Eğitim alanındaki nitel verilerden fikir madenciliği algoritmaları ile uzman sistem tasarımı

İnternet bağlantılı akıllı cihazların hayatın her alanında kullanılmasıyla birlikte, üretilen verilerin boyutu da önemli şekilde artmıştır. İnternet ortamında bulunan bu veriler, genellikle sınıflandırılmamış halde bulunmaktadır. Bu veri yığınlarına yapılandırılmamış veri denmektedir. Yapılandırılmamış veri üzerinde herhangi bir teknik kullanmadan bilgi elde etmek mümkün değildir. Bu sebeple, verilerin işlenmesi ve verilerden anlamlı bilgilerin elde edilebilmesi için veri madenciliği teknikleri geliştirilmiştir. Veri madenciliği teknikleri, veriler üzerinde anlamlı bilgi çıkartmayı amaçlamaktadır. Özellikle sosyal medya ve bilgi iletişim sistemlerinin kullanımının artmasıyla birlikte büyük verilerin işlenebilmesi ve sınıflandırılabilmesi büyük bir sorun teşkil etmektedir. Çoklu ortam teknolojileri hızlı bir şekilde gelişmesine rağmen, halen internet üzerinde en fazla bulunan veri formu metindir. Bu sebeple veri madenciliğinin bir kolu olan metin madenciliği geliştirilmiştir. Metin madenciliğinin verimli bir şekilde kullanılabilmesi için doğal dillerin yapısının ve dilbilgisi kurallarının da iyi bilinmesi gerekmektedir. Dil yapıları ve dilbilgisi sistemlerindeki farklılıklardan dolayı her doğal dil için ayrı bir metin madenciliği tekniği geliştirilmelidir. Bu tezde, veri madenciliği, metin madenciliği ve fikir madenciliği teknikleri incelenmiştir. İlk olarak bu yöntemlerle ilgili literatür taraması yapılmıştır. Tez çalışmasının uygulama aşamasında, bir uzman karar destek sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem, kullanıcının hangi fikre sahip olduğunu otomatik tespit edebilmektedir. Geliştirilen uzman sistemi test etmek için İşbirlikli Tartışmacı Öğrenme Nesne Ambarı (İTÖNA) sisteminde bulunan kullanıcı görüşlerinden faydalanılmıştır. Geliştirilen sistemde birden fazla akıllı sınıflandırıcı kullanılmıştır. Bu sınıflandırıcıların performansları analiz edilmiştir. Kullanılan akıllı sınıflandırıcılar Naive Bayes ve k-NN (K nearest neighborhood) sınıflandırıcılarıdır.