Kavram Haritalarının Otomatik Oluşturulmasına Yönelik Web Tabanlı Bir Uygulama Geliştirilmesi

Yıl 2018, , 349 - 364, 30.06.2018

Şeyhmus Aydoğdu , Tolga Güyer

https://doi.org/10.14686/buefad.395735

Cited By: 1

Öz

Kavram haritaları, belirli bir konu alanında bulunan kavramlar arasındaki ilişkilerin tanımlanmasını sağlayan iki boyutlu görsel araçlardır. Bilgilerin grafiksel olarak gösteriminin öğrenme sürecine olumlu yönde katkısının bulunduğu çeşitli araştırmalarda belirtilmesine karşın, özellikle metin yoğunluğu yüksek olan içeriklerde kavram haritalarının oluşturulması beraberinde bazı güçlükleri getirmektedir. Bu güçlüklerin üstesinden gelmek amacıyla, kavram haritalarının otomatik oluşturulmasına yönelik araştırmaların gerçekleştirildiği, ancak bu tür çalışmalarda kullanılan algoritmalar genellikle dil yapısına özel olarak geliştirildiğinden ortaya konan ürünlerin Türkçe dil yapısı ile uyum göstermediği görülmektedir. Bu noktadan hareketle bu araştırmada, terim frekansı ve devrik doküman frekansı algoritmaları kullanılarak Türkçe metinler için kavram haritalarının oluşturulmasına yönelik web tabanlı bir uygulama geliştirilmiş ve geliştirilen uygulama www.kavramharitasiolustur.com adresinden yayınlanmıştır. Uygulama aracılığıyla oluşturulan kavram haritaları, web tabanlı öğrenme ortamlarında doğrudan kullanılabilecek formatta indirilebilmektedir.

Anahtar Kelimeler

kavram haritası, bilgi haritası, terim frekansı, devrik döküman frekansı, metin madenciliği

Development of a Web-Based Application for the Automatic Creation of Concept Maps

Öz

Concept maps are two-dimensional visual tools providing the definition of the relationships between the concepts in a certain subject area. Although various studies indicate that the graphical display of information has a positive contribution to the process of learning, the creation of concept maps in contents especially with a high text density brings some difficulties with it. It is observed that since studies are conducted on the automatic creation of concept maps for the purpose of overcoming these difficulties, but the algorithms used in these kinds of studies are generally developed according to the language structure, the products introduced do not adjust to the language structure of Turkish. From this viewpoint, a web-based application was developed for the creation of concept maps for Turkish texts by using the term frequency and inverse document frequency algorithms and the application developed was published at www.kavramharitasiolustur.com. The concept maps created by the application can be downloaded in a format that can be used directly in web-based learning environments.

Anahtar Kelimeler

concept map, knowledge map, term frequency, inverse document frequency, text mining

Kaynakça

• Amadieu, F., & Salmerón, L. (2014). Concept Maps for Comprehension and Navigation of Hypertexts. In D. Ifenthaler, & R. Hanewald, Digital Knowledge Maps in Education: Technology-Enhanced Support for Teachers and Learners (pp. 41-59). New York: Springer Science & Business Media. doi:http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3178-7_3
• Arbizu, A. V. (2014). Extracting knowledge from documents to construct concept maps. Doctoral Thesis. Indiana University.Bai, S., & Chen, S. (2008). Automatically constructing concept maps based on fuzzy rules for adapting learning systems. Expert systems with Applications, 35(1), 41-49. doi:https://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.06.013
• Chen, N., Wei, C., & Chen, H. (2008). Mining e-learning domain concept map from academic articles. Computers & Education, 50(3), 1009-1021. doi:https://doi.org/10.1016/j.compedu.2006.10.001
• Eryiğit, G. (2014). ITU Turkish NLP Web Service. Proceedings of the Demonstrations at the 14th Conference . Gothenburg, Sweden.
• Holley, C. D., & Dansereau, D. F. (1984). Spatial learning strategies: Techniques, applications, and related issues. New York: NY: Academic.
• Horton, P. B., McConney, A. A., Gallo, M., Woods, A. L., Senn, G. J., & Hamelin, D. (1993). An investigation of the effectiveness of concept mapping as an instructional tool. Science Education, 77(1), 95-111. doi:http://dx.doi.org/10.1002/sce.3730770107
• Keçik, İ., & Uzun, L. (2003). Türkçe Yazılı ve Sözlü Anlatım. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları.
• Lee, C., Lee, G., & Leu, Y. (2009). Application of automatically constructed concept map of learning to conceptual diagnosis of e-learning. Expert Systems with Applications, 36(2), 1675-1684. doi:https://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.11.049
• Lee, J., & Segev, A. (2012). Knowledge maps for e-learning. Computers & Education, 59(2), 353-364. doi:https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.01.017
• Lee, S., Park, Y., & Yoon, W. C. (2015). Burst analysis for automatic concept map creation with a single document. Expert Systems with Applications, 42(22), 8817-8829. doi:https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.07.034
• McNeese, M. D., & Ayoub, P. J. (2011). Concept mapping in the analysis and design of cognitive systems: A historical review. B. M. Moon, R. R. Hoffman, J. D. Novak, & A. J. Cañas içinde, Applied Concept Mapping: Capturing, Analyzing, and Organizing Knowledge (s. 47-65). CRC.
• Nesbit, J., & Adesope, O. (2006). Learning with concept and knowledge maps: A meta-analysis. Review of Educational Research, 413-448. doi:http://dx.doi.org/10.3102%2F00346543076003413
• Novak, J. D. (1990). Concept maps and vee diagrams: Two metacognitive tools to facilitate meaningful learning. Instructional Science, 19(1), 29-52. doi:http://dx.doi.org/10.1007/BF00377984
• Pirrone, R., Cossentino, M., Pilato, G., & Rizzo, R. (2003). Concept Maps and Course Ontology: a Multilevel Approach to E-learning. II AI* IA Workshop on AI and E-learning, (pp. 23-26).
• Salton, G., & Buckley, C. (1988). Term-weighting approaches in automatic text retrieval. Information processing & management, 24(5), 513-523. doi:https://doi.org/10.1016/0306-4573(88)90021-0
• Şahin, M., Sulubacak, U., & Eryiğit, G. (2013). Redefinition of Turkish Morphology . Proceedings of the Tenth Symposium on Natural Language Processing (SNLP-2013). Phuket, Thailand.
• Tseng, S., Sue, P., Su, J., Weng, J., & Tsai, W. (2007). A new approach for constructing the concept map. Computers & Education, 49(3), 691-707. doi:https://doi.org/10.1016/j.compedu.2005.11.020
• Watthananon, J., & Mingkhwan, A. (2012). Optimizing knowledge management using knowledge map. Procedia Engineering, 32, 1169-1177. doi:https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.02.073