştir. Programlamanın Matematik dersine olumlu etkileri, kodlamayı öğrenmeleri, kendi oyunlarını tasarlayabilmeleri derse yönelik olarak öğrencilerin olumlu görüşleridir. Ancak, gürültü düzeyinde öğrenci konuşmaları ve kısa sürede yapılması beklenen Scratch etkinlikleri derse yönelik olarak öğrencilerin olumsuz görüşleridir. Katılımcılar, Scratch etkinliklerinin bazılarında, güçlük çektiklerini ifade etmişlerdir. Ayrıca öğrenciler, programlama öğretimi sonunda iş birliği, mantık yürütme, problem çözme, planlı çalışma ve üretme becerilerini kazandıklarını belirtmişlerdir.
Veri madenciliği algoritmaları ile kredi kartı kullanım alışkanlıklarının incelenmesi ve kişiye özgü kampanya teklifi
Bu tez çalışmasında özel bir bankadan alınan 4497 adet müşterinin 3 aylık süreç içerisindeki kredi kartı hareketleri incelenerek kendilerine en uygun kampanyaya yönlendirilmesi hedeflenmiştir. Veriler ön işlemeden geçirildikten sonra Python programlama dili dile yazılan bir tavsiye sistemi ile oluşturulan iki model uygulanmış, başarılı olan modele göre bir tavsiye sistemi yazılmıştır. Bu tez çalışması hayatımızın her alanında olan tavsiye sistemlerinin kampanya yönetiminde kullanılmasını ele alması sebebiyle güncel ve özgün bir çalışma olmayı hedeflemektedir. Ayrıca ülkemizde bu alanda yapılmış olan araştırmaların az olması nedeniyle bu çalışma ilgili alan yazına katkıda bulunacaktır.
Web tabanlı uzaktan eğitim deneyimi ve verimliliği analizi: İstanbul Üniversitesi örneği
Bu tezin amacı, İstanbul Üniversitesi'nin uzaktan eğitim uygulamalarını uzaktan eğitim öğrencileri bakış açısı ile değerlendirerek, daha güçlü ve beklentilerin karşılanabileceği bir uzaktan öğrenme ortamı sağlanması için idari ve eğitim kademesindeki yöneticilere önerilerde bulunmaktır. Araştırma genel tarama modeli ile yapılmıştır. Bu amaçla, İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim Fakültesinde iki farklı öğretim yılında öğrenimine devam eden ve çalışmaya gönüllü olarak katılan uzaktan eğitim öğrencilerine web tabanlı teknolojiler kullanılarak iki anket uygulanmıştır. Anket soruları; uluslararası akademik çalışmalarda daha önce kullanılmış olan ve öğrencilerin demografik bilgileri ile çalışmanın amacına uygun görüşlerin sorgulandığı çoktan seçmeli sorular ile açık uçlu sorulardan oluşmaktadır. Bu anketlerin ilki; 2011-2012 öğretim yılı Bahar Döneminde, aynı sorulardan oluşan ikinci anket ise 2018-2019 öğretim yılında Güz Döneminde uzaktan eğitim gören öğrencilere uygulanmıştır. Veriler İstanbul Üniversitesi Öğrenci Otomasyon Sistemi üzerinden ulaşılan uzaktan eğitim öğrencilerinin yanıtlarından elde edilmiştir. Verilerin düzenlenmesi ve hata ayıklamalarından sonra 2011-2012 ile 2018-2019 öğretim yıllarında İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim Fakültesi'nde uzaktan eğitim yöntemiyle öğrenim gören öğrencilerin anket cevapları karşılaştırılarak bulgular elde edilmiştir. Öğrencilerin uzaktan eğitimi öncelikli tercih nedenleri olarak işlerine engel olmayan uygun bir çalışma şekli olduğu ve uzaktan eğitimin avantajlarından yararlandıkları, ayrıca çoğu bilimsel araştırmanın sonuçlarından birisi olarak, öğrencilerin öğretim elemanları ile belirli aralıklarla yüz yüze görüşme talepleri de önemli bir bulgu olarak ortaya çıkmıştır. Bu tezin diğer önemli bir sonucu da son yıllarda uzaktan eğitimde kullanılan ders materyallerinin kalitesinin artmış olduğu bulgusudur.
Web tabanlı laboratuvar bilgi yönetim sistemi geliştirilmesi
Laboratuvarlar da çoğu işletmeler gibi çok amaçlı, problem çözücü ve günlük işlerini kolaylaştırıcı web tabanlı sistemler kullanmaktadırlar. Ülkemizde bulunan sistemler özel laboratuvarların ihtiyaçlarını çoğunlukla çözebilmektedir. Akademik alandaki laboratuvarlar için de laboratuvar bilgi yönetim sistemi ihtiyacı bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında, deneysel çalışmalar ve akademik araştırmalar yapan laboratuvarların ihtiyaçlarını karşılama maksatlı web tabanlı bir Laboratuvar Bilgi Yönetim Sistemi (LBYS) geliştirilmesi amaçlanmıştır. Deney-takip sürecini, envanter stoklarını, kullanıcıların iletişimini ve araştırma süreçlerini, kontrol ve denetimlerini sağlayabilen, aynı zamanda bu işleyişleri daha basite indirgeyen veri arşivlemesini ve düzenlenmesini yapabilen, araştırma sonuçlarını internet üzerinden raporlanmasını sağlayan bu sistem, tamamen açık kaynak kod kullanılarak geliştirilmiştir. Ülkemizde sadece akademik alana özel çalışan LBYS, İstanbul Üniversitesi Enformatik Bölümü ve İstanbul Üniversitesi Fen Fakültesi Moleküler Biyoloji ve Genetik Tanı Laboratuvarı iş birliği ile çevik yazılım geliştirme ilkelerine uyularak geliştirilmiştir. Geliştirilmesi tamamlanan web tabanlı bu sistemin temel bilimlerde araştırma yapan laboratuvar kullanıcılarının günlük problemlerini azaltacağı, veri kayıplarını ortadan kaldıracağı, insan etkileşimi iyileştireceği, enerji tüketimini ve maliyetleri azaltacağı beklenmektedir. Sonuç olarak; tez kapsamında modüler yapıda geliştirilen bu bilgi yönetim sisteminin, ihtiyaca göre entegre edilerek diğer araştırma laboratuvarları tarafından da kullanabilmesi mümkündür.
Derin öğrenme tekniklerini kullanarak bağlamsal benzerliğe dayalı otantik islami metinlerin akıllı kümelenmesi
Bazı sosyal veya dini meselelerle ilgili karar verirken, İslam hukuk uzmanları (Islamic Jurists) meseleyle doğrudan ilişkili ya da bağlamsal olarak benzer (contextually analogic) ya da onunla ilişkili meseleleri bulmak için tüm temel metinleri taramalıdır. Bir hakim heyetinin veya hakimin vereceği hükmün, eğer meseleyle ilgili mevcut kaynak ve hukümleri dikkate alırsa muhkem olacağı açıktır. Eğer bir hukum sığ bir seviyede verilmişse, o zaman tarihte görüldüğü üzere toplumda bölünme ve çatışmalara yol açacaktır. Bu tezde biz sorgulama yapıldığından bağlamı çıkaran ve iligili külliyatı (Corpus) heyetin onune getiren, derin öğrenmeye dayalı farklı teknikler öneriyoruz. Bağlamsal benzerlik ve kıyasa dayalı kümeleri geliştirmek için Derin öğrenme teknikleri, özellikle Derin Sinir Ağları ve denetimsiz kümeleme algoritmaları (K-Ortalama, BIRCH, Deep Embedded Clustering (DEC) ve Spektral) kullanılmıştır. Korpusun gömülmesi, Google'ın Word2Vec, Doc2vec, Facebook'un FastText ve Stanford'ın GloVe kullanılarak hesaplanmıştır. Gömülenler (embeddings), Word2Vec, Doc2Vec, Facebook'un fastText ve Stanford's GloVe modellerini çok boyutlu bir bağlamda gömmek için eğitilmiş metin korpusundan hesaplanmıştır.
Yabancı dil öğretiminde seyahat İngilizcesi için sanal gerçeklik uygulamasının geliştirilmesi
Bu tez çalışmasında, seyahat ingilizcesi için, seyahat süreclerini tecrübe ettiren ve bu süreçte kişinin konuşma becerisini geliştiren, doğru arayüze sahip bir sanal gerçeklik uygulamasının geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda uygulamanın ilk modülü olan havaalanı modülü Oculus Go sanal gerçeklik gözlüğü ile deneyimlemek üzere geliştirilmiştir. Geliştirilmiş olan modül üzerinde, İstanbul Üniversitesi - Cerrahpaşa, Hasan Ali Yücel Eğitim Fakültesi, İngilizce Öğretmenliği Programı'nda okumakta olan 8 öğretmen adayının katılımıyla göz izleme tekniği ile kullanılabilirlik testi yapılmıştır. Bu testle eş zamanlı olarak da kullanıcı yorumları alınmıştır. Elde edilen bulgulardan yola çıkarak havaalanı modülü güncellenerek eğitim alanında kullanıcı dostu sanal gerçeklik arayüzü oluşturulmuştur. Güncelleme sonucunda bulunma ve daldırma hissinin sağlanabildiği, sürükleyici ve motivasyon arttırıcı özelliklerin ortaya çıktığı, siber hastalık gibi sanal gerçeklik sorunlarının ortadan kalktığı prototip niteliğinde bir modül geliştirilmiştir.
İlköğretim öğrencileri için oyunlaştırma yöntemiyle kodlama eğitimi uygulaması
Bu araştırma ile kodlama eğitiminin daha erken yaşlardaki çocuklara oyunlaştırma (gemification) ile öğretilmesi, öğrencilerin kodlamaya olan ilgisinin arttırılması, mantığının ve yapısının daha kolay ve eğlenceli hale getirilmesi hedeflenmektedir. Bu amaca yönelik yapılacak araştırmanın yanında, öğrencilere oyunlaştırma yöntemiyle kodlama eğitimi veren bir uygulama geliştirilmiştir. Uygulama sürecinden önce araştırmanın yapılacağı okul ve sınıflar belirlenmiştir. Araştırmanın çalışma grubu, 2018-19 eğitim-öğretim yılı, Sancaktepe/İstanbul Abdurrahmangazi İmam Hatip Ortaokulu ile Zeytinburnu/İSTANBUL Toki Seyit Nizam Şehit Semih Balaban İmam Hatip Ortaokulu'nda okuyan, hepsi 6.sınıf olmak üzere toplam 106 öğrenciden oluşmaktadır. Araştırmanın yöntemi deneysel yöntemdir. Deneyli araştırma modeline göre belirlenen ölçek, çalışma grubuna uygulamadan öncesi ön-test ve uygulamadan sonrası son-test şeklinde uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, uygulama sonrasında öğrencilerin kodlama ve bilgisayar destekli oyunlaştırma kullanımının tutumlarını olumlu yönde etkilediğini ortaya koymaktadır.
Dengesiz klinik veriler için karar destek önerisi: Akut apandisit örneği
Sağlık alanında karın ağrısı şikâyetiyle hastaneye başvuran hastalarda akut apandisit teşhisin zor tanımlanması sıkça gereksiz akut apandisit ameliyatlarına sebep olmaktadır. Bu çalışmanın amacı karın ağrısıyla hastaneye başvuran hastalarda sınıflandırmaya dayalı makine öğrenmesi algoritmaları aracılığı ile mevcut vakanın ameliyat gerektiren akut apandisit olup olmadığının teşhisini sağlamak ve gereksiz olası ameliyat sürecini önlemektir. Bu amaca yönelik sağlık alanında sıkça karşılaşılan sınıf dengesizliği probleminin sınıflandırma üzerindeki olumsuz etkisini azaltmak için SMOTE, Random Oversampling ve Random Undersampling yöntemleri önerilmiş ve akut apandisit teşhisinin tahmini için Alvarado Skora ait risk faktörlerinden yararlanılmıştır. Bu amaçla Alvarado skoru ile akut apandisit tanısında altın standart olarak kabul edilen histopatolojik rapor sonucu karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma algoritmalarından Destek Vektör Makinesi, Rasgele Orman, Yapay Sinir Ağları, Naive Bayes, k-En Yakın Komşu Algoritması ve Lojistik Regresyon kullanılarak farklı sınıflandırma modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerden elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak en iyi performans gösteren sınıflandırma yöntemi önerilmiştir. En iyi performansın tespit edildiği Destek Vekör Makinesi algoritması için arayüz oluşturularak hekimlerin karar verme mekanizmasına katkı sunabilecek Karar Destek Sistemi uygulaması geliştirilmiş ve Alvarado skorlarına yeni bir bakış açısı önerilmiştir.
Sağlık kurumlarında nesnelerin interneti teknolojisinin kullanımı: Bir vaka çalışması
Yüksek performanslı hesaplama cihazlarının boyutlarının, güç gereksinimlerinin ve maliyetlerinin azalması, fiziksel ortamdan veri toplayabilen algılayıcılara erişimin kolaylaşması ve tüm bu cihazların birbirleriyle haberleşebilmesinin çeşitli protokoller yardımıyla mümkün hale gelmesi; Nesnelerin İnterneti üzerine yapılan çalışmaların ve uygulamaların artmasını sağlamıştır. Günlük hayat içerisinde her geçen gün daha çok yer alan bu teknoloji, sağlık alanında hasta verilerinin toplanmasında, uzaktan hasta bakımında ve çeşitli mobil tıbbi uygulamalarda kullanılabilmektedir. Bu tez çalışması kapsamında, sağlık kurumlarında Nesnelerin İnterneti teknolojisinin kullanımıyla ilgili araştırmalar yapılmıştır. Yapılan alan yazın taramasından elde edilen bilgilerle, Nesnelerin İnterneti teknolojisinin ne olduğu, kullanılan haberleşme teknolojileri ve alınması gereken güvenlik önlemleri açıklanmıştır. Sağlık kurumları için önerilen Nesnelerin İnterneti temelli sistemler incelenmiş ve sağlık hizmeti sektöründe katkıları değerlendirilmiştir. Bu çalışmada, sağlık kurumlarında fiziksel olarak saklanması gereken dosyaların takibi için, Nesnelerin İnterneti konseptinde çalışan bir hasta dosyası takip ve bilgi sistemi geliştirilmiştir. Sistem düşük maliyetli bir platform üzerinde çalışmakta olup dosyaların oda giriş çıkışlarında otomatik tanınmasını ve kayıt altına alınmasını sağlamaktadır.
Bankacılık sektöründe kredi ödemelerinin makine öğrenme algoritmaları ile analizi ve tahminlemesinin yapılması
Kredi risk yönetimi bankaların yaşamlarını sürdürebilmesi açısından hayati önem taşımaktadır. Bu nedenle kredi başvuru ve kullandırım süreci öncesinde kredi kullanımı yapacak tüketicinin davranışını tahminleme çalışması, finans ve bankacılık sektöründe kritik bir yere sahiptir. Bu kapsamda kredinin ödenebilir olup olmadığının tespiti kesin bir ihtiyaçtır. Makine öğrenme algoritmaları ile sağlanan tahminleyici analizler doğrultusunda banka açısından sağlıklı krediler verilebilmesi öngörülmekte ve tamamlanması ile kredi başvuru sürecinin daha bilinçli ve hatasızca tamamlanması beklenmektedir. Bu çalışmada bankaya kredi başvurusunda bulunmuş tüketicilerin kredilerinin takibe düşüp düşmeyeceğini, ödemede sorun yaşayıp yaşamayacağını veya makul bir doğrulukla kredi kullanıp kullanmayacağını tahmin etmek amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda istenilen, tüketici kredi taleplerine ilişkin herhangi bir karar vermeden önce bu tahminleme ve analizin etkin şekilde kullanılmasıdır. Çalışma sonucu oluşan modelin, bankanın kredi kaybının önlenmesi, performansının ve verimliliğinin artması, risk yönetimi ve ekonomik açıdan kaynakların doğru kullanılması açısından önem arz ettiği düşünülmektedir.
Kurumların dijital dönüşüm süreçlerinin incelenmesi: Bir sağlık kurumu için öneri
Teknolojinin hızla hayatımıza girmesi, internetin ucuzlaması ile erişilebilirliğin artması, mobil cihaz kullanımın artması, sosyal medya kullanımının yaygınlaşması ile beraber kurumsal olarak kullanılan sistemlerin yanı sıra insanlarda önemli miktarda veri üretmeye başlamıştır. Günümüzde bu verilerin kolay ve ucuz saklanabildiği görülmektedir. Sakladıkları bu verilerin analiz edilmesi sonucu değerli hale geldiğini fark eden kurumlar iş ve yönetim süreçlerini dijitale dönüştürme sürecine girmişlerdir. Bu süreç Dijital Dönüşüm (Digital Transformation) olarak adlandırılmaktadır. Dijital dönüşüm kurumlarda teknolojinin etkin kullanımı olarak bilinse de kurumlarda teknolojinin kullanılıyor olması dijitalleşmenin tam olarak tanımı değildir. Kurumda çalışanların sistemi etkin kullanılabilir hale gelmesi ve o sistemin kurum için faydalı hale gelebilecek şekilde dönüşümün yönetilebilmesidir. Bu çalışmada öncelikli olarak dijital dönüşümün tanımı yapılarak, farklı sektörlerdeki dijital dönüşüm örnekleri incelenmiş olup, odak konumuz olan sağlık sektörü bu konuda detaylı olarak araştırılmıştır ve sonuç olarak bir sağlık kurumu için dijital dönüşüm önerisi sunulmuştur.
Kullanımlar ve doyumlar kuramı çerçevesinde turizm sektöründe sosyal medya kullanımının etkisinin incelenmesi
Turizm sektörü ülkeler açısından önemli bir konumda yeralmaktadır. Yatırım potansiyelinin sürekli olarak geliştiği bu sektör olumlu etkileri ile ülke ekonomisi açısından gelir kaynağı konumundadır. Bu nedenle ülke ve turizm mekanlarının tanıtımı için önemli maliyetlere katlanılmaktadır.Sosyal medyanın gelişimi ile birlikte tanıtım faaliyetlerinin sosyal medya platformlarına yöneldiği söylenebilir. Bu çerçevede çalışmamızda sosyal medyadan yararlanma faaliyetleri kullanımlar doyumlar kuramı çerçevesinde incelenmiştir. Çalışmamızın amacı kullanımlar ve doyumlar kuramı çerçevesinde turizm sektöründe sosyal medya kullanımının etkisinin incelenmesidir.Çalışmamız nicel araştırma yöntemlerinden anket yöntemi ile tasarlanmıştır. Bu çerçevede yerli turist üzerine yapılan çalışma sonucunda sosyal medya çalışmalarının turizmde önemli bir tanıtım faaliyeti olduğu kanıtlanmıştır. Çalışma SPSS-24 programı ile yapılmıştır. Anahtar kelimeler:Turizm sektörü, sosyal medya, kullanımlar ve doyumlar kuramı