Bilindiði üzere, ülkemizde yabancý dil eðitimi, hem öðrenci hem de öðretmenleri zorlayan bir süreç olma özelliðini hala korumaktadýr. Yabancý dil eðitiminde yeni yöntem ve stratejiler baz alýnarak müfredat ve materyallerde yapýlan güncellemeler de henüz isteneni verememiþtir. Önceleri dilbilgisi ve kelime öðretimi temelli yabancý dil öðretiminden konuþma temelli bir öðretime geçilmek istense de farklý deðiþkenler bunu zorlaþtýrmaktadýr. Üretim seviyesinde olan konuþmayý akýcý ve doðru bir þekilde gerçekleþtirmek için öncelikle dilin kelime, telaffuz ve dilbilgisi gibi alt becerilerin eðitimine ihtiyaç vardýr. Dinlediðini anlamadan konuþmanýn gerçekleþmeyeceði açýktýr. Bu nedenlerle, yabancý dil öðretiminin dört temel becerisinden olan dinleme becerisinin geliþtirilmesinde iyileþtirmeye gerek duyulmaktadýr. Yabancý dilde dinleme yapýlýrken bireyin odaðýný tam olarak vermesi, içeriðin anlaþýlmasý ve yabancý dil becerisinin geliþmesi için en önemli etkenlerden biridir. Ýçeriðin bireyin ilgisini çekecek konular arasýndan seçilmesinin, bireyin odaðýný artýracaðý düþünülmektedir. Bu çalýþmada makine öðrenmesi yöntemleri ile bireyin ilgi alanlar (spor, saðlýk, teknoloji vs.) sýralayan bir sistem tasarlanmasý hedeflenmektedir. Bu kapsamda destek vektör makinalar, k en yakýn komþu, karar aðaçlarý, yapay sinir aðlarý ve lojistik regresyon algoritmalarý kullanýlarak en iyi sonucu veren algoritma belirlenecektir. Analizler sonucunda en iyi baþarý oranýný veren modelin, daha sonra kullanýcýlarýn ilgi alanlarýna uygun içerikler ve sorular sunan, Ýngilizce dinleme becerisini geliþtirmeye yönelik web ve mobil uygulamalarda kullanýlmasý hedeflenmektedir.
Anahtar Kelimeler: Makine Öðrenmesi, Yabancý Dil Eðitimi, Dinleme Becerisi, Ýlgi Alaný Tahmini, Çoklu Etiket Sýnýflama, Yapay Zeka
|
